开发图像分析工具评估异噻唑啉酮暴露后朗格汉斯细胞迁移

研究人员开发开源程序分析异噻唑啉酮暴露后朗格汉斯细胞迁移，为 ACD 风险评估提供新工具。

　　

研究背景

在日常生活中，我们使用的各种产品，从化妆品到家居清洁剂，都可能隐藏着引发皮肤问题的 “小恶魔”。过敏性接触性皮炎（Allergic Contact Dermatitis，ACD）的发病率在全球范围内不断攀升，这与我们日益频繁接触各类化学物质密切相关，尤其是生物杀灭剂，它们广泛存在于水基产品中，悄无声息地威胁着我们的皮肤健康。像甲基氯异噻唑啉酮（Methylchloroisothiazolinone，MCI）和甲基异噻唑啉酮（Methylisothiazolinone，MI）这两种常见的生物杀灭剂，就曾因引发大量过敏反应而备受关注。欧洲甚至因此禁止 MI 在驻留型化妆品中作为防腐剂使用，并限制其在冲洗型化妆品中的浓度。然而，美国由于监管宽松，ACD 的患病率仍在持续上升。

为了减少 ACD 的发生，深入了解皮肤致敏的生物学过程迫在眉睫。皮肤致敏是一种免疫反应，当皮肤接触特定物质后，朗格汉斯细胞（Langerhans cells）会被激活并迁移到淋巴结，将过敏原呈递给 T 淋巴细胞，这一过程在皮肤致敏中起着关键作用。以往，评估皮肤致敏性主要依赖动物实验，但随着动物保护意识的增强和相关法规的限制，寻找替代的体外实验方法成为了研究的重点。在这样的背景下，研究人员开展了此次研究，旨在开发一种新的工具和方法，更准确地评估皮肤致敏风险，相关成果发表在《Archives of Toxicology》杂志上。

研究方法

研究人员来自多个研究机构，他们采用了多种关键技术方法。首先，构建人皮肤器官培养模型，皮肤样本来自洛桑大学医院的 10 名匿名捐赠者的腹部全层皮肤。然后，对皮肤样本进行处理，用不同浓度的 4 种异噻唑啉酮（MCI、MI、苯并噻唑啉酮（Benzothiazolinone，BIT）和辛基异噻唑啉酮（Octylisothiazolinone，OIT））处理皮肤 24 小时。之后，进行免疫组织化学染色，用抗 CD1a 抗体标记朗格汉斯细胞。最后，使用 Olympus FL-120 显微镜和 Pike F505 彩色相机获取图像，并利用 QuPath 软件结合机器学习算法，开发了两个脚本，分别用于自动检测皮肤层和量化朗格汉斯细胞在表皮中的分布123。

研究结果

1. 模型验证：优化数据采集过程，发现分析整张图像和分析选定区域两种方式无显著差异，但选择 “square” 方法更节省时间和人力。由于个体差异大，难以确定朗格汉斯细胞在未接触致敏剂时的标准化基线分布，最终将实验结束时未暴露皮肤（T₂₄）作为对照4。
2. 水暴露对朗格汉斯细胞分布的影响：24 小时水暴露使朗格汉斯细胞分布发生改变，迁移模式类似针叶树形状，90% 的实验样本经非参数 Wilcoxon 检验显示差异显著。这表明水暴露可能通过诱导朗格汉斯细胞迁移引发过敏反应，也验证了实验中使用玻璃插入物作为暴露容器的可靠性5。
3. 异噻唑啉酮对模型的测试结果：
   • MCI 和 MI：30ppm 的 MI 暴露使朗格汉斯细胞迁移，与水暴露组相比有显著差异；30ppm 的 MCI 在多数实验中未引起显著差异，可能是剂量不足或接近刺激阈值。600ppm 的 MI 在部分样本中表现出更像刺激剂的特性6。
   • BIT 和 OIT：OIT 暴露使朗格汉斯细胞迁移到基底膜附近，与对照组相比差异显著，表明其有明显的致敏反应；BIT 暴露后，朗格汉斯细胞的分布模式与 MCI、MI 相似，可能具有致敏或刺激作用，需进一步研究7。

研究结论与意义

研究人员成功开发并验证了一种人皮肤致敏器官培养模型和开源脚本，用于评估皮肤暴露于异噻唑啉酮后 DAB 染色像素的迁移。结果显示，水可影响朗格汉斯细胞分布，不同异噻唑啉酮的致敏性存在差异，OIT 表现出独特的致敏潜力，而 BIT、MCI 和 MI 在不同浓度下的致敏或刺激作用有待进一步明确。

这项研究为 ACD 风险评估提供了新的工具和思路，有助于更准确地评估化学物质的皮肤致敏性，对制定安全的化学物质使用标准具有重要意义。不过，研究也存在一定的局限性，如部分异噻唑啉酮的致敏途径未得到统计学验证，未来可进一步优化实验设计，深入研究异噻唑啉酮对原代角质形成细胞的影响，以更好地理解皮肤致敏的分子机制。