分析高通量测试数据,以推进环境化学品对人类生殖毒性的快速选

科学领域:

• 毒理学 毒理学 毒理学
• 环境健康 环境健康
• 生殖科学 生殖科学

背景情况:

• 高通量 (HTP) 测试是快速生殖毒性查所需的.
• 现有的HTP试验缺乏对生殖线发育,功能和生育能力的具体关注.
• 评估酵母和线虫HTP试验的预测能力至关重要.

研究的目的:

• 评估酵母 (Saccharomyces cerevisiae) 和线虫 (Caenorhabditis elegans) HTP测定用于毒性查的适用性领域.
• 确定这些HTP测定在识别毒性物质方面的一致性,以及它们与体内哺乳动物生殖毒性的一致性.
• 将HTP数据与哺乳动物体内数据集成,以增强预测建模.

主要方法:

• 使用酵母和线虫HTP试验对124种环境化学品进行毒性查.
• 简化,半自动基准剂量 (BMD) 建模以比较结果.
• 从毒理参考数据库 (ToxRefDB) 提取和建模哺乳动物体内数据.
• 使用Pearson和Spearman系数进行相关性分析来比较数据集.

主要成果:

• 在HTP测定和哺乳动物体内数据之间发现了中等到良好的相关性.
• 酵母和线虫的测试表明与ToxRefDB数据有显著的一致性 (r > 0.48,rs > 0.40).
• 在酵母试验和ToxRefDB (r=0.95,rs=0.89) 和虫试验和ToxRefDB (r=0.81,rs=0.75) 之间观察到高相关性.

结论:

• 酵母和线虫HTP测定显示了识别具有生殖毒性的环境化学物质的潜力.
• 将HTP测定数据集成到机器学习模型中可以改善对哺乳动物体内毒性的预测.
• 这些HTP测定为快速查生殖毒素提供了有价值的工具.