推进毒性预测:对in Vitro到in Vivo的审查 在下一代风险评估中推断

科学领域:

• 毒理学和药理学的毒理学和药理学.
• 计算生物学是一种计算生物学.
• 风险评估 风险评估 风险评估

背景情况:

• 在体外到体外抽取 (IVIVE) 对于下一代风险评估 (NGRA) 至关重要.
• 基于生理学的毒动力学 (PBTK) 模型和机器学习 (ML) 算法是IVIVE的关键方法.
• 在过去的五年里,IVIVE的研究取得了快速进展,出版率上升.

研究的目的:

• 提供IVIVE和国家倡议的历史概述.
• 通过关键词分析分析IVIVE出版物并确定研究热点.
• 审查过去五年的基于PBTK和ML的IVIVE研究.
• 提出IVIVE应用和技术集成的未来方向.

主要方法:

• 文学评论和IVIVE出版物的文献计量分析.
• 聚类分析高频关键词以确定研究趋势.
• 基于生理学的有毒动力学 (PBTK) 和基于机器学习 (ML) 模型的IVIVE研究的综合性审查.
• 综合当前的研究,提出未来的观点.

主要成果:

• IVIVE是一个快速发展的领域,来自国家机构的重大贡献.
• 在IVIVE的关键研究热点包括代谢物毒性,敏感人群和先进的ML模型.
• 对于IVIVE,PBTK和ML模型越来越多地被使用,显示了方法上的进步.
• 该审查确定了扩展IVIVE应用程序和整合新技术的机会.

结论:

• 对于NGRA来说,IVIVE是必不可少的,它使人们能够理解毒理学的机制.
• 未来的IVIVE开发涉及扩展应用 (例如,代谢物毒性,生态影响) 和整合新技术 (例如,系统生物学,多组学).
• IVIVE对于化学品优先级,危险评估和监管决策具有重要价值,旨在进行常规使用.