葛 帥,湯納平,馬 璟
(中國醫(yī)藥工業(yè)研究總院國家上海新藥安全評價研究中心,上海 201203)
藥物性肝損傷(drug-induced liver injury,DILI)在美國和歐洲是導(dǎo)致急性肝衰竭的第一大原因[1]。過去50年里,因肝毒性而導(dǎo)致新藥研發(fā)終止或從市場撤回的事件時有發(fā)生,已成為制藥企業(yè)和監(jiān)管機構(gòu)共同面臨的挑戰(zhàn)。努力改善臨床前DILI預(yù)測、更好地將臨床前檢測結(jié)果轉(zhuǎn)化為臨床風(fēng)險因素是亟待解決的重要問題。由于DILI發(fā)病機制的復(fù)雜性,單一的毒性檢測終點對臨床潛在毒性的預(yù)測相關(guān)性并不理想[2]。科學(xué)家們正在尋找敏感性和特異性更強的體外肝毒性檢測終點,線粒體毒性、膽鹽轉(zhuǎn)運的抑制和反應(yīng)性代謝物的形成已被證明是導(dǎo)致DILI的重要機制,其相關(guān)終點的檢測正在成為體外DILI預(yù)測的補充實驗[3]。包括細(xì)胞毒性在內(nèi)的多參數(shù)細(xì)胞成像終點正被廣泛研究[4]。免疫系統(tǒng)的激活通常是特異質(zhì)DILI(idiosyncratic DILI,IDILI)反應(yīng)的第一步,開發(fā)免疫相關(guān)的體外檢測終點也是需要努力的重要方向。
近十幾年來,隨著熒光標(biāo)記細(xì)胞成像技術(shù)在肝毒性評價中的應(yīng)用,多終點檢測取得了很大的技術(shù)進展,相關(guān)文章發(fā)表量呈暴發(fā)式增長。本文以“drug induced liver injury ANDin vitroAND eval?uation”為關(guān)鍵詞,檢索了PubMed數(shù)據(jù)庫2007-2018年的文獻。對檢索到的241篇文獻根據(jù)題目進行篩選,選取了其中與體外肝毒性檢測相關(guān)的文獻104篇??偨Y(jié)了現(xiàn)有的體外肝毒性檢測終點的幾種類型,包括常規(guī)的細(xì)胞毒性、線粒體毒性、膽汁淤積、代謝相關(guān)和免疫相關(guān)等終點,并參考了歐洲藥物管理局網(wǎng)站的相關(guān)指導(dǎo)原則草案,最終匯總了當(dāng)前體外DILI毒性終點的研究進展及其在檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用,以期為藥物潛在肝毒性的早期篩選和檢測系統(tǒng)的合理選擇提供參考。
肝細(xì)胞損傷是DILI事件的主要細(xì)胞類型損傷,被假定為多個風(fēng)險因素并發(fā)的啟動事件。常規(guī)的細(xì)胞毒性試驗依賴于檢測化合物對一個或多個健康參數(shù)變化的影響,通常以簡單的二維肝細(xì)胞系為模型,因?qū)嶒炏到y(tǒng)具有簡單、成本低、耗時短等優(yōu)點,被制藥公司作為一線篩選方法。
通常采用的評估終點包括細(xì)胞膜的完整性、細(xì)胞增殖力、細(xì)胞凋亡和氧化應(yīng)激等,其中,ATP、活性氧(reactive oxygen species,ROS)和谷胱甘肽(glutathione,GSH)等常被用于肝損傷的檢測指標(biāo)。肝細(xì)胞特有的生物標(biāo)志物如尿素、糖原和白蛋白等通常也被考慮在內(nèi)(表1)。近幾年,由于大量有關(guān)微RNA(micro RNA,miRNA)的基礎(chǔ)研究能力提高,miRNA-122(miR-122)也開始列入肝細(xì)胞損傷的生物標(biāo)志物[5]。這些檢測終點是對細(xì)胞存活率或特定細(xì)胞器功能的粗略評估,一般無法提供對毒性機制的理解,通常認(rèn)為無法反映特異性肝毒性[6],但這些終點有助于鑒定毒性風(fēng)險較大的化合物,這對于新藥研發(fā)早期剔除具有不可接受毒性的候選化合物有很大價值。
表1 常規(guī)的細(xì)胞毒性檢測終點
