Methods2AOP: A Collaboration to Strengthen the Integration of Test Methods into the Adverse Outcome Pathway Framework
Notice bibliographique
Résumé
The Adverse Outcome Pathway (AOP) framework is a pivotal tool for organizing mechanistic knowledge and linking it to adverse outcomes of regulatory significance. However, the integration of test method information, particularly New Approach Methods (NAMs), within the central repository for AOP knowledge, (the AOP-Wiki), has been suboptimal, limiting the framework's utility for regulatory decision-making. The Methods2AOP collaboration, comprised of various international stakeholders, was established to address this gap and enhance the role of test methods within the AOP framework. This paper reviews their work emphasizing the importance of linking detailed test method information and conceptually proposes how it may be included in the AOP knowledgebase in alignment with existing assay documentation standards and governance frameworks. The Methods2AOP collaboration proposes using ontologies to standardize and structure information, thereby facilitating interoperability, enabling reusability, and establishing clear connections between test methods and Key Events (KEs). A conceptual model is presented to demonstrate qualitative similarities between concepts in key event components and structured methods information. The implementation of Methods2AOP recommendations would increase the clarity and transparency of method descriptions, which could support regulatory acceptance and a wider adoption of NAMs. The broad community of stakeholders impacted by this work stands to benefit from the Methods2AOP recommendations through enhanced regulatory decisions, increased visibility and scientific impact, new market opportunities, and the accelerated adoption of NAMs in regulatory affairs. In summary, the Methods2AOP collaboration presents a comprehensive effort to formally standardize the integration of test methods into the AOP framework, thereby fostering a more robust, and transparent system that aligns with the goals of the scientific and regulatory communities.
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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 | 0,058 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».