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2024年7月，中國科學院生態環境中心環境化學與生態毒理學國家重點實驗室劉倩等在基于機器學習輔助單顆粒質譜追蹤大氣超細顆粒物的體內暴露途徑方面取得進展，研究成果以“In Vivo Exposure Pathways of Ambient Magnetite Nanoparticles Revealed by Machine Learning-Aided Single-Particle Mass Spectrometry”為題，在線發表于Nano Letters(DOI: 10.1021/acs.nanolett.4c01937)。

　　自然和人為來源的超細顆粒物是PM2.5的主要組分，被人體吸入后可能引發全身性的健康風險。然而，由于缺乏可靠的技術手段，這些超細顆粒物被吸入體內后的暴露途徑和歸趨仍不清楚，嚴重阻礙了對其健康危害機制的認識。本研究報道了一種無標記、機器學習輔助的單顆粒電感耦合等離子體質譜(spICP-MS)方法，并利用小鼠模型揭示了大氣磁性納米顆粒(MNPs)從環境來源到體內轉運和代謝的全暴露途徑。

　　圖1. 基于機器學習輔助單顆粒質譜追蹤大氣磁性納米顆粒的體內暴露途徑

　　本研究首次定量了超細顆粒物不同代謝途徑的貢獻。通常認為肝臟是納米顆粒的主要代謝器官。然而，研究發現MNPs的代謝途徑主要是脾臟(84.4%)，其次是肝臟(11.4%)和腎臟(2.6%)。這表明，脾臟可能是體內一個被低估的超細顆粒物的代謝途徑。

　　研究發現，吸入的超細顆粒物在不同器官間的轉運改變了它們的粒徑分布。通過機器學習可以預測不同來源的MNPs在體內暴露過程中關鍵節點(例如靶器官、生物屏障、循環系統等)的粒徑分布，進一步揭示超細顆粒物在外暴露和內暴露之間的關聯，闡明環境來源對其體內暴露途徑的影響。

　　此外，該研究也為納米毒理學研究和細顆粒健康效應研究提供了一種有力的研究工具。

　　該文的通訊作者為劉倩研究員，第一作者為博士生張偉燦。該研究得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、中科院穩定支持基礎研究領域青年團隊、騰訊基金會等支持。

　　相關論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.4c01937

[來源：儀器信息網]

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