机器学习划分PFAS肝脏危害等级,肝球体转录组数据提供佐证
- 基于高通量生物活性数据训练的XGBoost QSAR模型,将PFAS按肝脏相关危害分为四个等级。
- 对暴露于19种PFAS的人肝球体公开转录组数据分析发现,不同危害等级的应答模式存在差异。
- 脂质代谢紊乱和细胞应激是主要特征,FABP1、PLIN2和GDF15在各暴露组中均有响应。
💡 要点
QSAR分级会继承训练标签的缺陷,而高通量生物活性实验很难捕捉缓慢进展的肝损伤。PFAS在体内滞留极久,球体中的暴露浓度也可能与真实蓄积相差甚远,因此分级需要用实测组织暴露量和血清半衰期来核对。FABP1、PLIN2和GDF15作为读出指标看起来有前景,但应激类标志物的特异性向来不高。