高內涵篩選技術的原理及其在生態毒理學的應用

隨著現代工業進步，人類合成、使用和間接產生的化合物的數量和種類在不斷增長，其中包括了化工原料、阻燃劑、農藥、增塑劑、食品添加劑、藥物、天然化合物及衍生物、飲用水消毒副產物和化學合成副產物等多個類別^[1-2]。然而由于在對化合物毒性作用方面認識的不足，絕大多數的化合物缺乏有效監管，部分化合物因此能夠以直接或間接的方式進入環境，成為環境污染物。事實上，根據美國國家毒理規劃處(NTP)生物分子篩選部負責人Tice等^[2]在2013年的估計，至少有數萬種存在于環境中的污染物仍然缺乏足夠的毒理學數據來預測其對人類和生態系統的影響。所以在生態毒理學領域，對這些化合物展開環境危害性和毒理特性鑒定，進行風險管理顯得尤為必要而迫切。為此，美國環境保護局（EPA）在2011年已開始推進新一代的健康風險評估（NexGen）項目，NexGen項目強調了體外高通量毒性篩選在揭示化合物毒性作用機制方面的重要性^[3]，而該項目的實施對中國的毒理學發展具有借鑒意義。

模式動物的活體毒性測試由于通量低、成本高和周期長已不能滿足當前巨量化合物毒性評價的需要，為了應對毒理學領域所面臨的新挑戰，2007年加拿大國家研究委員會(NRC)的“21世紀毒性測試:一種遠見與策略”報告^[4]為毒理學領域新世紀的發展奠定了基石。該報告不僅提出了21世紀毒性測試應當從活體生物檢測向高通量的離體檢測轉變，更期望采用離體生物檢測去揭示化合物毒性作用機制，從而使在這個框架下所進行的風險科學具有充分的科學依據。毒性作用機制的研究是以毒性途徑紊亂（perturbations of toxicity pathways）為觀察指標^[4]，這一特點與傳統離體或活體生物檢測中，以死亡、突變、腫瘤形成等細胞或動物終點事件（apical end points）為觀察指標所不同。而所謂的毒性通路在NRC的報告中被定義為：正常細胞受外來化合物干擾后所產生的，能導致損害健康效應的細胞內應答通路^[4]。為了對這一觀察指標進行全面的衡量，新的高通量生物檢測方法仍然有待進一步的發展。

高內涵篩選（High Content Screening, HCS）是新型的高通量化合物毒性檢測方法，能夠在保持細胞結構和功能完整的基礎上，運用多種熒光標記物標記細胞，自動化地對細胞內多靶點的復雜表型（phenotype）進行篩選^[5-7]。不同篩選條件下產生的表型特征既包括了完整細胞所表現的凋亡、壞死、增殖、遷移等形式，還包括了細胞內的細胞器損傷、信號轉導、代謝途徑以及遺傳損傷等^[8]。不同于傳統離體生物檢測中以細胞內單靶點的作用為檢測端點，HCS以高內涵（high content）的方式呈現化合物暴露下所產生的多維表型信息^[9]，從而系統的對化合物的毒性作用機制展開研究^[10]，更好的對化學污染物進行風險評估。

當前隨著HCS設備及分析技術的長足的進步，HCS技術已在毒理學、藥理學和醫學領域有了極大的發展，在生態毒理學領域，HCS的應用亦在積極的展開。本文系統介紹了HCS技術原理，在此基礎上總結了HCS在當前生態毒理學領域的應用，并對其發展前景和所面臨的挑戰進行了展望。

