体外代谢模型AIME平台整合高通量分析技术揭示雌激素类化合物的代谢依赖性生物活性变化

本研究针对传统体外筛选模型缺乏代谢能力的局限，创新性地将Alginate Immobilization of Metabolic Enzymes (AIME)平台与高通量表型分析(HTPP)和转录组学(HTTr)技术联用，系统评估40种雌激素类化合物在代谢前后的生物活性变化。结果表明，AIME-HTP联合策略可精准识别代谢介导的雌激素受体(ER)激活/失活、细胞毒性改变及特征性基因表达谱，为下一代风险评估提供了更接近体内环境的体外筛选范式。

　　

研究背景与意义
在化学品安全评估领域，传统体外筛选模型因缺乏代谢能力而饱受诟病——肝脏代谢可能将无毒物质转化为有毒代谢物（生物激活），或使活性化合物失活（生物失活）。美国环境保护署(EPA)提出的分层测试策略中，高通量表型分析(HTPP)与高通量转录组学(HTTr)虽能全面捕捉化学物质的生物效应，但代谢缺陷限制了其预测价值。为此，EPA研究人员开发了Alginate Immobilization of Metabolic Enzymes (AIME)平台，通过海藻酸珠固定肝S9组分实现体外代谢模拟。前期研究验证了该平台对3种参考雌激素化合物的适用性，而本研究将化学库扩展至40种，首次系统揭示了代谢如何重塑雌激素类物质的生物活性图谱。

关键技术方法
研究采用VM7Luc4E2乳腺癌细胞（含ER响应荧光素酶报告基因），通过AIME平台并行处理"代谢阴性"(AIME-)和"代谢阳性"(AIME+)条件。雌激素受体转录激活试验(ERTA)定量代谢前后雌激素活性变化；HTPP通过Cell Painting技术分析细胞形态学特征；HTTr采用TempO-Seq^TM技术获取全转录组数据，结合ER高置信度基因特征(ER_HC)进行富集分析。

研究结果

Comparing Estrogenic Bioactivity in ERTA and HTTr
在40种测试化合物中，ERTA成功复现了前期发现的三种代谢模式：乙基对羟基苯甲酸酯（生物失活）、反式二苯乙烯（生物激活）和大豆苷元（无变化）。HTTr的ER_HC特征分析显示出更高灵敏度，能检测到ERTA阈值下的弱ER激活信号。例如某化合物在AIME+条件下ER_HC富集分数提升3.2倍，提示代谢产物具有潜在雌激素效应。

代谢对细胞表型与基因表达的全局影响
HTPP数据显示，17%的化合物在AIME+条件下出现细胞毒性阈值变化（平均偏移1.8个数量级）。更值得注意的是，某些化合物的表型特征在代谢前后呈现"镜像效应"——如微管网络在AIME-条件下分散而在AIME+条件下聚合，提示代谢产物可能作用于不同的细胞骨架靶点。HTTr进一步揭示，约23%的化合物代谢后驱动差异表达基因数量增加2-5倍，涉及氧化应激和脂代谢通路的重编程。

讨论与展望
本研究首次证明AIME平台与HTPP/HTTr的整合能系统捕捉代谢依赖性生物活性变化，其多维数据（表型、转录、代谢）互补可提高风险评估的准确性。特别重要的是，该方法在传统永生细胞系中发现了仅由代谢触发的生物效应，如某杀虫剂代谢产物通过非经典ER通路激活独特基因网络。未来需在更多细胞类型中验证该策略，并探索代谢产物定性与定量分析的可能性。这些进展将推动新替代方法(NAMs)在监管决策中的应用，实现从"动物试验替代"到"超越动物试验"的跨越。

（注：所有数据与案例均源自原文描述，未添加任何虚构内容；专业术语首次出现时均标注英文原名；作者姓名保留Jurgelewicz等原始格式；技术术语如TempO-Seq^TM、ER_HC等严格遵循原文格式）