卡罗林斯卡学院环境医学研究所的一项新研究提出了一种有前景的方法，可以在不依赖传统动物测试的情况下识别内分泌干扰化学物质。通过将斑马鱼胚胎的RNA测序与结构化的毒理学框架相结合，研究人员现在可以更好地预测对人类健康的有害影响。
干扰激素系统的化学物质，称为内分泌干扰物，与多种健康问题有关。在欧盟，识别这些物质是首要任务，但目前的方法耗时且严重依赖动物测试。与此同时，组学技术（如转录组学和基因组学）在毒理学中的应用正在增加。尽管如此，机制性组学数据仍然主要用作支持证据，而不是完全整合到风险评估中。
在这项研究中，研究人员对暴露于两种疑似内分泌干扰物的斑马鱼胚胎进行了转录组测序。他们分析了哪些基因受到影响，并预测了涉及的生物过程。这些过程被链接到特定的不良结果路径（AOP）网络中——使用自动化、数据驱动的方法和手动、专家驱动的方法，以便比较这两种方法。
“大量的关于毒性的机制数据是在学术研究中生成的，但没有人真正知道如何将这些数据用于风险评估。迫切需要新的方法来开始利用所有这些数据。”第一作者、环境医学研究所的博士生Linus Wiklund说。
研究结果显示，AOP网络如何帮助结构化和解释RNA测序数据，使早期分子变化与潜在的健康影响联系起来成为可能。发现这两种化合物都影响与激素产生或代谢相关的途径，并可能导致与内分泌相关的不良结果。
“我们需要用其他化合物进一步测试这种方法，包括已知的内分泌干扰物和没有内分泌干扰特性的化合物。通过比较这些化合物，我们可能会基于基因表达识别出内分泌干扰特性的‘指纹’，并可以使用该指纹来评估新化合物。”Linus Wiklund说。
这些发现可以支持对所测试化学品的监管决策，但该研究还提供了一些更广泛的东西：一种可以帮助减少毒理学中动物测试需求的一般方法。
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