1 HCS技術原理

1.1 HCS概念

光學顯微鏡設備在自動化程度和圖像收集速率的提高促進了HCS的發展，研究人員已可以利用圖像分析方法在單細胞水平展開研究。因為HCS以完整細胞為研究對象，細胞結構和功能完整，真實反應了細胞內的毒性作用機制^[11]。細胞熒光圖像是HCS獲取數據的主要手段，特異性熒光探針或熒光蛋白的采用使細胞內不同結構被多種熒光信號同時標記，從而反應細胞表型。能夠被HCS檢測得到的表型變化除包括標記點的熒光強度改變外，還有細胞或細胞內結構形態變化。圖像分析技術使得表型變化的定量分析成為可能，每個細胞的熒光和形態學特征得以被聚類和分類等數據挖掘手段所整合分析，從而轉換為可解釋的多維細胞表型信息，這種多生物學信息呈現方式拓寬了我們對化合物毒性作用機制的理解和認識。

1.2 HCS實驗流程

HCS的試驗流程包括了細胞培養、樣品制備和暴露、圖像獲取、圖像分析和數據挖掘5個部分^[5]，同時，基于高性能工作站和服務器建立起來的數據庫系統對于HCS數據的存儲和調用分析也至關重要^[12]，以下對HCS過程中幾個關鍵步驟進行相關介紹。

1.3 樣品制備和暴露

常規的HCS過程同樣依賴于實驗員的操作，需要進行細胞培養、化合物暴露和細胞染色等一系列樣品前處理過程，這在大規模高通量化合物的HCS中會造成了2方面的影響，一方面384、1536等多孔板的應用增加了實驗員的操作難度；另一方面，實驗員在操作的過程中容易引入人為誤差，整個實驗的質量控制難以保證^[13]。因此在大規模高通量的HCS中，樣品制備和暴露更依賴于自動化的液體處理設備，盡管當前自動化液體處理設備價格較高，但其引入使得實驗的整體精度、重復性和可靠性被極大的增強，并滿足了大部分液體處理的需要。目前，已有多個生物公司，如Tecan，PerkinElmer等都開發了自己的液體處理設備。

1.4 圖像獲取

隨著近幾年顯微鏡領域的發展，HCS設備已日趨成熟，主要在檢測速度、圖像質量、共聚焦和厚組織掃描這4個方面有了極大的進步。高速轉盤的應用使得HCS設備能夠在短時間內掃描多通道的熒光信號^[14]，降低了檢測環境對細胞的影響。新型的HCS設備已采用了基于新一代CMOS圖像傳感器（CIS）設計的科學級CMOS(sCMOS)。相比于傳統的CCD圖像傳感器，sCMOS不僅能以4倍的視場范圍在短時間內完成高質量的圖像掃描，更能細致的展現細胞內微觀結構^[15]。光路系統的改進也增強了HCS設備共聚焦能力，滿足了以三維細胞培養為概念的一些新的細胞及組織培養技術的發展要求。表1總結當前廠商所提供的商品化高內涵設備。

表1 高內涵篩選平臺

1.5 圖像分析與數據挖掘

為了從HCS所獲得圖像中提取所需的生物學信息，需要對其進行圖像分析和數據挖掘^[16-17]。圖像分析的主要目的是對每個細胞都進行定量化分析，主要包括：（1） 細胞及細胞內結構定位；（2） 細胞結構分割；（3）線性結構提取(針對神經細胞的神經突)；（4） 細胞追蹤(針對活細胞檢測)；（5）特征提取共5個部分^[16]。經過圖像分析，得到了與圖像信息關聯的單細胞特征，包括了熒光強度、形態、表面紋理(texture)和位置等多維數據。將多維數據正態化后再對其進行數據挖掘，最廣泛的應用是聚類和分類算法，目的是將不同處理下所呈現不同表型特征的細胞歸入所屬類型^[17]，例如根據DNA含量與細胞形態對處于不同細胞周期下的細胞進行劃分^[18-19]。圖像分析和數據挖掘是HCS研究的熱點，只有通過該過程才能闡述圖像背后的生物學問題。商品化的HCS分析軟件的使用極大地降低了HCS應用的難度，是HCS圖像分析和數據處理過程中的主流策略，但其使用成本較高，通用性相對較差。現也有一些較為成熟的高內涵分析開源軟件，如由美國哈佛-麻省理工的博德研究所主導開發的cellprofiler ^[20]，可以通過模塊化定制來對HCS圖像進行分析，分析得到的數據可以進一步采用基于隨機森林數的機器學習方法來進行分選。除此之外，結合R^[21-22]和Weka^[23]等數據分析軟件，來對HCS圖像分析經過進行數據處理、數據挖掘和數據可視化的應用也越來越多。

