消毒副产物 (Disinfection By-products, DBPs) 是饮用水、泳池水、废水等消毒过程中产生的一类新污染物 (Emerging Contaminants, ECs)。自 1974 年首次在饮用水中检出 DBPs 以来，其潜在生态和健康危害效应就受到广泛关注。

然而，在已鉴定的 6000 余种 DBPs 中，仅百余种 DBPs 开展了生态、健康危害效应评估。DBPs 生态、健康危害效应数据的严重缺乏，制约了化学品管理部门开展筛选识别需重点管控的 DBPs、风险评估、设定安全浓度限值等工作。

近日，南京理工大学杨先海副教授团队通过系统文献调研，收集整理了包含 184 和 105 种 DBPs 基于中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞的细胞毒性和基因毒性数据；然后构建了具有较好预测能力的消毒副产物细胞毒性和遗传毒性机器学习模型；在此基础上，该团队进一步开发了名为“DBPCytoGenoTOX Predictor”的消毒副产物细胞毒性和遗传毒性预测工具。

针对 1816 种含明确 CAS 号及 SMILES 码的 DBPs，该团队采用预测工具填补了其缺失的细胞毒性和遗传毒性数据。最后，结合四个物质清单，即高细胞毒性物质、遗传毒性阳性物质、该团队前期识别的中高优先级内分泌干扰物和高优先级水生毒性物质，开展了优先级设定。优先级设定结果显示，有 385 种 DBPs 至少处于 1 个物质清单，87 种 DBPs 至少处于 2 个物质清单，9 种 DBPs 同时处于三个物质清单。研究结果可为相关方筛选优先测试物质或甄别优先管控物质提供科学依据和技术支撑。

该成果以“Development of models and a tool (DBPCytoGenoTOX Predictor) for predicting the cytotoxicity and genotoxicity of disinfection byproducts”(《消毒副产物细胞毒性和基因毒性预测模型及工具的构建与应用研究》)为题，发表在英国皇家化学会期刊 Environmental Science: Processes & Impacts 上。