The Adverse Outcome Pathway: A Conceptual Framework to Support Toxicity Testing in the Twenty-First Century

不良结局途径 计算机科学 背景(考古学) 钥匙(锁) 文档 结果(博弈论) 事件(粒子物理) 风险分析(工程) 数据科学 生化工程 计算生物学 工程类 生物 医学 计算机安全 古生物学 物理 数学 数理经济学 量子力学 程序设计语言
作者
Edward Perkins,Natàlia García‐Reyero,Stephen W. Edwards,Clemens Wittwehr,Daniel L. Villeneuve,Daniel F. Lyons,Gerald T. Ankley
出处
期刊:Methods in pharmacology and toxicology 卷期号:: 1-26 被引量:15
标识
DOI:10.1007/978-1-4939-2778-4_1
摘要

The need to rapidly characterize the risk of large numbers of chemicals has moved the traditional toxicological paradigm from animal testing to a pathway-based approach using in vitro assay systems and modeling where possible. Adverse Outcome Pathways (AOPs) provide a conceptual framework that can be used to link in vitro assay results to whole animal effects in a pathway context. AOPs are defined and examples are provided to demonstrate key characteristics of AOPs. To support development and application of AOPs, a knowledge base has been developed containing a Wiki site designed to permit documentation of AOPs in a crowd-sourced manner. Both empirical and computational methods are demonstrated to play a significant role in AOP development. The combination of computational approaches, including different modeling efforts, together with apical end points within the pathway-based framework will allow for a better understanding of the linkage of events from a molecular initiating event to a potential adverse outcome, therefore defining key events, AOPs, and even networks of AOPS. While these approaches are indeed very promising, the ability to understand and define key events and key event relationships will remain one of the more complex and challenging efforts within AOP development. In order to make AOPs useful for risk assessment these challenges need to be understood and overcome. An interdisciplinary approach including apical and molecular measurements, computational, and modeling efforts is currently being one of the most promising approaches to ensure AOPs become the useful framework they were designed to be.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Eva发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
1123048683wm完成签到,获得积分10
1秒前
123完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
sln完成签到,获得积分10
2秒前
zzz发布了新的文献求助10
5秒前
大模型应助怕孤单的易形采纳,获得10
5秒前
5秒前
噗噗完成签到,获得积分10
6秒前
佳远完成签到,获得积分10
7秒前
qujue001发布了新的文献求助10
8秒前
隐形曼青应助向阳采纳,获得10
8秒前
实打实打算d完成签到,获得积分10
8秒前
淘气乌龙茶完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
magic_sweets完成签到,获得积分10
9秒前
zzz完成签到,获得积分10
9秒前
有苏完成签到,获得积分20
9秒前
Tao2023发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
岳莹晓完成签到 ,获得积分10
10秒前
Max完成签到,获得积分20
10秒前
所所应助jingle采纳,获得20
12秒前
资新烟完成签到 ,获得积分10
12秒前
安静的马里奥关注了科研通微信公众号
12秒前
12秒前
wwww发布了新的文献求助10
13秒前
小土豆完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
优美紫槐发布了新的文献求助10
15秒前
小高完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
洁净的画板完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
18秒前
子车茗应助傻傻乐采纳,获得30
18秒前
qujue001发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
El poder y la palabra: prensa y poder político en las dictaduras : el régimen de Franco ante la prensa y el periodismo 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5605657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690241
关于积分的说明 14862785
捐赠科研通 4702214
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542212
邀请新用户注册赠送积分活动 1507831
关于科研通互助平台的介绍 1472132