HepG2細(xì)胞和L-02細(xì)胞等肝細(xì)胞系被廣泛用于常規(guī)細(xì)胞毒性檢測,但其藥物代謝酶,特別是Ⅱ相酶的表達水平較低,難以檢出具有代謝活性的有毒化合物。人原代肝細(xì)胞保留了人特有的藥物代謝酶和輔因子,一般被認(rèn)為是用于肝毒性評價的“金標(biāo)準(zhǔn)”[11]。近年來,誘導(dǎo)多能干細(xì)胞(induced pluripotent stem cells,iPSC)分化的肝細(xì)胞和3D形式培養(yǎng)的肝細(xì)胞等新模型也廣泛用于肝毒性篩選,大大提高了檢測終點的敏感性。需要注意的是,基于不同的檢測模型同一終點的檢測結(jié)果可能有較大的差異,不同的檢測終點在同一檢測系統(tǒng)中可能對DILI有不同的敏感性和特異性,大多數(shù)研究者根據(jù)他們的具體實驗的內(nèi)部驗證,對結(jié)果進行綜合評估和判定。對這些檢測終點建立明確的性能評估標(biāo)準(zhǔn),將極大地提高化合物體外肝毒性篩選系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
線粒體是細(xì)胞能量來源ATP合成的主要場所,其在能量需求較高的肝中含量更加豐富,使得肝對線粒體毒物更敏感。一方面,藥物可通過抑制線粒體呼吸鏈酶復(fù)合物或解偶聯(lián)電子傳遞,破壞線粒體呼吸作用,造成肝細(xì)胞能量供應(yīng)不足,如噻唑烷二酮類藥物[13]。另一方面,有些藥物抑制長鏈脂肪酸的β-氧化,造成脂肪在肝細(xì)胞質(zhì)的過度積累,如胺碘酮和哌克昔林等[14]。氧化還原類藥物可能造成線粒體氧化應(yīng)激,加速ROS的產(chǎn)生,如貝特類降血脂藥物[15]。藥物也可通過破壞線粒體DNA(mitochondria DNA,mtDNA),進而影響肝細(xì)胞線粒體功能,如非阿尿苷等核苷類似物[14]。
藥物誘導(dǎo)的線粒體毒性檢測終點包括結(jié)構(gòu)改變和功能改變2種。反映結(jié)構(gòu)改變的參數(shù)包括線粒體腫脹、線粒體超微結(jié)構(gòu)的變化〔內(nèi)膜和(或)外膜的完整性、嵴排列的變化及空泡化等〕,通常采用透射電鏡觀察。線粒體滲透性轉(zhuǎn)換孔(mitochondrial permeablity transition pore,MPTP)的開放可反映線粒體膜的完整性,通過用鈣黃綠素對線粒體染色能夠判斷MPTP的開放狀態(tài)[15]。此外,線粒體是細(xì)胞內(nèi)主要的鈣離子(Ca2+)庫,細(xì)胞內(nèi)Ca2+能夠反映線粒體結(jié)構(gòu)的完整性。線粒體功能相關(guān)的參數(shù)大多能夠?qū)崿F(xiàn)定量檢測,間接反映線粒體的健康狀況。細(xì)胞內(nèi)ATP含量和氧化應(yīng)激參數(shù)如ROS是反映線粒體呼吸功能較為直觀的終點。線粒體膜電位(mitochondrial membrane potential,MMP)是線粒體內(nèi)膜兩側(cè)質(zhì)子和離子的不對稱分布造成的,通常使用熒光染料如JC-1或四甲基若丹明(tetra?methylrhodamine methyl ester,TMRM)等對線粒體進行標(biāo)記,檢測MMP的變化[10,16]。能量代謝參數(shù)能夠提供更多的機制信息,包括氧消耗率、細(xì)胞外酸化率、線粒體有氧代謝及糖酵解功能,可通過細(xì)胞能量代謝測定儀實現(xiàn)高通量檢測[16]。具體的氧化磷酸化靶點可通過生物化學(xué)法或免疫捕獲法檢測化合物對單個線粒體蛋白復(fù)合物的作用[17]。對于抗病毒類藥物,尤其是核苷類似物,應(yīng)考慮其對mtDNA及聚合酶的影響,可通過對mtDNA或mtRNA的定量PCR檢測,或?qū)ζ渚幋a的蛋白質(zhì)含量檢測來確定[3]。針對脂肪酸的β-氧化抑制,可通過檢測酮體含量和熒光標(biāo)記的中性脂質(zhì)在細(xì)胞質(zhì)中的積累來實現(xiàn)[18]。
大多數(shù)線粒體毒性終點檢測都是采用HepG2細(xì)胞或分離的線粒體。分離的線粒體因缺乏細(xì)胞環(huán)境,所得結(jié)果可能具有誤導(dǎo)性。Hynes等[19]分別以細(xì)胞和分離的線粒體為模型,檢測化合物進行線粒體毒性檢測。結(jié)果顯示,多個化合物在分離的線粒體中顯示出毒性,而在細(xì)胞模型中未檢測到線粒體毒性,這可能與孤立的線粒體缺乏藥物代謝系統(tǒng)以及藥物更易干擾電子傳遞鏈有關(guān)。Marroquin等[20]研究表明,以半乳糖代替葡萄糖作為細(xì)胞生長的碳源,能夠迫使細(xì)胞通過氧化磷酸化而不是糖酵解產(chǎn)生ATP,可顯著提高HepG2細(xì)胞對線粒體毒物的敏感性,這種測定現(xiàn)已廣泛應(yīng)用。但也有研究者認(rèn)為,這種急性毒性檢測方法可能無法確定代償機制、藥物蓄積或?qū)€粒體呼吸功能長期抑制的影響[13]。盡管有證據(jù)表明,體外檢測中許多藥物會影響線粒體功能,但迄今為止藥物致線粒體毒性的體內(nèi)外相關(guān)性的報道信息仍然較少。部分原因是現(xiàn)有的檢測技術(shù)方面的局限性,以及體外檢測中所用的藥物濃度較高而導(dǎo)致檢測結(jié)果有較高的假陽性率。Prill等[21]開發(fā)了一種肝細(xì)胞微流體生物反應(yīng)器,可通過與藥物長期孵育,借助雙頻調(diào)相傳感技術(shù),實時監(jiān)測線粒體呼吸氧氣動力學(xué)參數(shù),揭示了藥物重要的作用機制。這種模擬人體生理環(huán)境的長期重復(fù)給藥和毒性終點的實時監(jiān)測,可能會改善體內(nèi)外相關(guān)性,并且可以解決短期測定和高藥物濃度相關(guān)的問題。
