5.1.1. Сценарий
воздействия – это набор условий,
описывающих производство вещества или
его использование в течение жизненного
цикла, а также порядок контроля
Производителем или его рекомендации
последующим приобретателям по контролю
воздействия на человека и окружающую
среду. По необходимости эти сценарии
воздействия могут быть обобщенными или
специализированными. Сценарий воздействия
должен быть представлен в соответствующей
части отчета о химической безопасности
и кратко изложен в приложении к Паспорту
безопасности под соответствующим
названием, идентифицирующим область
использования. В частности, в сценарий
воздействия входят (там, где это применимо)
следующие описания:
описание
производственных процессов и, если это
имеет место, дальнейшей переработки
или использования вещества Производителем
или Импортером, включая агрегатное
состояние, в котором вещество производится,
обрабатывается и/или используется;
описание процессов
использования вещества в предсказуемых
областях использования, включая
агрегатное состояние, в котором вещество
производится, обрабатывается и/или
используется;
меры по управлению
риском, применяемые Производителем или
Импортером для снижения воздействия
вещества на человека (включая
профессиональных пользователей и
бытовых приобретателей) и окружающую
среду;
меры по управлению
риском, рекомендуемые Производителем
или Импортером последующим приобретателям
для снижения воздействия вещества на
человека и окружающую среду;
деятельность
рабочих, участвующих в производстве, а
также продолжительность и частоту
воздействия на них вещества;
деятельность
приобретателей, продолжительность и
частоту воздействия на них вещества;
продолжительность
и частоту поступления вещества в
различные сферы окружающей среды,
системы очистки сточных вод и суммарное
поступление вещества в окружающую
среду.
5.1.2. Если оценка
предназначена для получения разрешений
на особые виды использования, сценарии
воздействия необходимо разрабатывать
только для этих областей использования
и последующих жизненных циклов вещества.
Этап 2: Оценка
воздействия
5.2.1. Воздействие
вещества должно оцениваться по каждому
разработанному сценарию воздействия
и представляться под отдельным заголовком
в отчете о химической безопасности, а
при необходимости — кратко излагаться
в приложении к Паспорту безопасности.
Оценка воздействия состоит из трех
элементов: (1) оценка поступления вещества
в окружающую среду; (2) химические свойства
и пути превращения вещества; (3) оценка
уровней воздействия.
5.2.2. Оценка
поступления вещества в окружающую среду
должна учитывать выбросы, происходящие
на всех этапах жизненного цикла вещества
при допущении, что приняты все меры по
управлению риском, указанные в сценарии
воздействия.
5.2.3. Должны быть
представлены характеристики возможного
появления продуктов метаболизма, а
также оценки распространения вещества
в окружающей среде и его последствий.
5.2.4. Оценка уровней
воздействия должна выполняться для
всех групп населения (работников,
приобретателей, людей, подвергающихся
воздействию через окружающую среду) и
всех сфер окружающей среды, на которые
известно или обоснованно предвидится
воздействие вещества. Должен быть описан
каждый путь воздействия на человека
(при вдыхании, через пищу, кожу и
комбинированный). Эти оценки должны
учитывать пространственные и временные
изменения характера воздействия. В
частности, оценка воздействия должна
учитывать:
адекватно полученные,
репрезентативные данные о воздействии;
все основные
примеси и добавки, содержащиеся в
веществе;
объемы производства
и/или импорта вещества;
объемы для каждой
области использования;
физико-химические
свойства вещества;
продукты превращений
и/или распада;
вероятные пути
воздействия на человека и возможность
накопления в организме;
возможные пути
попадания в окружающую среду и
распространения в ней, а также превращений
и/или разложения.
ХАРАКТЕРИСТИКА
РИСКА
Характеристика
риска определяется для каждого сценария
воздействия и приводится под отдельным
заголовком в отчете о химической
безопасности.
Характеристика
риска должна определяться для всех
групп населения (промышленных
пользователей, приобретателей и третьих
лиц, т.е., людей, косвенно подвергающихся
воздействию через окружающую среду) и
сфер окружающей среды, на которые
известно или обоснованно предвидится
воздействие вещества. При этом
подразумевается, что все меры по
управлению риском, описанные в сценариях
воздействия в предыдущем разделе,
приняты. Кроме того, необходимо оценить
общую экологическую опасность данного
вещества с учетом результатов для всех
сфер окружающей среды и всех источников
поступления вещества в окружающую
среду.
Характеристика
риска включает в себя:
анализ воздействия
на каждую социальную группу, про которую
известно или обоснованно полагается,
что на нее воздействует концентрация,
соответствующая установленному
экологическому нормативу;
сравнение
предсказуемых концентраций в каждой
сфере окружающей среды с установленными
экологическими нормативами;
оценку вероятности
и серьезности воздействия по
физико-химическим свойствам вещества.
Для каждого сценария
воздействия возможен учет воздействия
на человека и окружающую среду для
последующего адекватного контроля,
если:
уровни воздействия,
оцененные согласно пункту 6.2, не превышают
соответствующие гигиенические или
экологические нормативы (ПДК, ОБУВ,
ОДУ), определенных в разделах 1 и 3
соответственно,
вероятность и
серьезность воздействия, связанные с
физико-химическими свойствами вещества,
пренебрежимо малы.
Для воздействий
на человека и окружающую среду, для
которых отсутствуют гигиенические или
экологические нормативы, необходимо
произвести качественную оценку
вероятности избежания воздействия при
реализации определенного сценария.
Для веществ,
соответствующих критериям РВТ и vPvB,
заявитель и/или промышленный пользователь
должны использовать информацию,
полученную на этапе 2 Раздела 5, в своем
производстве и в рекомендациях для
последующего использования, для
разработки мер, сводящих к минимуму
воздействие на человека и окружающую
среду.
|
ФОРМА |
|
ЧАСТЬ
ЧАСТЬ
ЧАСТЬ
1.2. 1.3. 1.3.1. 1.3.2. 1.3.3. 1.4. 1.5. 1.5.1. 1.5.2. 1.6. 1.7. 1.8. 1.9. |
|
1.9.1. 1.9.2. 1.10.
2.1. 2.2. 2.3.
3.1. 3.2. 3.3. 3.4.
5.1. 5.1.1. 5.1.2. 5.2. 5.2.1. 5.2.2. и
6.1.
6.2. |
|
6.2.1. 6.2.1.1. 6.2.1.2. 6.2.1.3. 6.2.2. 6.2.2.1. 6.2.2.2. 6.2.2.3. 6.2.2.4. 6.3. |
Приложение
9
Соседние файлы в папке Документы_ХП
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
Сценарий воздействия
- Сценарий воздействия
-
Сценарий воздействия — описание специфических условий экспозиции; совокупность фактов, предположений и заключений о воздействии оцениваемого вредного фактора. Сценарий экспозиции может включать несколько маршрутов воздействия.
Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации.
.
2015.
