• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

使用机制模型来估计低剂量癌症风险。

Use of mechanistic models to estimate low-dose cancer risks.

作者信息

Crump K S

机构信息

ICF Kaiser Engineers, Ruston, Louisiana 71270.

出版信息

Risk Anal. 1994 Dec;14(6):1033-8. doi: 10.1111/j.1539-6924.1994.tb00073.x.

DOI:10.1111/j.1539-6924.1994.tb00073.x
PMID:7846310
Abstract

The utility of mechanistic models of cancer for predicting cancer risks at low doses is examined. Based upon a general approximation to the dose-response that is valid at low doses, it is shown that at low doses the dose-response predicted by a mechanistic model is a linear combination of the dose-responses for each of the physiological parameters in the model that are affected by exposure. This demonstrates that, unless the mechanistic model provides a theoretical basis for determining the dose-responses for these parameters, the extrapolation of risks to low doses using a mechanistic model is basically "curve fitting," just as is the case when extrapolating using statistical models. This suggests that experiments to generate data for use in mechanistic models should emphasize measuring the dose-response for dose-related parameters as accurately as possible and at the lowest feasible doses.

摘要

研究了癌症机制模型在预测低剂量癌症风险方面的效用。基于在低剂量下有效的剂量反应一般近似值,结果表明,在低剂量时,机制模型预测的剂量反应是模型中受暴露影响的每个生理参数的剂量反应的线性组合。这表明,除非机制模型为确定这些参数的剂量反应提供理论基础,否则使用机制模型将风险外推至低剂量基本上就是“曲线拟合”,这与使用统计模型进行外推的情况相同。这表明,为生成用于机制模型的数据而进行的实验应强调尽可能准确地在最低可行剂量下测量与剂量相关参数的剂量反应。

相似文献

1
Use of mechanistic models to estimate low-dose cancer risks.使用机制模型来估计低剂量癌症风险。
Risk Anal. 1994 Dec;14(6):1033-8. doi: 10.1111/j.1539-6924.1994.tb00073.x.
2
Reassessing benzene risks using internal doses and Monte-Carlo uncertainty analysis.使用内部剂量和蒙特卡洛不确定性分析重新评估苯风险。
Environ Health Perspect. 1996 Dec;104 Suppl 6(Suppl 6):1413-29. doi: 10.1289/ehp.961041413.
3
Thresholds for carcinogens.致癌物阈值。
Chem Biol Interact. 2021 May 25;341:109464. doi: 10.1016/j.cbi.2021.109464. Epub 2021 Apr 3.
4
Do low dose-rate bystander effects influence domestic radon risks?低剂量率旁观者效应会影响家庭氡风险吗?
Int J Radiat Biol. 2002 Jul;78(7):593-604. doi: 10.1080/09553000210121740.
5
Statistical models for low dose exposure.低剂量暴露的统计模型
Mutat Res. 1998 Sep 20;405(2):227-36. doi: 10.1016/s0027-5107(98)00140-7.
6
A comparison of statistical methods for low dose extrapolation utilizing time-to-tumor data.利用肿瘤发生时间数据进行低剂量外推的统计方法比较。
Fundam Appl Toxicol. 1983 May-Jun;3(3):140-60. doi: 10.1016/s0272-0590(83)80075-x.
7
Cancer risk assessment for 1,3-butadiene: data integration opportunities.1,3 - 丁二烯的癌症风险评估:数据整合机会
Chem Biol Interact. 2007 Mar 20;166(1-3):150-5. doi: 10.1016/j.cbi.2006.03.009. Epub 2006 Apr 5.
8
The linearized multistage model and the future of quantitative risk assessment.线性化多阶段模型与定量风险评估的未来。
Hum Exp Toxicol. 1996 Oct;15(10):787-98. doi: 10.1177/096032719601501001.
9
Overview of some aspects of quantitative risk assessment.定量风险评估若干方面概述
J Toxicol Environ Health. 1980 Sep-Nov;6(5-6):1275-96. doi: 10.1080/15287398009529947.
10
Reassessing benzene cancer risks using internal doses.使用内部剂量重新评估苯致癌风险。
Risk Anal. 1992 Sep;12(3):401-10. doi: 10.1111/j.1539-6924.1992.tb00692.x.

引用本文的文献

1
What role for biologically based dose-response models in estimating low-dose risk?在估计低剂量风险方面,基于生物学的剂量-反应模型有什么作用?
Environ Health Perspect. 2010 May;118(5):585-8. doi: 10.1289/ehp.0901249. Epub 2010 Jan 4.
2
Biologically based dose-response model for liver tumors induced by trichloroethylene.基于生物学的三氯乙烯诱发肝肿瘤剂量反应模型。
Environ Health Perspect. 2000 May;108 Suppl 2(Suppl 2):335-42. doi: 10.1289/ehp.00108s2335.