综述：尿路毒性物质风险评估的新方法学

这篇综述系统探讨了尿路毒性物质风险评估的新方法学（NAMs），聚焦于膀胱和肾脏毒性机制，涵盖金属、霉菌毒素等四类物质，提出整合器官芯片、生物监测和人工智能（AI）的下一代风险评估（NGRA）框架，为替代动物实验提供创新思路。

　　

尿路毒性物质风险评估的新方法学

引言

随着欧盟《2010/63/EU动物保护指令》和REACH法规的实施，减少动物实验的需求推动了新方法学（NAMs）的发展。NAMs涵盖计算机模拟（in silico）、化学分析（in chemico）、离体（ex vivo）和体外（in vitro）技术，成为下一代风险评估（NGRA）的核心工具。尿液作为复杂生物基质，汇集了重金属、霉菌毒素等多样污染物，是评估泌尿系统暴露和毒性的关键媒介。

材料与方法

通过文献系统检索，筛选出四类尿路毒性物质：金属/类金属、霉菌毒素、植物毒素及合成/加工化学品。纳入标准基于欧盟法规限值和快速预警系统（RASFF）通报数据，结合全球生物监测研究（如NHANES），重点关注2000年后的人群暴露数据。

结果

金属与类金属：砷、镉等通过饮食和职业接触引发膀胱癌和肾毒性。新兴污染物如锂因电池需求激增，其肾毒性风险亟待监测。

霉菌毒素：黄曲霉毒素B₁（AFB₁）、赭曲霉毒素A（OTA）等通过食物链进入人体，主要导致肾小管损伤，而膀胱毒性数据仍稀缺。

植物毒素：吡咯里西啶生物碱（PAs）和草酸盐与急性肾损伤相关，但尿中代谢物检测方法尚不完善。

合成化学品：全氟烷基物质（PFAS）和多环芳烃（PAHs）与慢性肾病和膀胱癌相关，其生物监测需解决代谢物低丰度挑战。

新方法学应用

膀胱模型：

• 体外：T24和RT4细胞系用于屏障功能评估，但缺乏生理性机械应力模拟。

• 类器官与芯片：3D膀胱类器官再现组织架构，而微流体芯片整合尿液流动和周期性拉伸，模拟排尿动力学。

  肾脏模型：

• 近端小管细胞（如HK-2）的Transwell^?体系用于肾毒性筛查，但需改进极性表达。

• 肾脏芯片通过流体剪切力（2–4 dyn/cm²）模拟肾小球滤过，结合代谢模块提升预测性。

暴露评估创新

靶向与非靶向分析：液相色谱-质谱（LC-MS）实现多类毒素同步检测，而暴露组学通过高分辨质谱（HRMS）发现未知代谢物。

PBPK模型：整合生理参数预测毒素在泌尿系统的分布，如镉在近端小管的主动重吸收。

实施挑战与前景

NAMs的标准化是监管接受的关键。例如，微流体芯片的剪切力参数需统一，类器官培养应避免血清批次差异。人工智能（AI）助力暴露-效应关联分析，但需解决数据偏差问题。欧盟PARC项目正推动NAMs在风险评估中的整合，未来或实现个性化毒性预警。

结论

尿路毒性研究需填补膀胱与肾脏的机制空白，通过NAMs与多组学、AI的融合，构建高效、伦理的NGRA体系，为公共卫生决策提供科学支撑。