《Chemico-Biological Interactions》：Can we integrate plasma protein binding data into IATA using new approach methodologies? A case study on bisphenol analogs
编辑推荐：
血浆蛋白结合特性及QSPR模型研究为18种BPA类似物提供定量分析，结合HSA-HPLC和分子对接揭示高结合率（>94%）及结构异构体差异，建立基于范德华表面积、最小投影面积和等电点的QSPR模型，支持IATA框架下的IVIVE转化。
雅什·拉杰·辛格（Yash Raj Singh）| 卡塔兹yna·埃娃·格雷贝尔（Katarzyna Ewa Greber）| 西蒙·兹迪贝尔（Szymon Zdybel）| 卡罗利娜·博古什（Karolina Bogusz）| 卡茨珀·凯普卡（Kacper K?pka）| 马切伊·格罗梅尔斯基（Maciej Gromelski）| 安妮塔·索斯诺夫斯卡（Anita Sosnowska）| 乔安娜·多尔佐涅克（Joanna Do??onek）| 维斯瓦夫·萨维茨基（Wies?aw Sawicki）| 托马斯·普津（Tomasz Puzyn）| 卡罗利娜·雅盖洛（Karolina Jagiello）| 克热西米尔·丘拉（Krzesimir Ciura）
格但斯克医科大学药学院物理化学系，阿尔·根·J·哈勒拉大街107号，80-416，格但斯克，波兰
摘要：
由于双酚A（BPA）类似物作为BPA替代品的用途日益增加，而相关安全数据的有限性，对其毒理学评估显得尤为重要。本研究采用仿生高效液相色谱法（结合人血清白蛋白涂层柱HSA-HPLC）和计算方法，分析了18种双酚类似物的血浆蛋白结合（PPB）特性。实验测得的PPB值均非常高，超过94%，不同结构异构体之间存在细微但显著的差异。通过使用三个关键分子描述符（范德华表面积、最小投影面积和等电点电荷）建立了一个经过验证的定量结构-性质关系（QSPR）模型。该模型成功预测了PPB值，并揭示了分子层面的影响机制。分子对接研究进一步阐明了这些类似物与人血清白蛋白的结合位点偏好及稳定作用机制。这些发现表明，HSA-HPLC结合QSPR建模和对接模拟为PPB评估提供了一种可靠且与人体情况相关的策略。这种整合方法对于提高体外到体内外推（IVIVE）的准确性至关重要，同时也支持在综合测试与评估（IATA）框架中利用PPB数据进行化学安全评估。
引言
双酚类似物作为双酚A（BPA）替代品的广泛使用引发了对其安全性和潜在健康影响的担忧[1]。BPA是一种已知的内分泌干扰物，具有模拟雌激素和抗雄激素的作用，会对多种组织和器官造成损害[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。生殖系统、免疫系统和神经内分泌系统尤其容易受到BPA的伤害[4]。此外，最近的动物研究表明BPA还具有致癌和致突变能力[6]。因此，人们开发了许多BPA衍生物作为更安全的替代品，这些衍生物具有类似的功能[1]。双酚类似物被广泛应用于生产聚碳酸酯塑料、环氧树脂和热敏纸，导致人类通过食品接触材料、环境污染及其他消费品长期暴露于这些物质中。尽管这些替代品已上市并进入环境，但由于其毒理学效应尚未得到充分研究或证实，其安全性仍存在争议[7]、[8]、[9]。
新方法学（NAMs），包括体外毒性评估、毒代动力学研究和计算机模拟，被用于生成新的候选化合物[10]。为了将双酚的体外毒性结果外推到人体体内情况，需要比较培养基中引发反应的化合物浓度与人体血浆中的浓度[11]。
血浆蛋白结合（PPB）显著影响化合物的分布、生物利用度和消除过程，因为只有未结合的部分才具有药理或毒理学效应[9]。研究表明，大多数双酚类似物与人血清白蛋白（HSA）的结合能力很强，结合百分比通常超过90%[9]、[12]、[13]、[14]。然而，这些研究大多使用动物模型，这使得将风险外推到人类身上变得复杂[15]。此外，强烈的PPB效应常常导致测量结果不精确，从而限制了这些信息在综合测试与评估（IATA）中的应用。IATA框架旨在整合多种数据来源（包括体外生物测定、计算机模拟和毒代动力学数据），以提供基于机制的可靠评估，同时尽量减少动物实验的需求[16]。在此背景下，量化PPB对于预测化学物质在体内的自由活性浓度至关重要，有助于实现更可靠的体外到体内外推（IVIVE）。
