推动行业从“对症护肤”向“对因护肤”发展<br/>——详细解读精准护肤

推动行业从“对症护肤”向“对因护肤”发展
——详细解读精准护肤

2020-08-01贾焱宋丽雅刘蕾成志伟董坤何聪芬

中国化妆品 2020年7期

贾焱，宋丽雅，刘蕾，成志伟，董坤，何聪芬

北京工商大学化学与材料工程学院化妆品系北京 100048

一、基于主观皮肤分类的传统护肤

20世纪初，Helena Rubinstein将皮肤类型分为4个主要类别：油性、干性、混合性和敏感性。在此期间，开发了针对不同皮肤类型的化妆品，但是在此阶段，对各种皮肤类型的理解主要依赖于主观分析。

1975年，Fitzpatrick根据阳光照射引起的不同红斑或变黑反应提出了I至II型皮肤。虽然Fitzpatrick量表是主观的，但在临床实践中可以通过测量皮肤上的红斑和随后的晒伤来客观地转化。此分类法广泛用于与皮肤光生物学、皮肤色素沉着、防晒化妆品功效评价、美白祛斑化妆品等领域。但是，这种分类存在局限性，因为它主要用于治疗晒伤皮肤，研究对象主要是白种人。

2006年，鲍曼根据4种皮肤参数开发了鲍曼皮肤类型指数（BSTI）：油性/干性、敏感/抗性、色素/无色素、皱纹/紧致。通过总共64个问题以及16种皮肤类型的组合，最终针对每种皮肤类型推荐合适的护肤产品。例如，干性皮肤应使用含有封闭剂、保湿剂和润肤剂的护肤品。

Fitzpatrick皮肤分类和鲍曼分类系统依赖于问卷调查。由于受试者的认知差异，尤其是与认知水平、文化背景和生活习惯的变化有关，这些都取决于原籍国，因此很难做出客观的判断。因此，不同研究的结果有时会有所不同，并且皮肤类型与相应的客观检查结果之间的相关性可能较差。

综上所述，传统皮肤护理基于皮肤类型主观分类（见表1），主要通过问卷调查进行，传统的皮肤护理具有简单和快速等优点。

二、基于皮肤生理参数和皮肤影像的功效护肤

功效护肤（图1）是指通过无创性皮肤检查（基于皮肤生理参数）和皮肤成像分析，对不同症状表现的皮肤进行针对性护肤。例如，干性皮肤角质层含水量（Stratum Corneum Hydration, SCH）低、皮肤经皮水分散失（Trans Epidermal Water Loss,TEWL）高，使用含有天然保湿因子的护肤品。

图1 基于皮肤生理参数和皮肤成像技术的功效护肤

三、基于皮肤代谢组学的精准护肤

目前化妆品行业的产品主要是对衰老、敏感、痤疮等症状进行宣称，属于对症护肤，但要实现护肤诉求，“对因护肤”即“精准护肤”会更加有效。精准护肤是指充分了解导致某一个症状（如面部痤疮、皮肤敏感等）的生化过程和物质差异，在此基础上进行护肤，即“基于皮肤代谢组学研究的精准护肤”。举个简单例子：发烧是一个症状，但导致发烧的原因不一样，如细菌感染、病毒感染、伤口发炎等，退烧需要针对发烧的不同原因服用不同药物。所以我们提出的精准护肤是要了解导致某一皮肤症状（如衰老，痤疮等）的不同原因及其物质基础，进行有针对性配方设计，真正达到护肤的目的。但精准护肤不是定制化服务，也不是个体护肤，而是更有针对性地对因护肤。即“以皮肤科学问题为导向，以皮肤组学研究等新兴技术为工具，以多元统计学方法为手段，筛选并验证不同原因导致同一症状（状态）下的生物标识物(Biomarkers)，研究Biomarkers的代谢来源（内源与外源）及其对皮肤屏障功能影响的分子机制。据此有针对性的设计化妆品配方，以达到科学精准的维持，保护或修复改善皮肤的目的。”

表1 传统皮肤类型分类方法

3.1 以皮肤科学问题为导向

以皮肤科学问题为导向，北京工商大学化妆品系何聪芬课题组（Weskin课题组）运用皮肤组学等方法，分析不同年龄、人群、不同部位（面部、头皮等）在不同状态（症状）下（如面部的敏感、痤疮、衰老、昼夜节律、脱发、头屑、干枯断发及早白发等）皮肤的脂质和微生物的组成，探讨不同皮肤脂质和微生物组成与皮肤状态（症状）之间的关系，筛选不同皮肤类型的生物标志物（Bio markers），研究它们的代谢来源（内源与外源）及其对皮肤屏障功能影响的分子机制。根据研究结果，有针对性的设计化妆品，科学的改善皮肤状态。

