挑战添加性:比较含有活性和无活性成分的多环芳香化合物 (PAC) 混合物的预测和观察到的AhR活性
Kristin M Eccles1, Kimberly Gaston2, Emily M Green2
1Environmental Health Science and Research Bureau, Healthy Environments and Consumer Safety Branch, Health Canada, Ottawa, Ontario K1A 0K9, Canada.
不活性化学物质扭曲了环境混合物毒性预测. 优先考虑活性多环芳香化合物 (PAC) 并使用一般化度加法 (GCA) 与基准度 (BMC) 建模,可以提高酸受体 (AhR) 风险评估的准确性.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 风险评估 风险评估
背景情况:
- 基于类别的累积风险评估用于高优先级的环境污染物,如多环芳香化合物 (PAC).
- 在应用这些模型时存在不确定性,特别是在不活性化学物质对混合物毒性预测的影响方面.
- 预测PAC混合物的烯碳化合物受体 (AhR) 中介毒性需要精细的建模策略.
研究的目的:
- 评估非活性化学品对混合物建模结果对PACs的影响.
- 探索改善预测PAC混合物的AhR介导毒性的策略.
- 为了比较不同混合物模型 (CA,IA,GCA) 和度-反应指标 (EC10,BMC10) 的性能.
主要方法:
- 实验室AhR记者基因测试用于测试七种已定义的活性和非活性PAC混合物.
- 观察到的度-反应曲线与度加法 (CA),独立作用 (IA) 和通用度加法 (GCA) 模型的预测进行了比较.
- 使用有效度引起10%反应 (EC10) 和基准度 (BMC10) 两种方法.
主要成果:
- 包括无活性化学物质在内,没有缩放,持续高估了毒性,特别是在假设有效性相同的模型中.
- 在所有模型中,当混合物仅限于具有规模贡献的活性化学物质时,预测准确度显著提高.
- 通用度添加 (GCA) 与基准度 (BMC10) 建模相结合,证明了与测量反应的最佳一致性,有效地适应了部分激动剂.
结论:
- 支持一个实用,基于机制的环境混合物建模框架.
- 这个框架优先考虑活性成分,量化它们的贡献,并使用基于BMC的方法来估计功效.
- 精制的混合物建模,不包括非活性成分,并使用GCA与BMC,提高了对PACs的AhR介导毒性评估的准确性.
更多相关视频
10:29Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors
Published on: May 9, 2025
10:24NMR-Based Activity Assays for Determining Compound Inhibition, IC50 Values, Artifactual Activity, and Whole-Cell Activity of Nucleoside Ribohydrolases
Published on: June 30, 2019
相关概念视频
Aromatic Compounds: Overview
In 1825, Faraday isolated...
Nucleophilic Aromatic Substitution: Addition–Elimination (SNAr)
The reaction begins with an attack of the nucleophile on the carbon that holds the leaving group. This results in the delocalization of the π electrons over the ring carbons. The resonance interaction between...
Nucleophilic Aromatic Substitution: Elimination–Addition
NMR Spectroscopy of Aromatic Compounds
Nomenclature of Aromatic Compounds with a Single Substituent
Five-Membered Heterocyclic Aromatic Compounds: Overview
