基于HepG2細胞脂質組學方法對黃浦江水質的綜合評價

印月，鎮華君,3#，修光利,3*

1. 上海市環境保護化學污染物環境標準與風險管理重點實驗室，華東理工大學資源與環境工程學院，上海 200237 2. 國家環境保護化工過程環境風險評價與控制重點實驗室，華東理工大學資源與環境工程學院，上海 200237 3. 上海污染控制與生態安全研究院，上海 200092

環境水體中存在著大量濃度低，但具有潛在生態和健康風險的污染物，例如環境激素類物質、醫藥品和個人護理產品類物質、工業添加劑、農藥以及抗生素等[1-5]。如何有效地評價環境水體的綜合毒性效應是環境科學界關注的熱點問題。傳統的針對特定物質的化學分析法能監測所關注污染物的濃度水平，但不能反映復合污染暴露下的真實環境風險[6]。而針對污染物毒性效應的生物監測方法則成為評價復合污染毒性效應的主流思路之一。近年來，毒理基因組學技術(轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學等)因能夠綜合評價污染物暴露后對多生物學通路造成的影響，成為評價單一污染物或復雜組分樣品毒性效應的重要方法[7-9]。

代謝組處于基因調控網絡和蛋白質作用網絡的下游，聚焦于機體內所有小分子代謝物(分子量<1.5 kDa的多肽、氨基酸及其衍生物、胺類物質、脂類物質等)的豐度變化。相比于其他組學手段，代謝組學與生物表型特征之間的聯系更為緊密，是機體對外界變化產生的最終應答[10-11]。脂質作為機體內源性代謝物的重要組成部分，如作為細胞膜骨架組分、機體能量來源和信號分子等，參與著細胞的生長、增殖和凋亡[12]。因此，脂質代謝紊亂被視為細胞結構改變和功能受損的重要標志。研究表明，很多典型的環境污染物，例如多氯聯苯[13]、全氟類化合物[14]、有機磷阻燃劑[15]、雙酚A[16]和重金屬[17]等，都能影響生物體的脂代謝平衡。此外，有研究顯示，在復合污染暴露中，共暴露污染物之間產生的協同、加合或拮抗作用也能在暴露對象的脂質組成分析結果中得到反映[18]。此前，Zhen等[19]采用基于斑馬魚肝細胞體外暴露實驗的代謝組學方法，研究了美國某河流上游污水處理廠的污水排放對下游自來水源水水質的影響，發現部分脂肪酸類物質能靈敏地指示河流中存在未知來源的污染物排放，揭示了基于細胞脂類代謝物的毒性測試方法在環境監測中的潛在應用前景。

鑒于此，本研究以人體肝癌細胞(HepG2)作為暴露實驗模型，利用基于脂質組學的毒性效應測試手段，對實際環境水體(上海市黃浦江)的污染狀況進行綜合性評價。研究所采用的HepG2細胞的生物學功能與正常肝細胞極為相似，是一種研究肝臟脂質代謝的代表性細胞模型[20-21]。本研究旨在評價基于細胞脂質組學的環境水質監測方法的有效性，同時研究結果可為上海市生態環境和水質安全管理部門提供重要的參考信息。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 化學試劑

高糖液體培養液(DMEM，含1%雙抗：青霉素和鏈霉素)、胎牛血清蛋白(FBS)、磷酸緩沖液(PBS)均購自北京賽澳美細胞技術有限公司(中國)；DMEM粉狀培養基、胰蛋白酶-EDTA均購自于美國Sigma-Aldrich公司；緩沖液Hepes購自北京索萊寶科技有限公司(中國)；碳酸氫鈉(NaHCO3)，純度≥99.5%，購自上海國藥集團(中國)；MTT細胞增殖及細胞毒性檢測試劑盒購自上海碧云天生物技術有限公司(中國)；SPLASH?LipidomixTM脂類標準品購自美國Avanti Polar Lipids公司，包括14種常見脂類物質的同位素內標磷脂酰膽堿d7-PC(15:0/18:1) (純度>99%)、磷脂酰乙醇胺d7-PE(15:0/18:1) (純度>99%)、磷脂酰絲氨酸d7-PS(15:0/18:1) (純度>99%)、磷脂酰甘油d7-PG(15:0/18:1) (純度>99%)、磷脂酰肌醇d7-PI(15:0/18:1) (純度>99%)、磷脂酰膽堿烷基醚d9-PC-e(18:1/18:1) (純度>99%)、磷脂酰乙醇胺烷基醚d9-PE-e(18:1/18:1) (純度>99%)、溶血性磷脂酰膽堿d7-LPC(18:1) (純度>99%)、溶血性磷脂酰乙醇胺d7-LPE(18:1) (純度>99%)、甘油二酯d7-DG(15:0/18:1) (純度>99%)、甘油三酯d7-TG(15:0/18:1/15:0) (純度>99%)、鞘磷脂d9-SM(d18:1/18:1) (純度>99%)、神經酰胺Cer(d18:1/12:0) (純度>99%)、膽固醇d7-Cholesterol (純度>99%)；LC-MS級溶劑和添加劑，包括甲醇(MeOH)、乙腈(ACN)、異丙醇(IPA)和甲酸銨(ammonium formate)均購自美國Fisher Scientific公司；實驗用水均采用Milli-Q超純水(電阻率≥18.2 MΩ·cm)并經過0.1 μm的滅菌濾膜處理。

