基于微生物群体效应信号分子(QS)的反应性混合物联合毒性机制及预测模型的研究

Organic chemicals usually coexist as a mixture in the environment, and the mixture toxicity of organic chemicals has received increased attention. However, research regarding the QSAR model of reactive chemical mixtures is lacking, because the mechanism of their joint effect is so complicated that it remains largely unknown...By use of quorum sensing signal molecule (QS), bacteria language, we first found that, there is another target protein for sulfonamide antibiotics, besides their classical ones. Based on our previous works, the following studies will be included: 1) With/without the existing of QS, to find the difference and correlation of time-dose-effect, time-dose-endogenous QS value and time-dose- gene expression for QS protein, of single chemical and mixture on “wild bacteria vs. genetically engineered one without QS”; 2) to analyze the relationship between endogenous QS value/their correlated gene expression and the corresponding toxicity effect, then to find how the single chemicals and their mixture influence the endogenous QS produce, thus to reveal the joint effect mechanism of reactive chemical mixtures; 3) to quantify the QS produced effect on chemical mxitures by use of quantum chemical descriptors and molecular docking parameters; 4) thus to obtain the QSAR predictive model for mixture toxicity of reactive chemicals to bacteria based on their quorum sensing signal molecule...Therefore, the purpose of our studies is to make the bacteria answer the challenging and urgent question that “what is the occurrence of the joint toxiciy effect between individual reactive chemicals in the mixture, and how to predict the mixture toxicity?” by use of their own language-quorum sensing signal molecule (QS).

针对目前环境污染物混合暴露这一普遍规律，但反应性混合物因“联合毒性机制复杂而无法揭示”导致毒性预测模型理论框架缺失的现状，申请者以细菌语言（群体效应信号分子，QS）为媒介，首次揭示了磺胺类抗生素除经典靶蛋白外的另一致毒机制。本申请拟1）比较“有与无QS”存在下，“单一化合物与混合物”对“野生菌与QS功能缺失型工程菌”的时间-剂量-效应、时间-剂量-内源QS量和时间-剂量-相关蛋白表达的区别和联系；2）分析内源QS的变化量及其相关基因的表达与效应的相关关系，解析化合物对QS生成过程的影响，阐明联合毒性机制；3）筛选和耦合量化参数与分子对接参数，表征混合物对QS生成效应的影响；4）借鉴QSAR建模方法，建立基于QS的混合物毒性预测模型。旨在对话“化合物作用下的细菌”，让细菌用自己语言（QS）回答“混合物在它胞内如何联合致毒”这个问题，并建立混合QSAR预测模型。是一种全新的、原创性的尝试。

针对目前环境污染物混合暴露这一普遍规律，但反应性混合物因“联合毒性机制复杂而无法揭示”导致毒性预测模型理论框架缺失的现状，以细菌语言（群体效应信号分子，QS）为媒介，申请者1)系统地研究了反应性污染物对大肠杆菌、费氏弧菌、枯草芽孢杆菌的单一与联合毒性；2)测定了化合物对细菌QS系统中关键蛋白表达量的影响，分析了化合物的作用通路机制；3)确定了反应性化合物对细菌QS信号分子产生量的影响，探索了主要作用机理；4)在QS系统信号分子的作用下，探索了反应性化合物的毒性作用机制产生的路径及其相互调节下的生理功能；5)探寻了ROS和NO作为信号传递开关在化合物（抗生素和QSIs）对模式生物产生毒性效应中的作用，提出ROS和NO调控的Hormesis效应分子机制和相互作用通路（Cross-talk）；6)基于QS随时间变化特征，探究了反应性混合化合物联合毒性作用随浓度、时间变化的机制及规律；7)建立了能够预测反应性化合物（单一或混合）对生物体产生毒性效应的QSAR模型，并验证了其预测能力和适用性；8)发表了SCI论文29篇（SCI文章总IF为131.806），中文核心17篇（预计可发表论文20篇（其中SCI刊物14篇以上），或者SCI文章总IF>30），超额完成预期成果。本项目以一个崭新的角度揭示了基于微生物群体效应信号分子(QS)的反应性混合化合物联合毒性机制，构建了在微生物群体效应领域研究混合化合物毒性的研究框架和基本方法，建立了一个目前尚缺乏的反应性混合化合物的联合毒性预测模型及其研究的理论框架，突破了反应性混合化合物联合毒性定量化预测研究的瓶颈，推动了以联合毒性数据为基础的生态风险评价研究的进程。