通过机器学习加速确定液晶单体体的免疫毒性
Jiawei Cheng1, Yawen Yuan1, Yunsong Mu1
1School of Chemistry and Life Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China.
Journal of hazardous materials
|October 24, 2025
概括
研究人员确定了11β-hydroxysteroid脱酶1型 (HSD11B1) 作为破坏免疫平衡的液晶单体 (LCM) 的关键标. 这项研究提供了一个新的计算工具来预测LCM免疫毒性,并为LCD制造设计更安全的替代品.
科学领域:
- 计算毒理学计算毒理学
- 环境健康 环境健康
- 材料科学是一种材料科学.
背景情况:
- 液晶单体 (LCM) 对于液晶显示器至关重要,但对健康构成风险.
- 了解LCM毒理机制是有限的.
- 需要新的计算方法来评估LCM的安全性.
研究的目的:
- 为了确定LCM诱导的免疫干扰的分子发起事件 (MIE).
- 为了预测LCM与11β-基类固醇脱酶1型 (HSD11B1) 的结合亲和力.
- 确定与毒性相关的子结构,以设计更安全的LCM.
主要方法:
- 使用基于动作模式 (MOA) 的图形神经网络 (GNN) 框架.
- 在1400多个LCM应用了无监督集群.
- 采用虚拟选,药模拟和对接模拟.
- 开发了一个GNN模型来预测LCM-HSD11B1结合和毒性.
主要成果:
- 确定HSD11B1为LCM免疫毒性的新型MIE.
- 液态化学物质,特别是含和含物质,对HSD11B1.1.具有强烈的结合.
- 该GNN模型准确地预测了LCM-HSD11B1结合 (R2 = 0.90).
- 确定了与免疫毒性有关的关键结构特征.
结论:
- 在LCM诱导的免疫毒性中,HSD11B1是关键目标.
- 开发了一个用于LCM免疫毒性评估和更安全的LCM设计的预测工具.
- 这些发现支持风险评估和为液晶显示器创建环保的LCM替代品.