3.2 以皮肤组学研究等新兴技术为工具

皮肤组学包括皮肤基因组学、蛋白质组学、转录组学、脂质组学和代谢组学。随着科学研究的进展，发现单向研究无法解释所有与皮肤相关的问题。因此，科学家们提出了对人类皮肤组织结构、基因、蛋白质和分子间相互作用的研究。全面分析皮肤功能和代谢状态，可以为不同皮肤类型在不同条件下的作用机制研究提供新的思路。

脂质作为皮肤屏障的主要结构部分，在维持皮肤屏障功能方面的作用是不可替代的。脂质组学是通过高分辨率的检测方法，对样本（体液、组织、细胞等）内的脂质成分进行高质量的全分析，进而对与之相关的分子进行细致和全面的研究，试图揭示脂质间或脂质与其他分子间的相互作用机制及其调控网络，以探索该调控网络与机体间的关系。在皮肤脂质组学的研究中，Weskin课题组采用超高效液相色谱-四级杆串联飞行时间质谱（Ultra Performance Liquid Chromatography- Quadrupole Time-of-Flight-Mass Spectrometer, UPLC-QTOFMS）技术，全面系统分析、鉴定，了解不同皮肤状态下的皮肤表面脂质的结构和功能，进而揭示脂质代谢与皮肤状态之间的联系，为皮肤分子类型及相关发病机制提供物质与理论基础。

皮肤生态系统是指皮肤表面微生物、皮肤细胞及其相关代谢产物的统一体。在这个统一的系统中，微生物和皮肤细胞是相互依存、相互制约的，在一定时期内以平衡的方式稳定存在。我们前期研究发现，一些常见的皮肤疾病，如银屑病、特应性皮炎（Atopic Dermatitis,AD）和痤疮，与不平衡的微生物群密切相关。在小鼠AD模型中，来自健康皮肤的革兰氏阴性菌Roseomonas mucosa的存在与屏障功能增强、先天免疫激活和金黄色葡萄球菌定植减少有关。Nakatsuji等对从健康和AD受试者皮肤中分离的凝固酶阴性葡萄球菌(CoNS)进行了抗金黄色葡萄球菌活性的筛选，发现活性菌株在健康人中更常见，其抗菌活性主要来源于表皮葡萄球菌和人葡萄球菌等菌株产生的抗菌肽（AMPs），这些抗菌肽可以选择性杀死金黄色葡萄球菌。AMT（Autologous microbiome transplant）实验表明添加了活性菌株的护肤液降低了AD患者皮肤金黄色葡萄球菌的定植此外，皮肤微生物也会影响皮肤状况。

3.3 利用多元统计学方法为手段

皮肤组学的发展将促进不同皮肤状况下标记物的发现。在皮肤组学中，运用多元统计方法，如PLS-DA、PCA、支持向量机、随机森林等，找出正常皮肤与病变皮肤的差异物质（Polymorphism）。与皮肤表面的生理参数和皮肤成像技术相比，皮肤组学（特别是皮肤脂质组学和微生物组学）能够较为全面了解不同状态下的代谢状态，进而用于筛选由于不同原因导致的各种皮肤状态的生物标志物（Biomarkers）。例如，课题组利用皮肤脂组学筛选了具有自我感觉敏感皮肤（SPSS）和非敏感皮肤类型的人群，青年男性和女性的潜在生物标记物。此外，我们还通过机器学习的方法对不同皮肤状态的皮肤进行了预测，如通过脂质组学用支持向量机的方法对敏感皮肤进行预测，以及用随机森林对婴儿痤疮分级进行预测，获得了良好的预测结果。

四、目前Weskin课题组工作进展

4.1 皮肤脂质组学

脂质组学的分析方法主要包括脂质样本的前处理、脂质样本的分离、分析和鉴定、数据分析等几个方面（如图2所示）。课题组已建立了一套完整的基于UPLC-QTOF-MS的样品采集、脂类提取、数据采集和分析方法。并通过分析多态化合物的代谢通路或网络关联，结合分子生物学实验等验证其生物学意义。

在完成以皮肤科学问题为导向的研究基础上，我们从脂质组学的角度总结在皮肤中的各种规律及应用，皮肤敏感的原因及化妆品中抗过敏活性评价的进展，皮脂在痤疮发病机制中的作用以及脂质是如何影响皮肤状态的，此外结合机器学习，利用大数据等互联网工具建立皮肤状态预测模型，利用构建的预测模型检测涂抹产品前后的皮肤脂质变化，为化妆品评测提供新思路。运用脂质组学的研究方法，筛选潜在脂质差异标志物后，阐释不同皮肤状态下的分子作用机制，探究我国不同人群皮肤的特征和基础规律，并为精准开发适用于不同人群的化妆品提供了新的方向和思路。

