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Toxicogenomics Data for Chemical Safety Assessment and Development of New Approach Methodologies: An Adverse Outcome Pathway‐Based Approach

不良结局途径 毒理基因组学 计算机科学 生化工程 风险分析(工程) 化学安全 风险评估 计算生物学 数据科学 化学 医学 生物 工程类 计算机安全 基因表达 基因 生物化学
作者
Laura Aliisa Saarimäki,Jack Morikka,Alisa Pavel,Seela Korpilähde,Giusy del Giudice,Antonio Federico,Michele Fratello,Angela Serra,Dario Greco
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:10 (2) 被引量:10
标识
DOI:10.1002/advs.202203984
摘要

Mechanistic toxicology provides a powerful approach to inform on the safety of chemicals and the development of safe-by-design compounds. Although toxicogenomics supports mechanistic evaluation of chemical exposures, its implementation into the regulatory framework is hindered by uncertainties in the analysis and interpretation of such data. The use of mechanistic evidence through the adverse outcome pathway (AOP) concept is promoted for the development of new approach methodologies (NAMs) that can reduce animal experimentation. However, to unleash the full potential of AOPs and build confidence into toxicogenomics, robust associations between AOPs and patterns of molecular alteration need to be established. Systematic curation of molecular events to AOPs will create the much-needed link between toxicogenomics and systemic mechanisms depicted by the AOPs. This, in turn, will introduce novel ways of benefitting from the AOPs, including predictive models and targeted assays, while also reducing the need for multiple testing strategies. Hence, a multi-step strategy to annotate AOPs is developed, and the resulting associations are applied to successfully highlight relevant adverse outcomes for chemical exposures with strong in vitro and in vivo convergence, supporting chemical grouping and other data-driven approaches. Finally, a panel of AOP-derived in vitro biomarkers for pulmonary fibrosis (PF) is identified and experimentally validated.

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