1.6 生物數據庫系統

Keefer等估計，一個HCS平臺每年數據產出量在500 GB～6 TB左右^[10]。如此高的數據產出，不僅要求在數據分析過程中采用并行甚至集群計算，數據的儲存和調用也依賴于服務器。但是，幾乎每個HCS設備提供商都以各自格式儲存數據，這導致顯微實驗中圖像格式冗余，制約了HCS數據庫的管理和維護^[12]。OME以增強HCS分析軟件之間的互通性為目的而開發的“Bio-format”已得到各個軟硬件的廣泛支持，使HCS中統一的數據管理成為可能^[24]。HCS的數據庫系統除了有傳統的商業數據庫Oracle^[25]，MDCStore^TM和Columbus^TM等，HCS開源數據庫SIDB^[26]和OME的OMERO^[27]也有了廣泛的應用。

2 HCS在生態毒理學的應用

對環境中有毒有害化合物進行毒性篩查，分析其毒性作用機制是化學物質風險評估中必要的過程，也正是生態毒理學領域研究的重點。而HCS最大的優勢是在一次實驗中對觀測對象，如離體培養細胞，進行多維表型分析，因此也可以同時得到多組反應化合物毒性的指標^[9]。熒光圖像中毒性指標的提取依賴于圖像分析和數據挖掘，該過程的目的是對熒光圖像中的對象進行分割和分類。所以HCS的毒性指標既來源于熒光標記靶點所在位置和熒光強度，也能在細胞和亞細胞的形態結構上反應^[9]。正因如此，HCS對于其他毒性評價方法中難表征的毒性指標，如凋亡小體的形成，信號通路中轉錄因子的核轉位，細胞趨化和集落形成等也能定量化的測定。Zock^[28]已在其綜述中對HCS所能得到的毒性指標進行了較為完整的綜述，總結在表2中。由于HCS中毒性指標的多產出，需要對其并行分析，這已在生態毒理學領域展開了眾多實際的應用。而在HCS應用較為成熟的藥物篩查過程中，其在化合物作用機制的研究也對生態毒理學領域的應用具有借鑒意義。

表2 HCS主要的應用領域和研究對象^[28]

2.1 遺傳毒性

遺傳毒性用于描述某化合物能夠直接或間接的方式引起DNA或染色體損傷的性質，具有這種性質的化合物被稱為遺傳毒物^[29]。工業污染使眾多潛在的遺傳毒物進入環境介質，而遺傳毒物對生物胚胎細胞和體細胞的損害可能引起多種疾病，包括了新生兒畸形和癌癥生成等^[30]。因此為了對這些化合物進行監管，需要對其遺傳毒性定量測定，而相比于傳統遺傳毒性評價方法，HCS在具有較高的靈敏度和特異性同時，能夠高通量的檢測多個遺傳毒性指標，因此應用廣泛。

