用于预测大气中金属离子引起的肺细胞毒性的机器学习框架

《Environmental Pollution》：Machine learning frameworks for predicting pulmonary cell toxicities induced by metal ions in the atmosphere

金属离子通过氧化应激影响PM2.5心肺毒性，本研究构建机器学习预测框架，基于650组实验数据识别关键毒性驱动因素，模型对细胞存活率（R2=0.89）和氧化应激（ACC=0.86）预测准确，外部验证显示鲁棒性，揭示溶度积、电负性等参数对毒性预测的主导作用，为空气污染风险分级提供工具。

　　

杨黄|修晨|王天琴|吴迪|马家军|张宏武|李学华|李青

鲁东大学化学与材料科学学院，中国烟台264025

摘要

PM_2.5中的金属与心肺疾病密切相关，这可能归因于离子物种引起的氧化应激效应。由于复杂的价态依赖性相互作用，计算预测金属离子的呼吸毒性仍然具有挑战性。在这项研究中，我们构建了一个用于高通量预测多种金属离子毒性终点的预测框架。该框架利用了一个包含650个数据点的多维实验数据集，该数据集在细胞模型中捕捉了双重肺毒性终点，并通过31个特定价态的特征来同时识别关键的毒性驱动因素。这里建立的强大机器学习模型准确预测了金属离子的呼吸毒性（细胞存活率R²=0.89，氧化应激ACC=0.86），并通过在10种与建模数据集无关的新金属离子上进行实验验证（R²=0.74，ACC=0.70）来验证其有效性。机器学习驱动的特征选择将金属离子的溶解度、电负性和阳离子电荷列为细胞存活率的主要预测因子，而皮尔逊软度系数、摩尔质量和密度则被认为是氧化应激的关键参数。该预测框架建立了PM_2.5金属离子的性质与毒性之间的关系，为空气污染风险优先级评估和机制洞察提供了有效工具，从而减少了不必要的实验负担。

章节摘录

引言

空气污染被认为是全球疾病负担最重要的环境风险因素，主要归因于细颗粒物（PM_2.5）的暴露（Brauer等人，2024年）。PM_2.5的化学组成和毒性效应很复杂，因为其来源多样且存在二次过程（Huang等人，2014年），这对毒性评估提出了重大挑战（Zheng等人，2025年）。然而，并非所有化学成分都会引起毒性效应，因此识别关键毒性因素至关重要。

数据汇编

我们汇编了一个关于A549和BEAS-2B细胞系中氧化应激和细胞存活率的数据库。总共收集了650个异构的体外数据点（包括我们之前的研究结果（Chen等人，2024年；Wu等人，2023年）。这些数据用于机器学习建模，生成了四个针对四个预测终点的不同数据集：A549细胞中的细胞存活率（A549-CV，数据集1）、A549细胞中的氧化应激（A549-ROS，数据集

关于金属离子诱导的肺毒性的高度异构体外数据

PM_2.5中的金属离子具有很高的暴露潜力，并已被证明会导致显著的肺毒性。因此，我们生成并分析了金属离子的异构体外数据，以开发准确的模型来预测肺毒性。需要认识到，汇编生物测定数据涉及整合来自不同实验室的测试结果，这些实验室可能遵循不同的实验方案（Li等人，2022年）。这种方法上的多样性可能会使建模过程变得复杂

结论

通过将实验发现与机器学习分析相结合，构建了预测模型来评估PM_2.5中金属离子对肺细胞的毒性。机器学习算法的整合在预测不同金属离子和细胞类型的肺细胞毒性方面表现出很高的准确性。在独立验证数据集上对预测模型进行的实验验证进一步证实了其稳健性和可靠性。

CRediT作者贡献声明

修晨：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，研究，数据管理。王天琴：软件开发，研究。吴迪：撰写 – 审稿与编辑，监督，概念构思。张宏武：撰写 – 审稿与编辑，监督。李学华：撰写 – 审稿与编辑。李青：撰写 – 审稿与编辑，监督，资金获取，概念构思。马家军：研究，软件开发，撰写 – 审稿与编辑，验证。杨黄：撰写 – 审稿与编辑，

未引用的参考文献

He和Zhang，2023年；Hosmer等人，2013年；Jeong和Choi，2022年；Jomova和Valko，2011年；Salana和Verma，2024年；Senaviratna和Cooray，2019年；Stohs和Bagchi，1995年。

注释

作者声明没有竞争性财务利益。

利益冲突声明

? 作者声明以下可能被视为潜在竞争性利益的财务利益/个人关系：

杨黄报告获得了中国国家自然科学基金会的财务支持。李青报告获得了中国国家自然科学基金会的财务支持。杨黄还报告获得了山东省自然科学基金会的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有其他已知的

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金（编号22406080、22406026和U22A20405）以及山东省自然科学基金（编号ZR2024QB094）的支持。