Organoid for Air Pollution Toxicity Assessment: Advances and Environmental Applicability
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is the leading environmental risk to human health. Toxicological studies indicate the toxic effects of air pollution on human disease according to in vitro cell lines and in vivo models. However, these evaluation tools have large uncertainties owing to the discrepancies of the in vivo microenvironment and species between these employed models and human. Recently, organoids have emerged as powerful tools for studying the impact of air pollution on health, including the mechanisms of particulate matter, novel pollutants inducing toxic injuries, and infectious diseases. Compared with animal models and conventional cell culture systems, organoids offer higher human relevance. However, the systematic methodological immaturity and potential challenges of organoids in air pollution research remain unclear. This review explored the potential of organoids on studying the health effects of air pollution, highlighting their advantages over traditional toxicological models and addressing the challenges that need to be overcome. We propose the future effort for developing organoid systems for air pollution exposure applications, incorporating environmental exposure biobank, microfluidic technologies, and gene editing tools, to further enhance toxicological predictive capabilities. These innovative approaches can gain deeper insights into the mechanisms of air pollution-induced toxic effects and broaden the applicability of organoids in environmental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».