毒理學是研究化學、物理和生物制劑對生物體的有害作用的學科。管制毒理學測試對于開發(fā)安全的藥品、農(nóng)用化學品和消費產(chǎn)品，以及確定和管理環(huán)境暴露對健康的潛在影響是必要的。毒物基因組學測量體內(nèi)和體外的分子變化，以了解和預測毒物對健康的不利影響。據(jù)預測，毒物基因組學將通過實現(xiàn)更早、更準確的毒理學預測和從動物模型到人類的外推，從而改變危害識別和風險評估，以及徹底改變毒理學。

2024年9月2日，加拿大渥太華大學生物系Carole L. Yauk?團隊在Nature Reviews Genetics（IF=39.1）上在線發(fā)表了題為“Progress in toxicogenomics to protect human health”，文章指出最近轉錄組學平臺的高通量特性使得在一次實驗中可以評估多個劑量、時間點和物質(zhì)。此外，其它功能基因組技術，如蛋白質(zhì)組學、代謝組學和表觀基因組學，越來越多地納入毒性基因組學研究，為毒性機制提供了補充證據(jù)（圖1）。

毒物誘導的轉錄組譜被用來識別富集的途徑、與毒性和劑量反應相關的模式，以預測作用機制和危害。利用毒物動力學模型，從轉錄本的劑量-反應或濃度-反應模型得出的起點外推到相關的人體劑量，以便與“現(xiàn)實生活”的人體暴露進行比較。來自轉錄組學和其它組學數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)也可以整合以增強其集體效用（圖1）。

圖1. 通過毒物基因組學保護人類健康（圖源：Meier et al., Nat Rev Genet, 2024）

01、發(fā)現(xiàn)機制和預測危險

途徑和網(wǎng)絡分析是篩選大型轉錄組數(shù)據(jù)集和確定毒理學機制和潛在健康影響的強大工具。然而，轉錄組變化(可能是適應性的，也可能是不利的)與可觀察到的毒性結果之間的復雜關系給解釋帶來了挑戰(zhàn)。為了克服這些限制，出現(xiàn)了預測毒理學，其中模式匹配方法應用于新的(專門建立的)和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫，以開發(fā)轉錄組生物標志物，這些標志物具備客觀性、效率和可重復性，將分子變化與毒理學作用模式和危害聯(lián)系起來(圖2)，特別有助于解決商業(yè)和環(huán)境中缺乏全面毒理學數(shù)據(jù)的數(shù)千種物質(zhì)，并突出了非動物試驗系統(tǒng)的日益應用。

圖2展示的是通過模式匹配、轉錄組生物標志物和加權基因共表達分析預測毒性的整體流程。首先將動物或細胞暴露于不產(chǎn)生所需化學類別毒性結果(但可能具有生物活性)的原型毒物和化學品中，建立轉錄組譜參考數(shù)據(jù)庫（圖2a）。通過模式匹配，可展示每個原型毒物中最上調(diào)和下調(diào)基因的連通性圖譜轉錄變化的等級順序(圖2b)。將機器學習應用于參考數(shù)據(jù)，以提取預測該類型毒性概率的轉錄組生物標志物，這些轉錄組生物標志物包括一系列表現(xiàn)出表達變化的基因，可用于預測作用和危害的毒理學機制（圖2c）。此外，加權基因共表達網(wǎng)絡（WGCNA）從大型數(shù)據(jù)集中識別出可用于預測化學誘導病理和毒性機制的共調(diào)控基因簇。對于每一種方法，都要進行新的驗證實驗，應用細胞或動物統(tǒng)計測試來確定新化合物是否誘導了與參考毒物的連接圖譜相匹配的轉錄譜，是否與轉錄組生物標志物(預測特定機制)相關，以及是否靶向預測簇內(nèi)基因的表達變化。