Смотреть что такое «Сценарий воздействия» в других словарях:
-
сценарий — 3.14 сценарий: Последовательность, состоящая из опасной ситуации, причины и последствия. Источник: ГОСТ Р 53387 2009: Лифты, эскалаторы и пассажирские конвейеры. Методология анализа и снижения риска … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
-
Сценарий аварии — последовательность отдельных логически связанных событий, обусловленных конкретным инициирующим событием, приводящих к аварии с опасными последствиями ( title= Положение о порядке оформления декларации промышленной безопасности и перечне сведений … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
-
СЦЕНАРИЙ — (scenario) Прогноз относительно функционирования экономики в будущем на основании определенных предположений. Например, предположений касающихся политики правительства в области налогов и государственных расходов для получения альтернативных… … Экономический словарь
-
Сценарий аварии — 3.14. Сценарий аварии: модель последовательности событий с определенной зоной воздействия опасных факторов пожара на людей, здания, сооружения и технологическое оборудование… Источник: Приказ МЧС РФ от 25.03.2009 N 182 (ред. от 09.12.2010) Об… … Официальная терминология
-
Сценарий — Качественное описание отдельной последовательности (цепочки), связывающей возникающие опасные явления в результате инициирующего события (напр. выброса вещества) и приводящей к определенному типу опасного воздействия, влияющего на… … Комплексное обеспечение безопасности и антитеррористической защищенности зданий и сооружений
-
Р 2.1.10.1920-04: Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду — Терминология Р 2.1.10.1920 04: Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду: Агрегированный риск вероятность развития вредного для здоровья эффекта в результате поступления… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
-
ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь — Терминология ГОСТ Р ИСО 14050 2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа: 5.9 аккредитация (accreditation): Подтверждение третьей стороной компетентности органа по валидации или верификации (5.6), официально заявляющего о своей … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
-
Эйзенштейн С.М. — Эйзенштейн С.М. Эйзенштейн Сергей Михайлович (1898 1948) Советский режиссер, сценарист, теоретик киноискусства. Афоризмы, цитаты Эйзенштейн С.М. Биография • Волки и овцы. Режиссер и актер , 1935 • Я глубоко принципиально стою за коллективизм в… … Сводная энциклопедия афоризмов
-
Валютная система — (Monetary system) Валютная система это правовая форма организации валютных отношений Валютная система: Ямайская, Европейская, Бреттон Вудская, Парижская, Генуэзская, Российская Содержание >>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора
-
Предложение — (Supply) Определение предложения, изменение и цена предложения Информация об определении предложения, изменение и цена предложения Содержание Содержание Определение Кривая Изменение предложения Изменение величины предложения Сдвиги кривой… … Энциклопедия инвестора
Exposure scenarios need to be developed to cover all ‘identified uses’ which are the manufacturers’ or importers’ own uses, and uses which are made known to the manufacturer or importer by his downstream users and which the manufacturer or importer includes in his assessment.
From: Information Resources in Toxicology (Fourth Edition), 2009
Nanotechnology and Exposure Scenarios
Sheona A.K. Read, … Martie van Tongeren, in Handbook of Nanosafety, 2014
Abstract
Exposure scenarios are an essential tool for risk assessment, management and communications. As nanotechnology is still an emerging field, with an increasing variety of manufactured materials and applications, there is a great paucity of data on human exposure across the life-cycle of manufactured nanomaterials and products. Harmonization of data collection and storage and sharing of information in the form of standardized exposure scenario descriptions will aid the risk assessment process. This chapter firstly describes the development of the nanotechnology industrial sector, including the manufacturing processes and applications of ENMs. Subsequently, it describes the contents of exposure scenarios and presents a number of examples of exposure scenarios that were developed as part of the NANODEVICE project.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124166042000020
Risk Assessment for Acute, Subchronic, and Chronic Exposure to Pesticides
Marilyn Silva, Sheryl Beauvais, in Hayes’ Handbook of Pesticide Toxicology (Third Edition), 2010
16.9.1.6 Reentry
Representative exposure scenarios for reentry workers were selected as described in the document provided by the DPR WHS (Beauvais, 2008). No exposure data were available for workers reentering crops treated with endosulfan. Because of this, exposures of workers reentering crops treated with endosulfan were estimated from dislodgeable foliar residue (DFR) values and from transfer coefficients (TCs) from studies with surrogate chemicals (residue transfer assumed not chemical-specific) (Beauvais, 2008). Most reentry activities are not expected to result in pesticide exposure throughout the year. Annual exposure to endosulfan is assumed to be limited to the months when use is relatively high (defined as 5% or more of annual use each month). It was assumed that scouting occurred after all applications were completed.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123743671000161
Principles
Frederick W. Oehme, Shajan Mannala, in Handbook of Pesticide Toxicology (Second Edition), 2001
8.1.2 SHEEP AND GOATS
The exposure scenario of sheep and goats nearly parallels that of cattle, but the operation practices and economics in the past have led to the use of organochlorine compounds in these animals. At the present time, most of the organochlorine compounds are banned and the few remaining ones are being phased out, so exposure to organochlorine pesticides is changing. Internal parasite control in sheep and goats is variable: inorganic pesticides such as nicotine sulfate or copper sulfate are often employed, in addition to the thiabendazole group of compounds. There are only four antihelminthics approved for use in sheep in the Unites States (ivermectin, levamisole, phenothiazine, thiabendazole) and four for goats (morantel, fenbendazole, phenothiazine, thiabendazole). A major exposure source for sheep and goats is accidental poisoning from pastures or rangelands due to their closer grazing habits and less intensive rearing practices. These can include discarded insect containers or even discarded pesticides. In general, pesticide use directly on sheep and goats is considerably less than on beef cattle.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124262607500112
Environmental Carcinogenesis
Erika L. Abel, John DiGiovanni, in The Molecular Basis of Cancer (Fourth Edition), 2015
Risk Assessment and Regulation of Carcinogen Exposure
As carcinogen exposure scenarios are identified, an assessment of predicted exposure dose and the expected degree of health hazard is conducted. This informs an estimation of overall cancer risk associated with the observed exposure. Estimating cancer risk helps investigators determine when and if behavior modifications should be enforced. This process of predicting cancer risk in a given exposure scenario is referred to as risk assessment, whereas the response to predicted risk is referred to as risk management. The EPA is responsible for risk assessment in areas of known or suspected exposure of the population to carcinogens and makes recommendations for risk management to minimize health consequences due to environmental contamination.
Risk assessment concerning mutagenic carcinogen exposure assumes that no threshold dose exists. That is, no safe exposure level can be identified because any exposure dose could, in theory, induce a mutation in a critical target gene, thereby elevating cancer risk. Extrapolation of a safe level of human exposure to non-genotoxic carcinogens is more complex and requires multiple assumptions. For instance, it is assumed that an agent found to be a non-genotoxic carcinogen in rodents would be toxic to humans and that the no observable adverse effect level (NOAEL) in rodents could be applied to humans. Such decisions are greatly enhanced by mechanistic information so that judgments can be made concerning potential threat to human health. In 2005, the EPA released new risk assessment guidelines that acknowledge the different mode of action for non-genotoxic carcinogens and provide for this deviation during risk-management decision making.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978145574066600007X
Developmental Toxicology
T.B. Knudsen, G.P. Daston, in Comprehensive Toxicology, 2010
12.23.2.3 Cellular Complexity
Coupled with the broad spectrum of exposure scenarios and developmental pathways, the cellular complexity of an embryo makes it difficult to establish causality. One way to decipher key events leading to developmental defects is to consider MoA processes, i.e. propagation of chemical lesions to higher levels of biological organization (molecules to phenotype).
