梁勇教授团队在全氟及多氟烷基物质的PBT特性研究方面取得系列研究成果

发布者:王慧敏发布时间:2022-03-22浏览次数:404

环境与健康梁勇教授团队近年来全氟及多氟烷基物质(PFAS)环境持久性、生物累积和毒性(PBT特性)研究方面取得一系列的研究进展,相关成果发表于Environmental Science & Technology等国际权威期刊。

研究团队整合分子对接、分子动力学模拟等多种计算模拟技术,发展了定量构效关系(QSAR)预测模型用来评估PFAS与肝脏脂肪酸蛋白的结合强弱,预测了两种新合成的替代物PFDecSN-diPFBS与肝脏脂肪酸蛋白的结合能力,与其在肝脏的累积程度相一致。相关研究成果于2019年发表在国际权威期刊Environmental Science & Technology上(Environmental Science & Technology, 2019, 53, 2811−2819)

研究团队通过动物实验证实PFOS可显著抑制小鼠肝脏和白色脂肪组织中PEPCK的基因和蛋白表达表达及酶活力,抑制甘油三酯外运和甘油异生,最终导致肝肿大。相关研究成果于2020年发表在Environmental Science & Technology Letters上(Environmental Science & Technology Letters, 2020, 7, 185-190)

研究团队针对PFAS结构中稳定的C-F键导致其环境持久性问题,将机器学习技术引入PFAS脱氟能力的预测模型中,超参数调优得到的内部稳健性和外部泛化性最佳的预测模型被用来评估新型PFAS的相对脱氟能力。模型机制指出化合物的静电性质是影响其脱氟能力的主要原因。此外,量子化学计算表明,在PFAS结构上加合额外电子将导致分子解构,氟化碳链二面角改变,以及C-F键和醚C-O键裂解。相关研究成果于2021年发表在Science of the Total Environment上(Science of The Total Environment, 2022, 807, 151018)。

研究团队进一步聚焦于肝肠循环系统对PFAS重吸收的影响。通过分析PFAS在野生鱼类的组织分布,证实胆汁中可高累积特定的PFAS大鼠暴露实验结果显示,大多数长链PFAS的重吸收现象发生在812小时内。基于随机森林算法打分的分子对接技术评估了PFAS与肝循环关键转运蛋白的结合亲和力,近似估算了不同PFAS的重吸收比率建立的基于机器学习算法的QSAR模型证实,重吸收过程中的顶端钠依赖性胆汁酸转运体(ASBT)的结合亲和力是预测PFAS人类半衰期的重要参数,解析了参与肝肠循环的关键转运蛋白对PFAS体内半衰期的影响,阐明了PFAS通过肠肝循环重吸收的微观机制。相关研究成果于2022年发表在Environmental Science & Technology(Environmental Science & Technology, 2022, 56, 3214-3224, 内封面文章)

以上研究为PFAS的生物累积、毒性效应和环境持久性评价提供了智能筛查模型与理论依据,并对设计环境友好型替代产品提供了技术保障与分子设计策略。

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.8b05564

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.0c00048

文章链接:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.151018

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.1c07176