1.2 水樣采集

2019年8月2日(汛期，夏季)于黃浦江共采集27個水樣，各采樣點地理位置如圖1所示。黃浦江干流及部分支流(S2、S4、S12和S13)共布設15個采樣點。其中，S1～S5之間的上游河段位于上海郊區，周邊主要以農業活動為主，同時也作為上海市飲用水水源地之一。黃浦江中游(S6～S10)和下游采樣點(S11、S14和S15)則分布于人口密集的城市地區。目前，上海已有42座城市污水處理廠(WWTPs)投入使用，日處理能力834.3萬m3。此前的研究表明，WWTPs的出水是環境水體的一個主要污染源[22]。因此，為了更好地評價黃浦江整體的水質情況，考慮到WWTPs出水的影響，剩余12個支流采樣點(1-1/2、2-1/2、4-1/2、5-1/2和6-1/2)選取在中心城區6個WWTPs出水口的上下游約0.5～1 km范圍之內。所有采集到的水樣儲存在500 mL經預清洗的棕色玻璃容器中，在低溫避光條件下運輸回實驗室，置于-20 ℃保存直至實驗分析。

1.3 水樣暴露

HepG2細胞(購自中國科學院上海生命科學研究院細胞庫)接種于含有10% FBS的DMEM培養液中，置于37 ℃、CO2含量為5%的培養箱中培養，并定期進行換液或傳代。由于采樣點數量較多，所采集的27個水樣的暴露實驗分4次(A/B/C/D)完成。以第一次暴露實驗A為例，將3個T182培養瓶中收集的HepG2細胞分配到63個6 cm的培養皿中(7個采樣點，每個采樣點的暴露實驗包含7個生物學重復樣本；14個實驗對照(CON)樣本)，預培養24 h使細胞貼壁完全。隨后，將經過0.1 μm濾膜過濾的水樣與4倍濃縮的細胞培養液以3∶1的體積比混合調配成細胞暴露培養液，并對預培養中的培養溶液進行置換，開始48 h的HepG2細胞暴露培養。48 h后，采用基于Teng等[23]建立的方法進行細胞猝滅和脂質提取，提取得到的脂質組分使用真空濃縮儀(Concentrator plus，美國Eppendorf公司)進行濃縮處理，隨后儲存于-80 ℃直至分析。

圖1 黃浦江采樣點圖Fig. 1 Sampling sites of Huangpu River

1.4 脂類鑒定

將真空濃縮得到的樣品重新溶解于200 μL含有脂質內標的混合溶劑(V(MeOH)∶V(IPA)∶V(H2O)=65∶30∶5)中，中速渦旋30 s后置于低溫冰盒保存。利用高效液相色譜-四極桿軌道阱質譜儀(Q-Exactive plus，美國Thermo公司)對脂類組成進行分析檢測，本研究中脂質鑒定采用MS Dial 2.0和Lipid Match這2種軟件包。

液相色譜條件：使用CSH C18色譜柱(Waters，1.7 μm填料內徑，2.1 mm×100 mm)進行分離，柱溫65 ℃，進樣體積2 μL，流速0.5 mL·min-1。流動相組成為水相A(V(ACN)∶V(H2O)=60∶40)和有機相B(V(ACN)∶V(IPA)=10∶90)，其中，A相、B相都含有10 mmol·L-1甲酸銨。洗脫梯度條件為：0 min，30% B；1.0 min，30% B；10.0 min，85% B；10.1 min，99% B；12.0 min，99% B；12.1 min，30% B；15.0 min，30% B。

