機械学習でPFASの肝ハザードを階層化、肝スフェロイドの遺伝子発現が裏付け
- 高スループットの生理活性データで学習したXGBoost系QSARモデルが、PFASを肝臓関連ハザードの4段階に分類する。
- 19種のPFASに曝露したヒト肝スフェロイドの公開トランスクリプトームでは、この階層ごとに応答パターンが異なっていた。
- 脂質代謝の撹乱と細胞ストレスが特徴的で、FABP1、PLIN2、GDF15が曝露群を通じて応答した。
💡 ポイント
QSARモデルの階層は学習ラベルの弱点をそのまま引き継ぎ、高スループットのバイオアッセイは緩徐な肝障害をほとんど拾えない。加えてPFASは体内残留が長く、スフェロイドの曝露濃度が実際の蓄積とかけ離れている可能性があるため、実測の組織内曝露や血中半減期での検証が欠かせない。FABP1、PLIN2、GDF15は読み出しとして有望だが、ストレスマーカーは特異性が低いことで知られる。