1区TOP纯生信：酚类、对羟基苯甲酸酯和邻苯二甲酸酯类化合物与骨关节炎的关系

更新时间：2025-10-15 10:50:13 点击次数：14

各位读者好，今天为大家带来一篇使用综合运用网络毒理学、机器学习和分子对接等前沿研究手段来研究PCPs相关化学物质与骨关节炎（OA）的关联及潜在机制的纯生信高分文章，是由重庆医科大学公共卫生学院团队2025年9月在Environment International发表的，题为“Associations of phenols, parabens, and phthalate compounds related to personal care products with osteoarthritis evidence from population-based and network toxicology studies”。深入探究了个人护理产品（PCPs）相关的酚类、 parabens和邻苯二甲酸酯类化合物与骨关节炎（OA）的关联，为PCPs成分的安全管理和OA预防提供科学依据，为环境与慢性病关联研究提供参考。

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发表杂志：

《Environment International》是环境科学与公共卫生领域的旗舰期刊，由 Elsevier 出版，创刊于 1978 年，现为月刊开放获取期刊。其核心定位是通过跨学科研究，探讨环境与人类健康的交互作用，涵盖污染物暴露评估、风险治理、气候变化影响等前沿议题。

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2025 年影响因子：9.7

ISSN：0160-4120

中科院分区：大类（环境科学与生态学）和小类（环境科学）均为 1 区 Top 期刊

发文量：每年出版文章数平均约829篇

发表成本：APC 费用3,790 美元

审稿周期：初审平均约 24 天，送审后 1-3 个月返回意见，投稿到接收平均约 101 天

《Environment International》是环境科学与环境健康领域国际核心期刊，以整合研究、发高影响力成果、助全球环境健康治理为目标，兼具跨学科广、合作强、因子高、审稿高效的特点。科研者研究、专家写环境治理综述均以其为核心平台，且在传成果、衔接研究与政策、推跨国治理、护生态健康中起关键作用。

研究背景：

骨关节炎（OA）是全球致残率最高的慢性肌肉骨骼疾病，除肥胖、衰老等传统风险因素外，环境因素（如环境污染）的作用日益受到关注。个人护理产品（PCPs）含酚类、parabens和邻苯二甲酸酯等化学物质，通过日常使用持续暴露人体，具有内分泌干扰作用，可能影响骨关节健康。现有研究多聚焦单一化学物质，忽略混合暴露效应，且分子机制研究多基于动物或细胞模型，缺乏人群层面机制解析。因此，本研究旨在通过人群数据与网络毒理学结合，揭示PCPs相关化学物质与OA的关联及潜在机制。

该研究探讨了个人护理产品（PCPs）相关的酚类、 parabens 和邻苯二甲酸酯类化合物与骨关节炎（OA）的关联。通过分析美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据，结合网络毒理学和分子对接技术，发现部分PCPs相关化学物质（如MCiOP、BP-3、BPA、MeP、PrP）与OA患病率呈正相关，混合暴露模型显示整体暴露与OA风险正相关，并识别出MFAP5和PRELP为潜在关键靶基因。

研究框架：

1.提出问题：

PCPs相关化学物质（酚类、parabens、邻苯二甲酸酯）混合暴露是否与OA相关？其分子机制是什么？

2. 研究框架：

整合NHANES人群数据的流行病学分析与网络毒理学、分子对接的机制研究，形成“暴露-关联-机制”证据链。

3. 研究方法:

采用广义线性模型、混合暴露模型（WQS、qgcomp、BKMR）分析化学物质与OA的关联；通过网络毒理学筛选靶基因，机器学习优化关键靶点，分子对接验证蛋白-化学物质相互作用。