2.1.1 細胞周期阻滯

生物的生長和繁衍依賴于遺傳信息在細胞中準確而穩定的復制，為了滿足遺傳信息在復制過程中的高保真度，細胞進化擁有了一套高效的監控機制—DNA損傷應答（DNA Damage Response, DDR）系統^[31]。DDR信號通路與多個細胞內信號通路相互關聯，其中，一旦DNA發生了結構性損傷，DDR信號通路被激活，可能根據不同的損傷類型和時間點首先將細胞阻滯于不同的細胞周期階段，主要是G1、S和G2期^[32]，并在這些階段中嘗試對DNA損傷進行修復，因此細胞周期阻滯與DNA損傷具有較強的關聯性。HCS不僅能夠進行DNA含量分析^[18]，采用數學模型來對細胞周期進行劃分，還能充分利用細胞形態特征，采用機器學習的方法來判別更為細致的細胞周期狀態^[33]。另外多種熒光探針也能在HCS被用來表征不同的細胞周期狀態，例如BrdU^[34]和Edu^[35]是HCS過程常用的S期熒光標記物^[19,33]，它們分別是胸腺嘧啶核苷衍生物和類似物，能夠代替胸腺嘧啶（T）滲入進S期細胞的DNA分子中，并通過熒光標記識別。

2.1.2 特定DNA損傷檢測

DNA損傷具有多種類別，包括了氧化性DNA損傷、DNA加合物、DNA甲基化、雙鏈DNA損傷等^[29]，其中8-OHdG^[36]、DNA甲基化結合蛋白^[37]和磷酸化組蛋白H2AX(γH2AX)^[38]分別是氧化性DNA損傷、DNA甲基化和雙鏈DNA損傷特異性標志物。采用免疫熒光方法，能標記特定的DNA損傷標志物，并通過HCS高通量來對化合物DNA損傷類型進行判定。Barber^[39]和Kim等^[40]以抗體標記γH2AX，并采用HCS來對生成的γH2AX foci進行定量分析，通過該方法可以對遺傳毒物的作用機制有一定了解。

2.1.3 微核試驗

微核實驗是在細胞核水平對遺傳毒性進行評價，微核的生成存在2種機制，一種是由遺傳毒物干擾細胞分裂器所引起的^[41]，這使得生成的絕大部分微核中含有著絲點或著絲粒，這類遺傳毒物被稱為非整倍體斷裂劑，能間接的造成遺傳毒性。另一種微核生成是由高水平的DNA損傷引起的^[32]，這種機制與Cyclin B1濃度含量有關^[42]。微核生成前，細胞核內已發生嚴重的基因突變和染色體損傷斷裂，然而過低的Cyclin B1濃度使得紡錘體組裝檢驗點（spindle assembly checkpoint, SAC）并不會被激活，因此DNA嚴重損傷的細胞被迅速退出M期，導致部分脫核的染色體形成微核^[42-45]。基于這一機制生成微核的遺傳毒物被稱為染色體斷裂劑^[41]，其能直接的對DNA造成高水平的損傷。這2種微核生成的機制是細胞微核實驗的基礎。

通過圖像特征提取算法的優化，HCS可以自動化高通量的定位存在于細胞質中的微核，微核的生成率是遺傳毒性可靠的衡量指標。例如，Yan等^[46]通過HCS對9種苯并噻唑類化合物進行了遺傳毒性評價，其中以4-NQQ和B(α)P為陽性對照，確保了實驗的靈敏度，同時細胞急性毒性采用細胞減少率表示并在實驗中加以控制。在此基礎上對9種苯并噻唑類暴露MGC803和A549后微核的生成率進行衡量，HCS的檢測結果表明2-氨基苯并噻唑(ABT)、2-羥基苯并噻唑(OHBT)、2-氯苯并噻唑(CBT)、2-溴苯并噻唑(BrBT)和2-甲硫基苯并噻唑(MTBT)的微核率能夠呈現出劑量響應關系。HCS也能根據上述2種微核生成機制，利用微核形態區分非整倍體毒劑和染色體斷裂劑。Kiyohiro等^[41]發現通過區分微核的大小可以和FISH方法一樣有效的區分非整倍體毒劑和染色體斷裂劑，因為非整倍體毒劑所造成的微核相比于染色體斷裂劑的尺寸更大。Walter等^[47]又通過HCS分析，以MMS和紫杉醇為指標化合物，確定了不同機制下產生的2種微核面積區分閥值，并采用這一閥值去測定了62種指標化合物，該方法不僅檢測過程更為簡單快速，且具有較高的靈敏度和特異性。

