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J-GLOBAL ID：201702218146021933   整理番号：17A1638579

高スループット「発癌性」機構データによっては予測され発癌性ことができる【Powered by NICT】

How well can carcinogenicity be predicted by high throughput “characteristics of carcinogens” mechanistic data?

著者 (6件)： Becker Richard A. (American Chemistry Council, 700 Second St., NE, Washington DC 20002, USA) ,  Dreier David A. (Center for Environmental & Human Toxicology, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Manibusan Mary K. (Exponent, Washington DC, USA) ,  Cox Louis A. (Tony) (Cox Associates, Denver, CO, USA) ,  Simon Ted W. (Ted Simon LLC, Winston, GA, USA) ,  Bus James S. (Exponent, Alexandria, VA, USA)
資料名： Regulatory Toxicology and Pharmacology  (Regulatory Toxicology and Pharmacology)
巻： 90  ページ： 185-196  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0249A  ISSN： 0273-2300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IARCは癌危険決定における機構的証拠を組織化に発癌物質の重要な特性を表現するために努力におけるToxCast/Tox21データを用いて始まっておりこの暗黙推論アプローチは,USEPAにより検討されている。ToxCast/Tox21データは癌危険性を予測する明確にできるか決定するために,この手法は統計的解析と機械学習予測アルゴリズムを用いて評価した。以前に癌危険の可能性を有するとして分類される物質USEPAは発癌性ハザードは陰性としたない陽性と物質として指定された。ToxCast/Tox21データは,このような分析で一般的に観察される細胞毒性バースト効果の調整の有無の両方で解析した。発がん物質の七つの重要な特性にToxCast/Tox21アッセイのIARCと同じ帰属を用いて,単独または併用で,各キー特性の癌危険性を予測する能力は,偶然よりも良好であることが分かった。,癌を予測するための重要な特性に対する電流ToxCast/Tox21アッセイから誘導したIARCの推論モデルにおけるほとんど科学的信頼を持っている。この発見は,組織化,評価し,ヒトへの潜在的発癌危険性とリスクを評価するための動物毒性,疫学調査,曝露と線量測定の知識を用いた機構的証拠を統合するためのより厳密な作用機序経路に基づくフレームワークの必要性を支持する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 細胞毒性 ,  発癌物質 ,  動物毒 ,  線量測定 ,  統計解析 ,  バースト ,  *予測 ,  *発癌性 ,  電流 ,  機械学習 ,  ヒト
準シソーラス用語： 疫学研究 ,  予測アルゴリズム ,  癌のリスク ,  *ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 癌危険分類 ,  IARC ,  癌予測モデリング ,  高スループットスクリーニング(HTS)

分類 (1件)： 発癌機序・因子  (GE02020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高スループット ,  発癌性 ,  予測