藥物通過干擾膽酸的合成、代謝和轉(zhuǎn)運,使膽汁在肝內(nèi)或循環(huán)系統(tǒng)過度積累,從而導(dǎo)致膽汁淤積。藥物對膽汁淤積的影響與膽鹽轉(zhuǎn)運蛋白的抑制密切相關(guān),特別是對ATP依賴的膽鹽輸出泵(bile salt export pump,BSEP)的抑制,如波生坦、曲格列酮和奈法唑酮等[22-23]。此外,有些藥物也可增加毛細(xì)膽管膜的通透性,使膽汁分泌減少;或破壞膽汁混合膠束形成膽管結(jié)石,造成膽管損傷和梗阻[24]。藥物導(dǎo)致的膽汁淤積往往涉及炎癥和自身免疫反應(yīng),嚴(yán)重者可能導(dǎo)致纖維化和肝硬變。
鑒于BSEP在調(diào)節(jié)膽酸平衡中的重要作用,許多制藥公司已將BSEP抑制實驗納入候選藥物或新化學(xué)實體的篩選程序中。通常使用三明治構(gòu)型培養(yǎng)的肝細(xì)胞或轉(zhuǎn)運蛋白過表達的囊泡系統(tǒng)來定量評估BSEP與化合物的相互作用。然而實際情況下,一些藥物是BSEP抑制劑,但臨床并未發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致膽汁淤積,如噻唑烷二酮類藥物均能抑制BSEP,但吡格列酮被認(rèn)為不會引起肝毒性[25],可能的原因一是體外實驗中藥物暴露的濃度過高,與實際治療劑量下體內(nèi)肝暴露量不符;二是BSEP過表達的囊泡系統(tǒng)未考慮對膽汁酸穩(wěn)態(tài)相關(guān)的其他轉(zhuǎn)運蛋白活性的影響,這導(dǎo)致單獨篩選與BSEP抑制有關(guān)的毒性時假陽性數(shù)量很多[25]。將多藥耐藥相關(guān)蛋白(multidrug resistance-associated protein,MRP)2,3和4等并入轉(zhuǎn)運蛋白抑制實驗中,能夠改善預(yù)測結(jié)果[26]。Xu等[27]開發(fā)了一種膽汁流定量成像分析方法,3D培養(yǎng)的人原代肝細(xì)胞與化合物孵育,借助膽鹽類似物膽酰賴氨酰熒光素與轉(zhuǎn)運蛋白結(jié)合后產(chǎn)生熒光,采用高內(nèi)涵篩選技術(shù),可以定量檢測化合物對膽汁轉(zhuǎn)運的抑制作用。Zhang等[28]開發(fā)了一種膽汁轉(zhuǎn)運活性檢測法,原代肝細(xì)胞培養(yǎng)基中加入定量的甘氨酸和?;撬幔?xì)胞用藥物處理后,借助液相-二級質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS/MS)檢測膽酸分別在培養(yǎng)基和細(xì)胞中的量,可用于評估藥物對細(xì)胞膽鹽轉(zhuǎn)運的影響,同時也證實不同物種的原代肝細(xì)胞實驗結(jié)果與人原代肝細(xì)胞相比有較大差異。
雖然這些研究改善了預(yù)測結(jié)果,但開發(fā)可靠的膽汁淤積篩選方法仍面臨挑戰(zhàn),目前尚未研究出有效評估膽管損傷的方法。原因之一是體外建立膽汁流動所需的肝細(xì)胞-膽管細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較困難;其次是膽道損傷本身的機制、多因素的肝內(nèi)膽汁淤積與膽道損傷的關(guān)聯(lián)很大程度上仍是未知的[28]。研究表明,3D培養(yǎng)的原代肝細(xì)胞和HepaRG細(xì)胞,具有用于研究膽汁淤積的重要生理學(xué)特征,包括轉(zhuǎn)運蛋白相關(guān)的基底外側(cè)極性和膽小管膜,以及膽汁酸及膽管樣結(jié)構(gòu)的形成[29]。此外,這種三維結(jié)構(gòu)使肝細(xì)胞能長期維持其功能及表型[29],其單獨培養(yǎng)或與其他非實質(zhì)細(xì)胞共培養(yǎng)模型未來可能會成為研究慢性膽汁淤積及膽管損傷的重要工具。