2.2 器官毒性評價

生物在環境中所暴露的化合物會對體內特定的器官產生各異的毒性作用，對化合物展開特定器官毒性評價能夠發現該化合物在體內所影響的主要靶器官，部分揭示其所具有的毒性作用機制。同時隨著毒理學研究的進步，替代動物實驗的體外模型研究是發展主流^[2]。利用HCS能夠高通量對不同器官來源的細胞系和原代細胞進行多參數高靈敏的毒性評價，從而使器官毒性評價的方式從活體實驗向離體實驗轉變。以肝毒性為例，肝是外源化合物主要的代謝器官，外源化合物進入體內后首先被哺乳動物肝臟中I相和II相代謝酶代謝，盡管對于大多數化合物來說，代謝過程是一個解毒的過程^[48]，但有些化合物在代謝后會產生毒性更強的代謝產物，例如B(α)P^[49]。因此在毒理學中對化合物肝毒性評價是研究的重點，肝損傷的類型包括肝細胞的壞死、凋亡、致癌作用和氧化應激等^[48]。HepG2是在離體細胞實驗中評價肝毒性常用的細胞系，屬于人源肝癌上皮細胞^[50]。O'Brien等^[51]采用HepG2對243種來源于藥品的化合物進行HCS，以評估該方法對肝毒性評價的靈敏度和特異性。細胞采用4種染料分別標記了細胞內鈣離子濃度、線粒體膜電和細胞膜通透性和DNA含量，結果表明，相比另外7種在離體實驗中常用的細胞毒性評價手段，基于HCS肝毒性評價方法不僅具有類似的特異性，靈敏度也高達93%。通過機器學習分析HCS數據，Edward等^[52]只通過PI和hoechst對細胞染色，即根據細胞核形態和細胞膜完整性這2個方面的參數，采用有監督的分類方法來自動區分了健康、凋亡和壞死細胞，從而評價了金屬納米材料所能導致的肝毒性。除了HepG2細胞，其他細胞系和原代培養細胞也廣泛的應用于化合物肝毒性評價。而對于其他器官毒性的評價，如腎^[53]和心臟^[54]毒性等，HCS也應用廣泛。

2.3 神經毒性評價

神經毒性適用于描述毒性化合物對神經系統的結構和功能造成不良影響的能力^[55]。眾多疾病，如阿爾茨海默病^[56]，都是由于神經系統的損傷而引起的。已有多種環境污染物被發現對神經系統會造成損傷，盡管神經毒性也是器官毒性的一種表現，但是其毒性指標的獲取過程更為復雜，而采用離體神經細胞結合HCS來評價化合物的神經毒性已是一種有效的毒性測試手段。評價的指標包括了細胞毒性、神經細胞間信號傳遞、神經纖維生長和突觸形成。Joseph等^[57]采用來源于人神經前體細胞系ReNcell CX細胞結合HCS表明，結合神經細胞增殖和活力指標可以用來評價化合物的神經毒性。Nicholas等^[57]也發現HCS能高效的提取和分析神經突的線性結構，化合物的神經毒性大小能以對神經突生長抑制的能力和影響細胞活力的大小來進行衡量。隨著HCS圖形分析技術的提高，更為細致的神經細胞結構能夠被提取和分析。Joshua等^[58]確認了在正常培養的嚙齒動物原代培養的混合皮質細胞中，抗體標記的點狀突觸蛋白在樹突處具有更高的密度，表明突觸主要形成于該區域。而神經毒性化合物暴露后可以通過HCS來自動的判斷在樹突處突觸的減少量，結合神經細胞其他的形態特征，這些參數能夠有效的來判斷化合物的神經毒性。

