四类人源前体细胞组成发育期神经组织模型
预测药物与其他化学物质的神经毒性，需要同时观察神经、血管和免疫细胞之间的作用。美国威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）与莫格里奇研究所（Morgridge Institute for Research）等团队建立三维人源神经组织模型，再用整体基因表达训练毒性分类模型。论文发表于 Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）。
研究从同一 H1 人胚胎干细胞系获得神经祖细胞、内皮细胞、间充质干细胞和小胶质/巨噬细胞前体。神经祖细胞先接种到聚乙二醇（polyethylene glycol，PEG）合成水凝胶上，在 24 孔 Transwell 插入件中培养；第 9 天加入血管相关细胞，第 13 天加入小胶质前体。
PEG 基质通过促进细胞黏附与允许重塑的肽组分支持细胞自组装，培养液不含血清。第 21 天可见神经与胶质细胞层、相互连接的血管样网络，以及分散于组织中的小胶质相关细胞。这种材料组合旨在纳入多种可能受毒性影响的细胞作用。
先检查细胞身份与组织模型之间的重复性
团队用 RNA 测序（RNA sequencing，RNA-Seq）检查第 16、21 天组织模型的整体表达。4 个重复样本的 Spearman 相关系数均不低于 0.97。与人脑表达参照比较时，模型更接近早期发育资料，与成人资料的相关性较低。
表达分析及免疫染色分别检出神经、胶质、血管和小胶质相关标志。未加入小胶质前体的对照与完整组织模型比较，TREM2、IBA1/AIF1 等基因只在加入前体后被 RNA-Seq 检出；这项比较帮助核对组装细胞对模型组成的贡献。
这些指标支持组织模型具有可重复的细胞组成与表达特征。研究没有进行电生理功能测量，因此神经通讯相关基因的表达仍属于分子表征。血管样网络也尚未形成可灌注、能限制化学物质进入的功能性血脑屏障。
60 种化学物质用于训练毒性分类模型
参考集包含已知神经毒性物质，也包含没有已知神经毒性的食品添加剂或药物。训练集为 60 种化学物质，其中 34 种有既有毒性依据，26 种作为对照。240 个神经组织模型的 RNA-Seq 资料用于训练，评价预测表现时以 60 种化学物质为单位。
团队从培养第 14 天开始持续暴露，分别在第 16、21 天收集组织，对应 2 天和 7 天暴露。浓度参考既有体外、体内或血清资料；缺乏相应资料时采用 10 μM。因此，不同化学物质的暴露依据有所差异。
线性支持向量机（support vector machine，SVM）根据整体基因表达学习分类。用于独立盲测的模型采用约 19,000 个基因，并对两个观察时点的资料取平均。这个设计利用多细胞整体反应，但基因特征数远多于训练化学物质数。
按物质留一验证，再用独立盲测检验分类
留一验证按化学物质进行：每次留下 1 种化学物质的资料，用另外 59 个训练，再预测被留出的物质，重复 60 次。第 16、21 天的受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）分别为 0.86、0.88，合并资料后为 0.91。
AUC 描述模型区分毒性与对照化学物质的排序表现。作者另检查减少特征数量的可能性：递归特征删除将基因数减少到 1,000 时，没有降低本次训练评价的分类表现。后续独立盲测仍采用完整基因集合。
独立盲测另有 10 种未进入训练集的化学物质，包含 5 个毒性物和 5 个对照。建立模型的研究者在预测完成前不知道其身份。模型按预测概率排序，并用 0.5 阈值给出分类，最终 AUC 为 0.92，正确分类 9 个。
唯一错误是油酸：它作为无已知神经毒性的对照，却被模型归入毒性组。作者提出，模型缺少功能性血脑屏障，直接暴露可能与油酸在正常情况下进入脑组织的条件不同；发育阶段和参考标签的不确定性也可能影响分类。
训练规模与暴露途径影响后续模型改进
60 种训练化学物质相对于约 19,000 个基因仍是小样本。作者举例指出，镉在第 16 天模型中被正确识别，而在第 21 天留一验证中未被识别。增加能覆盖不同毒性特点的训练物，是后续改进方向。
模型训练依赖每种物质能否可靠地归为毒性组或对照组。作者指出，若对照物实际使用了有毒浓度，即使算法准确识别细胞变化，也会相对参考标签形成错误预测。因此，参考物选择和暴露条件需要随训练资料一起核对。
作者提出把可灌注装置与当前神经组织模型配合，以改善组织分化、生长和药物递送评价。加入具有屏障功能的血管后，化学物质将通过更接近生理状态的途径接触神经组织；这一方案有待后续研究检验。