Perhaps, the most widely exploited condition is genome-scale analysis of signaling pathways and regulatory networks. These models can readily accept genome-scale data and then be used to characterize changes in the embryonic transcriptome at critical times during teratogenesis. For example, fetal alcohol syndrome (FAS), a severe consequence of a mother’s overindulgence during pregnancy, can cause craniofacial defects, optic defects, mental retardation, and fetal growth retardation. Gene expression was profiled the cranial neural folds of day 8 mouse embryos from substrains that carry high risk (C57BL/6J) and low risk (C57BL/6N) for alcohol-induced FAS symptoms (Green et al. 2007). Microarray analysis run 3.0 h after maternal exposure reveled a reprogramming for several metabolic, signaling, and regulatory pathways: (1) tight junction, focal adhesion, adherens junction, and cytoskeletal pathways all upregulated in both substrains; (2) Wnt signaling and apoptosis pathways also upregulated in both substrains; (3) glycolysis and pentose phosphate pathways upregulated in C57BL/6N only; and (4) ribosomal proteins and proteasome pathways downregulated in C57BL/6N only. Gene networks reconstructed from these complex responses inferred a linkage of regulatory pathways for receptors in matrix-mediated cell adhesion, receptor tyrosine kinases, and actin cytoskeletal reorganization (Green et al. 2007).
At the cellular scale this reprogramming may reflect a transition between adhesive and migratory states of precursor target cell subpopulation in embryos at high risk and low risk, respectively, for the induction of FAS. Several genes in the focal adhesion/action cytoskeleton pathway were also shown to be upregulated in monkey embryos during the early phase of thalidomide embryopathy (Ema et al. 2010). These findings suggest that thalidomide, like alcohol, perturbs cell adhesive and motility functions in the embryo at key times during maternal exposure.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780080468846015323
Toxicokinetic Aspects of Nerve Agents and Vesicants
Harald John, … Horst Thiermann, in Handbook of Toxicology of Chemical Warfare Agents (Second Edition), 2015
Uptake by Intravenous Injection
Intravenous uptake of CWAs is highly unlikely for realistic exposure scenarios, except perhaps for the contamination of open and bleeding wounds. Nevertheless, numerous scientific studies investigating toxicity and therapeutic treatment of CWAs made use of this route of administration. The rationale behind this design is to constitute a defined amount of poison in blood, which is immediately systemically distributed by circulation to the target compartments under conditions of 100% bioavailability. Therefore, i.v. studies are undoubtedly relevant to elaborate systemic toxicity and to characterize the impact on the whole organism. It was shown that sarin was distributed in the central nervous system (CNS) within 20–30 s after i.v. administration to mice (Waser and Streichenberg, 1988). Therefore, poison acts without delayed uptake caused by diffusion or permeation through skin, tissue, and organs, which would increase the extent of degradation and hydrolysis by biotransformation. The latter processes reduce the amount of toxic agents and hamper making a direct correlation to poison concentrations in blood. As demonstrated by Van der Schans et al. (2003) only 2.5% bioavailabilty was observed in guinea pigs, resulting from a 7-h permeation period after percutaneous administration of VX.
As outlined in previous sections, the amount of incorporated poison and its fraction interacting with target molecules to induce more- or less-specific toxicological effects may vary drastically, even under controlled conditions of administration. However, monitoring of quantitative concentration-time profiles of the original poison and its biotransformation products is needed to elucidate the kinetic behavior and to unravel pathophysiological mechanisms. Due to the broad range of such essential variations causing a number of uncertainties, many in vivo and in vitro studies have been performed during the last 30 years of sophisticated research on protection against OP compounds (OPCs) and blister agents. The following sections will summarize the most important consolidated findings underlining the current status of toxicokinetics of the most prominent CWAs: nerve agents and vesicants.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780128001592000567
Organic Chemical Toxicology of Fishes
Niladri Basu, David M. Janz, in Fish Physiology, 2013
3.6 Organism Impacts
Numerous laboratory studies in fish, employing a multitude of exposure scenarios with varying combinations of inorganic and/or organic Se, and aqueous and/or dietary exposure routes, have reported reduced growth and in certain cases increased mortality (reviewed in Jarvinen and Ankley, 1999; Janz et al., 2010). However, the most ecologically relevant organismal effects following organoselenium exposure appear to be related to reproductive impairment as described above. Skeletal deformities include spinal curvatures of lateral (scoliosis) and dorsoventral (kyphosis and lordosis) aspects. Craniofacial deformities include improper development of the mandible and operculum, shortened facial (oral-nasal) region (due mainly to improper development of the maxilla), reduced forebrain, and microphthalmia (i.e., abnormally small eyes). Fin deformities include shortened or missing fins. In addition, various forms of edema (pericardial, yolk sac, and cranial) are commonly associated with skeletal, craniofacial, and fin deformities. Representative examples of such abnormalities in larval fish are shown in Figure 3.3. These malformations are remarkably consistent among fish species and are a useful diagnostic tool to identify Se toxicity in field studies where fish are exposed to complex mixtures of contaminants and other stressors (Lemly, 1997a; Janz et al., 2010). Importantly, an increasing frequency and severity of these larval deformities can impact juvenile recruitment in fish populations exposed to elevated Se, and an index has been proposed that relates the frequency of deformities in fry to negative impacts on fish population dynamics (Lemly, 1997).
Figure 3.3. Examples of characteristic Se-induced larval deformities in white sucker (Catostomus commersoni; panels A–C) and northern pike (panels D–E). Panels A and D are larvae originating from spawning female fish collected at reference sites showing normal development following yolk sac resorption. Panels B, C, E, and F are larvae originating from spawning female fish collected at field sites contaminated with elevated Se. Panel B shows craniofacial and pericardial edema, and a lateral spinal curvature (scoliosis). Panel C shows a shortened pelvic fin and scoliosis. Panel E shows a craniofacial deformity, microphthalmia, pericardial edema, yolk sac edema, and a dorsoventral spinal curvature (kyphosis). Panel F shows a craniofacial deformity and a dorsoventral spinal curvature (lordosis).
Reprinted with permission from Muscatello (2009).
