近日，波兰QSAR Lab Ltd. 公司Tomasz Puzyn、Karolina Jagiello等人提出了一种新的策略，利用纳米材料的定量构效关系模型(Nano - QSAR)，以肺组织炎症，一种肺纤维化的现有不良结果途径(AOP)中的关键事件(KEs)作为模型反应来预测转录组学通路水平反应。

本文要点：

1）利用统计学和生物信息学工具分析小鼠肺暴露于10种不同的多壁碳纳米管(MWCNTs)下的转录组谱。模型中考虑了三种途径：“粒细胞缺乏性粘附和滤过”、“粒细胞粘附和滤过”和“急性期信号传导”(1)通常在多壁碳纳米管上受到干扰，(2)剂量反应(基准剂量，BMDs)，以及(3)锚定于肺纤维化AOP中确定的KEs。

2）上述三种途径都与组织炎症有关，结果表明，MWCNTs的长径比(κ)与BMDs通路直接相关。

3）建立了一种基于典型通路构建QSAR的方法，并提出了一种基于特定通路相关基因的κ值的MWCNTs分组策略。最后，研究表明AOP框架如何帮助指导QSAR建模工作；相反，QSAR建模的结果可以帮助细化AOP的某些方面(这里主要指肺纤维化)。

Karolina Jagiello, et al. Transcriptomics‐Based and AOP‐Informed Structure–Activity Relationships to Predict Pulmonary Pathology Induced by Multiwalled Carbon Nanotubes. Small, 2021.

DOI: 10.1002/smll.202003465

https://doi.org/10.1002/smll.202003465