4.2 皮肤微生态

目前课题组已初步完成了北京地区青年男女面部脂质差异标志物的筛选、北京地区0-2岁AD患儿与健康患儿间面部脂质和微生物差异标志物筛选、北京地区不同年龄、不同皮肤类型、敏感皮肤、痤疮皮肤、雄性激素源脱发人群头皮及婴幼儿湿疹皮肤微生物多样性研究等，并据此结果筛选了抑制有害菌的植物源化合物等，探究了化妆品化学防腐剂对皮肤菌群体外生长的影响。课题组已筛选出健康青年男女皮肤中含量较高的脂质，将单一成分或合适比例的复合成分添加到护肤品中，以制备得到适应不同性别的皮肤状态的仿生护肤品。大多数针对皮肤局部使用的化妆品成分的体外研究都不能描述刺痛、灼热、瘙痒等感官刺激，我们基于梯度增强算法的方法为理解化妆品成分的感官刺激性提供了一个合适的解决方案。

图2 脂质组学研究工作流程

4.3 皮肤细胞模型建立

建立皮肤细胞模型、三维皮肤模型和活体模型，探索皮肤的生物学机制，验证不同物质的皮肤生物学功能。目前课题组已经构建了氧化损伤、污染物损伤、紫外线损伤以及多种因素协同损伤的细胞模型，可以针对检查目的选择不同细胞类型进行检测。基于已构建的细胞损伤模型，可以比较损伤前后细胞各项生理指标差异，找到损伤前后的差异物质。而针对损伤进行修复的解决方案一般有两种：一种方法是开发能够使差异物质正常化的成分。在课题组过去的研究中，已经发现香菇多糖的提取液对H2O2损伤HaCaT细胞模型和BaP损伤HaCaT细胞模型具有氧化损伤修复作用，香菇多糖的提取液可以作用于H2O2损伤HaCaT细胞降低丙二醛（MDA）含量以及增加超氧化物歧化酶（SOD）活性；也可以在BaP损伤HaCaT细胞中降低SOD含量、增加SOD活性和谷胱甘肽过氧化物酶（GSHPX）活性；降低IL-6、IL-8和CCL-2炎症因子的表达。另一种方法是将相对含量低于正常皮肤的差异物质作为成分添加到适合受损皮肤的化妆品配方中。目前，课题组通过UVB与BaP协同损伤HFF-1成纤维细胞模型，模拟紫外线和有机污染物对皮肤的影响，进而通过代谢组学的方法寻找差异性代谢物。以找到的差异性代谢物为指导，将相关物质添加到实验模型培养过程中，再检测相关的指标确定，差异性物质是否正常化，为新功效原料的开发提供指导性意见。

（2018～2020年）Weskin 课题组基于皮肤组学的精准护肤基础研究概况

（续表）

五、精准护肤基础研究的必要性、可行性、创新性和研究意义

目前虽然已经出现了早晚霜等根据昼夜变化研制的护肤品，也有根据不同肤质研制的配方，但是不同种族国家乃至同一国家不同区域的人群，皮肤状态都有所差异，且目前尚缺乏对皮肤组学的系统研究，对皮肤的研究仍不完善。因此针对不同类型皮肤的研究对于化妆品的研发具有重要意义。本课题组在皮肤脂质组学和皮肤微生物组学方面，都已经有了较为完善的研究方法，从理论上分析了由于不同原因导致但表现同一皮肤状态（症状）与对照之间的不同差异性物质（Bio markers），为精准护肤提供了强有力的理论支撑。

与皮肤表面的生理参数和皮肤成像技术相比，皮肤组学（特别是皮肤脂质组学和微生物组学）能够较为全面了解不同状态下的代谢状态，进而用于筛选由于不同原因导致的各种皮肤状态的生物标志物（Biomarkers），据此有针对性地设计化妆品配方，以此进行产品功效的科学宣称。特别是近年来，平衡的皮肤微生物群被认为对皮肤健康具有重要意义。例如，美国FDA发布了一项禁令“禁止销售含有特定活性成分的抗菌淋浴产品”，不仅如此，皮肤微生物的内部相互作用以及微生物与皮肤细胞之间的相互作用对于皮肤应对外部环境变化的功能非常重要。然而，关于皮肤生态系统内部相互作用的研究很少。通过为个人建立大型数据存储库、基因组图谱、转录组图谱、蛋白质组图谱和代谢图谱可用于获得个人的完整“组学”数据集。使用数学模型来整合这些各种数据，以预测不同护肤产品对不同人群的有效性，从而赋予产品新的宣称，如平衡微生态、强化皮肤屏障。

可以预测，基于皮肤组学研究基础上的精准护肤是目前和未来化妆品行业发展的目标和趋势：在对人体皮肤状态、化妆品有效成分深度认识基础上，形成高水平化妆品开发，赋予产品新的宣称，可精准打动消费者。