In addition to larval deformities that arise following maternal transfer of organoselenium to offspring, there have been reports of direct effects of elevated dietary organoselenium exposure on swimming physiology and behavior in juvenile and adult fish. Swimming physiology has been shown to be a sensitive and ecologically relevant sublethal response to toxicant exposure in fish (Little and Finger, 1990). An earlier study reported no effects of 90-day organoselenium exposure (up to 25 µg Se g−1 diet wet mass [as L-selenomethionine]) on swim duration, frequency of activity, swim speed, and swim distance in juvenile bluegill sunfish (Lepomis macrochirus) (Cleveland et al., 1993). In contrast, a recent study investigated the effects of 90-day dietary L-selenomethionine exposure (1.3, 3.7, 9.6, and 26.6 µg Se/g dry weight) on swim performance in adult zebrafish and in their offspring exposed to Se via maternal transfer (Thomas and Janz, 2011). Critical swimming speed (Ucrit) decreased significantly in adults and in the F1 generation at 120 days post hatch, suggesting ecologically relevant effects of dietary Se exposure on swim performance (Thomas and Janz, 2011). Surprisingly, the dose-dependent reductions in Ucrit in adult zebrafish were associated with elevated whole-body concentrations of energy stores (triacylglycerols and glycogen), suggesting a possible effect of dietary Se exposure on energy homeostasis.
In a subsequent study (Thomas et al., 2013), greater whole-body triacylglycerols in adult zebrafish exposed to elevated dietary selenomethionine coincided with significant downregulation of hepatic mRNA abundance of β-hydroxyacyl coenzyme A dehydrogenase (HOAD) and methionine adenosyltransferase 1α (MAT 1A), enzymes involved in β-oxidation of fatty acids and triacylglycerol transport, respectively. These results suggest that elevated dietary selenomethionine exposure may impair key enzymes involved in energy mobilization in fish, although other mechanisms such as altered glucocorticoid homeostasis may also be involved (Thomas and Janz, 2011; Wiseman et al., 2011). Since the observed effects on swimming performance and energy homeostasis were observed at dietary Se exposures within the same range as those reported to cause increased frequencies of larval deformities, further research is needed to determine the ecophysiological significance of such effects.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123982544000030
Risk Assessment, Uncertainty
D. Schwela, in Encyclopedia of Toxicology (Third Edition), 2014
Uncertainty in Exposure Assessment
As pointed out by WHO/International Programme on Chemical Safety, the first step of an exposure analysis is to establish a framework designed to reflect the links between the pollutant source and human exposure. This framework is a conceptual model that is the umbrella for exposure scenarios. In Figure 4, a generic conceptual model of exposure to chemicals is given. It shows the sources of their release and pathways of exposure to it. Depending on its source, there are different levels of scenarios, such as that describing the release of the compound from transport or from building materials. Each exposure from one of the sources may be described in a particular scenario. All of these scenarios may be combined to yield bigger and more complex scenarios to characterize, e.g., the inhalation exposure route.
Figure 4. Generic conceptual model of exposure to chemicals.
In exposure assessment, uncertainty arises from insufficient knowledge about relevant exposure scenarios, exposure models, and model inputs. Uncertainty pertains to different steps and approaches in the assessment and can be classified into three broad categories:
- •
-
Scenario uncertainty;
- •
-
Model uncertainty; and
- •
-
Exposure factor uncertainty.
Scenario uncertainty is the uncertainty in specifying the exposure scenario that is consistent with the scope and purpose of the exposure assessment. This uncertainty includes errors
- •
-
In scenario description (e.g., wrong or incomplete information);
- •
-
Of assessment (e.g., choice of the wrong model);
- •
-
Of incomplete analysis (e.g., overlooking an important exposure route); and
- •
-
In the specification of
- ○
-
the agent to be considered;
- ○
-
exposed populations;
- ○
-
spatial and temporal information (e.g., geographic applicability seasonal applicability);
- ○
-
microenvironments;
- ○
-
population activities;
- ○
-
sources of the released agent;
- ○
-
exposure pathways;
- ○
-
exposure events;
- ○
-
exposure routes; and
- ○
-
available risk management measures.
Model uncertainty is the uncertainty due to gaps in scientific knowledge that hamper an adequate capture of the correct causal relations between exposure factors. This uncertainty is principally based on
- •
-
Modeling errors (i.e., non-consideration of important exposure factors); and
- •
-
Relation (dependency) errors (i.e., erroneous interpretation of correlations).
In addition, when using models, the following sources of uncertainty are to be considered:
- •
-
Linking the selected model to the adopted scenario (model boundaries);
- •
-
Model dependencies;
- •
-
Model assumptions;
- •
-
Model detail (i.e., simple or complex);
- •
-
Model extrapolation;
- •
-
Model implementation and technical model aspects (e.g., errors in software and hardware); and
- •
-
Model input data (diversity of substances and humans, variation among individuals, statistical errors of estimates, systematic bias, aggregation bias, measurement errors).
Exposure factor uncertainty is involved in the specification of numerical values for human exposure such as those in the US Environmental Protection Agency (EPA) Exposure Factors Handbook, the EU Technical Guidance Document, and the KTL (the National Public Health Institute of Finland) Exposure Factors Sourcebook for Europe. Exposure assessment involves the specification of values for exposure factors, either for direct determination of the exposure or as input for mechanistic or empirical or distribution-based models that are used to fill the exposure scenario with adequate information. Sources of exposure factor uncertainty include the following:
- •
-
Measurement errors (random or systematic);
- •
-
Sample uncertainty;
- •
-
Data type (e.g., surrogate data, expert judgment, default data, modeling data, measurement data);
- •
-
Extrapolation uncertainty; and
- •
-
Uncertainty in the determination of the statistical distribution used to represent distributed parameter values.
All these uncertainties have to be considered in exposure assessment.
The overarching consideration in increasing the level of sophistication in the exposure and uncertainty analysis is in conducting a higher tier analysis. The exact form of analysis in a given tier may vary depending on the specific technical and regulatory context. The level of detail in the quantification of assessment uncertainties, however, should match the degree of refinement in the underlying exposure or risk analysis. Where appropriate to an assessment objective, exposure assessments should be iteratively refined over time to incorporate new data, information, and methods to reduce uncertainty and improve the characterization of variability.
Tier 0 uncertainty analysis is performed for routine screening assessments, where it is only possible to characterize uncertainty by established default uncertainty factors. These screening-level assessments are designed to demonstrate if the projected exposures or risks are unlikely to exceed reference values.
Where the screening assessment indicates a concern, a Tier 1 (qualitative) analysis is intended to examine how likely it is that, and by how much, the exposure or risk levels of concern may be exceeded. The main objective of Tier 1 uncertainty analysis is to characterize the influence of each identified source of uncertainty independently on the results of the assessment. In a qualitative uncertainty analysis, the uncertainties in each of the major elements of the exposure or risk analysis are usually described, often together with a statement of the estimated magnitude and direction of the uncertainty. If this Tier 1 analysis does not provide a sufficient basis to reach a risk management decision, it would form the basis for performing Tier 2 uncertainty analysis.
Tier 2 uncertainty analysis consists of a deterministic point estimate sensitivity analysis to usually examine the sensitivity of results to input assumptions by using modified input values. This analysis intends to identify the relative contribution of the uncertainty in a given parameter value (e.g., inhalation rate, emission rate) or a model component to the total uncertainty in the exposure or risk estimate. A sensitivity analysis thus performed may provide high, average, or low predictions corresponding to the range of values considered for each of the inputs. If this Tier 2 analysis does not provide a sufficient basis to reach a risk management decision, it would form the basis for performing Tier 3 uncertainty analysis.
