《Environment & Health》：Integrated Adverse Outcome Pathway and Machine Learning Reveal the Mode of Action and Biomarkers of Lithium-Induced Risk of Chronic Kidney Disease
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长期锂暴露可能导致慢性肾病(CKD)，但其作用模式(MOA)与生物标志物仍不明确。本研究旨在通过网络毒理学整合不良结局通路(AOP)框架与机器学习探究潜在机制。研究人员利用化学-基因-表型-疾病网络(CGPDN)构建AOP框架，并通过药物富集分析、分子对接及体
长期锂暴露可能导致慢性肾病(CKD)，但其作用模式(MOA)与生物标志物仍不明确。本研究旨在通过网络毒理学整合不良结局通路(AOP)框架与机器学习探究潜在机制。研究人员利用化学-基因-表型-疾病网络(CGPDN)构建AOP框架，并通过药物富集分析、分子对接及体外实验识别潜在靶向药物；同时利用机器学习识别潜在无创生物标志物。经CGPDN筛选，AOP网络由14个关键靶点与12个关键表型构成，其中“对金属离子的响应(response to metal ion)”被界定为分子起始事件(MIE)，“氧化应激(oxidative stress)”与“细胞死亡增加(Increase, Cell death)”被识别为核心关键事件(KE)。药物富集分析与分子对接显示辛伐他汀(simvastatin)为潜在靶向药物；锂暴露诱导HK-2细胞中7个关键靶点异常表达，辛伐他汀预处理可逆转这些变化并减轻肾毒性。FAS、HSP90B1与CASP1的表达模式与CKD肾脏及外周血单核细胞(PBMC)转录组数据集一致；机器学习模型与SHapley加性解释(SHAP)分析确认这三者为锂诱导CKD的潜在血液生物标志物。本研究建立了AOP与机器学习集成的新型范式，阐明了锂诱导CKD的MOA并填补了早期预警生物标志物的空白，发现辛伐他汀为有前景的干预药物，并为锂暴露人群的早期风险评估提供了可行框架。
研究背景方面，锂作为轻碱金属广泛用于工业与医药，锂离子电池产业扩张带来职业与环境暴露风险，而碳酸锂作为双相情感障碍治疗金标准却因治疗窗窄易致肾毒性，尤其慢性肾病(CKD)风险明确但作用模式(MOA)与早期生物标志物缺失。当前研究多聚焦锂诱导尿崩症机制，对CKD的AOP链条与无创预警指标存在知识空白，亟需借助计算毒理学新方法来解析。研究人员据此开展一项整合不良结局通路(AOP)与机器学习的研究，发表于《Environment》期刊，旨在系统揭示锂诱导CKD的MOA并筛选血液生物标志物，为风险预警提供科学基础。
关键技术方法上，研究人员依托Comparative Toxicogenomics Database(CTD)、NetInfer、DisGeNET、GeneCards、OMIM等数据库获取锂与CKD交叉靶点，结合GSE66494（53例CKD肾组织与8例对照）差异表达分析初筛，以Nephroseq v5与STRING做临床验证与蛋白互作网络；利用GSE199711单细胞测序定位肾小管上皮表达；经GO/KEGG富集与AOP-Wiki映射构建化学-基因-表型-疾病网络(CGPDN)；以DSigDB做药物富集、CB-Dock2做分子对接；选用HK-2细胞做锂与辛伐他汀干预的RT-qPCR验证；整合GSE62792(n=16)与GSE15072(n=33)PBMC批次校正数据，运行随机森林、SVM等11种机器学习算法与SHAP解释。
研究结果部分，3.1节通过ProTox 3.0预测碳酸锂具肾毒性(概率0.51)，多库交集得51个锂-CKD共同靶点，Nephroseq验证45个，STRING-PPI筛34个关键靶点，GO显示“对金属离子响应”等生物过程，KEGG富集凋亡、TNF信号等通路。3.2节经语义相似性与Cytoscape三算法（MCC、EPC、Betweenness）中位数截留，获14靶点+12表型+锂/CKD节点的CGPDN，桑基图可视化锂-基因-表型-CKD流向。3.3节将表型映射为AOP：MIE为“response to metal ion”，经钠通道调控、ROS生成、钙超载、内质网应激、线粒体膜电位下降汇至氧化应激与炎症，最终细胞死亡增加导致肾小管损伤与CKD风险，OECD权重证据(WOE)评KE必要性为中-高置信。3.4节单细胞显示靶点集中于肾小管上皮细胞；DSigDB富集出辛伐他汀、花生四烯酸、N-乙酰半胱氨酸；分子对接示辛伐他汀与FOS、JUN、APP、CASP8、PARP1、HSP90B1、CALR、MAPT结合能FAS>HSP90B1，力图中三基因正向推高预测值f(x)=0.975（基准E[f(x)]=0.661）。
讨论部分指出，既往锂肾毒机制研究分散，本研究以AOP标准化链条将MIE前移至“对金属离子响应”而非ROS本身，符合MTF-1/金属响应元件感知逻辑；氧化应激与细胞死亡作为高互联KE与Barnes等多金属毒理AOP一致，且可被N-乙酰半胱氨酸干预印证；辛伐他汀借抗氧化/抗凋亡契合核心KE，分子对接与HK-2逆转实验支撑其靶向潜力；FAS（Fas死亡受体）、HSP90B1（内质网应激伴分子）、CASP1（炎症小体效应半胱天冬酶）均为分泌性可入血蛋白，SVM高频算法交叉验证弥补小样本，较传统eGFR/胱抑素C更利亚临床预警。局限包括数据库权重偏常见毒径、未分训练/测试集（以10×5折重复交叉验证补偿）、KER剂量-时间效应待体内外补证。
结论部分翻译：本研究提供宝贵框架，集成AOP与机器学习阐明锂诱导CKD的MOA，CGPDN析出14靶点12表型，MIE为金属离子响应，氧化应激与细胞死亡增加为中枢KE；辛伐他汀经富集、对接及HK-2逆转实验确认为潜靶向药；FAS、HSP90B1、CASP1经PBMC机器学习与SHAP确认为潜血液生物标志物，SVM模型优效；成果为锂暴露人群早期肾风险评价与干预策略奠基。
