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Skin sensitization using the refined myeloid U937 skin sensitization test

Skin sensitization using the refined myeloid U937 skin sensi...

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中国毒理学会第六届全国毒理学大会

作者： cecile piroird Fabien IBANEZ Julien FAUGERE Charles GOMES Silvia MARTINOZZI-TEISSIER Nathalie ALEPEE L’ Oreal Research Aulnay sous BoisFrance

＜正＞OBJECTIVE The aim of this study was to refine the prediction model to only give a binary Sensitizer（S）/Non-Sensitizer（IMS） call without impacting the predictive capacities of the MUSST. METHODS In the present Myeloid U937 Skin Sensitization Test（MUSST） test method,co-stimulatory molecule CD86 as a marker of cell activation is *** parallel,cell viability is assessed using propidium iodide *** parameters are measured by flow cytometry.208 substances with LLNA data were *** results on this set gave 92 S,56 NS predictions and 60 Inconclusive （INC）.Statistical methods based on a stacking scoring method were applied on raw data of these 60 INC in order to find additional rules to classify these substances into S or *** A combination of 6 rules was identified,that allows to classify the INC into the 2 classes "sensitizers and non-sensitizers". Application of the rules to the 48 ECVAM dataset submitted in 2009 show an overall accuracy of 92%with a sensitivity of 96%and a specificity of 86%.The predictive performances of the MUSST on the 208 substances with the optimized prediction model composed of the original prediction model and the additional 6 rules-based model show 84%concordance,87%sensitivity and 79%specificity against LLNA *** false negative are observed among the extreme and strong *** The prediction model of the MUSST classifies the substances as S or ***,it would be inappropriate to consider the MUSST assay as a stand-alone method for skin hazard characterization（CLP classification）. The MUSST test method is modeling the dendritic cell *** dendritic activation information is foreseen to play an important role in a future integrated approach for both hazard characterization and potency.

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