台灣風險分析學會
Taiwan Society for Risk Analysis
2021年第5期
探討以組學(OMICs)數據進行化學物質劑量-反應評估之可能性
台北醫學大學食品安全學系 助理教授 蕭伊倫
Release: Apr 19, 2021
高通量(High-throughput)的體外實驗未來可能漸漸取代動物實驗成為評估化學物質危害的主流，但對於細胞層次的效應如何能夠推估到最後的疾病意義，健康危害途徑(Adverse Outcome Pathway, AOP)概念的導入是關鍵，健康危害途徑的架構是從分子起始事件(Molecular Initiating Event)(如DNA結合)開始，經由將基因或蛋白質活化、改變訊息路徑、影響細胞及組織功能的各種關鍵事件(Key event)最後可能導致器官病變(如癌症)(Vinken et al. 2017)。過去認為基因表現的改變通常會比不良頂端效應(adverse apical effects)的劑量要低，且基因表現位於AOP的前端，使用基因的數據來當作終點效應(Endpoint)太過於保守。然而最近的研究指出，若比較利用同樣的動物實驗所獲得的不良頂端效應與利用微陣列(microarrays)做的轉錄體表現數據做為效應所獲得的BMD(Benchmark Dose)結果，會發現兩者最大的差異會在十倍以內，且很多劑量是大於不良頂端效應的。 例如，Farmahin 等人使用了已發表六種化學物質(1,2,4-tribromobenzene、bromobenzene、2,3,4,6-tetrachlorophenol、4,4'-methylenebis(N,N'-dimethyl)aniline、N-nitrosodiphenylamine、hydrabenzene)的大鼠口服暴露5、14、28及90天的微陣列數據與同樣實驗但從美國環保署IRIS所獲得的器官負面效應數據進行比較，作法是將微陣列數據以IPA(Ingenity Pathway Analysis)進行pathways mapping分析，並以BMDexpress軟體分析找出劑量與基因表現程度的BMD，使用包括以”前20個提升最多的路徑且是最低的BMD劑量”、”20個統計上提升最多的路徑”等等十一種不同的篩選BMD的方法與使用器官不良效應所得到的BMD進行比較，首先發現有顯著基因表現的基因數隨著劑量有呈現增加的趨勢，但不同的暴露時間之間差異性並不大。比較十一種篩選策略所得到的BMD與不良效應獲得最低BMD劑量的差異，也發現策略之間的差異不大，且多在不良效應BMD的十倍以內(Farmahin et al. 2017) 。 Dean 等人則自行參考IRIS的動物實驗條件分別將bromobenzene、4,4’-methylenebis(N,N-dimethyl)benzenamine、1,2,4-tribromobenzene、2,3,4,6-tetrachlorophenol、N-nitrosodiphenylamine、hydrazobenzene 口服暴露大鼠5天、2、4、13周，並進行基因微陣列分析，與前篇文獻不同的是，該論文使用基因富集分析(Gene Set Enrichment Analysis)，與IPA方法不同的是，基因富集分析會預先篩選出具有差異的基因，再選擇GO或KEGG等資料庫進行分析。利用此分析的結果可以去辨認轉錄富集度的patterns，並決定這些patterns是代表的分子事件(molecular events)是屬於短暫的或是持續表現的，這些資訊有潛力去支持健康危害途徑的發展並可能得到生物機制上的結論。該篇同樣以BMDexpress軟體分析，使用的策略則是包括”最敏感且提升(Enrich)最多的路徑所得的中位數BMD”以及”對所有提升路徑中富集得分(leading edge genes)貢獻最大的基因的整體中位數BMD”與最敏感不良效應的BMD進行比較，發現BMD之間的差別也都小於十倍，作者並提到若要改善此預測，未來需要選擇與這些提升路徑最為相關的不良效應。(Dean et al. 2017)(Buesen et al. 2017)
參考文獻
1. BuesenR, ChorleyBN, daSilva LimaB, et al (2017) Applying ’omics technologies in chemicals risk assessment: Report of an ECETOC workshop. In: Regulatory Toxicology and Pharmacology
2. DeanJL, ZhaoQJ, LambertJC, et al (2017) Application of gene set enrichment analysis for identification of chemically induced, biologically relevant transcriptomic networks and potential utilization in human health risk assessment. Toxicol Sci.
3. FarmahinR, WilliamsA, KuoB, et al (2017) Recommended approaches in the application of toxicogenomics to derive points of departure for chemical risk assessment. Arch Toxicol.
4. VinkenM, KnapenD, VergauwenL, et al (2017) Adverse outcome pathways: a concise introduction for toxicologists. Arch. Toxicol.