質譜條件：利用加熱電噴霧電離源(HESI)在Full Scan模式下進行正負離子交替信號采集。質譜掃描范圍m/z=200～1 200，正負離子噴霧電壓為3.2 kV，毛細管溫度350 ℃，汽化溫度300 ℃，載氣流量和輔助氣流量分別為35 Arb和10 Arb。進樣分析過程中使用質量控制樣品(QC)指示儀器的穩定性，QC由所有樣品等量混合制成。在樣品檢測的開始、結束以及每間隔10個樣品時進行一次QC分析。

1.5 數據處理和統計分析

采用基于R語言的內部開發程序對采集的質譜數據進行分析處理。主要步驟包括使用ProteoWizard對原始數據文件進行格式轉換，利用XCMS軟件包對采集信號進行解卷積和保留時間校正處理，采用CAMERA軟件包對同位素和加合離子信號進行注釋。在至少80%的樣品中檢測到的脂質才被保留，而在所有QC樣品中信號強度的相對標準偏差(RSD)>30%的脂質則被排除在最終數據列表之外。最后，對樣品中所有脂質分子信號強度進行歸一化處理。

本文所有數據均以平均值±標準誤差(mean±SE)的形式表示，采用SIMCA14.1進行數據的多變量分析，使用SPSS 24.0進行差異統計分析，利用單向方差分析(one way ANOVA)和Tukey事后檢驗法檢驗主成分分析結果中的組間差異，采用學生t檢驗法比較實驗組與CON之間的脂質豐度差異(進行假陽性FDR校正，q<0.1)。本研究中的統計分析結果將P<0.05定義為顯著性差異。

2 結果與討論(Results and discussion)

2.1 HepG2細胞脂類組成分析

A/B/C/D這4次暴露實驗的最終脂質組數據結果分別包含998、1 089、810和810個脂質信號，其中，分別相對應地鑒定出了344、356、322和322種脂質。按照國際脂類分類和命名委員會發布的分類標準，上述鑒定出來的脂質涵蓋了八大脂類中的6類，分別是甘油磷脂類、鞘脂類、甘油酯類、脂肪酸類、固醇脂類和孕烯醇酮脂類。4次暴露實驗中HepG2脂質組成(包括亞類)基本一致，在此以A組暴露實驗中的CON為例進行說明。如圖2(a)所示，在HepG2細胞非極性組分提取物中鑒定出：(1)甘油磷脂181種，包括9大亞類PC、PE、PS、PG、PI、LPC、LPE、PC-e和PE-e；(2)鞘脂61種，包括四大亞類SM、Cer、己糖基神經酰胺(HexCer)和二己糖基神經酰胺(Hex2Cer)；(3)甘油酯98種，包括TG和DG兩個亞類；(4)脂肪酸2種，均為酰基肉堿(CAR)；(5)固醇脂1種，為Cholesterol；(6)孕烯醇酮脂1種，為輔酶Q10(Ubiquinones)。在上述脂類中，甘油脂類是細胞儲存能量的主要化合物；鞘脂類是細胞結構組分之一，影響著細胞與外界的物質與信號的交換和傳導，是調節細胞生長和凋亡活動的第二信使；而甘油磷脂類主要參與細胞膜固定、膜內外信號轉導、膜蛋白結合以及底物轉運等多種生物代謝過程[24]。

在鑒定出的六大脂類中，甘油磷脂、鞘脂和甘油酯三大脂類的組分眾多，這三大脂類及其分別包含的亞脂類的物質的量濃度百分比如圖2(b)所示。甘油磷脂類在HepG2細胞內屬于高豐度脂類，占比超過50%，主要以PC和PE為主，其濃度占比分別為30.11%和19.88%；甘油脂類的豐度次之(約35%)，其中TG和DG的濃度占比分別是31.44%和4.01%；鞘脂類的豐度約10%，主要亞類為SM，濃度占比約為9.52%。縱觀HepG2細胞主要脂質的分類及組成，可以發現TG在所有亞脂類中豐度最高，而TG的蓄積是非酒精性肝炎(NAFLD)發生的一個標志性特征[25]，因此研究結果進一步佐證了HepG2細胞是研究NAFLD的良好細胞模型。

