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Toxicogenomics和系统毒理学的目标和意义

*通信:

詹妮弗·d·水域国家研究所的环境健康美国北卡罗莱纳科学,校内的微阵列中心;电子邮件:watersjd@niehs.nih.gov

介绍

Toxicogenomics是一个快速增长的领域,有可能帮助科学家们更好地理解生物系统的分子和细胞毒素的影响。这个主题包括使用DNA微阵列等技术,产量很高NMR和蛋白表达分析来评估全球生物效应。本文讨论如何众多技术(基因组,蛋白质组,和metabonomic)正在开发毒理学的进一步理解,强调需要将这些方法与传统毒性调查。毒理学被定义为压力和负面影响的研究。风险识别、机械的毒理学和风险评估都是主题下的一个分支学科。这些任务的效率会提高,更好的理解的作用机制的化合物被测试。机械的知识,另一方面,通常是由研究中几个基因一次为了表明其功能的中介有毒物效果。监视和区分的影响产生的成千上万的新颖化合物化学和制药公司,这个过程无疑必须加速。有一个筛选过程开发要求。有两种基本的用途toxicogenomic \ sapproach比较/预测和功能[1]。

比较基因组,蛋白质组,和metabonomic调查看数量和类型的基因,蛋白质和代谢物中发现健康toxicant-exposed细胞,组织,和biofluids,分别。这个方法是有效的确定基因,蛋白质组学,或代谢的内容测试样品。相同的概念可以用来生成ndimensional指纹或概要文件使用蛋白表达或生物材料在考试核磁共振分析数据。结果,而不是探索机械的个体基因信息,这部分toxicogenomics专注于自动模式识别分析针对调查数据集的趋势。数据的数量和复杂性由基因组,蛋白质组,和metabonomic技术需要使用模式识别的方法,和人类的参与要求重复计算保持到最少。自动毒性分类方法是非常可取的,和预测模型是理想的。

使用基因,蛋白质,或代谢物发现大多数stressorinduced-specific概要文件之间的区别的,用于有效的筛查。选举的thesesubsets测量存在毒理学文学isinefficient因为角色定义的大多数基因或蛋白质intoxicological反应不佳(2]。

Toxicogenomic方法将不可避免地提高数据从传统的方式毒理学调查提取。最终,利用计算工具包含在环境toxicogenomics toxicogenomics比较细分。风险识别可以通过高通量的环境中及时而有效地这些成就将更容易建立一个基因,蛋白质,或代谢物指标的浓度可以测量样本人群已经暴露出来。通过给底层的分子途径的信息涉及反应复合暴露,复合分析将有助于增加我们理解toxicant-induced不利的端点在生物系统(病理病变,细胞周期更改)。这些知识将导致一个更精确的和明智的化合物的分类目的评估他们的安全。Toxicogenomics做出了巨大的贡献毒理学现在有很多潜在的帮助管理决策者脱离使用动物。

Toxicogenomics调查基因和环境之间的联系压力在疾病发病机理通过结合转录、蛋白质和代谢物与传统毒理学分析。改变分子表达的模式所产生的特定的曝光或疾病的结果揭示了各种毒物的行为,导致疾病。尽管这些成就,科学仍面临重大困难决定毒性的分子基础。我们相信,毒理学日益演变成系统毒理学,这将使我们能够解释所有毒理学交互发生在一个生物系统在吗压力和使用我们的毒理学专业知识(3]。

引用

1. 医学博士水域Fostel JM。Toxicogenomics和系统毒理学:目标和前景。Nat牧师麝猫。2004;5 (12):936 - 48。
2. Hamadeh港元,阿明RP,鲍里斯RS et al . toxicogenomi乐动体育在线cs的概述。咕咕叫问题杂志。2002;4 (2):45-56。
3. 罗伯茨刘Z,黄R, R et al。Toxicogenomics: 2020年的愿景。药理科学的趋势。40 2019;(2):92 - 03。