基于分子响应谱的跨化学物质毒性预测：多组学生物活性数据增强结构相似性分组可信度研究

针对化学物质风险评估中结构相似性分组证据不足的问题，研究人员通过整合转录组学和代谢组学数据，以水蚤（Daphnia magna）为模型，对三类邻苯二甲酸酯和三类氧化磷酸化解偶联剂进行多组学生物活性分析。研究发现生物活性谱能有效区分两类物质，验证了组学数据在增强分组假设可信度中的应用价值，为减少动物实验提供了新方法学支持。

　　

化学物质风险评估长期依赖动物实验，但伦理和成本问题促使监管机构推广"读跨法"（read-across），即通过结构相似性将数据丰富物质（源物质）的毒性终点预测至数据缺乏物质（目标物质）。然而，欧洲化学品管理局（ECHA）指出，仅凭结构相似性不足以为分组假设提供充分证据，需结合作用模式（Mode of Action, MoA）的生物学解释。这一挑战在无脊椎动物模型中尤为突出，因其毒性机制研究远少于脊椎动物。

为解决这一问题，来自英国伯明翰大学等机构的研究团队在《Regulatory Toxicology and Pharmacology》发表研究，选取三类结构高度相似的邻苯二甲酸酯（BBP、DBP、DiBP）和三类氧化磷酸化解偶联剂（TCP、CCCP、FCCP）作为模式化合物，以生态毒理学模式生物大型水蚤（Daphnia magna）为生物传感器，通过整合化学信息学与多组学技术，探索生物活性数据如何增强分组假设的可信度。

关键技术方法包括：1）基于ToxPrint化学型（729种结构片段描述符）的层次聚类分析（HCA）；2）应用OECD QSAR Toolbox等6种机制分类器进行MoA预测；3）通过48小时水蚤暴露实验获取转录组和代谢组数据；4）采用t统计量比较处理组与对照组的分子响应差异；5）通过生物活性阈值筛选和HCA实现物质分组。

【Conventional structure-based grouping hypothesis】
结构相似性分析显示，三类邻苯二甲酸酯正确聚为一簇，但解偶联剂中仅TCP与CCCP/FCCP分离，后两者因含氰基苯腙结构而单独成簇。机制分类器结果更不一致，部分工具将解偶联剂分散至4个不同类别，凸显单一分类器的局限性。

【Bioactivity profile-based grouping】
多组学数据分析发现，解偶联剂FCCP未引发显著分子响应而被剔除。剩余5种物质的生物活性谱聚类完美分离邻苯二甲酸酯与解偶联剂，且重复实验显示100%分组一致性。值得注意的是，驱动分组的关键分子特征包括：1）解偶联剂显著影响TCA循环（如琥珀酸积累）和氧化应激通路；2）邻苯二甲酸酯特异性改变脂肪酸代谢（如硬脂酸水平下降）。

【Toxicological interpretation】
研究尝试对组学特征进行毒理学解释：解偶联剂的分子响应与其已知的线粒体质子梯度破坏机制一致，如TCA循环中间体积累反映能量代谢紊乱；邻苯二甲酸酯的脂肪代谢改变可能与其在脊椎动物中的内分泌干扰效应存在进化保守性。但作者承认，由于无脊椎动物MoA研究基础薄弱，部分分子响应的机制关联仍需验证。

结论表明，多组学生物活性谱能有效弥补结构相似性分组的不足，尤其适用于结构多样性较高的物质类别（如解偶联剂）。该研究首次在无脊椎模型中实现：1）生物活性数据驱动的自动化物质分组；2）组学特征与已知MoA的部分机制关联。尽管毒理学解释仍存在挑战，但该方法为构建符合ECHA《读跨评估框架》（RAAF）要求的证据链提供了新思路，同时推进了"3R原则"（替代、减少、优化动物实验）在生态毒理学中的应用。研究还暗示，水蚤与高等动物保守的通路响应可能支持跨物种毒性预测，这为未来整合进化毒理学与组学数据指明了方向。