2.2 HepG2細胞脂質代謝的總體變化

暴露48 h后，各個采樣點的HepG2細胞存活率分布在95%～102%范圍內，實驗組與CON之間以及不同實驗組之間的細胞存活率無顯著差異(P>0.05)。主成分分析(PCA)是考察多個變量間相關性的一種多元統計方法，能夠基于暴露后細胞脂類豐度信息，表征實驗組相對于CON的脂質組成變化。4次暴露實驗的主成分分析如圖3所示，圖3中每個數據點代表一個采樣點，根據不同采樣點沿第一主分(PC1)或第二主分(PC2)方向上與CON的分離程度，并結合方差分析(ANVOA)結果，來評估各組之間的脂代謝差異。可以看出大部分實驗組和CON在第一和/或第二主成分上有明顯的區分。

圖2 A組暴露實驗中HepG2細胞對照組(CON)的脂類組成注：PC表示磷脂酰膽堿，PE表示磷脂酰乙醇胺，PS表示磷脂酰絲氨酸，PG表示磷脂酰甘油， PI表示磷脂酰肌醇，LPC表示溶血性磷脂酰膽堿，LPE表示溶血性磷脂酰乙醇胺，PC-e表示磷脂酰膽堿烷基醚，PE-e表示磷脂酰乙醇胺烷基醚， Cer表示神經酰胺，HexCer表示己糖基神經酰胺，Hex2Cer表示二己糖基神經酰胺，SM表示鞘磷脂，DG表示甘油二酯，TG表示甘油三酯， CAR表示酰基肉堿，Cholesterol表示膽固醇，Ubiquinones表示輔酶Q10。Fig. 2 The composition of lipids in HepG2 cells from control group (CON) in experiment ANote: PC means phosphatidylcholine; PE means phosphatidylethanolamine; PS means phosphatidylserine; PG means phosphatidylglycerol; PI means phosphatidylinositol; LPC means lyso-phosphatidylcholine; LPE means lyso-phosphatidylethanolamine; PC-e means phosphatidylcholine with ether- or vinyl ether- linkages; PE-e means phosphatidylethanolamine with ether- or vinyl ether- linkages; Cer means ceramide; HexCer means hexaglycosylceramide; Hex2Cer means dihexaglycosylceramide; SM means sphingomyelin; DG means diacylglycerol; TG means triacylglycerol; CAR means acyl carnitine; ubiquinones means Coenzyme Q10.

由圖3可知，黃浦江干流11個采樣點與CON的區分程度與采樣點所屬河段緊密相關。位于上游的S1、S3、S5以及中游的S6、S7與CON在PC1和PC2坐標軸上均無顯著差異(圖3(a))，僅S2與CON在PC1上呈現顯著差異(P<0.001)；位于中游的S8和S9與CON在PCA(圖3(b))上差異顯著(PC1：P<0.05，PC2：P<0.001)，而S10則與CON在PC1和PC2上無顯著差異(圖3(c))；位于下游的S11、S14和S15(圖3(b))，僅S15與CON在PC2上呈現顯著差異(P<0.05)。綜合來看，對HepG2脂質代謝影響較大的黃浦江干流水樣主要來自中游河段，上游和下游河段對細胞脂質代謝影響相對較弱。位于黃浦江支流的16個采樣點，除去1-2(圖3(b))和4-2(圖3(d))，剩余14個支流采樣點，其暴露后的脂質代謝變化與CON相比差異顯著，表明大多數污染主要發生在位于中心城區的黃浦江支流，這一結論與黃浦江某些單一污染物(藥物和個人護理品、全氟化合物)的調查結果一致[26-27]。

本研究對暴露后HepG2細胞脂質代謝的整體變化進行了定量評估。具體做法是比較各個實驗組與CON之間所有脂質組分的相對豐度，將具有顯著性差異的豐度組分進行絕對值的加和處理，最終得到一個表征細胞脂類代謝物受影響程度的數值，可更為直觀地比較每個采樣點暴露后脂質變化的整體情況。如圖4所示，黃浦江中游的脂代謝受影響程度(0.01%～7.07%，均值3.40%)要高于上游(0.01%～6.67%，均值1.65%)和下游(0.03%～1.27%，均值0.78%)；支流水樣的脂代謝受影響程度(0.01%～9.15%，均值5.20%)要高于干流水樣(0.01%～7.07%，均值1.80%)，此結果與PCA分析結果一致。另外，位于各個WWTP上下游的支流點(1-1/2、2-1/2、3-1/2、4-1/2、5-1/2、6-1/2)，其脂質受影響程度無明顯差異(成對t檢驗，P>0.05)。