圖2. 通過模式匹配、轉錄組生物標志物和加權基因共表達分析預測毒性

（圖源：Meier et al., Nat Rev Genet, 2024）

02、單細胞和空間的毒物基因組學

大多數(shù)毒物基因組學研究測量了大量組織或樣本的轉錄譜，這限制了它們量化特定細胞群發(fā)出的信號的能力。在包括整個組織樣本的許多細胞類型發(fā)出的反應信號的異質(zhì)性中，罕見和未表征的細胞群體對毒物的轉錄反應尤其難以測量。因此，單細胞RNA測序(scRNA-seq)和空間轉錄組學有望大大加強機制毒理學研究。

與大量組織中的RNA-seq相比，scRNA-seq測量單個物理分離細胞中的基因表達，這對于測量細胞對毒物的特異性反應至關重要。例如，在肺樣本中，中性粒細胞轉錄組可以在細胞成熟和感染反應階段發(fā)生變化，但是這種信號可能會被大量RNA-seq所削弱，這些RNA-seq混合了其它具有相當不同轉錄組的細胞類型，如上皮細胞(圖3a)。在化學物質(zhì)的暴露下，組織樣本顯示基因的轉錄水平發(fā)生變化（圖3b），但使用大量RNA-seq測量的基因1、基因2和基因3的基因表達變化通常是沉默的。相反，單細胞RNA-seq以更高的靈敏度捕獲細胞類型特異性基因表達變化（圖3c-d）。

盡管在毒理學應用中仍然相對新生，但scRNA-seq和空間轉錄組學已經(jīng)開始提供有趣的見解。

圖3. 毒理學單細胞RNA測序

（圖源：Meier et al., Nat Rev Genet, 2024）

03、單細胞和空間的毒物基因組學

轉錄組學目前是毒物基因組學的核心，但系統(tǒng)毒理學可以通過測量和整合來自多個生物組織水平的信息，為毒物的影響提供額外的見解。系統(tǒng)毒理學需要“多組學”，其中轉錄組學可以與基因組學、表觀基因組學、蛋白質(zhì)組學、代謝組學、脂質(zhì)組學和成像表型組學相結合，以徹底表征與細胞和組織表型相關的分子特點?？偟膩碚f，這些方法已被廣泛用于研究藥理學效應、疾病病因?qū)W和正常生物狀態(tài)的重建。在毒理學的背景下，多組學已經(jīng)被用于臨床應用和研究環(huán)境暴露的影響(圖4)。

圖4. 多組學在系統(tǒng)毒理學中的作用

（圖源：Meier et al., Nat Rev Genet, 2024）

拜譜小結

多組學研究和數(shù)據(jù)整合方法廣泛應用于臨床毒理學，研究藥物和疾病狀態(tài)的生物反應。多組學可以促進“個性化毒理學”的實現(xiàn)，其中集成的數(shù)據(jù)源用于預測臨床結果。此外，環(huán)境暴露應用的系統(tǒng)毒理學多組學越來越多地用于研究環(huán)境化學品對人類健康的影響，這正在提高我們對人類暴露(即對個人的累積環(huán)境暴露和相關影響)的認識。

系統(tǒng)毒理學由不同層次的生物組織組成，從細胞反應到生物體水平反應。來自這些不同類型生物分子（如基因、蛋白質(zhì)、代謝物、脂質(zhì)等）的數(shù)據(jù)提供了關于化學物質(zhì)或其它應激源對生物系統(tǒng)擾動的補充信息?；蚪M、轉錄組、單細胞轉錄組、蛋白組、代謝組、脂質(zhì)組等系統(tǒng)生物學的方法允許我們對多個層次的分子進行分析，最終預測化學品危害，并為人類健康風險評估提供信息。

拜譜生物作為一家國內(nèi)領先的多組學服務公司，可提供完善成熟的蛋白質(zhì)組學、修飾蛋白質(zhì)組學、代謝組學、轉錄組學等多組學產(chǎn)品技術服務體系。結合多組學技術，拜譜生物也推出了針對不同樣本和研究領域的多組學研究方案，包括腸道篇、血液篇、醫(yī)學篇等，歡迎大家咨詢!

參考文獻：Meier MJ, Harrill J, Johnson K, Thomas RS, Tong W, Rager JE, Yauk CL. Progress in toxicogenomics to protect human health. Nat Rev Genet. 2024 Sep 2. doi: 10.1038/s41576-024-00767-1.