斑马鱼多维度神经毒性评估体系的建立及其在新兴污染物筛查中的应用

针对新兴污染物神经毒性筛查灵敏度不足的问题，研究人员构建了基于斑马鱼的多指标评估系统，通过检测头部形态、小胶质细胞(Coro1a-DsRed+)、运动神经元(Islet-GFP+)、神经元钙活动(GCaMP6s)等参数，将神经毒物检出率从传统行为学方法的50%提升至83.3%，并建立评分体系实现风险分级。该研究为环境污染物神经发育毒性筛查提供了高效工具。

　　

随着工业化进程加速，化妆品、农药、药品等新兴污染物(ECs)在环境中持续累积，这些未被充分监管的化学物质通过饮用水和食物链进入生物体，对神经发育构成潜在威胁。令人担忧的是，美国环保署ToxCast计划中仅30%的化学品具有神经毒性数据，而现有筛查方法主要依赖二维运动行为分析，存在灵敏度低（检出率仅50%）、易漏诊等问题。更复杂的是，神经毒性可能表现为细微的形态学改变或细胞水平变化，这些在传统行为学检测中难以捕捉。

为突破这一技术瓶颈，中国科学院重庆绿色智能技术研究院的研究团队创新性地建立了斑马鱼多维度神经毒性评估体系。该研究选取12种典型神经毒物（含重金属、杀虫剂、持久性有机污染物等），通过整合头部形态学（眼间距、中脑面积）、运动行为、小胶质细胞数量与形态、运动神经元数量以及神经元钙活动(GCaMP6s信号)六大指标，显著提高了检测灵敏度。相关成果发表于《Ecotoxicology and Environmental Safety》，为环境污染物神经毒性筛查提供了新范式。

研究采用三大关键技术：1）转基因斑马鱼模型（Tg(coro1a:DsRed)标记小胶质细胞，Tg(islet:GFP)标记运动神经元，Tg(HuC:GCaMP6s)监测神经元钙活动）；2）活体共聚焦显微成像技术动态观测细胞变化；3）多参数评分系统量化神经毒性强度。所有实验均使用AB品系斑马鱼胚胎，暴露时间为3-5天。

【研究结果】
3.1 化合物筛选
选取CrCl₃、CuSO₄、Pb(CH₃COO)₂等12种污染物，浓度基于环境实际检出值设定。

3.2 行为学评估
传统运动行为检测仅识别出6种毒物（检出率50%），其中铬和克百威分别使运动距离增加2.05倍和2.66倍，而铜、铅等4种化合物抑制运动能力。

3.3 形态学指标
眼间距和中脑面积分别检出5种和4种毒物。值得注意的是，抗生素磺胺吡啶使眼间距增加12.5%，而溴化阻燃剂BDE-47使中脑面积扩大18.22%。

3.4 小胶质细胞变化
该指标灵敏度最高（检出率83.3%），重金属暴露使小胶质细胞减少35-49%，杀虫剂吡虫啉处理组细胞分支显著缩短。

3.5 运动神经元数量
7种化合物（58.3%）显著影响运动神经元，铬和铜分别使Islet-GFP⁺细胞减少58.78%和60.94%。

3.6 神经元钙活动
75%的化合物改变GCaMP6s信号波动幅度，如铅使波动幅度降低40.32%，而抗生素磺胺吡啶使其增加2.6倍。

3.7 综合评分
建立6指标评分体系，杀虫剂克百威、溴化阻燃剂BDE-47等6种化合物得分最高（4分），双酚A（BPA）毒性最弱（2分）。

研究团队通过阴性对照实验验证了体系特异性：环丙沙星（CIP）处理组所有指标均无显著变化。

【结论与意义】
该研究突破性地将细胞水平检测与整体行为分析相结合，使神经毒物检出率提升66%。特别值得注意的是，小胶质细胞数量与神经元钙活动成为最敏感指标，这为理解污染物作用机制提供了新视角——如PFNA可能通过激活小胶质细胞（胞体增大）引发神经炎症，而铅则直接抑制神经元兴奋性。建立的评分体系不仅能识别危害，还可实现风险分级，这对优先管控高神经毒性污染物具有重要实践价值。

未来，该方法可扩展应用于复合污染评估，其活体、动态的检测特点为揭示污染物协同/拮抗效应提供了独特窗口。正如作者指出，这种多维度策略将显著提升环境健康风险评估的精准度，为制定新兴污染物管理政策提供科学依据。