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

Becker, Richard A; Dreier, David A; Manibusan, Mary K; Cox, Louis A Tony; Simon, Ted W; Bus, James S

Becker, Richard A; Dreier, David A; Manibusan, Mary K; Cox, Louis A Tony; Simon, Ted W; Bus, James S.

Becker RA; American Chemistry Council, 700 Second St., NE, Washington DC 20002, USA. Electronic address: rick_becker@americanchemistry.com.
Dreier DA; Center for Environmental & Human Toxicology, University of Florida, Gainesville, FL, USA.
Manibusan MK; Exponent, Washington DC, USA.
Cox LAT; Cox Associates, Denver, CO, USA.
Simon TW; Ted Simon LLC, Winston, GA, USA.
Bus JS; Exponent, Alexandria, VA, USA.

Regul Toxicol Pharmacol ; 90: 185-196, 2017 Nov.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-28866267

Asunto(s)

Carcinógenos/toxicidad; Interpretación Estadística de Datos; Ensayos Analíticos de Alto Rendimiento; Modelos Estadísticos; Neoplasias/clasificación; Algoritmos; Animales; Pruebas de Carcinogenicidad; Humanos; Aprendizaje Automático; Neoplasias/inducido químicamente; Medición de Riesgo/métodos; Estados Unidos; United States Environmental Protection Agency

Palabras clave

Cancer hazard classification; Cancer prediction modeling; High throughput screening (HTS); IARC

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Carcinógenos / Interpretación Estadística de Datos / Modelos Estadísticos / Ensayos Analíticos de Alto Rendimiento / Neoplasias Tipo de estudio: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals / Humans País como asunto: America do norte Idioma: En Año: 2017 Tipo del documento: Article

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