QSAR預測模型在水環(huán)境化學中的研究進展

潘 嶸

(揚州大學 環(huán)境科學與工程學院,江蘇 揚州 225000)

近年來，由于經(jīng)濟的飛速發(fā)展和科技水平的日益提高，人類化工產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的需求與產(chǎn)量日益增加。大量化工產(chǎn)品的代謝廢物如多環(huán)芳烴、多氯聯(lián)苯、多溴聯(lián)苯醚等有機污染物被排放到水體、空氣等自然環(huán)境介質(zhì)中，對生態(tài)環(huán)境造成了極大的破壞。水環(huán)境中的有機污染物會在水生生物中富集，最終會隨著食物鏈的遞進，對人類自身健康產(chǎn)生極大的威脅[1]。因此，測量水環(huán)境中有機污染物的濃度是評估其對自然環(huán)境破壞程度的必要前提，同時也是評價污染物生物毒性的重要環(huán)節(jié)。然而，運用傳統(tǒng)的實驗測試方法測量所有化學品在水環(huán)境中的濃度及其毒理學性質(zhì)數(shù)據(jù)是不現(xiàn)實的，這將會耗費大量的人力物力財力，因此開發(fā)一種更為簡單、快速且有效率的預測方法是十分必要的，而利用計算機預測技術(shù)如建立定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)模型來彌補傳統(tǒng)實驗缺陷的方法目前在國際上較為提倡。

QSAR是一種在化學品分子結(jié)構(gòu)及其活性之間建立關(guān)系的研究方法，本質(zhì)是將化學品分子結(jié)構(gòu)參數(shù)與其實驗性質(zhì)進行統(tǒng)計分析。QSAR的應用領(lǐng)域十分廣泛，涉及化工、藥學及醫(yī)學等多個學科，在對化合物的各種急性生物毒性、活性、藥代動力學參數(shù)等研究中都做出了巨大貢獻[2]。因此利用QSAR預測模型方法是評價人體健康風險和化合物環(huán)境生態(tài)風險的不可或缺的方法。

QSAR 建模方法是從指定的函數(shù)集中選出最好的函數(shù)逼近訓練集數(shù)據(jù)。其建立模型常用的數(shù)學方法主要包括: 多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘法等[3]。本文將列舉部分利用QSAR預測模型在水環(huán)境化學中的應用實例，以期讓讀者有更加直觀的了解。

1 被動采樣中平衡分配系數(shù)QSAR模型的建立

被動采樣是一種被廣泛應用于測量水環(huán)境化學中化學品濃度的技術(shù)。污染物在被動采樣材料和水相之間的平衡分配系數(shù)(Kpw)是權(quán)衡一個被動采樣器可靠性的重要因素。而大部分的Kpw都是通過實驗測得，難以滿足對日益增長的有機污染物的檢測需求，所以，建立一個QSAR模型用來預測Kpw值是一種更為方便快捷且有效率的方法。楊蕾等[4]針對3類常用的被動采樣材料，即聚乙烯(PE)、聚丙烯酸酯(PA)和硅橡膠(SR)，構(gòu)建了Kpw的QSAR預測模型且進行了應用域表征和機理解釋。

楊蕾等通過前人的研究文獻中搜集了諸多有機污染物在7種被動采樣材料上Kpw的實驗值，由此得到其構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)集，涵蓋烷烴類、烯烴類及芳香類等多種類別。數(shù)據(jù)集被分為訓練集和驗證集兩部分，80%的物質(zhì)被隨機分配進入訓練集用以建立預測模型，剩余20%的物質(zhì)被分配進入驗證集用以驗證所構(gòu)建模型的可靠性。

2 生物富集因子QSAR預測模型的建立

生物富集因子(BCF)是對有機污染物在生物體內(nèi)富集及影響程度進行評價的重要依據(jù)，不論是持久性有機污染物(POPs)或是持久性生物累積性有毒污染物(PBT)，其清單的確定都離不開BCF這個重要參數(shù)。而BCF實驗測定值的獲得需要大量的成本及較長的周期，且有機污染物的數(shù)量與日俱增，通過實驗的手段測定每種化合物的BCF值顯然是不現(xiàn)實的，由此秦紅[5]等人進行了一些關(guān)于預測BCF的QSAR預測模型的研究，其研究主要建立了8類有機污染物對魚類BCF的QSAR模型。

根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)提出的QSAR模型建立的方法指南，首先建立數(shù)據(jù)集，在秦紅等人的研究中，多環(huán)芳烴、多氯聯(lián)苯等在環(huán)境中普遍存在的8類共70種持久性有機污染物被作為研究對象，通過查閱文獻收集整理得到建立模型所需的log BCF實測值組成的數(shù)據(jù)集。后續(xù)操作步驟形同上述楊蕾等人建立QSAR模型時所用方法，從而得到了一個最優(yōu)模型，并對模型進行了應用域表征。

從該模型具有的參數(shù)來看，所構(gòu)建的模型具有良好的擬合優(yōu)度和穩(wěn)定性，且具有較強的外推能力。同樣的，作為QSAR模型建立后必需的步驟，對所用的分子描述符進行機理解釋是不可或缺的環(huán)節(jié)。秦紅等人建立的模型主要影響參數(shù)為分子的大小。分子體積大的化合物，克服水分子間內(nèi)聚作用而形成空穴所需要的能量也越大,傾向于進入到分子內(nèi)聚力較小的脂肪相中，有機污染物在生物體內(nèi)的富集現(xiàn)象更加明顯。由此可見，分子大小是影響化合物在魚類體內(nèi)富集的最主要因素。綜上，構(gòu)建的QSAR模型可以進行在對應用域內(nèi)有機化合物BCF 的預測工作。

3 雙酚A類似物雌激素干擾效應的QSAR模型

雙酚A(BPA)在日用品的生產(chǎn)作業(yè)中被大量使用，對生物內(nèi)分泌有強烈的干擾且具有毒性，對雄性的生殖健康影響較大。許多國家已經(jīng)對含有BPA的塑料等制品進行了限制甚至禁用，一些BPA類似物被用來代替BPA投入到工業(yè)化學品的生產(chǎn)中。由于兩者具有相似的化學結(jié)構(gòu)及性質(zhì)，BPA類似物的潛在內(nèi)分泌干擾效應及毒理效應被廣泛關(guān)注。

由于BPA類似物危害效應的檢測手段主要以體外實驗為主，同時BPA類似物的種類與數(shù)量巨大，對該類化合物一一開展動物實驗進行研究不是最優(yōu)的方式，而通過計算機來進行毒理學預測工作從而彌補傳統(tǒng)動物實驗帶來的數(shù)據(jù)缺失及其他缺點的方式更為合適。由此，楊先海[6]等人通過與上述兩類QSAR模型同樣的構(gòu)建方式開發(fā)了一種用來預測BPA類似物的預測模型，該模型獲得了較高的擬合優(yōu)度及穩(wěn)定性，具有能夠較好預測應用域內(nèi)其他BPA類似物的雌激素效應數(shù)據(jù)的能力。

4 結(jié)論與展望

通過上述三種不同方向的多種物質(zhì)QSAR模型的建立，我們看到QSAR預測模型可以用于多種化工產(chǎn)品的代謝產(chǎn)物在環(huán)境中毒性效應、干擾效應及測量手段等等方面，以此可以相信并期待QSAR預測模型的方法能夠應用到更多的領(lǐng)域，為人類做出更大的貢獻。