In silico prediction of the full United Nations Globally Harmonized System eye irritation categories & In vitro study of skin wound healing effect of (+)-syringaresinol

Abstract

Eye irritation test is conducted to estimate the eye irritation potential of test chemicals. The in vivo Draize rabbit eye test is globally considered as a standard ocular safety test for decades, but it has been criticized due to the ethical problem. As an alternative to animal testing, we constructed a machine-learning based model predicting the eye irritation potential using a set of physicochemical descriptors of liquid chemicals. The model was developed in 4-step approach, including Data Collection & Preparation, Model Comparison, Two-stage Binary Classification, and External validation. Liquid chemicals (219) and their physicochemical descriptors (34) were collected with no missing values. In the Model Comparison step, performances of computer-based models (Naive Bayes, Logistic Regression, First Large Margin, Neural Net, Random Forest, Gradient Boosted Tree, and Support Vector Machine) were compared based on the statistical value of accuracy and % of correct prediction, which revealed that Random Forest model was the best. In order to enhance the model performance, Random Forest carried out 2 step binary classifications in the manner of separating non-irritation compounds first. The final model demonstrated high model performance with an accuracy of 73%. With the final model, we validated the model performance with an external dataset of 28 chemicals distinct from those used in model development. External validation showed an accuracy of 71%, which was comparable to those obtained with training set. Consequently, prediction of the eye irritation potential could be used as an initial step to screen out chemicals to some extent before conducting in vitro/in vivo test. Ginseng has been used as a traditional medicine and functional cosmetic ingredients for many years. Recent studies have focused the interest in the potential biological effects of the ginseng berry that has been reported to have various bioactivities such as anti-diabetic, anti-oxidation, anti-inflammation, and anti-cancer. Moreover, there are many studies of (+)-syringaresinol (SYR) which is the effective anti-aging component of ginseng berry. However, little has been known about the bioactivity related to wound healing process of skin. This study aimed to detect the wound healing effect of (+)SYR on human fibroblast Hs68 cell. The migration, proliferation, activation of growth factors in wound healing process were evaluated after (+)SYR was treated and antioxidant potential of (+)SYR was also revealed. As a result, (+)SYR promoted the migration and proliferation of Hs68 cell with no cytotoxicity. qRT-PCR analysis showed that (+)SYR up-regulated the mRNA level of growth factors, including TGF-, VRGF-c, eNOS, and Collagen Ⅰ. Also, the (+)SYR protected human fibroblasts from a hydrogen peroxide-induced decrease in cell viability. This study demonstrates that (+)-syringaresinol, derived from ginseng berry, can enhance the wound healing effect by accelerating cell proliferation and skin regeneration, demonstrating the potential usage of (+)-syringaresinol for skin treatment. ;안 자극 시험은 시험 물질의 안 손상 유발 가능성을 평가하기 위해 수행된다. In vivo Draize 토끼 안 자극 시험은 수십 년 동안 전 세계적으로 표준 안 자극 시험법으로 간주되었지만 최근 윤리적 문제로 인해 비판을 받았다. 본 연구는 안 자극 동물대체시험법으로 액체 화학 물질의 물리화학적 특성 값을 사용하여 안 자극 유발 가능성을 예측하는 기계 학습 기반 모델을 구축하였다. 모델은 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 비교, 2단계 binary classification 및 외부 검증을 포함한 4단계 접근 방식으로 개발되었다. 액체 화학물질(219) 및 해당 물리화학적 특성 값(34)은 값이 모두 존재하는 물질과 특성만이 유효한 것으로 인정되었다. Model Comparison 단계에서는 컴퓨터 기반 모델(Naive Bayes, Logistic Regression, First Large Margin, Neural Net, Random Forest, Gradient Boosted Tree 및 Support Vector Machine)의 성능을 정확도와 민감도를 기반으로 비교하여 Random Forest 모델이 가장 좋은 것으로 나타났다. Random Forest의 모델 성능을 향상시키기 위해 먼저 비자극성 화합물을 분리하고 자극 정도에 따라 세분화하는 방식으로 2단계 binary classification을 수행하였다. 최종 모델은 73%의 정확도로 높은 모델 성능을 보여주었다. 최종 모델에서 사용된 물질 외에 다른 28개 화학 물질의 예측 정도를 평가하여 모델 성능을 검증했다. 외부 검증은 71%의 정확도를 보여 최종 모델에서 얻은 정확도와 비슷했다. 결과적으로, 안 자극 유발 가능성의 예측은 in vitro/in vivo 시험을 수행하기 전에 화학물질을 선별하기 위한 초기 단계로 사용될 수 있다는 것에 의의가 있다. 인삼은 오랜 기간 전통의학 및 기능성 화장품 원료로 사용되어 왔다. 최근 연구에서는 항당뇨병, 항산화, 항염, 항암 등 다양한 생리활성을 나타내는 것으로 보고된 인삼열매의 잠재적인 생물학적 효과에 관심이 집중되고 있다. 또한 인삼열매의 효과적인 항노화 성분인 (+)-syringaresinol(SYR)에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 하지만 피부의 상처 치유 과정과 관련된 생리 활성에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. 본 연구는 인간 섬유아세포 Hs68 세포에 대한 (+)SYR의 상처 치유 효과를 검출하는 것을 목표로 하였다. (+)시링가레시놀 처리 후 상처 치유 과정에서 세포의 이동, 증식, 성장인자의 활성화 정도 및 항산화 효과를 관찰했다. 그 결과 (+)시링가레시놀은 세포독성 없이 Hs68 세포의 이동과 증식을 촉진시켰다. qRT-PCR 분석에서는 (+)시링가레시놀이 TGF-, VRGF-c, eNOS 및 Collagen Ⅰ의 mRNA를 상향 조절하는 것으로 나타났다. 또한 과산화수소로 인해 감소된 세포 생존율을 증가시키는 항산화 효과를 보였다. 본 연구는 인삼열매에서 추출한 (+)시링가레시놀이 세포 증식과 피부 재생을 촉진하여 상처 치유 효과를 향상시킬 수 있음을 실험으로 확인하였으며 피부 치료에 (+)시링가레시놀의 사용 가능성을 보여주었다는 것에 의의가 있다.