综述：微/纳塑料与金属联合暴露对微藻毒性的不利结果途径网络：机制整合、剂量调节与机器学习展望

《Environmental Science: Nano》：Adverse Outcome Pathway Mapping of Micro/Nanoplastics, Metal Ions and Metal-based Nanomaterials in MicroalgaeOpen Access

　　塑料碎片和金属污染正在加剧水生态系统的环境压力。微塑料和纳塑料可以与金属离子和金属基纳米材料相互作用，形成联合暴露情景，其效应无法仅从单一压力源推断。作为初级生产者和敏感生物指示物，微藻对这些混合物特别脆弱。通过使用以微藻为中心的概念性不利结果途径网络，本综述从上游暴露调节因素到生物关键事件再到不利结果，系统整理了相关证据。不同于以往主要分别讨论微/纳塑料—金属相互作用、藻类毒性或数据驱动预测的综述，本文将物理颗粒效应、内源性塑料浸出物和吸附的外源性金属整合于同一机制框架中，并将其与关键事件相关终点和可供机器学习使用的描述符相联系。通过比较单一暴露与联合暴露，识别共有的和压力源特异性的机制，其中氧化应激和光合作用损伤作为核心关键事件浮现。颗粒引起的遮光与粘附、老化、聚集、金属形态转变与溶解、胞外聚合物（EPS）产生以及生态王冠形成等过程被评估为改变细胞可及剂量的关键步骤。当塑料颗粒增加局部金属递送，或当多种压力源汇聚于氧化和光合作用途径时，毒性增强更为明显；而强吸附、异质聚集、沉降以及胞外聚合物介导的胞外封存则可降低细胞对金属的暴露并缓解毒性，包括在已明确证明相对于加和模型存在拮抗作用的情况下。此外，本文进一步评估了机器学习与深度学习的应用，并将模型输入和输出映射到上游描述符、中间关键事件及下游不利结果。优先研究方向包括：设计符合环境真实条件的混合物暴露实验、开展定量暴露表征、进行多物种与营养级验证，以及建立标准化数据集，以实现与不利结果途径对齐、机器学习支持的微/纳塑料与金属共污染评估。