Using in vitro data to derive acceptable exposure levels for environmental chemicals: A case study on p,p’-DDE obesogenicity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current acceptable exposure levels are largely based on animal models, which are costly, time-consuming, and may poorly predict adverse outcomes in humans. Alternative testing methods are needed to adequately tackle the large number of environmental chemicals. OBJECTIVE: To evaluate a method integrating human in vitro data and computational modeling to calculate acceptable exposure levels through a case study on early-life p,p'-dichlorodiphenyldichloroethylene (p,p'-DDE) and developmental obesogenicity. METHODS: We reviewed in vitro studies of p,p'-DDE and obesogenicity-related endpoints to select points of departure (PODs). Nominal PODs were converted into lipid-based cellular concentrations using a dynamic mass-balance model. Cellular concentrations were converted into tolerable daily intakes and biomonitoring equivalents in pregnant individuals using a toxicokinetic model and uncertainty factors. We compared estimated biomonitoring equivalents to maternal and cord plasma levels measured in epidemiological studies reporting associations between early-life p,p'-DDE exposure and child adiposity. RESULTS: We estimated PODs for phenotypic (181,897 ng/g lipids) and transcriptomic (14,405 ng/g lipids) endpoints. Application of the toxicokinetic model and uncertainty factors led to tolerable daily intakes of 2.50-8.65 ng/kg/day (phenotypic) and 0.198-0.685 ng/kg/day (transcriptomic). Corresponding biomonitoring equivalents were 54.4-188 ng/g lipids (phenotypic) and 4.31-14.9 ng/g lipids (transcriptomic). Mean/median concentrations measured in epidemiological studies of p,p'-DDE exposure and child adiposity were mostly within or above the range of concentrations produced using the phenotypic in vitro POD. CONCLUSION: This study adds to a growing body of literature on the potential of in vitro data combined with computational modeling for chemical risk assessment, while also identifying challenges to regulatory adoption.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».