聚对苯二甲酸乙二醇酯微塑料（PET-MPs）对慢性肾脏病（CKD）的毒理学效应：整合生物信息学、网络毒理学与机器学习研究

《European Journal of Pharmaceutical Sciences》：Toxicological Effects of Polyethylene Terephthalate Microplastics on Chronic Kidney Disease: An Integrative Bioinformatics, Network Toxicology, and Machine Learning Study

　　

微塑料和纳米塑料（MNPs）广泛分布于人体器官，包括肾脏、大脑和肝脏，并在这些器官中诱导氧化应激和炎症反应。然而，MNPs对慢性肾脏病（CKD）的毒理学效应在很大程度上仍未得到充分探究。在本研究中，研究人员采用了一种整合方法，结合生物信息学、网络毒理学、机器学习（ML）和分子对接，以研究聚对苯二甲酸乙二醇酯微塑料（PET-MPs）对CKD的潜在影响。从GEO数据库中共获得191个CKD相关靶点，同时使用PubChem、ChEMBL、SwissTargetPrediction和SEA搜索平台鉴定出875个PET-MPs的潜在靶点。通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习，最终确定了7个核心靶点。KEGG通路富集和基因本体论（GO）分析表明，PET-MPs可能通过调节免疫和炎症相关通路以及能量代谢来发挥作用。分子对接揭示了PET-MP衍生小分子与核心靶点之间的高亲和力相互作用，提示其可能直接干扰细胞活动，从而影响CKD进展。该计算框架不仅阐明了MNP诱导肾毒性的潜在分子机制，还确定了治疗干预的候选靶点，与机器学习驱动的药物分子设计范畴相符。

研究背景：人类活动导致聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）塑料大量使用，环境风化产生PET衍生的微塑料和纳米塑料（PET-MNPs），可通过摄入和吸入进入人体，甚至在血液中检出。肾脏是微塑料（MNPs）易损器官，已有研究表明微塑料可诱导氧化应激、促进纤维化、破坏肾小球滤过屏障，并加速慢性肾脏病（CKD）进展。然而，现有研究多集中于聚乙烯（PE）和聚苯乙烯（PS）微塑料，对PET-MPs在CKD中的特异性毒性效应了解不足。CKD是全球重大公共健康问题，影响约7.88亿成人，发病机制复杂，传统实验方法受样本量、条件和时间限制，难以系统解析长期环境污染物暴露与CKD的分子机制。为此，研究人员整合生物信息学、网络毒理学、机器学习和分子对接，构建“PET结构单元—靶点—CKD”网络，旨在识别关键分子靶点和通路，并连接污染物毒性评估与药物分子设计。

主要技术方法：研究人员从GEO数据库获取GSE104954（含26个对照和169个CKD样本，涵盖糖尿病肾病、高血压肾病、IgA肾病等多种病因亚型）作为训练集，GSE66494作为外部验证集；利用PubChem获取PET结构，通过ChEMBL、SwissTargetPrediction和SEA平台预测875个潜在靶点；使用limma进行差异表达分析（阈值P<0.05，|log₂FC|>0.585），采用WGCNA筛选与疾病显著相关的基因模块；基于12种机器学习算法组合成127种模型，筛选最优XGBoost诊断模型；运用SHAP分析解释模型预测；最后使用Autodock Vina进行分子对接。

研究结果：
3.1 慢性肾脏病靶点的鉴定：通过limma对GSE104954进行差异表达分析，共得到191个差异表达基因（DEGs），火山图和聚类热图显示CKD组与对照组表达模式明显分离。
3.2 加权基因共表达网络分析（WGCNA）筛选CKD相关模块：构建加权共表达网络后，blue模块与CKD显著正相关（r=0.989，p=1.3e-166），包含201个高度共表达基因，且模块成员与基因显著性呈强正相关，提示该模块是CKD关键功能单元。
3.3 PET-MPs在CKD中靶点的筛选：将875个PET-MPs预测靶点、191个DEGs及blue模块中的201个基因取交集，得到8个同时满足三个条件的核心候选基因。
3.4 核心靶基因功能富集分析：KEGG通路富集和GO分析显示，8个核心基因主要富集于炎症反应、免疫激活、能量代谢和肾小管功能损伤相关通路，与CKD发生发展密切关联。
3.5 基于机器学习的核心基因筛选：通过12种算法组合构建127种预测模型，XGBoost综合表现最佳，训练集AUC=0.997，外部验证集AUC=0.986；最终鉴定出7个关键基因：FOS、LPCAT1、IFIH1、CX3CR1、CYP4A11、PCK1、XPNPEP2，各基因单独诊断AUC均>0.737。
3.6 SHAP分析：置换特征重要性（PFI）显示各基因对模型均有贡献，其中FOS、LPCAT1、CX3CR1、IFIH1和PCK1的AUC下降最显著；SHAP蜂群图显示FOS贡献最高（Mean |SHAP|=0.113），且FOS、LPCAT1、CX3CR1、IFIH1高表达显著驱动模型正向预测；依赖图揭示了表达水平与预测贡献的非线性关系。
3.7 分子对接：PET-MPs代表结构单元与7个核心靶蛋白的分子对接结合能均低于-5 kcal/mol，表明存在稳定且自发的分子相互作用，为直接干扰细胞功能提供了结构证据。

讨论与结论：讨论部分分析了各核心靶基因在CKD中的潜在作用。FOS/AP-1参与炎症与纤维化，但CKD后期因启动子甲基化等表观修饰而下调；IFIH1编码MDA5，可能识别MPs吸附的核酸并激活I型干扰素通路，促进M1巨噬细胞极化；LPCAT1通过调节磷脂代谢和激活AKT/NF-κB、STAT3通路促进慢性炎症；CX3CR1介导巨噬细胞向肾间质迁移和驻留，推动纤维化；CYP4A11影响20-HETE合成及血压调节；PCK1下调导致三羧酸循环障碍和线粒体损伤；XPNPEP2下调可能减弱缓激肽降解，加重蛋白尿。据此，研究人员构建了“免疫识别启动—转录重编程—代谢失调”多水平调控网络，解释PET微塑料系统促进CKD进展的机制。结论：本研究探讨了PET-MNPs作用于CKD的关键基因和通路。通过网络毒理学、分子对接、机器学习和SHAP分析，初步证明PET-MNPs与筛选出的7个核心靶蛋白具有高结合亲和力，支持PET-MNPs干扰细胞功能的潜力。研究提出了一个多水平调控网络来解释PET-MNPs如何促进CKD进展，为阐明PET-MNPs的肾毒性机制和筛选干预靶点提供了理论基础。上述结论仍需通过进一步的细胞和动物实验验证。