The starting point for any Tier 3 analysis is the quantification of probability distributions for each of the key exposure or risk model input values (e.g., mean and standard deviation of fitted statistical distributions, such as normal, log-normal, or Weibull distributions). Tier 3 uncertainty analysis examines the combined influence of the input uncertainties on the predictions by propagating either analytically (e.g., Taylor series approximation) or numerically (e.g., Monte Carlo simulation). More comprehensive quantitative analyses (e.g., two-dimensional Monte Carlo analysis) of exposure assessment uncertainties often rely on modeling approaches that separately characterize variability and uncertainty in the model inputs and parameters. In principle, the outputs from variability and uncertainty analysis are used to quantify the nature of the variability in the predicted distribution of the exposures and the uncertainties associated with different percentiles of the predicted population exposure or risk estimates.
The ECHA also recommends a tiered approach (qualitative, deterministic, and probabilistic analysis) for exposure assessment in the implementation projects for the European chemicals regulation REACH as well as the European Food Safety Authority for dietary exposure assessment.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978012386454300573X
Application of Physiologically Based Pharmacokinetic/Pharmacodynamic Modeling in Cumulative Risk Assessment for N-Methyl Carbamate Insecticides
Xiaofei Zhang, … Curtis C. Dary, in Hayes’ Handbook of Pesticide Toxicology (Third Edition), 2010
73.4 Advantages and Weaknesses of the Cumulative PBPK/PD Strategy
The PBPK/PD model approach showed progress in simulating the exposure scenarios in a more pharmacologically representative fashion, thus providing another choice in the analysis of the cumulative risk from random exposures. Moreover, toxicological endpoints such as AChE activity and urinary biomarker levels could be studied directly at any time without uncertainty factors. Therefore, a PBPK/PD model approach allows the CRA to be performed with more realistic assumptions by closely simulating the exposure scenarios. But in the SHEDS simulations, the cumulative model for the three NMCs considered only body weight as the individual difference. Population variations such as compartment volumes, blood flows, and metabolic polymorphisms were not included (Zhang et al., 2008), even though they were technically plausible. This study demonstrated that the use of a composite PBPK/PD model linked to an exposure model, such as SHEDS, for pesticide residues in humans may provide a promising way to do in silico human population risk assessment.
The method of using PBPK/PD modeling in CRA has been regarded as one of the approaches, but only when a highly refined assessment is needed (Boobis et al., 2008). It should be noted that not all PBPK models are useful for risk assessment applications. If the ultimate goal of developing a model is for this purpose, the requirements for the quality of the model should be higher. Therefore, this data-intensive task will require experimental studies to be developed specifically for modeling purposes. Experimental pharmacokinetic data targeted for laboratory animal PBPK model construction are needed. Meanwhile, a complete set of standardized pharmacokinetic data should be collected, preferably by the same group of researchers. But for human models, it is always a challenge to have any data related to the dose metrics concerned in risk assessment. Alternatively, a human model must be built by extrapolation from an animal model. Therefore, the uncertainty during the model extrapolation may be carried down to the human model. Compared with other methods, PBPK modeling provides the foundation for the study of dose metrics in a targeted human population using the stochastic technique. To do so, the model parameters need to reflect the population variability and distribution in order for the Monte Carlo sampling technique to be implemented. This information is still a challenge to all modelers. Even though the range and distribution have been determined for those physiological parameters (U.S. EPA, 2006a), the parameters such as partition coefficients, metabolic parameters, and even pharmacodynamic parameters still need more investigation. Therefore, a true meaningful population model simulation will require more research. Lastly, to demonstrate model reliability, which is especially important for regulatory decision making, formal statistical analyses are necessary, for example, uncertainty analysis for the model and Bayesian analysis for parameter optimization. However, intensive computer-based data analyses are not always possible for every risk assessor.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123743671000732
Computational modeling and dosimetry of metals
M. Moiz Mumtaz, … Patricia Ruiz, in Handbook on the Toxicology of Metals (Fifth Edition), 2022
3.2.3 Modeling cadmium intake rates in low- and high-exposure areas in Thailand
Following validation of the model’s ability to simulate the US biomonitoring data based on plausible exposure scenarios (i.e., forward dosimetry), the model was used to reconstruct exposures consistent with Thai population biomonitoring data (Table 10.4) (Satarug et al., 2013). To estimate the oral Cd intake for a nonsmoking population, simulations were conducted by systematically increasing the US dietary intake (Choudhury et al., 2001; Ruiz et al., 2010b). This iterative process was repeated until the measured urinary Cd concentration was reached. To estimate overall Cd exposure for smokers, an estimate of oral intake for the nonsmoking population was combined with those from smoking at 3 μg Cd per pack of cigarettes (Diamond et al., 2003). Recent studies (Satarug et al., 2013) applied a validated toxicokinetic-based modeling on exposure data from 399 persons in a low-exposure (Bangkok) area and 6747 persons in a high-exposure (Mae Sot) area in Thailand, and compared predicted data to measured values for both smokers and nonsmokers in both areas. The modeling data predicted Cd intake data from smoking added to the intakes from diet in both high and low-exposure areas of Thailand.
Table 10.4. Measured urinary Cd (μg/g creatinine) by age, sex, smoking status, and locality.
| Cigarette smoking status | Bangkok | Mae Sot | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Males | Females | Males | Females | |||||||||||
| Age (years) | ||||||||||||||
| 13–19 | 20–39 | 40–59 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | ≥60 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | ≥60 | |
| Never smokers | 0.30 | 0.33 | 0.49 | 0.35 | 0.48 | 0.54 | 0.70 | 1.04 | 1.50 | 1.85 | 0.95 | 1.49 | 2.08 | 3.07 |
| [0.10] | [0.36] | [0.38] | [0.22] | [0.43] | [0.51] | [0.84] | [1.61] | [1.98] | [2.47] | [1.36] | [2.26] | [2.82] | [3.79] | |
| Smokers | ||||||||||||||
| Former smokers | − | − | − | − | − | − | 0.45 | 0.99 | 1.78 | 2.45 | 1.93 | 1.74 | 2.89 | 3.70 |
| [0.46] | [1.54] | [3.11] | [3.04] | [0.36] | [1.24] | [2.78] | [3.09] | |||||||
| Current Light/moderate smokers | 0.28 | 0.41 | 0.92 | − | − | − | 0.72 | 1.00 | 2.07 | 2.55 | − | 2.10 | 2.75 | 3.13 |
| [0.32] | [0.41] | [0.93] | − | − | − | [0.54] | [1.15] | [1.78] | [2.53] | [1.48] | [2.26] | [3.73] | ||
| Current heavy smokers | − | − | − | − | − | − | 0.79 | 1.17 | 2.12a | 2.84a | 0.73 | 1.91 | 3.41b | 3.92b |
| [0.61] | [1.51] | [2.54] | [4.46] | [0.08] | [1.59] | [2.66] | [3.46] |
Numbers are geometric mean [SD] values for measured urinary Cd.− = <5 subjects.