圖3 27個采樣點細胞脂質組分的主成分分析得分圖Fig. 3 Two-component score plots of lipid composition in cell extracts from 27 sampling sites

圖4 不同水樣對HepG2細胞脂代謝的影響程度Fig. 4 The overall impact of samples from different sites on lipidome of HepG2 cells

造成干流和支流之間脂質代謝變化的主要原因可能是黃浦江自身的水力條件。黃浦江干流河道寬闊，河水流速較快，污染物的有效停留時間相較于支流較短。同時，黃浦江夏季平均水位約為4.48 m，較高的水位和較快的流速會產生較強的稀釋效應，有利于污染物的擴散和稀釋，類似的結論在Liu等[28]研究中也有報道。但S8和S9位于黃浦江干流，其脂質代謝受影響程度分別為7.07%和5.38%，表明了S8與S9所在區域受到的環境脅迫壓力更大，污染物排放所造成的影響大于河流自身的稀釋效應。因此，研究推測S8與S9附近可能存在其他重要的污染排放源，多涉及未經處理的生活污水和工業廢水等。隨著河流的流動，下游各點的脂質代謝受影響程度逐漸減弱，造成此現象的原因可能是黃浦江下游無明顯的污染排放源。值得注意的是，S15位于黃浦江和長江交匯處，屬于典型的潮汐河口，且伴隨著大量往返的船只，水中沉積物會反復經歷懸浮(S15濁度：126 NTU)，S15和CON之間的脂質代謝差異可能是長江中的污染物回流所致。另外，本研究也嘗試探索了WWTPs對于支流河道污染程度的貢獻，發現WWTPs的上下游并沒有顯著差異。特別是在某些支流河道，WWTPs上游水樣對HepG2脂代謝受影響程度要明顯高于下游水樣。而且，沒有接納WWTPs出水的部分支流河道(S12、S13)，其水樣對HepG2脂代謝影響程度也維持在較高水平。因此，本研究結果表明，WWTPs出水不是造成黃埔江支流水質惡化的主要污染源，具體污染成因有待進一步研究。

黃浦江上游水源地供應上海市約30%的飲用水，其水質狀況直接關系到上海市及周邊地區的人群健康。本研究發現，S2水樣對HepG2脂代謝的影響程度(6.70%)明顯高于黃浦江其他上游點，推測S2點附近可能存在未知的污染源，而農業活動可能是造成這種現象的主要原因。黃浦江上游有集約化養殖業，每年生產近千萬噸的畜禽糞便。Jiang等[29]評估，每年約有20%畜禽糞便和50%尿液未經任何處理就排入了黃浦江，檢出的黃浦江上游夏季的抗生素濃度可達1 011 ng·L-1。與此同時，對此次采集的水樣中典型的藥品和個人護理品類污染物進行了分析檢測(未發表)，但是并未發現S2與上游其他采樣點的濃度水平存在顯著差異。因此，有必要進一步地對S2水樣中的主要污染物進行分析鑒定，并對該點附近的潛在污染排放源進行調查。

2.3 HepG2細胞脂類的變化特征

為了進一步探討不同水樣暴露后HepG2細胞的脂質變化特征，本研究將暴露后HepG2細胞的不同脂類豐度值經對數轉換后以熱圖形式呈現，并通過脂類的代謝路徑圖進行輔助說明(圖5)。由圖5(a)可知，于河流中游和中心城區支流采集的水樣導致HepG2細胞內TG水平出現不同程度的上調。如前所述，TG在肝組織中的積聚是NAFLD等肝臟疾病的標志性特征。因此，上述現象表明水樣中的復合污染物能誘導HepG2細胞內TG的蓄積，可能誘發產生NAFLD的健康風險。細胞體內，游離脂肪酸與TG時刻維持著動態平衡，即細胞內多余的脂肪酸能夠被轉化為TG進行能量儲存，反之TG也能釋放出游離的脂肪酸為細胞供能。因此，脂肪酸合成的增加或脂肪酸β-氧化的減少是導致TG在細胞內積累的主要原因。大量研究表明CAR作為脂肪酸進入線粒體進行β-氧化降解的重要載體，是表征線粒體功能是否受損的重要生物標志物[30-33]。為此，本研究對CAR和TG二者之間的關聯性進行了探索，結果如圖6所示，27種不同水樣暴露后，CAR和TG的豐度變化呈現顯著性的負相關。由此可見，環境水樣暴露造成的線粒體功能受損是造成HepG2細胞TG蓄積的主要原因之一。

