基于匹配分子对分析的植物保护产品残留物遗传毒性预测跨读研究

为解决植物保护产品残留物遗传毒性评估中结构相似性判定的难题，研究人员采用匹配分子对分析(MMPA)技术，针对磺酰脲类、甲氧基丙烯酸酯类和α-氯乙酰胺类化合物开发了自动化跨读预测方法。通过4个案例研究证实，该方法可系统识别覆盖目标化合物结构域的类似物，建立明确的结构-毒性关系，显著减少不必要的动物实验。该研究为农药代谢物风险评估提供了可重复、无需专家干预的新策略。

　　

在食品安全风险评估领域，植物保护产品（PPP）活性成分及其代谢残留物的遗传毒性评价始终是监管重点。欧洲食品安全局（EFSA）要求采用分级评估策略，但传统方法面临两大挑战：缺乏明确结构警示基团的代谢物难以归类，且依赖专家经验的结构空间警报（SPA）方法开发耗时。这些瓶颈促使科学家们寻求更高效、标准化的解决方案。

利物浦约翰摩尔大学（Liverpool John Moores University）药学和生物分子科学学院的S.J. Enoch团队创新性地将匹配分子对分析（MMPA）——一种源自药物研发的技术——引入农药安全评估领域。研究人员构建了包含磺酰脲类除草剂（81种）、甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂（46种）和α-氯氧乙酰胺类除草剂（68种）的三大数据集，通过KNIME平台开发自动化工作流，利用RDKit工具实现分子切割与配对。关键技术包括：1）基于"所有非环单键"切割算法生成碎片化密钥；2）设置0.5重原子比例阈值确保结构匹配合理性；3）结合OECD QSAR Toolbox进行DNA/蛋白质结合警报分析。

研究结果部分，三个典型案例验证了MMPA的实用价值。在磺酰脲类案例中（表1），通过6个转化位点识别22个类似物，发现1,3-二甲氧基等关键基团与阴性遗传毒性相关。甲氧基丙烯酸酯类研究（表2）则揭示2-甲氧基-N-甲基-2-苯乙酰胺基团的安全性证据，但同时也发现目标化合物3因缺乏代谢关键位点数据而被判定"超出预测域"。α-氯氧乙酰胺分析（表4）通过13个类似物证实双邻位取代苯环的无害性，但排除了触发DNA警报的α-氯乙酰胺基团类似物。

讨论部分强调了MMPA相较传统方法的三大优势：1）无需预先开发类别特异性结构警报，适用性更广；2）通过转化位点明确定义预测适用范围；3）自动化流程保证结果可重复性。值得注意的是，虽然MMPA未直接考虑代谢相似性，但阴性体内测试结果间接证实了代谢产物的安全性。该成果发表于《Regulatory Toxicology and Pharmacology》，为农药残留风险评估提供了标准化工具，有望显著减少动物实验需求，推动监管决策的透明化与高效化。研究团队特别指出，该方法可扩展至内分泌干扰、神经毒性等其他受体介导的毒性终点评估。