《Archives of Toxicology》：Discovering a predictive metabolic signature of drug-induced structural cardiotoxicity in cardiac microtissues
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為解決藥物研發中心臟安全性問題，研究人員針對藥物誘導的結構性心臟毒性（SCT），利用心臟微組織模型開展代謝組學研究。發現 Cer33:1;O2等 ceramides、能量代謝中間體等代謝特征可預測 SCT，為早期毒性預測提供新方向。
在藥物研發的漫長征程中，心臟毒性如同潛伏的 “殺手”，常常導致候選藥物在后期研發階段折戟沉沙，不僅造成巨大的資源浪費，也讓患者錯失潛在的治療希望。尤其是結構性心臟毒性（Structural Cardiotoxicity, SCT），其引發的心肌組織形態損傷難以在早期精準預測，成為制約安全有效藥物開發的瓶頸。傳統的體外檢測方法，如基于二維單層細胞的實驗，難以模擬體內復雜的細胞間相互作用和微環境，導致預測結果與臨床實際存在偏差。因此，開發一種能夠更真實反映人體心臟生理狀態、精準預測 SCT 的方法，成為科學界和制藥界的迫切需求。
為了攻克這一難題，英國伯明翰大學（University of Birmingham）的研究人員開展了一項具有突破性的研究。他們以人類相關的三維心臟微組織（Cardiac Microtissues）為模型，結合先進的代謝組學技術，深入探究藥物誘導 SCT 的分子機制，并試圖發現可用于預測 SCT 的代謝特征。這項研究成果發表在國際知名毒理學雜志《Archives of Toxicology》上，為藥物心臟毒性的早期預測和評估提供了全新的視角和方法。
研究人員主要采用了以下關鍵技術方法：
- 三維心臟微組織模型構建：利用人類誘導多能干細胞衍生的心肌細胞（hiPSC-CMs）與內皮細胞、成纖維細胞共培養，形成具有生理相關性的 3D 心臟微組織，模擬體內心臟的結構和功能。
- 代謝組學分析：通過直接進樣質譜（nESI-DIMS）和超高效液相色譜 - 質譜（UHPLC-MS）技術，對細胞內極性代謝物、脂質提取物和培養液中的代謝足跡進行無靶向代謝組學分析，同時定量外源化合物及其生物轉化產物。
- 多元統計分析：運用正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）等方法，篩選出與 SCT 相關的代謝特征，并構建預測模型。
發現外源性化合物在心臟微組織中的命運
通過對 12 種外源性化合物（8 種臨床認定的 SCT 藥物和 4 種非心臟毒性藥物）的定量分析發現，培養介質中的游離濃度普遍低于標稱濃度，提示非特異性結合或吸附可能影響實際暴露劑量。此外，心臟微組織展現出 I 相代謝能力，檢測到多種生物轉化產物（BTPs），如拉帕替尼、甲苯咪唑和舒尼替尼的代謝產物，首次證實了該模型具有外源性化合物代謝能力，為體外 - 體內外推（IVIVE）提供了重要依據。
心臟微組織對藥物暴露的代謝響應
暴露于 SCT 藥物后，心臟微組織的細胞內代謝組和脂質組發生顯著變化。甘油 - 3 - 磷酸乙醇胺水平降低，提示甘油磷脂代謝紊亂；Cer33:1;O2和 Cer43:2;O等神經酰胺（Ceramides）水平下降，暗示其在 SCT 發生中可能具有共性作用。相比之下，細胞外代謝足跡的擾動較小，突顯了細胞內代謝測量在機制發現中的重要性。
預測藥物誘導結構性心臟毒性的代謝特征
OPLS-DA 分析成功篩選出一組具有預測能力的代謝特征，包括 29 種細胞內神經酰胺、能量代謝中間體（如肌酸、ATP、ADP、AMP）、嘌呤代謝產物（如脫氧腺苷、肌苷）和氧化應激標志物（如谷胱甘肽）。這些特征不僅與已知的 SCT 機制（如線粒體功能障礙、氧化應激）相關，還揭示了神經酰胺信號通路在 SCT 中的新作用。此外，細胞外代謝物如乳酸、胸苷等也被發現具有預測價值，與先前研究結果相互印證。
研究結論與意義
本研究通過整合三維心臟微組織模型和代謝組學技術，首次全面揭示了藥物誘導 SCT 的代謝特征。研究發現，心臟微組織的游離藥物濃度與標稱濃度存在顯著差異，強調了在體外實驗中進行實際濃度測量的必要性；其代謝能力的證實，提升了該模型在預測體內毒性中的轉化相關性。
篩選出的代謝特征不僅涵蓋了能量代謝、氧化應激等已知機制，還首次將神經酰胺信號通路與 SCT 關聯，為深入理解 SCT 的分子機制提供了新靶點。這些發現為開發基于代謝生物標志物的 SCT 早期預測方法奠定了基礎，有望在藥物研發早期階段剔除具有心臟毒性風險的候選藥物，減少后期研發失敗率，加速安全藥物的開發進程。
值得注意的是，研究中建立的預測模型在多個時間點和分析平臺上展現出穩定性，提示其具有潛在的臨床應用價值。未來，進一步驗證和優化這些代謝標志物，有望將其納入藥物安全評估的標準流程，推動毒理學研究向更精準、更高效的方向發展。