肝是機體最主要的代謝器官,臨床上由于DILI導(dǎo)致撤市或標(biāo)注黑框警告的藥物,大部分被證明會產(chǎn)生反應(yīng)性代謝物[30]。一些母體藥物本身無毒,但在肝代謝過程中可形成高度不穩(wěn)定的活性代謝物,可能與肝中重要大分子共價結(jié)合并阻斷其功能,誘導(dǎo)肝細(xì)胞損傷。同時,共價修飾的蛋白可能會形成半抗原,觸發(fā)免疫反應(yīng)[31]。反應(yīng)性代謝物與GSH共軛結(jié)合被解毒或造成GSH耗竭,使細(xì)胞更易受其他環(huán)境壓力的影響。有多項研究表明,藥物臨床每日劑量≥100 mg會加劇肝毒性風(fēng)險[30-32],這可能與機體對反應(yīng)性代謝物的清除率和耐受性有關(guān)。此外,有些藥物通過氧化代謝會產(chǎn)生自由基,誘導(dǎo)細(xì)胞氧化應(yīng)激和(或)脂質(zhì)過氧化。
在藥物發(fā)現(xiàn)早期進行反應(yīng)性代謝物形成的體外篩選,通過對先導(dǎo)化合物合理的結(jié)構(gòu)修飾,可最大限度地減少代謝活化造成的DILI風(fēng)險。大部分反應(yīng)性代謝物和自由基,因高度不穩(wěn)定、半衰期短而難以檢測,可采用親核捕獲試劑與之形成穩(wěn)定的加合物后再進行檢測。GSH及其類似物是常用的捕獲試劑,此外還有醛或亞胺結(jié)構(gòu)的化合物,被捕獲的代謝物可通過LC-MS/MS和核磁共振等技術(shù)進行定量檢測或結(jié)構(gòu)鑒定[31]。代謝物與肝蛋白的共價結(jié)合是另一個重要的檢測終點,藥物與添加了輔因子的肝微粒體或新鮮分離的肝細(xì)胞共孵育,可通過LC-MS/MS檢測共價加合物的水平[33]。由細(xì)胞色素P450(cytochrome P450,CYP450)介導(dǎo)的代謝形成的反應(yīng)性代謝物可導(dǎo)致酶的可逆或不可逆性失活,通過檢測待測化合物對CYP同工酶特異性底物的消耗或其產(chǎn)物的生成,能夠確定反應(yīng)性代謝物對CYP450的作用位點及藥物代謝性相互作用[34]。常用的體外代謝相關(guān)的肝毒性檢測模型為肝微粒體、S9混合物或肝勻漿。一些研究支持使用肝細(xì)胞進行生物活化檢測,因其能夠保持CYP450和藥物代謝完整的相互關(guān)系,能表現(xiàn)出適當(dāng)?shù)拇x解毒與生物活化之間的平衡,如人原代肝細(xì)胞、藥物代謝酶工程改造的細(xì)胞系以及hiPSC分化的肝細(xì)胞等已被廣泛應(yīng)用于代謝性DILI的研究。
DILI可分為2種,一種是具有劑量依賴性的固有型DILI,另一種是具有復(fù)雜的量效關(guān)系或者無明顯的量效關(guān)系,臨床上僅發(fā)生在少數(shù)患者中且臨床前難以預(yù)測,稱為IDILI。IDILI的確切機制仍不明確,但可以肯定的是,IDILI很多情況下會涉及免疫系統(tǒng)的參與,其發(fā)生機制可能與“危險信號假說”有關(guān)[35-36]。該假說認(rèn)為,反應(yīng)性代謝物與肝細(xì)胞或載體蛋白共價結(jié)合形成半抗原(第一信號),加上反應(yīng)性代謝物造成的肝細(xì)胞損傷和肝微環(huán)境的失調(diào),作為共刺激信號(第二信號)引起對加合蛋白的適應(yīng)性免疫應(yīng)答,產(chǎn)生自身抗體或免疫細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒作用,最終導(dǎo)致肝損傷。免疫介導(dǎo)的DILI的個體差異性,則與患者藥物代謝酶或轉(zhuǎn)運體的基因多態(tài)性、宿主對藥物免疫應(yīng)答的反應(yīng)性以及患者疾病狀態(tài)等因素有關(guān)[35]。
鑒于臨床IDILI的嚴(yán)重程度和不可預(yù)知性,迫切需要早期體外篩查和非臨床實驗來輔助預(yù)測和風(fēng)險評估。免疫毒性終點如腫瘤壞死因子、白細(xì)胞介素、干擾素和S100鈣結(jié)合蛋白A9等細(xì)胞因子雖可以在細(xì)胞培養(yǎng)基中檢測,但免疫介導(dǎo)的DILI的體外檢測模型明顯缺乏。主要原因是免疫介導(dǎo)的DILI是一個涉及肝內(nèi)和肝外信號關(guān)聯(lián)以及遺傳多樣性的復(fù)雜過程。最近有報道稱,人胚胎干細(xì)胞分化的肝細(xì)胞用對乙酰氨基酚處理后,能夠分泌炎癥細(xì)胞因子,且其培養(yǎng)基能夠活化Jurkat,THP-1和NK92MI人免疫細(xì)胞系,這為開發(fā)用于免疫介導(dǎo)的DILI檢測模型提供了設(shè)想[37]。