李政禹
摘要：根据美国环保局官网的报道，本文简要介绍了美国环保局开展的可持续未来创新科研项目中计算毒理学研究的工具和数据库资源信息。
现将该文稿发布在今日头条个人公众号《李论化学品管理》上，供各界读者阅读参考。
根据不同的联邦法规，美国环保局做出了一系列决定，以保护人体健康和环境，避免化学品的使用带来的不良后果。 美国联邦其他主管当局、州环境与卫生署和工业界也做出了关于化学品的管理决定。例如，美国颁布了关于农药、饮用水中污染物、污染场地发现的商业与工业化学品以及内分泌干扰化学品的专项联邦法规。
通过开展计算毒理学研究，美国环保局正在开发突破性方法，以改进化学品潜在健康影响评估。 计算毒理学研究整合了生物学、生物技术、化学和计算机科学，以识别可能被化学品干扰的重要生物过程并跟踪这些生物干扰特性相关剂量和人类暴露量。这些综合信息有助于基于潜在人类健康风险来确定化学品的优先评估等级。采用这种研究方法学可以在极短时间内和较小成本评估数千种化学品的潜在风险。
1、计算毒理学化学品仪表板
计算毒理学化学品仪表板（The Computational Toxicology Chemicals Dashboard, CompTox）提供了容易检索获取的90多万种化学品化学特性、毒性和暴露信息。 该仪表板中收录的数据和模型有助于识别最需要开展进一步测试和测试中减少使用动物的化学品。
CompTox可以利用化学品标识（如化学品名称和CAS登记号）、消费产品种类（即某些产品类型中发现的化学品）以及与高通量筛选数据相关的检测/基因 （assays/genes）进行检索查询。 使用高通量筛选方法评估暴露接触化学品的活细胞或蛋白质,并查明其随后发生的变化来说明潜在的生物学反应。
这些数据通过美国环保局的计算毒理学研究数据库以及公共数据库(如，美国国家生物技术中心公开的化学数据库（PubChem）以及美国环保局生态毒性知识数据库（ECOTOX）等数据源进行收集整理。
2、暴露预测器
美国环保局的暴露预测器（Exposure Forecaster, ExpoCast）基于化学品的结构、生产、使用和环境释放信息，致力于开发可快速自动预测数以千计化学品暴露场景工具。 该暴露预测器运用统计学方法整合了化学品结构和用途信息、各种暴露模型预测结果以及可提供的生物监测数据，评估计算出47万多种化学品的暴露数据。该暴露预测器可以对人类暴露接触的化学品做出高通量暴露预测并获得如何改进这些估计值的补充信息。
由于室内使用和消费产品用途是决定暴露的重要因素, 该暴露预测器的改进考虑了这一因素。室内和消费者使用信息来自于环保局的化学品和产品数据库(Chemical and Products Database ,CPDat)。
该数据库收录了2万多种化学品用途种类以及6万多种消费产品（如洗发水、肥皂、表面清洁剂）的商业功能。 这些信息来自各种可提供网络数据源，如计算毒理学化学品仪表板以及其他网络数据库资源（网址：https://doi.org/10.23645/epacomptox.5352997）
美国环保局研究人员还研制开发了一种更精准估计暴露接触化学品后人体内化学品浓度的方法。 研究人员开发了一种采用更实际人类暴露途径替代了传统暴露常数速率（constant exposure rate）方法，作出更适用于人类的高通量暴露估计值。
研究人员在一个称为“高通量毒代动力学R软件包（a R software package called high- throughput toxicokinetics）”中开发了4个毒代动力学模型，用来估算人体内化学品浓度。 目前该软件包利用高通量人类筛选数据预测了391 种化学物质，包括 76 种医药品和 282 种毒性预测器（ToxCast）项目研究化学品的人类、大鼠、小鼠、狗和兔子的暴露数据。
3、毒性预测器 ™
毒性预测器（ToxCast ™）是一项历时多年耗资数百万美元的研究项目，其利用先进的科学手段工具帮助查明化学物质的暴露对人体生物学的影响并确定暴露程度可能导致的不利健康影响。
毒性预测器研究项目采用称为"高通量筛选检测（high-throughput screening assays）的自动化学品筛选技术，将活体细胞或者分离蛋白质暴露于化学物质中。 然后对该细胞或蛋白质进行生物活性变化筛选，以披露潜在的毒性效应。
其研究策略用于指导根据《有毒物质控制法》实施的化学品预优先筛选以及使用新方法说明该项目中获得化学品数据的使用方法。 毒性预测器还用于开发和评估潜在的健康效应，如内分泌干扰性测试新方法。 该毒性预测器的化学品筛选数据可以通过计算毒理学化学品仪表盘（CompTox）网站公开下载获得。
4、毒性参考数据库
毒性参考数据库 (Toxicity Reference Database ,ToxRefDB) 收录了5000 多个体内毒性研究获得的体内研究数据。 尽管采用了受控词汇表以提高数据质量，该信息，包括研究的设计、定量剂量反应和终点测试状态还给出了指南规范。
该数据库允许科技人员和社会公众查询数以千计化学品的毒性测试结果，并提供了回顾性和预测毒理学应用的宝贵资源。 该数据库目前收录了1000多种化学物质，主要为农药的数据，并且在持续更新中。
5、虚拟组织模型
虚拟组织模型（Virtual Tissue Models）说明了对现有化学物质生物组织动态模拟模型的研究结果。 该计算机模型可以虚拟模拟化学物质与重要生物过程相互作用，或者信号路径以及这些相互作用如何导致人体组织的潜在不利影响。
该计算机模型采用不良结果路径方法(adverse outcome pathway，AOP) 建立。 例如，包括由于干扰胚胎血管发育导致一种化学品的发育毒性潜力预测模型“虚拟胚胎模型(the Virtual Embryo ,v-Embryo™)。最终，该模型（v-Embryo models）将有助于预测可能引发发育毒性和出生缺陷的化学品-生物学相互作用结果。
6、合作机会
美国环保局的计算毒理学研究项目积极邀请社会各界的合作伙伴参与研究工作,包括EPA的地区和计划项目办公室、工业行业、科技学术界、商业协会、其他联邦主管部门、各州、县政府部门、非政府组织等，以帮助所获取的新化学品信息更易于理解和广泛应用。
美国环保局开展的关于计算毒理学信息利益相关者活动，包括专题研讨会、网络研讨会和培训以及征求利益相关者建议意见。 环保局每月举办的公众社区网络研讨会也欢迎感兴趣者参与。
欲了解更多信息, 请访问下列网址:
（1）国家计算毒理学中心（National Center for Computational Toxicology）
www.eDa.Qov/comptox
（2）计算毒理学化学品仪表板（CompTox Chemicals Dashboard）：
https://comptox.epa.gov/dashboard
（3）下载 CompTox 数据：
https：//www.eDa.QOv/ chemical-research/downloadable-computingal-toxicoloQv-data ~
来源：USEPA. Computational Toxicology Research- Fast, Automated Screening for Risk-Based Chemical Prioritization, [2023-6-12], https://comptox.epa.gov/dashboard
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