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納米顆粒引起的慢性損傷（例如纖維化和致癌作用）引起了公眾健康擔(dān)憂，需要在危害識別中迅速評估。盡管計算機(jī)分析通常用于化學(xué)品風(fēng)險評估，但由于納米生物流體和納米亞細(xì)胞器等多個界面的復(fù)雜相互作用，預(yù)測體內(nèi)慢性納米毒性仍然具有挑戰(zhàn)性。
蘇州大學(xué)、大連理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一個多模態(tài)特征融合分析框架來預(yù)測金屬氧化物納米顆粒（MeONP）在雌性小鼠中的纖維化潛力。將每個納米生物界面視為一個獨(dú)立實(shí)體，利用 MeONP-肺相互作用得出的 87 個特征來開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的肺纖維化預(yù)測框架。
研究人員將巨噬細(xì)胞和上皮細(xì)胞中的細(xì)胞損傷和細(xì)胞因子（IL-1β 和 TGF-β1）產(chǎn)生確定為與顆粒大小、表面電荷和溶酶體相互作用密切相關(guān)的關(guān)鍵事件。實(shí)驗(yàn)表明，該計算機(jī)模型準(zhǔn)確率為 85%。
研究結(jié)果表明，該預(yù)測模型在納米材料風(fēng)險評估和協(xié)助監(jiān)管決策方面具有潛在用途。
該研究以「Multimodal feature fusion machine learning for predicting chronic injury induced by engineered nanomaterials」為題，于 2025 年 3 月 20 日發(fā)布在《Nature Communications》。
全球已有超過 1 萬種納米產(chǎn)品應(yīng)用于各行業(yè)，部分納米產(chǎn)品在使用過程中會釋放納米顆粒形成氣溶膠，經(jīng)吸入后可能引發(fā)哺乳動物呼吸道損傷。
某些工程納米材料（ENMs）如 ZnO、CuO、Au 和 Ag 可能通過活性氧生成、炎癥小體激活或促炎因子釋放引發(fā)急性肺損傷，而碳納米管和金屬氧化物等則可能導(dǎo)致慢性呼吸毒性，如肺纖維化和致癌，這些損傷通常是不可逆的。
由于 ENMs 的潛在慢性毒性，相關(guān)產(chǎn)品安全性受到嚴(yán)格監(jiān)管，例如碳納米管因其致癌性被列入「替代現(xiàn)在」（SIN）清單。為應(yīng)對 ENMs 風(fēng)險評估的高成本和時間消耗，研究人員開發(fā)了計算機(jī)預(yù)測模型，通過理化性質(zhì)預(yù)測 ENMs 的體外毒性，但目前仍缺乏可靠的模型預(yù)測其體內(nèi)慢性呼吸毒性，如肺纖維化。
肺纖維化的致病過程涉及納米顆粒與肺液、巨噬細(xì)胞、上皮細(xì)胞及亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的復(fù)雜相互作用，這些多重納米-生物界面的復(fù)雜性使得慢性毒性預(yù)測成為納米毒性研究的主要挑戰(zhàn)。
研究人員希望在建立金屬氧化物納米粒子 (MeONPs) 誘發(fā)肺纖維化的預(yù)測框架。蘇州大學(xué)、大連理工大學(xué)的研究人員準(zhǔn)備了一個包含 52 個 MeONPs 的數(shù)據(jù)庫，并收集了 MeONPs 與生物環(huán)境（如膜、溶酶體、線粒體和其他細(xì)胞質(zhì)成分）之間多個界面的潛在預(yù)測特征。研究人員總共獲得了 87 個多模態(tài)特征和兩個纖維化指數(shù)，然后對其進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)建模。
為了構(gòu)建預(yù)測框架，該團(tuán)隊采用了八種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：隨機(jī)森林、局部加權(quán)學(xué)習(xí)、C4.5 決策樹、k-最近鄰、支持向量機(jī)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策表和邏輯回歸。