人類白細(xì)胞抗原(human leuko?cyte antigen,HLA)等位基因相關(guān)性分析顯示,HLA基因多態(tài)性與患者IDILI的適應(yīng)性免疫應(yīng)答存在關(guān)聯(lián)。如HLA-DRB1*15:01-HLA-DQB1*06:02(阿莫西林-克拉維酸鹽)[38],HLA-B*57:01(氟氯西林)[39]和HLA-DRB1*07:01(希美加群)等[40]。這些等位基因的表達雖使一些患者偏向于DILI,特定HLA等位基因的存在增加患者對DILI的敏感性的確切分子機制仍然不明確,有待進一步研究。
綜上可見,基于線粒體毒性、膽汁淤積、代謝和免疫反應(yīng)不同機制基礎(chǔ)的體外肝毒性檢測終點有多種(表2),但在新藥研發(fā)的實際應(yīng)用中,選用哪些終點組合以獲得最準(zhǔn)確的DILI檢測結(jié)果,是一個風(fēng)險與收益相平衡的過程。目前不同的制藥公司采取不同的組合策略進行綜合風(fēng)險評估。例如,羅氏制藥的科學(xué)家[43]報道了他們對候選化合物的DILI風(fēng)險評估方法,包括CYP3A4時間依賴性抑制和GSH加合物形成,BSEP的抑制,NIH 3T3成纖維細(xì)胞的線粒體毒性,以及人肝細(xì)胞和NIH 3T3成纖維細(xì)胞的常規(guī)細(xì)胞毒性檢測。輝瑞的研究人員[44]綜合檢測化合物的常規(guī)細(xì)胞毒性,BSEP抑制,以及分離的肝線粒體解偶聯(lián)和耗氧量抑制,并指出多個檢測終點同時出現(xiàn)陽性及臨床治療劑量較大的化合物具有較高DILI風(fēng)險。而Aleo等[22]將線粒體毒性和BSEP的抑制作為肝毒性評估的重點。雖然不同的研究機構(gòu)采用的評估策略尚未達成一致,但可以肯定的是,采用任何單一機制的毒性終點不足以準(zhǔn)確預(yù)測DILI。對現(xiàn)有的檢測終點進行聯(lián)合評估驗證及標(biāo)準(zhǔn)化管理,將為其在新藥開發(fā)中的實際應(yīng)用提供保障。
表2 不同機制基礎(chǔ)的體外肝毒性檢測終點
雖然有諸多檢測終點用于DILI的體外評價,但其可靠性及與臨床結(jié)果的相關(guān)性仍不十分明確,體外毒性信號的解釋以及如何影響后續(xù)的藥物開發(fā)決定仍面臨挑戰(zhàn)。主要表現(xiàn)在以下幾點:①目前使用的體外肝毒性預(yù)測模型無法充分再現(xiàn)肝在體內(nèi)的復(fù)雜特性。需要開發(fā)能夠長時間維持肝細(xì)胞結(jié)構(gòu)及代謝能力的系統(tǒng),以求體外預(yù)測中的陽性信號能夠盡可能地反映體內(nèi)的毒性機制或作用模式。②難以確定體外檢測適當(dāng)?shù)臐舛群烷撝怠R赃^高劑量標(biāo)示化合物具有肝毒性是片面的,需要考慮臨床暴露數(shù)據(jù)以預(yù)測臨床治療劑量是否安全,而在研發(fā)早期階段,臨床暴露量的估算具有很大的不確定性。③與DILI相關(guān)的藥物分類尚不明確。體外檢測終點的驗證取決于于該終點能否區(qū)分臨床上與DILI明確相關(guān)的一組化合物,但臨床上缺乏能夠準(zhǔn)確識別DILI藥物的“金標(biāo)準(zhǔn)”,各國需要加強藥物安全信息的溝通,以求準(zhǔn)確識別具有潛在DILI的藥物。④現(xiàn)有的臨床肝功能檢測指標(biāo)與體外檢測終點相關(guān)性不明確。傳統(tǒng)的肝生化指標(biāo)谷丙轉(zhuǎn)氨酶、谷草轉(zhuǎn)氨酶和γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶等因在體外檢測中高度可變[45],通常不作為體外肝毒性檢測終點,這限制了體外檢測結(jié)果向體內(nèi)的轉(zhuǎn)化。
