基于生理藥動學模型預測玉米赤霉烯酮在豬組織中的濃度

楊 帆，楊 芳，王國永，趙振升，孔 濤

（河南科技大學動物科技學院，河南 洛陽 471003）

玉米赤霉烯酮（zearalenone，ZEA）是一種由鐮孢菌屬真菌產(chǎn)生的毒素，具有雌激素樣效應[1]，豬對該效應最為敏感。除雌激素效應外，ZEA的毒性還歸因于其合成代謝活性[2]：ZEA能夠引發(fā)動物真菌毒素中毒，影響內(nèi)臟器官發(fā)育[3-4]，導致動物消化功能紊亂[5]。動物采食被ZEA污染的谷物或飼料后，ZEA會殘留在動物組織中，嚴重威脅食品安全。因此預測ZEA在動物體內(nèi)的殘留濃度，意義重大。生理藥動學（Physiologically Based Pharmacokinetics，PBPK）模型是一種模擬機體循環(huán)系統(tǒng)的血液流向，將各器官或組織連接起來而建立的整體模型[6]，可用于預測獸藥或外源物質在動物各組織中的濃度。本研究建立了ZEA在豬體內(nèi)的PBPK模型，預測了經(jīng)口暴露后ZEA在豬各組織中的濃度，為保證動物性食品安全提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料 模型中涉及到的豬的生理學和解剖學參數(shù)（Q和V）均來自于文獻[7]，本試驗中豬的體重（bodyweight，bw）為70 kg，豬的心臟全血輸出量（CO）為12 L/kg·h，以下式換算成血漿輸出量（Qtot）：Qtot=CO×bw0.74×(1-pcv)，其中pcv為紅細胞壓積，數(shù)值為0.33。ZEA在豬各組織中的組織-血漿分配系數(shù)（P）外推自Shin等[8]的報道。本試驗利用acslXtreme軟件（AEgis Technologies公司；Version 3.0），以代碼形式建立此PBPK模型。

1.2 方法

1.2.1 整體模型與循環(huán)血流圖設計 經(jīng)口暴露后，ZEA在豬體內(nèi)吸收迅速，生物利用度（F）高達80%～85%，且存在肝腸循環(huán)現(xiàn)象[9]。Kuiper-Goodman等[10]的研究則表明ZEA易分布于脂肪組織。ZEA的主要代謝途徑包括兩步還原反應：ZEA首先會被還原為α-或β-玉米赤霉烯醇，后者可進一步被還原為α-或β-右環(huán)十四酮酚；肝臟是這兩步代謝反應發(fā)生的主要器官[11]。除經(jīng)肝臟代謝消除外，剩余小部分ZEA會以原型經(jīng)膽汁排泄，并存在肝腸循環(huán)[5]?；谝陨腺Y料，本著刪繁就簡原則，本文建立了一個包含14個房室模塊在內(nèi)的PBPK模型（圖1）。

本模型中，ZEA經(jīng)口暴露后迅速到達胃部，并在胃排空（速率常數(shù)為Kst）作用下到達小腸，小腸中85%（生物利用度=85%）的ZEA經(jīng)門靜脈進入肝臟被吸收（速率常速為KA），之后在肝臟中大部分會以代謝形式清除（清除率為Cl），小部分則隨著膽汁回到小腸，并被重吸收（速率常數(shù)為Kra），完成肝腸循環(huán)過程，而小腸內(nèi)未被吸收部分（剩余15%）則隨排泄物一起排出體外（速率為Kgut）。同時，ZEA也會在血液循環(huán)的作用下，分布到其他的各組織和器官中。本模型中，胃是藥物暴露模塊，為模型提供劑量來源；肝臟為藥物清除模塊，且其內(nèi)藥物代謝假定符合線性過程。

1.2.2 微分方程組的書寫 參照我們之前建立的氟苯尼考在鯽魚體內(nèi)的PBPK模型[12]，按照質量平衡原理書寫代表各組織中ZEA濃度或質量隨時間變化的微分方程組。微分方程組的書寫基于以下兩條基本假設[13]：（1）ZEA在各組織中的分布速度和程度取決于該組織的血流速率常數(shù)，即該模型為血流限速型；（2）ZEA從毛細血管到組織細胞的轉運瞬間即達平衡，此平衡取決于ZEA在組織-血漿中的分配行為。

1.2.3 模型參數(shù) 本研究所建PBPK模型包含了大多數(shù)組織器官，涉及到眾多參數(shù)，其中Q、V和P均來源于文獻報道[7-8]，生物利用度（F，85%）和經(jīng)口染毒后ZEA的Ka（9.3 h-1）則分別來源于Biehl等[9]和Ramos等[14]的報道。因ZEA主要通過肝臟代謝和膽汁排泄清除，因此利用Danicke等[15]報道的體內(nèi)清除率（48 mL/min·kg）來模擬ZEA的消除。另外模型中涉及到的肝腸循環(huán)過程中的3個參數(shù)（Kra、Kbile和Kga）、ZEA在代表其他所有組織隔室中的組織-血漿分配系數(shù)（Prest）及Kst則利用Danicke等[15]報道的濃度數(shù)據(jù)，在acslXtreme軟件中通過參數(shù)優(yōu)化獲得。