Light to moderate smokers = 10–25 cigarettes/day.
Heavy smokers = 26–80 cigarettes/day.
- a
- P < .001 for differences between heavy smokers and never smokers of the same sex, age, and location.
- b
- P > .001–<0.002 for differences between heavy smokers and never smokers of the same sex, age, and location.
The overall public health importance of these data is that they bracket or fall within the current range of allowable intakes for Cd in humans as published by the World Health Organization and the European Food Safety Authority. The models also suggest a current narrow margin of safety for population groups with these Cd intake levels. Further details of the general toxicity of cadmium can be found in the toxicological profile of cadmium (ATSDR, 2012a,b).
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780128232927000231
Exposure scenarios need to be developed to cover all ‘identified uses’ which are the manufacturers’ or importers’ own uses, and uses which are made known to the manufacturer or importer by his downstream users and which the manufacturer or importer includes in his assessment.
From: Information Resources in Toxicology (Fourth Edition), 2009
Nanotechnology and Exposure Scenarios
Sheona A.K. Read, … Martie van Tongeren, in Handbook of Nanosafety, 2014
Abstract
Exposure scenarios are an essential tool for risk assessment, management and communications. As nanotechnology is still an emerging field, with an increasing variety of manufactured materials and applications, there is a great paucity of data on human exposure across the life-cycle of manufactured nanomaterials and products. Harmonization of data collection and storage and sharing of information in the form of standardized exposure scenario descriptions will aid the risk assessment process. This chapter firstly describes the development of the nanotechnology industrial sector, including the manufacturing processes and applications of ENMs. Subsequently, it describes the contents of exposure scenarios and presents a number of examples of exposure scenarios that were developed as part of the NANODEVICE project.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124166042000020
Risk Assessment for Acute, Subchronic, and Chronic Exposure to Pesticides
Marilyn Silva, Sheryl Beauvais, in Hayes’ Handbook of Pesticide Toxicology (Third Edition), 2010
16.9.1.6 Reentry
Representative exposure scenarios for reentry workers were selected as described in the document provided by the DPR WHS (Beauvais, 2008). No exposure data were available for workers reentering crops treated with endosulfan. Because of this, exposures of workers reentering crops treated with endosulfan were estimated from dislodgeable foliar residue (DFR) values and from transfer coefficients (TCs) from studies with surrogate chemicals (residue transfer assumed not chemical-specific) (Beauvais, 2008). Most reentry activities are not expected to result in pesticide exposure throughout the year. Annual exposure to endosulfan is assumed to be limited to the months when use is relatively high (defined as 5% or more of annual use each month). It was assumed that scouting occurred after all applications were completed.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123743671000161
Principles
Frederick W. Oehme, Shajan Mannala, in Handbook of Pesticide Toxicology (Second Edition), 2001
8.1.2 SHEEP AND GOATS
The exposure scenario of sheep and goats nearly parallels that of cattle, but the operation practices and economics in the past have led to the use of organochlorine compounds in these animals. At the present time, most of the organochlorine compounds are banned and the few remaining ones are being phased out, so exposure to organochlorine pesticides is changing. Internal parasite control in sheep and goats is variable: inorganic pesticides such as nicotine sulfate or copper sulfate are often employed, in addition to the thiabendazole group of compounds. There are only four antihelminthics approved for use in sheep in the Unites States (ivermectin, levamisole, phenothiazine, thiabendazole) and four for goats (morantel, fenbendazole, phenothiazine, thiabendazole). A major exposure source for sheep and goats is accidental poisoning from pastures or rangelands due to their closer grazing habits and less intensive rearing practices. These can include discarded insect containers or even discarded pesticides. In general, pesticide use directly on sheep and goats is considerably less than on beef cattle.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124262607500112
Environmental Carcinogenesis
Erika L. Abel, John DiGiovanni, in The Molecular Basis of Cancer (Fourth Edition), 2015
Risk Assessment and Regulation of Carcinogen Exposure
As carcinogen exposure scenarios are identified, an assessment of predicted exposure dose and the expected degree of health hazard is conducted. This informs an estimation of overall cancer risk associated with the observed exposure. Estimating cancer risk helps investigators determine when and if behavior modifications should be enforced. This process of predicting cancer risk in a given exposure scenario is referred to as risk assessment, whereas the response to predicted risk is referred to as risk management. The EPA is responsible for risk assessment in areas of known or suspected exposure of the population to carcinogens and makes recommendations for risk management to minimize health consequences due to environmental contamination.
Risk assessment concerning mutagenic carcinogen exposure assumes that no threshold dose exists. That is, no safe exposure level can be identified because any exposure dose could, in theory, induce a mutation in a critical target gene, thereby elevating cancer risk. Extrapolation of a safe level of human exposure to non-genotoxic carcinogens is more complex and requires multiple assumptions. For instance, it is assumed that an agent found to be a non-genotoxic carcinogen in rodents would be toxic to humans and that the no observable adverse effect level (NOAEL) in rodents could be applied to humans. Such decisions are greatly enhanced by mechanistic information so that judgments can be made concerning potential threat to human health. In 2005, the EPA released new risk assessment guidelines that acknowledge the different mode of action for non-genotoxic carcinogens and provide for this deviation during risk-management decision making.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978145574066600007X
Developmental Toxicology
T.B. Knudsen, G.P. Daston, in Comprehensive Toxicology, 2010
12.23.2.3 Cellular Complexity
Coupled with the broad spectrum of exposure scenarios and developmental pathways, the cellular complexity of an embryo makes it difficult to establish causality. One way to decipher key events leading to developmental defects is to consider MoA processes, i.e. propagation of chemical lesions to higher levels of biological organization (molecules to phenotype).
Perhaps, the most widely exploited condition is genome-scale analysis of signaling pathways and regulatory networks. These models can readily accept genome-scale data and then be used to characterize changes in the embryonic transcriptome at critical times during teratogenesis. For example, fetal alcohol syndrome (FAS), a severe consequence of a mother’s overindulgence during pregnancy, can cause craniofacial defects, optic defects, mental retardation, and fetal growth retardation. Gene expression was profiled the cranial neural folds of day 8 mouse embryos from substrains that carry high risk (C57BL/6J) and low risk (C57BL/6N) for alcohol-induced FAS symptoms (Green et al. 2007). Microarray analysis run 3.0 h after maternal exposure reveled a reprogramming for several metabolic, signaling, and regulatory pathways: (1) tight junction, focal adhesion, adherens junction, and cytoskeletal pathways all upregulated in both substrains; (2) Wnt signaling and apoptosis pathways also upregulated in both substrains; (3) glycolysis and pentose phosphate pathways upregulated in C57BL/6N only; and (4) ribosomal proteins and proteasome pathways downregulated in C57BL/6N only. Gene networks reconstructed from these complex responses inferred a linkage of regulatory pathways for receptors in matrix-mediated cell adhesion, receptor tyrosine kinases, and actin cytoskeletal reorganization (Green et al. 2007).