體外DILI的預(yù)測在新藥開發(fā)早期先導(dǎo)化合物的篩選以及后期臨床肝毒性信號的解釋具有不可替代的作用,其檢測終點的選擇決定著預(yù)測結(jié)果的可靠性。新興工具的應(yīng)用大大提高體外檢測終點的可靠性。新型器官型肝培養(yǎng)平臺,如3D結(jié)構(gòu)的肝細(xì)胞和微流控肝芯片等模型,能夠長期穩(wěn)定維持肝細(xì)胞結(jié)構(gòu)和(或)代謝能力,從而在更接近生理狀況下發(fā)現(xiàn)具有較長潛伏期的、誘導(dǎo)中低水平肝毒性的藥物?;诩?xì)胞成像的高內(nèi)涵篩選技術(shù),能夠?qū)渭?xì)胞群實現(xiàn)多參數(shù)和多靶點分析,通過監(jiān)測多種信號通路闡明細(xì)胞損傷機制,現(xiàn)已用于常規(guī)細(xì)胞毒性、線粒體毒性及膽汁淤積毒性的研究。毒物基因組學(xué)、代謝組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)等生物信息學(xué)能夠研究機體受外部刺激或內(nèi)部基因改變所產(chǎn)生的整體變化,有助于發(fā)現(xiàn)新的可轉(zhuǎn)化的肝生物標(biāo)志物。此外,個體因素與IDILI之間的相互作用關(guān)系仍然很不明確,未來個體基因型對發(fā)病機制的影響將考慮納入預(yù)測實驗??傊?,我們期待能有更完善的預(yù)測工具和標(biāo)準(zhǔn)化策略來改善體外肝毒性檢測,從而為后續(xù)的藥物開發(fā)提供指導(dǎo)。
[1] Bernal W,Auzinger G,Dhawan A,Wendon J.Acute liver failure[J].Lancet,2010,376(9736):190-201.
[2] Funk C,Roth A.Current limitations and future oppor?tunities for prediction of DILI fromin vitro[J].Arch Toxicol,2017,91(1):131-142.
[3] Sistare FD,Mattes WB,LeCluyse EL.The promise of new technologies to reduce,refine,or replace animal use while reducing risks of drug induced liver injury in pharmaceutical development[J].ILAR J,2016,57(2):186-211.
[4] Tolosa L,Pinto S,Donato MT,Lahoz A,Castell JV,O′Connor JE,et al.Development of a multipara?metric cell-based protocol to screen and classify the hepatotoxicity potential of drugs[J].Toxicol Sci,2012,127(1):187-198.
[5] Howell LS,Ireland L,Park BK,Goldring CE.MiR-122 and other microRNAs as potential circulating biomarkers of drug-induced liver injury[J].Expert Rev Mol Diagn,2018,18(1):47-54.
[6] Lin Z,Will Y.Evaluation of drugs with specific organ toxicities in organ-specific cell lines[J].Toxicol Sci,2012,126(1):114-127.
[7] Sison-Young RL, Lauschke VM, Johann E,Alexandre E,Antherieu S,Aerts H,et al.A multi?center assessment of single-cell models aligned to standard measures of cell health for prediction of acute hepatotoxicity[J].Arch Toxicol,2017,91(3):1385-1400.
[8] Tomida T,Okamura H,Satsukawa M,Yokoi T,Konno Y.Multiparametric assay using HepaRG cells for predicting drug-induced liver injury[J].Toxicol Lett,2015,236(1):16-24.
[9] Tolosa L,Carmona A,Castell JV,Gómez-Lechón MJ,Donato MT.High-content screening of drug-induced mitochondrial impairment in hepatic cells:effects of statins[J].Arch Toxicol,2015,89(10):1847-1860.