圖5 不同脂類變化熱圖與脂類的代謝路徑注：(a)熱圖；(b)脂類的代謝路徑；SPH、S1P、PA和CDP-DG分別表示鞘氨醇、磷酸鞘氨醇、磷脂酸和胞苷二磷酸-二酰甘油。Fig. 5 Heat map and metabolic pathway of individual lipid classesNote: (a) heat map; (b) metabolic pathway of lipid classes; SPH, S1P, PA, CDP-DG stand for sphingosine, sphingosine-l-phosphate, phosphatidic acid, 1,2-diacyl-sn-glycerol, respectively.

圖6 不同實驗組HepG2細胞內CAR和 TG豐度相對變化關系(vs.CON)Fig. 6 Correlation analysis of the fold changes of CAR and TG in HepG2 cells after exposure (vs.CON)

除TG大范圍上調之外，由圖5(a)可知，DG在包括中下游以及大部分支流的HepG2脂質組中出現了普遍性的下調；PI在部分脂代謝影響程度高的水樣中出現了明顯的上調(4-1/2，5-1/2，6-1/2)，在S8、1-1/2、2-1/2水樣中則呈現明顯的下調。此前已有文獻報道[34]，DG和PI可以通過胰島素信號通路來調節細胞內脂質儲存。研究指出DG可以激活蛋白激酶C(PKC)進而調節胰島素受體活性使細胞產生胰島素耐受性。因此，DG的下調有可能誘使細胞胰島素通路激活，促使細胞內脂肪酸的合成并抑制TG的代謝分解。另外，胰島素信號通路的重要組成——磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)信號通路包含一系列重要中間體，例如磷脂酰肌醇二磷酸(PIP2)和三磷酸肌醇(PIP3)，而PI是合成這些中間體的重要前體物質，PI的代謝紊亂進一步表明暴露后HepG2細胞的胰島素耐受性可能發生了改變。最新的一項研究指出[35]，低劑量的雙酚A(BPA)能介導斑馬魚PI3K通路信號改變，并導致DG和PI的上調，而相同濃度的雙酚S(BPS)暴露則誘導斑馬魚DG和PI的下調。上述結果表明，不同污染物可能對DG和PI代謝產生不同類型的影響。在復合污染情況下，污染物借由包括PI3K在內的胰島素信號通路導致脂類代謝紊亂的機制仍有待進一步的研究。

各個實驗組與CON相比，PC和PE這2種主要的甘油磷脂亞類未呈現明顯的變化，而2種主要的鞘脂亞類SM和Cer的水平經大部分支流水樣暴露后則出現了不同程度的下調。由圖5(b)可知，SM和Cer二者在細胞體內相互轉化，它們共同參與著細胞生命活動的調節，例如細胞增殖、凋亡和炎癥調控。許多研究已經證明[36-37]，通過鞘磷脂酶(SMase)水解SM產生的Cer可以介導細胞生長停滯。而對于癌細胞來說，低水平的Cer有利于細胞的生長增殖，此外，內源性Cer水平上調或暴露于外源性Cer已被證明是有效的抗癌干預策略[38]。此前，Zhang等[39]利用三氯生(TCS)分別對人體肝細胞(L02)和HepG2細胞進行暴露，并探究了TCS對2種細胞的脂代謝影響，發現低濃度的TCS對L02細胞產生了一定的毒性損傷，造成L02細胞內SM和Cer水平顯著上調；相同劑量的TCS則對HepG2細胞的活力無顯著影響，而HepG2細胞內SM和Cer水平顯著下調。本研究中，部分暴露組HepG2較低的SM和Cer水平可能意味著細胞對水環境的污染物應激源產生了一定的耐受性。

綜上所述，本研究從污染物影響細胞脂質代謝這一視角出發，系統性地評估了上海市黃浦江的綜合水質情況，發現于黃浦江中游以及支流采集的水樣暴露會導致HepG2細胞內脂質代謝紊亂，造成細胞內大量的TG積累，揭示了環境水體中復合污染物可能誘導肝臟產生脂毒性損傷。研究結果證明基于HepG2細胞體外暴露的脂質組學方法可以有效地豐富目前環境生物監測方法和毒性評價手段。