At the cellular scale this reprogramming may reflect a transition between adhesive and migratory states of precursor target cell subpopulation in embryos at high risk and low risk, respectively, for the induction of FAS. Several genes in the focal adhesion/action cytoskeleton pathway were also shown to be upregulated in monkey embryos during the early phase of thalidomide embryopathy (Ema et al. 2010). These findings suggest that thalidomide, like alcohol, perturbs cell adhesive and motility functions in the embryo at key times during maternal exposure.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780080468846015323
Toxicokinetic Aspects of Nerve Agents and Vesicants
Harald John, … Horst Thiermann, in Handbook of Toxicology of Chemical Warfare Agents (Second Edition), 2015
Uptake by Intravenous Injection
Intravenous uptake of CWAs is highly unlikely for realistic exposure scenarios, except perhaps for the contamination of open and bleeding wounds. Nevertheless, numerous scientific studies investigating toxicity and therapeutic treatment of CWAs made use of this route of administration. The rationale behind this design is to constitute a defined amount of poison in blood, which is immediately systemically distributed by circulation to the target compartments under conditions of 100% bioavailability. Therefore, i.v. studies are undoubtedly relevant to elaborate systemic toxicity and to characterize the impact on the whole organism. It was shown that sarin was distributed in the central nervous system (CNS) within 20–30 s after i.v. administration to mice (Waser and Streichenberg, 1988). Therefore, poison acts without delayed uptake caused by diffusion or permeation through skin, tissue, and organs, which would increase the extent of degradation and hydrolysis by biotransformation. The latter processes reduce the amount of toxic agents and hamper making a direct correlation to poison concentrations in blood. As demonstrated by Van der Schans et al. (2003) only 2.5% bioavailabilty was observed in guinea pigs, resulting from a 7-h permeation period after percutaneous administration of VX.
As outlined in previous sections, the amount of incorporated poison and its fraction interacting with target molecules to induce more- or less-specific toxicological effects may vary drastically, even under controlled conditions of administration. However, monitoring of quantitative concentration-time profiles of the original poison and its biotransformation products is needed to elucidate the kinetic behavior and to unravel pathophysiological mechanisms. Due to the broad range of such essential variations causing a number of uncertainties, many in vivo and in vitro studies have been performed during the last 30 years of sophisticated research on protection against OP compounds (OPCs) and blister agents. The following sections will summarize the most important consolidated findings underlining the current status of toxicokinetics of the most prominent CWAs: nerve agents and vesicants.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780128001592000567
Organic Chemical Toxicology of Fishes
Niladri Basu, David M. Janz, in Fish Physiology, 2013
3.6 Organism Impacts
Numerous laboratory studies in fish, employing a multitude of exposure scenarios with varying combinations of inorganic and/or organic Se, and aqueous and/or dietary exposure routes, have reported reduced growth and in certain cases increased mortality (reviewed in Jarvinen and Ankley, 1999; Janz et al., 2010). However, the most ecologically relevant organismal effects following organoselenium exposure appear to be related to reproductive impairment as described above. Skeletal deformities include spinal curvatures of lateral (scoliosis) and dorsoventral (kyphosis and lordosis) aspects. Craniofacial deformities include improper development of the mandible and operculum, shortened facial (oral-nasal) region (due mainly to improper development of the maxilla), reduced forebrain, and microphthalmia (i.e., abnormally small eyes). Fin deformities include shortened or missing fins. In addition, various forms of edema (pericardial, yolk sac, and cranial) are commonly associated with skeletal, craniofacial, and fin deformities. Representative examples of such abnormalities in larval fish are shown in Figure 3.3. These malformations are remarkably consistent among fish species and are a useful diagnostic tool to identify Se toxicity in field studies where fish are exposed to complex mixtures of contaminants and other stressors (Lemly, 1997a; Janz et al., 2010). Importantly, an increasing frequency and severity of these larval deformities can impact juvenile recruitment in fish populations exposed to elevated Se, and an index has been proposed that relates the frequency of deformities in fry to negative impacts on fish population dynamics (Lemly, 1997).
Figure 3.3. Examples of characteristic Se-induced larval deformities in white sucker (Catostomus commersoni; panels A–C) and northern pike (panels D–E). Panels A and D are larvae originating from spawning female fish collected at reference sites showing normal development following yolk sac resorption. Panels B, C, E, and F are larvae originating from spawning female fish collected at field sites contaminated with elevated Se. Panel B shows craniofacial and pericardial edema, and a lateral spinal curvature (scoliosis). Panel C shows a shortened pelvic fin and scoliosis. Panel E shows a craniofacial deformity, microphthalmia, pericardial edema, yolk sac edema, and a dorsoventral spinal curvature (kyphosis). Panel F shows a craniofacial deformity and a dorsoventral spinal curvature (lordosis).
Reprinted with permission from Muscatello (2009).
In addition to larval deformities that arise following maternal transfer of organoselenium to offspring, there have been reports of direct effects of elevated dietary organoselenium exposure on swimming physiology and behavior in juvenile and adult fish. Swimming physiology has been shown to be a sensitive and ecologically relevant sublethal response to toxicant exposure in fish (Little and Finger, 1990). An earlier study reported no effects of 90-day organoselenium exposure (up to 25 µg Se g−1 diet wet mass [as L-selenomethionine]) on swim duration, frequency of activity, swim speed, and swim distance in juvenile bluegill sunfish (Lepomis macrochirus) (Cleveland et al., 1993). In contrast, a recent study investigated the effects of 90-day dietary L-selenomethionine exposure (1.3, 3.7, 9.6, and 26.6 µg Se/g dry weight) on swim performance in adult zebrafish and in their offspring exposed to Se via maternal transfer (Thomas and Janz, 2011). Critical swimming speed (Ucrit) decreased significantly in adults and in the F1 generation at 120 days post hatch, suggesting ecologically relevant effects of dietary Se exposure on swim performance (Thomas and Janz, 2011). Surprisingly, the dose-dependent reductions in Ucrit in adult zebrafish were associated with elevated whole-body concentrations of energy stores (triacylglycerols and glycogen), suggesting a possible effect of dietary Se exposure on energy homeostasis.