[10] Niimi N, Yako H, Tsukamoto M, Takaku S,Yamauchi J,Kawakami E,et al.Involvement of oxidative stress and impaired lysosomal degrada?tion in amiodarone-induced schwannopathy[J].Eur J Neurosci,2016,44(1):1723-1733.
[11] Zhang J,Doshi U,Suzuki A,Chang CW,Borlak J,Li AP,et al.Evaluation of multiple mechanismbased toxicity endpoints in primary cultured human hepatocytes for the identification of drugs with clini?cal hepatotoxicity:results from 152 marketed drugs with known liver injury profiles[J].Chem Biol Interact,2016,255:3-11.
[12] Khetani SR,Kanchagar C,Ukairo O,Krzyzewski S,Moore A,Shi J,et al.Use of micropatterned cocul?tures to detect compounds that cause drug-induced liver injury in humans[J].Toxicol Sci,2013,132(1):107-117.
[13] Weaver RJ,Betts C,Blomme EAG,Gerets HHJ,Gjervig Jensen K,Hewitt PG,et al.Test systems in drug discovery for hazard identification and risk assessment of human drug-induced liver injury[J].Expert Opin Drug Metab Toxicol,2017,13(7):767-782.
[14] Pessayre D,F(xiàn)romenty B,Berson A,Robin MA,Lettéron P,Moreau R,et al.Central role of mito?chondria in drug-induced liver injury[J].Drug Metab Rev,2012,44(1):34-87.
[15] Dykens JA,Marroquin LD,Will Y.Strategies to reduce late-stage drug attrition due to mitochondrial toxicity[J].Expert Rev Mol Diagn,2007,7(2):161-175.
[16] Dykens JA,Jamieson J,Marroquin L,Nadanaciva S,Billis PA,Will Y.Biguanide-induced mitochondrial dysfunction yieldsincreased lactate production and cytotoxicity of aerobically-poised HepG2 cells and human hepatocytesin vitro[J].Toxicol Appl Pharmacol,2008,233(2):203-210.
[17] Nadanaciva S,Bernal A,Aggeler R,Capaldi R,Will Y.Target identification of drug induced mitochon?drial toxicity using immunocapture based OXPHOS activity assays[J].Toxicol In Vitro,2007,21(5):902-911.
[18] Ojuka E,Andrew B,Bezuidenhout N,George S,Maarman G,Madlala HP,et al.Measurement of β-oxidation capacity of biological samples by respi?rometry:a review of principles and substrates[J].Am J Physiol Endocrinol Metab,2016,310(9):E715-E723.
[19] Hynes J,Nadanaciva S,Swiss R,Carey C,Kirwan S,Will Y.A high-throughput dual parameter assay for assessing drug-induced mitochondrial dysfunction provides additional predictivity over two estab?lished mitochondrial toxicity assays[J].Toxicol In Vitro,2013,27(2):560-569.
[20] Marroquin LD,Hynes J,Dykens JA,Jamieson JD,Will Y.Circumventing the Crabtree effect:replacing media glucose with galactose increases susceptibility of HepG2 cells to mitochondrial toxicants[J].Toxicol Sci,2007,97(2):539-547.
[21] Prill S,Bavli D,Levy G,Ezra E,Schm?lzlin E,Jaeger MS,et al.Real-time monitoring of oxygen uptake in hepatic bioreactor shows CYP450-inde?pendent mitochondrial toxicity of acetaminophen and amiodarone[J].Arch Toxicol,2016,90(5):1181-1191.
[22] Aleo MD,Luo Y,Swiss R,Bonin PD,Potter DM,Will Y.Human drug-induced liver injury severity is highly associated with dual inhibition of liver mito?chondrial function and bile salt export pump[J].Hepatology,2014,60(3):1015-1022.
[23] Dragovic S,Vermeulen NP,Gerets HH,Hewitt PG,Ingelman-Sundberg M,Park BK,et al.Evidence-based selection of training compounds for use in the mech?anism-based integrated prediction of drug-induced liver injury in man[J].Arch Toxicol,2016,90(12):2979-3003.
[24] Noor F.A shift in paradigm towards human biologybased systems for cholestatic-liver diseases[J].J Physiol,2015,593(23):5043-5055.
[25] Blomme EA,Will Y.Toxicology strategies for drug discovery:present and future[J].Chem Res Toxicol,2016,29(4):473-504.
[26] Morgan RE,van Staden CJ,Chen Y,Kalyanaraman N,Kalanzi J,Dunn RT 2nd,et al.A multifactorial approach to hepatobiliary transporter assessment enables improved therapeutic compound develop?ment[J].Toxicol Sci,2013,136(1):216-241.
[27] Xu JJ,Dunn MC,Smith AR,Tien ES.Assess?ment of hepatotoxicity potential of drug candidate molecules including kinase inhibitors by hepato?cyte imaging assay technology and bile flux imaging assay technology[J].Methods Mol Biol,2012,795:83-107.
