阻燃劑在保障消費品消防安全上至關重要，但傳統(tǒng)鹵化阻燃劑，像多溴聯(lián)苯醚，毒性和持久性強，嚴重威脅人類健康與環(huán)境，正逐步被淘汰。有機磷阻燃劑（OPFRs）因毒性較低、環(huán)境持久性弱，成為備受矚目的替代品。然而，OPFRs的毒性成分不可忽視。它們會通過多種途徑進入環(huán)境，持續(xù)接觸可能損害神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)等。并且，傳統(tǒng)研發(fā)OPFRs的實驗方法既耗費時間又消耗資源，從阻燃性測試到毒性驗證，流程繁瑣、周期長。為尋求新的安全有效有機磷阻燃劑，亟需建立高效的開發(fā)方法實現(xiàn)有機磷阻燃劑的阻燃和安全系統(tǒng)評估。

近期，在國家自然科學基金面上項目、科技部重點研發(fā)項目、中科院先導項目等資助下，復旦大學環(huán)境系環(huán)境健康教研組方明亮教授以“Artificial Intelligence for the Discovery of Safe and Effective Flame Retardants”為題，在Environmental science & technology上發(fā)表了一篇研究長文（Article）。

基于人工智能的有機磷阻燃劑篩選方法：研究團隊首先收集整理了大量關于有機磷阻燃劑（OPFRs）阻燃性的文獻數(shù)據(jù)，構建了包含128種OPFRs極限氧指數(shù)（LOI）值等信息的數(shù)據(jù)集，并定義了用于后續(xù)建模分析的關鍵參數(shù)和指標。研究中發(fā)現(xiàn)，不同算法構建的模型在預測OPFRs阻燃性上表現(xiàn)各異，其中深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）模型表現(xiàn)突出。通過模型解析，確定了摩根507（P=N連接苯環(huán)）和114（季碳）等對阻燃性有重要影響的子結構。結合這些關鍵子結構信息，從ZINC數(shù)據(jù)庫中篩選出可能具有高阻燃性的化合物。同時，團隊構建評分系統(tǒng)，綜合考慮吸收性、降解性和毒性等因素，對篩選出的化合物進行打分排序。該評分系統(tǒng)結合多種預測軟件，從多個維度評估化合物特性，優(yōu)化了篩選準確性。此外，對篩選出的化合物進行實驗驗證。如通過自行設計的阻燃性測試方法、降解實驗以及細胞毒性和斑馬魚胚胎毒性實驗，對候選化合物進行全面評估，確保篩選出的OPFRs兼具高阻燃性和安全性。

阻燃預測模型的開發(fā)： 在數(shù)據(jù)整理與分析階段，利用 K-means 聚類和 PCA 處理數(shù)據(jù)，將 LOI數(shù)據(jù)集分 3 類，以LOI區(qū)間最大的數(shù)據(jù)集訓練模型，其余數(shù)據(jù)作驗證集。模型構建與評估時，基于 LOI 中位數(shù)構建平衡數(shù)據(jù)集，運用機器學習構建模型，結果顯示 DNN 模型表現(xiàn)最佳，XGB 模型次之，其他低準確率模型被排除。模型解讀方面，通過 SHAP 方法發(fā)現(xiàn)，DNN 和 XGB 模型都表明摩根507（P=N連接苯環(huán)）和114（季碳）對增強阻燃性意義重大，DNN 模型還因調(diào)整子結構權重提升了預測準確率。

有機磷阻燃劑的篩選：首先從ZINC數(shù)據(jù)庫獲取883,897,289種化合物，經(jīng)過篩選，保留含磷且分子量低于1000的化合物，并排除LOI數(shù)據(jù)集中的化合物以及56種市售阻燃劑，得到92,180種化合物。研究團隊構建的打分系統(tǒng)從四個維度評估有機磷阻燃劑（OPFRs）候選化合物。阻燃性分數(shù)（S1）計算時，考慮到深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）模型預測準確率更高，賦予其較高權重，結合DNN和極端梯度提升（XGB）模型預測結果得出。吸收性分數(shù)（S2）借助ADMETlab 3.0預測生物富集因子等數(shù)據(jù)，按規(guī)則打分后取均值。降解性分數(shù)（S3）依據(jù)化合物在特定條件下羥基自由基半衰期來確定，大于2天為0分，小于0.075天是0.5分，0.075 - 2天則為1分。毒性分數(shù)（S4）通過T.E.S.T等工具預測相關毒性數(shù)據(jù)后計算。最后將這四項分數(shù)取平均值得到總分數(shù)，用于篩選性能更優(yōu)的OPFRs。最終，確定了6種的候選化合物。

篩選的候選OPFR的實驗驗證： 研究團隊對篩選出的6種新的有機磷阻燃劑（OPFRs）和6種已商用阻燃劑進行實驗驗證。在阻燃性測試方面，針對12種化合物，開發(fā)了通過計數(shù)聚酯線燃燒次數(shù)的阻燃測試新方法，結果顯示新阻燃劑Z1和Z2在阻燃測試中表現(xiàn)突出，具有優(yōu)良的阻燃效果。在降解性測試中，考察化合物在紫外線和臭氧條件下的降解半衰期，發(fā)現(xiàn)Z1和Z2的降解半衰期分別為2.5小時和15小時，而商用阻燃劑C3雖阻燃性好，但降解半衰期達89小時，易造成環(huán)境污染。細胞毒性測試表明，Z2的IC50為335.4 μM，毒性相對較低，同時。斑馬魚胚胎毒性實驗顯示，Z2在各項測試中表現(xiàn)良好，具有有成為新型商業(yè)OPFR的潛力。

總結：過去，在阻燃劑領域，人們的關注重點主要集中在傳統(tǒng)鹵化阻燃劑的危害以及有機磷阻燃劑（OPFRs）作為替代品的潛力上，卻忽視了對OPFRs深入研究的緊迫性。由于OPFRs化學結構多樣，其不同結構所表現(xiàn)出的阻燃性能、毒性、降解性等差異極大。本研究首次提出了一種可解釋的人工智能輔助產(chǎn)品設計（AIPD）方法框架，能夠高效篩選新型、安全且有效的OPFRs，并深入探究其多種特性。從 ZINC 數(shù)據(jù)庫篩選出候選化合物，通過綜合評分系統(tǒng)考量吸收、毒性和持久性等因素進行排序。經(jīng)實驗驗證，化合物 Z2 表現(xiàn)出高阻燃性、易降解和低毒性的特點，有成為新型商業(yè) OPFR 的潛力。

論文鏈接： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.4c14787

復旦大學環(huán)境系方明亮教授論文的通訊作者。論文第一作者陳梟嘉、年敏現(xiàn)為復旦大學環(huán)境系博士后。

供稿：方明亮教授團隊

審核：張立武

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