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1、原文：KatherineA.Clark,RonaldH.White,EllenK.Silbergeld.Predictivemodelsfornanotoxicology:Currentchallengesandfutureopportunities.RegulatoryToxicologyandPharmacology,2011,59:361–363.纳米毒理学预测模型：目前的挑战和未来的机遇摘要：因为纳米材料可以有不同的尺寸，形状，化学组成和表面修饰，所有这些都可影响毒性，所以这些材料带来的风险是
2、非常复杂的。对可以迅速有效地评估纳米材料潜在危险的筛选方法和能告知需要额外毒理试验优先次序的测试策略有迫切需要。毒性预测模型能根据它们的理化的特点预测哪些具有潜在危险性的纳米材料毒性结果。本文综述了预测模型研究策略的走向和有关优点。评估人造纳米材料（MNMS）潜在风险的最大挑战之一是缺乏一个理性的以证据为基础推断纳米材料的危害的系统。随着越来越多含MNMS的商业产品的出现，这已成为一个突出的问题。小尺寸和高表面积与体积比的功能独特MNMS可以增加跨膜运输，结合生物大分子，分子运输，杀菌性能，或甚至可能
3、产生尚未预见或认知的生物学特性。根据情况或目的不同，这些性能可能是有益的，例如优化药物输送，但还可能因无意暴露或释放入环境带来健康和/或环境的风险。在单类的MNMS中（例如，含碳纳米材料，金属氧化物纳米颗粒），可有广泛的尺寸和形状，有不同的化学组成和表面修饰，所有这些都可能影响行为和毒性。当考虑当前或未来生产和使用的各种纳米材料的危险度评价，通过一个个测试所有MNMS特别是通过哺乳动物测试，这显然是不可行的。然而，因为缺乏MNM危险度评价体系，使比较不同的研究结果的机会很少，或分隔了那些可能有助于危险
4、度和风险评价的因素。MNMS风险评估的困难是大家公认的。近年来已发表了几篇文章应用传统和替代风险评估策略评估MNM在人类和环境的风险(Griegeretal.,2010;Johnstonetal.,2010;Linkovetal.,2007,2009;Morgan,2005;Shatkinetal.,2010;Tervonenetal.,2009)。其中最突出的替代方法是使用多标准决策分析（MCDA）和专家评审，比传统的风险评估方法在更大程度上整合了专家判断。所有这些文章涵盖范围广泛的主题是进行纳米材
5、料基于风险的决策的风险评估需要更多的数据。迫切需要预测毒性模型研究的更多努力。预测模型迅速地评估潜在危险的没有数据或潜在危险数据不足化学品已有几十年，如根据美国有毒物质评估控制法评估新的化学品。此外，高产量化学品项目和欧洲REACH法规也使用这些方法(EPA,1999;HartungandHoffmann,2009;OECD,2004)。与此同时，美国环保署最近公布了一份报告概述了对发展MNMS环境的命运和转运预测模型的需求(Johnstonetal.,2010)。努力解决纳米材料人体毒性应直接向MN
6、M的物理化学特性与危险特性之间关系模型的方向发展。例如，MNM的尺寸或表面官能团小的变化可能影响其是否穿过生理障碍，如何与细胞结构相互作用，及最终，可以启动响应的类型。如果这些关系了解，这将有助于开发更安全的MNMS，出于监管目的筛选MNMS，需优先考虑更全面的毒理试验的MNMS。几种建立预测模型的方法已在毒理学领域存在，有相对简单的交叉参照方法和复杂的计算模型（例如：构效关系）。无论模型类型和相关的术语，预测模型建立根据相关分类特征为一类物质中具有代表性物质的毒理学数据建立模型，并用来推断相同类别中
7、其他物质的毒理学资料(OECD,2007)。预测模型的建立，特别是计算模型，需要大量高质量的数据。在建立预测模型时，收集各种不同方法的数据（不含详细描述被测材料和测量不同终点的数据（或用不同的方法测量终点）），或收集一个或几个MNMS的数据，是不充分翔实的。有几个因素可以阻碍模型的建立和预测能力，对建立所有终点或类别物质的预测模型提出了重大挑战。这些因素包括建立模型需要的可用的数据受限，作用机理理解受限，和模型定义的适用的化学空间(Croninetal.,2003;HartungandHoffmann
8、,2009;Zvinavasheetal.,2008)。然而，化学生物相互作用模型研究的state-of-the-science，部分应归功于高通量检测和相关数据分析持续推进发展，以及化学物引起的健康效应生物基础理解的进展（例如，作用模式）(RusynandDaston,2010)。由于MNMS和传统的预测模型的物质（即，化学分子）之间的差异，建立描述MNMS的模型必然是不同的，这对毒理学提出一个重大挑战(SCENIHR,2005)。Puzyn等(Puz