化合物在完整的生命體中的神經毒性作用也能利用HCS進行高通量的評價。Tara等^[59]采用EGFP標記斑馬魚，評價了斑馬魚胚胎在受精后19 h到29 h內會產生自發性尾部收縮現象。這種現象被認為是斑馬魚胚胎的第一次肌動活動，潛在的發育神經毒性化合物能夠顯著的干擾該現象的產生。來源于EPA的ToxCast一期化學品文庫中的16種化合物在斑馬魚胚胎受精后5 h到25 h內進行靜態暴露，再用HCS設備在隨后大約1.4 h的視頻獲取時間內對不同化合物暴露濃度下的自發性尾部收縮現象進行統計，結果表明阿維菌素(abamectin)和埃瑪菌素(emamectin benzoate)的暴露下，斑馬魚胚胎雖然沒有嚴重的畸形，但完全喪失自發性尾部收縮能力，從而通過HCS可以間接證明這兩種化合物具有發育神經毒性。

2.4 化合物作用機制

當前，HCS在對海量化合物作用機制（mode of action, MoA）的研究已經極大的促進了藥物篩選的發展^[5]，盡管藥物篩查和生態毒理學這2個領域中對化合物的毒性測試的出發點和目的性都不盡相同，但是藥篩過程中利用HCS展開海量化合物的MoA研究方法對生態毒理學中HCS的應用提供了有益的參考。藥物篩查的目的是在藥物研發的初期，在大型化合物文庫（chemical library）中尋找針對特定藥物作用靶點（target）具有生物活性的化合物。而對于同一靶點有效的化合物也可能會發生脫靶效應（off-target effect），即化合物會同時對特定靶點以外的體內生物大分子結合，這可能導致該化合物在藥物開發后期被發現具有嚴重的副作用而造成巨大經濟損失^[60-62]。正因如此在藥物篩查的過程中應盡早發現化合物的脫靶效應，所以需要在這一過程中對化合物的MoA展開研究^[63]。盡管生物組學技術的發展，如基因芯片、轉錄組測序等已能夠有效的尋找化合物的MoA，但是高昂的成本使其難以在大規模的藥物篩查中展開，而利用HCS對產生的細胞多維表型進行挖掘，能夠了解化合物的MoA，尋找到目標化合物^[33]。

藥物篩查過程中，HCS對MoA的研究主要通過2個方向來進行，一是對細胞內信號轉導通路中關鍵的蛋白進行熒光標記，通過對該蛋白的表達和轉位來直接了解暴露化合物的MoA。例如對于核轉錄因子-κB(NF-κB)[64-65]，NF-κB的核轉位是調控細胞生命活動的一個重要的分子途徑，也是藥物篩查中一個重要的靶點。類似的HCS篩查也對細胞骨架^[66-67]、蛋白酶體^[68]和細胞凋亡相關蛋白^[66]等展開。另一個方向是結合計算毒理學來對HCS的多維細胞表型篩選來進行化合物MoA的研究。Wawera等^[69]認為HCS中所得到的表型是一種無偏的，多維度的“通用性語言（univeral language）”，可以最大限度的反應生物活性，有利于化合物的MoA研究。Young等^[33]在這一個方向上展開了一些探索性的工作，結合了HCS的表型分析和配體-預測模型來對化合物的作用機制進行了研究，結果揭示HCS所得到的細胞表型更應該去預測化合物的作用靶點，而不是去反映化合物的結構特征。得益于生物數據的積累和計算機水平的進步，在此方向上對化合物的MoA研究能在更大的藥物篩查規模上進行，近些年來已有眾多的MoA分析方法被建立和應用^[63,69]。

2.5 RNA干擾和cDNA過表達

RNA干擾^[70]和cDNA過表達^[71]技術的應用使我們得以以“loss of fuction”和“gain of function”的遺傳學手段來研究化合物的MoA，在藥理學領域提出了化學遺傳學（chemical genetic）的概念^[72]，其目的是對化合物庫中的小分子化合物進行篩查來研究這些化合物對生物大分子和信號轉導通路的影響，也是為了發現新的藥物作用靶點。HCS能夠同時對基因表達變化和化合物處理所引起的細胞表型的微小改變做出響應，化學遺傳學中通常采用RNA干擾文庫和化合物文庫并行HCS（parallel HCS）^[66,73]，來探索兩者細胞表型之間的關系。兩種文庫中篩選產生的細胞表型首先被聚類，在同一個聚類類別中，篩選出的化合物可能和這個類別下所沉默的基因導致相同的表型，因此可以認為這些化合物能夠干擾該沉默基因原本的表達，從而找到潛在的藥物靶標和生物標記物。

