大连理工大学李雪花团队EST｜基于大数据挖掘预测纳米金属氧化物肺部毒性的IVIVE模型

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文章信息 第一作者： 黄杨 博士 通讯作者：李雪花 教授 通讯单位：大连理工大学 https://doi.org/10.1021/acs.est.4c06186 亮点  •  通过数据挖掘收集了来源于文献的多维毒性数据集，其中包含描述纳米金属氧化物肺部毒性的 1102 个体内数据点、 75 种生物标志物和 20 个涵盖体外毒性数据、物理化学性质和暴露条件的特征参数。 •  基于机器学习建立了体外 - 体内外推（ IVIVE ）模型，将纳米金属氧化物在细胞水平的影响与啮齿类动物的体内肺毒性联系起来，揭示了 IVIVE 关系。模型在训练集和测试集中的预测准确率分别达到 89% 和 80% 。 •  通过测试 8 种不包含在建模数据集中的纳米金属氧化物诱导 32 只小鼠产生的慢性肺纤维化水平，构建了实验验证集。实验验证中，模型准确预测了 88% 的实验结果。 • IVIVE模型表明，THP-1细胞中的促炎细胞因子IL-1β可 ………………………………