Implementing in vitro bioactivity data to modernize priority setting of chemical inventories
Implementing in vitro bioactivity data to modernize priority setting of chemical inventories
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- dc.contributor.author
- Beal, Marc A.
- Gagne, Matthew
- Kulkarni, Sunil A.
- Patlewicz, Grace
- Thomas, Russell S.
- Barton-Maclaren, Tara S.
- dc.date.accessioned
- 2023-10-13T19:51:40Z
- dc.date.available
- 2023-10-13T19:51:40Z
- dc.date.issued
- 2022-01-12
- dc.description.abstract - en
- Internationally, there are thousands of existing and newly introduced chemicals in commerce, highlighting the ongoing importance of innovative approaches to identify emerging chemicals of concern. For many chemicals, there is a paucity of hazard and exposure data. Thus, there is a crucial need for efficient and robust approaches to address data gaps and support risk-based prioritization. Several studies have demonstrated the utility of in vitro bioactivity data from the ToxCast program in deriving points of departure (PODs). ToxCast contains data for nearly 1,400 endpoints per chemical, and the bioactivity concentrations, indicative of potential adverse outcomes, can be converted to human-equivalent PODs using high-throughput toxicokinetics (HTTK) modeling. However, data gaps need to be addressed for broader application: the limited chemical space of HTTK and quantitative high-throughput screening data. Here we explore the applicability of in silico models to address these data needs. Specifically, we used ADMET predictor for HTTK predictions and a generalized read-across approach to predict ToxCast bioactivity potency. We applied these models to profile 5,801 chemicals on Canada’s Domestic Substances List (DSL). To evaluate the approach’s performance, bioactivity PODs were compared with in vivo results from the EPA Toxicity Values database for 1,042 DSL chemicals. Comparisons demonstrated that the bioactivity PODs, based on ToxCast data or read-across, were conservative for 95% of the chemicals. Comparing bioactivity PODs to human exposure estimates supports the identification of chemicals of potential interest for further work. The bioactivity workflow shows promise as a powerful screening tool to support effective triaging of chemical inventories.
- dc.description.abstract-fosrctranslation - fr
- Au niveau international, des milliers de produits chimiques existants et nouvellement introduits sont commercialisés, ce qui souligne l'importance constante d'approches innovantes pour identifier les nouveaux produits chimiques préoccupants. Pour de nombreux produits chimiques, les données relatives aux dangers et à l'exposition sont insuffisantes. Il existe donc un besoin crucial d'approches efficaces et robustes pour combler les lacunes en matière de données et soutenir l'établissement de priorités fondées sur les risques. Plusieurs études ont démontré l'utilité des données de bioactivité in vitro du programme ToxCast pour déterminer les points de départ (POD). ToxCast contient des données pour près de 1 400 paramètres par produit chimique, et les concentrations de bioactivité, indicatives d'effets nocifs potentiels, peuvent être converties en PODs équivalents pour l'homme à l'aide d'une modélisation toxicocinétique à haut débit (HTTK). Toutefois, pour une application plus large, il faut combler certaines lacunes : l'espace chimique limité de la HTTK et les données quantitatives du criblage à haut débit. Nous explorons ici l'applicabilité des modèles in silico pour répondre à ces besoins de données. Plus précisément, nous avons utilisé le prédicteur ADMET pour les prédictions HTTK et une approche généralisée de lecture croisée pour prédire la puissance de la bioactivité ToxCast. Nous avons appliqué ces modèles pour établir le profil de 5 801 produits chimiques figurant sur la Liste intérieure des substances (LIS) du Canada. Pour évaluer les performances de l'approche, les POD de bioactivité ont été comparés aux résultats in vivo de la base de données EPA Toxicity Values pour 1 042 produits chimiques de la LIS. Les comparaisons ont montré que les PODs de bioactivité, basés sur les données de ToxCast ou sur la lecture croisée, étaient prudents pour 95% des produits chimiques. La comparaison des POD de bioactivité avec les estimations de l'exposition humaine permet d'identifier les produits chimiques potentiellement intéressants pour la suite des travaux. Le flux de travail relatif à la bioactivité est prometteur en tant qu'outil de sélection puissant permettant de trier efficacement les inventaires de produits chimiques.
- dc.identifier.doi
- https://doi.org/10.14573/altex.2106171
- dc.identifier.uri
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/1215
- dc.language.iso
- en
- dc.publisher
- ALTEX Edition
- dc.subject - en
- Health
- Health and safety
- dc.subject - fr
- Santé
- Santé et sécurité
- dc.subject.en - en
- Health
- Health and safety
- dc.subject.fr - fr
- Santé
- Santé et sécurité
- dc.title - en
- Implementing in vitro bioactivity data to modernize priority setting of chemical inventories
- dc.type - en
- Article
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