1.2.4 PBPK模型的建立 本文利用acsl語言建立代碼型PBPK模型，即在acslXtreme軟件中首先定義外源物質暴露方案參數(shù)、體重及模型中其他各個變量（Q、V、P及各速率常數(shù)等），并對這些參數(shù)進行賦值；之后以acsl語言對1.2.2部分的微分方程組進行編譯，并進行導數(shù)處理；此外還要定義模型運行參數(shù)，如步長、通信間隔、采樣時間、計算機算法等。

1.2.5 預測ZEA在豬各組織中的濃度 模型建立成功后，可以通過更改ZEA暴露劑量和時間，輕松預測ZEA在豬各組織中的濃度。本文預測了豬經(jīng)口多次（1 mg/d，連續(xù)7 d）染毒后，ZEA在各組織中的濃度。

2 結果

2.1 模型參數(shù) 豬的解剖學和生理學參數(shù)已有詳細報道[7]，而參數(shù)P則主要與化合物本身的物理化學性質（主要是脂水分配系數(shù)）和組織的成分構成有關，而不同種屬哺乳動物間各組織在成分構成上差別不大，因此在PBPK模型中一般假定同一化合物在不同種屬動物間的P是近似相等的，這也是PBPK模型種屬間外推的基礎。因此，本文選取了已報道的ZEA在大鼠各組織中的P[8]建立模型。Prest及另5個速率常數(shù)（Kra、Kbile、Kga、Kst、Kgut）則通過參數(shù)優(yōu)化獲得，其數(shù)值分別為2.78（無單位）、1.24、3.31、1.56、3.41h-1和0.21h-1。

2.2 濃度預測 豬經(jīng)口多次（1mg/d，連續(xù)7 d）染毒后，各組織和血漿中ZEA的濃度見圖2。從圖2可見，ZEA首次暴露后，吸收迅速，血漿中濃度迅速達到峰值，此外，脾臟、胃、腎臟、心臟和腦中濃度也迅速達峰，但這些組織中藥物消除也較快；而在脂肪和小腸中，ZEA最高濃度要低于肝臟和腎臟等，但其內(nèi)ZEA消除緩慢。另外，從圖2可以看出，連續(xù)暴露的7 d時間里，小腸和脂肪中的藥物濃度均較前一天有所增加，說明ZEA在小腸和脂肪中存在較明顯的蓄積作用。

3 討論

目前有關ZEA的研究主要以毒性和代謝為主，其在動物體內(nèi)的藥動學和殘留消除的研究報道很少，這主要是因為試驗中毒素暴露劑量較難控制，劑量過高易造成動物中毒死亡，劑量過低又難以對組織中的毒素濃度進行定量。家畜中，豬對ZEA最為敏感，已有的研究顯示ZEA經(jīng)口暴露后，能夠迅速且較完全地被豬吸收[9-14]，并在肝臟中發(fā)生代謝[15]，此外還存在部分膽汁排泄和肝腸循環(huán)[9]，ZEA在豬體內(nèi)分布廣泛[15]，并富集在生殖器官和脂肪組織中[11]。本研究結合以上事實，建立了一個PBPK模型，模型中包含了主要的可食性組織（肌肉、脂肪）、ZEA的主要代謝和排泄器官及ZEA的暴露途徑等。但因未檢索到豬生殖器官（睪丸和卵巢）的質量和血流速率常數(shù)，因此本模型中未涉及到ZEA的毒性靶組織，也不能對雌雄動物分別進行預測，這是該模型的一個不足之處。

在肝臟中，ZEA首先會被還原為α-或β-玉米赤霉烯醇，后者可進一步被還原為α-或β-右環(huán)十四酮酚。因無法直接獲得ZEA在豬體外或體內(nèi)的代謝速率數(shù)據(jù)，且已有的經(jīng)口暴露后ZEA的代謝物在豬組織或血漿中的濃度數(shù)據(jù)也極其稀少，無法利用參數(shù)優(yōu)化的方法間接獲得這些代謝速率，所以本模型未對ZEA的代謝物濃度進行預測。

在豬體內(nèi)ZEA以游離型和結合型兩種形式存在，并處于動態(tài)變化過程中。本文因未獲得ZEA的血漿蛋白結合率及葡萄糖醛酸結合率等參數(shù)，所以未將游離型和結合型ZEA進行區(qū)分，因此預測得到的濃度值是游離型和結合型ZEA的總和。

本文中使用的豬的生理學和解剖學參數(shù)均來源于健康動物[7]，而ZEA會引起豬的臟器損傷，影響肝細胞功能[4]，干擾血液及生物化學參數(shù)[16]。即ZEA暴露后，會對動物的多個組織器官產(chǎn)生影響，各組織質量、血流量等參數(shù)均可能發(fā)生改變，因此如果能夠確定這些參數(shù)的改變量，并利用實際參數(shù)值建立模型的話，模型預測精度可能會有所提高。

本試驗所建模型預測結果顯示，ZEA在脂肪和小腸中消除較慢，這與已有的文獻報道[10]一致。豬經(jīng)口連續(xù)染毒過程中，每天各組織中ZEA的濃度值均有所升高，其中以脂肪和小腸的升高幅度最為明顯，提示ZEA在豬脂肪和小腸組織中可能存在較嚴重的蓄積效應。

本試驗通過文獻檢索獲得了模型的必須參數(shù)，以ZEA在豬體內(nèi)的處置特點為依據(jù)，建立了一個包含14個隔室的PBPK模型，并利用所建模型預測了ZEA多次暴露后在豬各組織中的濃度，為動物組織中ZEA濃度監(jiān)控提供了一定指導。

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