尽管人们越来越认识到PPB数据在毒理学评估中的重要性，但将其纳入双酚类似物的IATA评估体系的研究仍不充分。现有案例研究表明，将这些数据整合到基于生理学的药代动力学（PBPK）模型和IVIVE框架中可以提高毒性评估的预测能力[17]。
本研究系统地分析了18种双酚类似物的血浆蛋白结合情况，并探讨了将其纳入基于IATA的毒理学评估中的可行性。通过仿生色谱法和计算工具对这些类似物进行了研究。为从分子层面理解PPB机制，采用了定量结构-性质关系（QSPR）方法。我们的研究结果为双酚类似物的风险评估提供了科学依据，有助于开发更具预测性和可靠性的化学安全评估方法，同时建立了双酚类物质的PPB实验数据库和符合OECD建议的验证QSPR模型。此外，本研究还评估了计算方法在双酚PPB评估中的应用潜力。
实验部分
化学试剂
用于液相色谱的二甲基亚砜（DMSO）和2-丙醇均为HPLC级，购自Sigma-Aldrich（德国施泰因海姆）。用于缓冲液制备的醋酸铵购自POCH（波兰格利维采）。水通过Millipore Direct-Q 3 UV净水系统（Millipore Corporation，美国马萨诸塞州贝德福德）进行纯化。分析物
双酚A（BPA）、双酚B（BPB）、双酚C（BPC）、双酚E（BPE）、双酚G（BPG）、双酚S（BPS）、双酚BP（BPBP）结果与讨论
目前尚无普遍认可的双酚类似物PPB亲和力评估方法[30]、[31]、[32]、[33]。已提出多种技术，如光谱学（包括RLS、CD、UV-Vis、荧光测定、红外光谱和核磁共振）、分离方法（如平衡透析、超滤、与白蛋白微球的结合、超速离心、色谱法和毛细管电泳）或等温滴定量热法（ITC）[30]、[31]、[32]、[33]。光谱学方法的主要缺点在于...
结论
本研究利用HSA-HPLC结合计算模型，对18种双酚类似物的PPB进行了高分辨率评估。虽然所有化合物均表现出强烈的结合能力，但结合百分比的微小差异导致了未结合部分的显著变化，这突显了在高度结合的化学类别中精确测定PPB的重要性。
所开发的PLS QSPR模型专为双酚类物质设计，是一个基于类别的预测框架
CRediT作者贡献声明
克热西米尔·丘拉（Krzesimir Ciura）：撰写、审稿与编辑、项目监督、方法学设计、概念构思。托马斯·普津（Tomasz Puzyn）：监督、资金筹集。卡罗利娜·雅盖洛（Karolina Jagiello）：撰写、审稿与编辑、项目监督、资金筹集。雅什·拉杰·辛格（Yash Raj Singh）：撰写初稿、实验研究。卡罗利娜·博古什（Karolina Bogusz）：实验研究。卡茨珀·凯普卡（Kacper K?pka）：实验研究。卡塔兹yna·埃娃·格雷贝尔（Katarzyna Ewa Greber）：实验研究。西蒙·兹迪贝尔（Szymon Zdybel）：软件开发、数据管理。乔安娜·多尔佐涅克（Joanna Do??onek）：撰写、审稿与编辑、方法学设计。写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本论文时，作者使用了ChatGPT 5.2来纠正语法错误并提升英文文本的流畅性。使用这些工具后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对最终发表的文章内容负全责。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了科学与高等教育部通过ST3 02-0003/07/518法定基金的支持，以及欧盟Horizon Europe研究与创新计划下的AlChemiSSts项目（授权协议编号101178074）的资助。