在生態毒理學領域，更多的應用是通過RNA干擾和cDNA過表達技術來構建基因低表達和過表達系統，HCS也能靈敏的檢測到構建前后的表型差異。例如，盡管HepG2細胞被廣泛的應用于肝毒性檢測，但是多種CYPs在這種細胞模型中表達量較低^[74]，不利于模擬體內肝臟的代謝功能， Tolosa等^[75]利用cDNA過表達技術在HepG2細胞中過表達多個CYPs，該細胞模型與原代肝細胞中CYPs表達量相類似，因此顯著提高了HCS對肝毒性檢測的靈敏度。

3 展 望

當前HCS已發展到一個新的階段，性能日益強大的設備拓展了HCS在生態毒理學的應用，但HCS并不僅僅依賴于設備本身，更需要利用海量數據去回答亟待解決的生物學問題，因此數據庫系統和數據挖掘已成為了HCS應用所要著力加強的地方。

在面對從活體向離體毒性實驗轉換的過程中出現的新問題，一些新的生物學技術也應當在HCS中得到進一步的應用。例如三維細胞培養技術，因為盡管單層細胞培養具有眾多優點，但是單層細胞不能很好的模擬細胞在體內真實的生理狀態，缺乏細胞間通訊機制，培養周期短且只適合單種細胞類型細胞培養^[76]。在藥物毒理學領域，已有多項證據表明了這種差異性對特定器官毒性評價時會產生不利影響^[77]。例如曲伐沙星(trovafloxacin)在臨床使用過程中首先被發現有很強的肝毒性^[78]，而在對人源肝細胞（hepatocyte）藥物篩查期間并沒有明顯的毒性作用^[79]，最近的研究表明，可能是體內肝臟細胞與單層細胞培養模型間的差異造成的^[80]。而三維細胞培養模型^[81]能夠部分彌補單層細胞培養模型的不足，模擬更真實的體內細胞生長環境。得益于HCS設備性能的提高，利用HCS基于三維培養細胞對化合物進行毒性評價也展開了探索性的研究^[82]。

HCS在生態毒理學的應用仍然需要結合其他學科的發展，例如結合生物組學和計算毒理學的相關應用，來研究海量化合物的毒性作用機制。因為在當前化合物的毒性評價中，對其毒性作用機制的研究已越來越為重要，作用機制的研究能夠提供從化合物暴露到毒性效應之間一系列有證據支持的、具有因果關系的關鍵事件（key events），從而提高評價效率，減少由毒性資料外推到人的不確定因素^[4,83]，來更好的對化合物的生產和使用展開監管。

高內涵篩選技術的原理及其在生態毒理學的應用.pdf

【摘 要】大量存在于環境中的有毒污染物仍然缺乏足夠的毒理學數據來對其進行有效的監管，為了滿足海量化合物毒性評價的需要，基于離體生物測試的高通量毒性篩選方法在近些年得到了迅猛的發展。高內涵篩選技術是新型的高通量化合物毒性篩選方法，該方法最顯著的特點是能夠在保持細胞結構和功能完整的基礎上同時獲取多種毒性指標。因此在簡介高內涵篩選技術原理的基礎上，綜述了其在生態毒理學領域已有的應用，并針對性地對高內涵篩選技術的發展和挑戰進行了展望。

【期刊名稱】生態毒理學報， 2015(010)002

【關鍵詞】高內涵篩選；高通量篩選；離體毒性測試；生態毒理學