他們使用總體預(yù)測準(zhǔn)確度 (ACC)、馬修斯相關(guān)系數(shù) (MCC)、敏感度 (SE)、特異度 (SP)、受試者工作特征曲線下面積 (AUC) 和 F1 分?jǐn)?shù)徹底評估了所開發(fā)的預(yù)測模型的性能。隨機(jī)森林 (RF) 模型表現(xiàn)最佳，并通過五種 MeONP 進(jìn)行了進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
圖示：肺部納米生物相互作用的界面。（來源：論文）
雖然這里使用了 BALF 中的 TGF-β1 和組織學(xué)圖像的 Ashcroft 評分，因?yàn)橛糜诜卫w維化的可靠的非動物分類器有限，但該團(tuán)隊承認(rèn)探索非動物分類替代方法的重要性，符合動物試驗(yàn)的 3R 原則（替代、減少、改進(jìn)）。
在這項(xiàng)研究中，計算機(jī)模型是使用化學(xué)和體外數(shù)據(jù)的組合構(gòu)建的，這展示了向非動物預(yù)測建模方法邁出的一步。隨著 ENM 的數(shù)量不斷增加，在暴露于環(huán)境之前評估其潛在的促纖維化風(fēng)險至關(guān)重要。MFF 在評估 MeONP 的纖維化風(fēng)險方面表現(xiàn)出很高的預(yù)測準(zhǔn)確性。
為了提高 MFF 模型的實(shí)用性，該團(tuán)隊將其轉(zhuǎn)化為一款名為「Nano-induced lung fibrosis prediction」的軟件（NILFP v 1.0.0），并簡化了用戶界面。
GitHub：https://github.com/huangyang2023/NILFPv1.0.0
圖示：識別用于機(jī)制解釋的關(guān)鍵描述符。（來源：論文）
NILFP 可用于未經(jīng)測試的 MeONPs、基于 MeONP 的納米產(chǎn)品等的纖維化風(fēng)險評估，使用三個化學(xué)描述符（流體動力學(xué)尺寸、zeta 電位和 PSF 中的溶解度）和四個體外描述符，包括暴露于 12.5 μg/mL MeONPs 的 THP-1 細(xì)胞上清液中的 IL-1β、暴露于 200 μg/mL MeONPs 的 THP-1 細(xì)胞活力以及暴露于 25 μg/mL MeONPs 的 BEAS-2B 細(xì)胞活力和分泌的 TGF-β1。
研究人員將計算機(jī)模型的強(qiáng)大預(yù)測能力可以歸因于以下三點(diǎn)：
（i）根據(jù) MeONPs 在肺部的生物命運(yùn)精心選擇關(guān)鍵的納米生物相互作用；
（ii）使用相關(guān)的細(xì)胞模型來研究肺纖維化；
（iii）整合化學(xué)和體外數(shù)據(jù)，全面表示肺纖維化背后的動態(tài)。
圖示：評估共培養(yǎng)系統(tǒng)中成纖維細(xì)胞增殖。（來源：論文）
總而言之，該研究通過構(gòu)建 MFF 預(yù)測框架，提出了一種可靠的計算機(jī)模型來預(yù)測 ENM 的纖維化潛力。MEF 模型在預(yù)測 MeONP 誘發(fā)的肺纖維化方面實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確度 (>85%)，使其成為一種有價值的風(fēng)險評估工具。所開發(fā)的模型適用于不同的 MeONP。
這里的機(jī)器學(xué)習(xí)分析揭示了七個關(guān)鍵描述符，包括三個化學(xué)描述符和四個體外描述符。這些描述符結(jié)合了非生物特性和體外試驗(yàn)，從而可以預(yù)測 ENM 誘導(dǎo)的肺纖維化，從而無需進(jìn)行動物實(shí)驗(yàn)。已建立的預(yù)測框架可作為識別纖維化納米材料的初始范例，促進(jìn)通過橫向閱讀策略對其進(jìn)行進(jìn)一步分組。
該研究為目前動物慢性納米毒性評估實(shí)踐提供了一種經(jīng)濟(jì)高效、時間高效、機(jī)制驅(qū)動的替代方法。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-58016-w
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