新的QSAR模型预测人体转氨酸被Per-和多醇基物质 (PFAS) 破坏:开发和应用
Marco Evangelista1,2, Nicola Chirico1, Ester Papa1
1QSAR Research Unit in Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Department of Theoretical and Applied Sciences, University of Insubria, via J.H. Dunant 3, 21100 Varese, Italy.
Toxics
|July 25, 2025
概括
新的定量结构-活性关系 (QSAR) 模型预测甲状腺干扰由与人体基素 (hTTR) 结合的基和多基基物质 (PFAS). 这些模型对PFAS结构和援助监管评估进行了识别.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 和多基基物质 (PFAS) 是广泛存在的环境污染物.
- 怀疑PFAS通过结合人类转激素 (hTTR) 来破坏甲状腺激素系统.
- 关于PFAS-hTTR结合的实验数据有限,需要预测模型.
研究的目的:
- 开发和验证定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,用于预测PFAS与hTTR结合.
- 为了确定与hTTR中断相关的PFAS的结构特征.
- 为了支持PFAS的监管风险评估.
主要方法:
- 使用134个PFAS的实验数据开发分类和回归QSAR模型.
- 严格的验证,包括引导,随机化和外部验证,以确保模型的稳定性和可预测性.
- 将QSAR应用于经合组织的PFAS清单,以识别高度关注的化合物.
主要成果:
- 开发的QSAR模型显示出高性能 (例如,分类准确度为0.89/0.85,回归R2为0.81).
- 模型具有比现有的QSAR更广泛的应用领域.
- 确定了以per-和polyfluoroalkyl基, perfluoroalkyl carbonyl和 perfluoroalkane sulfonyl化合物为主要关注的结构类别.
- 49种PFAS对htTR的结合亲和力比自然合物T4更强.
- 不确定性量化提高了预测的可靠性.
结论:
- 新的QSAR提供了可靠的PFAS-hTTR结合预测,解决了数据稀缺问题.
- 这些模型有助于识别危险的PFAS结构,并支持风险评估.
- 在可访问的软件中实施促进了在研究和监管环境中更广泛的使用.
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