4. 分析数据：

NHANES数据校正混杂因素后分析单物质及混合暴露效应；基因表达数据经差异分析、PPI网络构建筛选靶基因。

5. 研究结论：

综合流行病学结果与机制研究，确定PCPs相关化学物质对OA的影响及关键靶基因。

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工作流程示意图

结果解析：

1. 研究对象筛选、化学品暴露分布及单物质与OA的关联

展示6972名研究对象的筛选流程，纳入14种个人护理产品相关化学物质（检测频率≥90%），其中甲基对羟基苯甲酸酯（MeP）浓度最高（56.98 μg/L）。相关性热图显示邻苯二甲酸代谢物MEHHP、MEOHP、MECPEP高度相关（r=0.94-0.98），而BP-3与其他化学物质相关性较弱（r=0.17-0.25）。单化学物质分析发现MCiOP、BP-3、BPA、MeP、PrP与骨关节炎（OA）呈显著正相关，MnBP和MBzP呈负相关。

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2. 个人护理产品相关化学物质混合暴露与OA的总体关联

采用加权分位数和（WQS）、分位数G计算（qgcomp）和贝叶斯核机器回归（BKMR）模型分析混合暴露效应。WQS模型显示化学物质总体暴露与OA正相关（OR=1.28），MiBP（0.28）和MCiOP（0.25）权重最高；qgcomp模型验证总体效应（OR=1.56），BP-3（0.17）和BPA（0.15）贡献最大。BKMR模型进一步证实混合暴露的正向关联，MCiOP、MiBP、PrP在固定其他化学物质浓度时仍与OA显著相关。

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3. 基于网络毒理学的OA潜在靶基因筛选

整合4个GEO数据集的OA差异表达基因与14种化学物质的预测靶点，得到37个交集基因。GO富集显示这些基因主要参与细胞外基质构成、糖胺聚糖结合等生物学过程。蛋白互作网络分析（PPI）识别3个核心模块，其中Cluster1评分最高（6.857），CytoHubba插件筛选出FMOD、CLEC3B、MFAP5等15个枢纽基因。

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4. 机器学习模型筛选关键特征基因

构建113个机器学习模型，LASSO+GBM模型表现最优（平均AUC最高）。通过LASSO回归和GBM模型特征重要性分析，结合PPI枢纽基因和模块分析结果，筛选出CLEC3B、PRELP、MFAP5三个关键靶基因，其ROC曲线显示良好的OA预测能力（AUC>0.77）。

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5. 关键靶蛋白（MFAP5、PRELP）与个人护理产品化学物质的分子对接验证

分子对接显示MFAP5与BP-3、BPA、MCiOP、MBzP稳定结合（亲和力<-5 kcal/mol）；PRELP与BP-3、BPA、MECPEP等10种化学物质稳定结合（亲和力<-5 kcal/mol）。结果验证了关键靶基因与化学物质的直接相互作用。

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研究结论：

PCPs相关的酚类、parabens和邻苯二甲酸酯化合物与OA患病率显著相关，混合暴露整体增加OA风险；MFAP5和PRELP可能是PCPs影响OA的潜在关键靶基因，通过调控细胞外基质等途径参与OA病理过程。

研究的创新性：

首次整合人群混合暴露模型（WQS、qgcomp、BKMR）与网络毒理学、机器学习，系统解析PCPs相关化学物质与OA的关联及分子机制；识别MFAP5和PRELP为全新OA环境暴露相关靶基因。

研究的不足之处：

横断面研究无法确定因果关系；OA诊断依赖自我报告可能存在偏倚；尿中化学物质浓度仅反映短期暴露；机制研究缺乏体内外实验验证。

研究展望：

建立前瞻性队列验证暴露与OA的时序关联；通过细胞/动物实验验证MFAP5、PRELP的功能及化学物质的作用机制；探索PCPs与其他环境污染物的联合效应；开发基于关键基因的OA早期诊断标志物或干预靶点。

研究意义：

揭示环境化学物质对OA的影响，为PCPs成分的安全管理和OA预防提供科学依据；提出的“流行病学-网络毒理学-分子对接”研究范式可为环境与慢性病关联研究提供参考。