[28] Zhang J,He K,Cai L,Chen YC,Yang Y,Shi Q,et al.Inhibition of bile salt transport by drugs asso?ciated with liver injury in primary hepatocytes from human,monkey,dog,rat,and mouse[J].Chem Biol Interact,2016,255:45-54.
[29] Gunness P,Mueller D,Shevchenko V,Heinzle E,Ingelman-Sundberg M,Noor F.3D organotypic cultures of human HepaRG cells:a tool forin vitrotoxicity studies[J].Toxicol Sci,2013,133(1):67-78.
[30] Lammert C,Bjornsson E,Niklasson A,Chalasani N.Oral medications with significant hepatic metabo?lism at higher risk for hepatic adverse events[J].Hepatology,2010,51(2):615-620.
[31] Gómez-Lechón MJ,Tolosa L,Donato MT.Meta?bolic activation and drug-induced liver injury:in vitroapproaches for the safety risk assessment of new drugs[J].J Appl Toxicol,2016,36(6):752-768.
[32] Sakatis MZ,Reese MJ,Harrell AW,Taylor MA,Baines IA,Chen L,et al.Preclinical strategy to reduce clinical hepatotoxicity usingin vitrobioacti?vation data for >200 compounds[J].Chem Res Toxicol,2012,25(10):2067-2082.
[33] Kalgutkar AS,Didiuk MT.Structural alerts,reactive metabolites,and protein covalent binding:how reli?able are these attributes as predictors of drug toxicity?[J].Chem Biodivers,2009,6(11):2115-2137.
[34] Lim HK,Duczak N Jr,Brougham L,Elliot M,Patel K,Chan K.Automated screening with confirmation of mechanism-based inactivation of CYP3A4,CYP2C9,CYP2C19,CYP2D6,and CYP1A2 in pooled human liver microsomes[J].Drug Metab Dispos,2005,33(8):1211-1219.
[35] Andrade RJ,Agúndez JA,Lucena MI,Martínez C,Cueto R,García-Martín E.Pharmacogenomics in drug induced liver injury[J].Curr Drug Metab,2009,10(9):956-970.
[36] Petros Z,Makonnen E,Aklillu E.Genome-wide association studies for idiosyncratic drug-induced hepatotoxicity:looking back-looking forward to nextgeneration innovation[J].OMICS,2017,21(3):123-131.
[37] Kim DE,Jang MJ,Kim YR,Lee JY,Cho EB,Kim E,et al.Prediction of drug-induced immunemediated hepatotoxicity using hepatocyte-like cells derived from human embryonic stem cells[J].Toxi?cology,2017,387:1-9.
[38] Kim SH,Saide K,F(xiàn)arrell J,F(xiàn)aulkner L,Tailor A,Ogese M,et al.Characterization of amoxicillinand clavulanic acid-specific T cells in patients with amoxicillin-clavulanate-induced liver injury[J].Hep?atology,2015,62(3):887-899.
[39] Daly AK,Donaldson PT,Bhatnagar P,Shen Y,Pe′er I,F(xiàn)loratos A,et al.HLA-B*5701 genotype is a major determinant of drug-induced liver injury due to flucloxacillin[J].Nat Genet,2009,41(7):816-819.
[40] Keisu M,Andersson TB.Drug-induced liver injury in humans:the case of Ximelagatran[M]//Uetrecht J.Adverse Drug Reactions.Handbook of Experimental Pharmacology:Vol 196.Berlin,Heidelberg:Springer,2010:407-418.
[41] Hu D,Wu CQ,Li ZJ,Liu Y,F(xiàn)an X,Wang QJ,et al.Characterizing the mechanism of thiazolidinedioneinduced hepatotoxicity:aninvitromodelin mitochondria[J].Toxicol Appl Pharmacol,2015,284(2):134-141.
[42] Oda S,Matsuo K,Nakajima A,Yokoi T.A novel cell-based assay for the evaluation of immuneand inflammatory-related gene expression as biomarkers for the risk assessment of drug-induced liver injury[J].Toxicol Lett,2016,241:60-70.
[43] Schadt S,Simon S,Kustermann S,Boess F,McGinnis C,Brink A,et al.Minimizing DILI risk in drug discovery-a screening tool for drug candidates[J].Toxicol In Vitro,2015,30(1 Pt B):429-437.
[44] Shah F,Leung L,Barton HA,Will Y,Rodrigues AD,Greene N,et al.Setting clinical exposure levels of concern for drug-induced liver injury(DILI)using mechanisticin vitroassays[J].Toxicol Sci,2015,147(2):500-514.
[45] Borlak J,Chougule A,Singh PK.How useful are clinical liver function tests inin vitrohuman hepato?toxicity assays?[J].Toxicol In Vitro,2014,28(5):784-795.