In a subsequent study (Thomas et al., 2013), greater whole-body triacylglycerols in adult zebrafish exposed to elevated dietary selenomethionine coincided with significant downregulation of hepatic mRNA abundance of β-hydroxyacyl coenzyme A dehydrogenase (HOAD) and methionine adenosyltransferase 1α (MAT 1A), enzymes involved in β-oxidation of fatty acids and triacylglycerol transport, respectively. These results suggest that elevated dietary selenomethionine exposure may impair key enzymes involved in energy mobilization in fish, although other mechanisms such as altered glucocorticoid homeostasis may also be involved (Thomas and Janz, 2011; Wiseman et al., 2011). Since the observed effects on swimming performance and energy homeostasis were observed at dietary Se exposures within the same range as those reported to cause increased frequencies of larval deformities, further research is needed to determine the ecophysiological significance of such effects.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123982544000030
Risk Assessment, Uncertainty
D. Schwela, in Encyclopedia of Toxicology (Third Edition), 2014
Uncertainty in Exposure Assessment
As pointed out by WHO/International Programme on Chemical Safety, the first step of an exposure analysis is to establish a framework designed to reflect the links between the pollutant source and human exposure. This framework is a conceptual model that is the umbrella for exposure scenarios. In Figure 4, a generic conceptual model of exposure to chemicals is given. It shows the sources of their release and pathways of exposure to it. Depending on its source, there are different levels of scenarios, such as that describing the release of the compound from transport or from building materials. Each exposure from one of the sources may be described in a particular scenario. All of these scenarios may be combined to yield bigger and more complex scenarios to characterize, e.g., the inhalation exposure route.
Figure 4. Generic conceptual model of exposure to chemicals.
In exposure assessment, uncertainty arises from insufficient knowledge about relevant exposure scenarios, exposure models, and model inputs. Uncertainty pertains to different steps and approaches in the assessment and can be classified into three broad categories:
- •
-
Scenario uncertainty;
- •
-
Model uncertainty; and
- •
-
Exposure factor uncertainty.
Scenario uncertainty is the uncertainty in specifying the exposure scenario that is consistent with the scope and purpose of the exposure assessment. This uncertainty includes errors
- •
-
In scenario description (e.g., wrong or incomplete information);
- •
-
Of assessment (e.g., choice of the wrong model);
- •
-
Of incomplete analysis (e.g., overlooking an important exposure route); and
- •
-
In the specification of
- ○
-
the agent to be considered;
- ○
-
exposed populations;
- ○
-
spatial and temporal information (e.g., geographic applicability seasonal applicability);
- ○
-
microenvironments;
- ○
-
population activities;
- ○
-
sources of the released agent;
- ○
-
exposure pathways;
- ○
-
exposure events;
- ○
-
exposure routes; and
- ○
-
available risk management measures.
Model uncertainty is the uncertainty due to gaps in scientific knowledge that hamper an adequate capture of the correct causal relations between exposure factors. This uncertainty is principally based on
- •
-
Modeling errors (i.e., non-consideration of important exposure factors); and
- •
-
Relation (dependency) errors (i.e., erroneous interpretation of correlations).
In addition, when using models, the following sources of uncertainty are to be considered:
- •
-
Linking the selected model to the adopted scenario (model boundaries);
- •
-
Model dependencies;
- •
-
Model assumptions;
- •
-
Model detail (i.e., simple or complex);
- •
-
Model extrapolation;
- •
-
Model implementation and technical model aspects (e.g., errors in software and hardware); and
- •
-
Model input data (diversity of substances and humans, variation among individuals, statistical errors of estimates, systematic bias, aggregation bias, measurement errors).
Exposure factor uncertainty is involved in the specification of numerical values for human exposure such as those in the US Environmental Protection Agency (EPA) Exposure Factors Handbook, the EU Technical Guidance Document, and the KTL (the National Public Health Institute of Finland) Exposure Factors Sourcebook for Europe. Exposure assessment involves the specification of values for exposure factors, either for direct determination of the exposure or as input for mechanistic or empirical or distribution-based models that are used to fill the exposure scenario with adequate information. Sources of exposure factor uncertainty include the following:
- •
-
Measurement errors (random or systematic);
- •
-
Sample uncertainty;
- •
-
Data type (e.g., surrogate data, expert judgment, default data, modeling data, measurement data);
- •
-
Extrapolation uncertainty; and
- •
-
Uncertainty in the determination of the statistical distribution used to represent distributed parameter values.
All these uncertainties have to be considered in exposure assessment.
The overarching consideration in increasing the level of sophistication in the exposure and uncertainty analysis is in conducting a higher tier analysis. The exact form of analysis in a given tier may vary depending on the specific technical and regulatory context. The level of detail in the quantification of assessment uncertainties, however, should match the degree of refinement in the underlying exposure or risk analysis. Where appropriate to an assessment objective, exposure assessments should be iteratively refined over time to incorporate new data, information, and methods to reduce uncertainty and improve the characterization of variability.
Tier 0 uncertainty analysis is performed for routine screening assessments, where it is only possible to characterize uncertainty by established default uncertainty factors. These screening-level assessments are designed to demonstrate if the projected exposures or risks are unlikely to exceed reference values.
Where the screening assessment indicates a concern, a Tier 1 (qualitative) analysis is intended to examine how likely it is that, and by how much, the exposure or risk levels of concern may be exceeded. The main objective of Tier 1 uncertainty analysis is to characterize the influence of each identified source of uncertainty independently on the results of the assessment. In a qualitative uncertainty analysis, the uncertainties in each of the major elements of the exposure or risk analysis are usually described, often together with a statement of the estimated magnitude and direction of the uncertainty. If this Tier 1 analysis does not provide a sufficient basis to reach a risk management decision, it would form the basis for performing Tier 2 uncertainty analysis.
Tier 2 uncertainty analysis consists of a deterministic point estimate sensitivity analysis to usually examine the sensitivity of results to input assumptions by using modified input values. This analysis intends to identify the relative contribution of the uncertainty in a given parameter value (e.g., inhalation rate, emission rate) or a model component to the total uncertainty in the exposure or risk estimate. A sensitivity analysis thus performed may provide high, average, or low predictions corresponding to the range of values considered for each of the inputs. If this Tier 2 analysis does not provide a sufficient basis to reach a risk management decision, it would form the basis for performing Tier 3 uncertainty analysis.
The starting point for any Tier 3 analysis is the quantification of probability distributions for each of the key exposure or risk model input values (e.g., mean and standard deviation of fitted statistical distributions, such as normal, log-normal, or Weibull distributions). Tier 3 uncertainty analysis examines the combined influence of the input uncertainties on the predictions by propagating either analytically (e.g., Taylor series approximation) or numerically (e.g., Monte Carlo simulation). More comprehensive quantitative analyses (e.g., two-dimensional Monte Carlo analysis) of exposure assessment uncertainties often rely on modeling approaches that separately characterize variability and uncertainty in the model inputs and parameters. In principle, the outputs from variability and uncertainty analysis are used to quantify the nature of the variability in the predicted distribution of the exposures and the uncertainties associated with different percentiles of the predicted population exposure or risk estimates.
The ECHA also recommends a tiered approach (qualitative, deterministic, and probabilistic analysis) for exposure assessment in the implementation projects for the European chemicals regulation REACH as well as the European Food Safety Authority for dietary exposure assessment.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978012386454300573X
Application of Physiologically Based Pharmacokinetic/Pharmacodynamic Modeling in Cumulative Risk Assessment for N-Methyl Carbamate Insecticides
Xiaofei Zhang, … Curtis C. Dary, in Hayes’ Handbook of Pesticide Toxicology (Third Edition), 2010
73.4 Advantages and Weaknesses of the Cumulative PBPK/PD Strategy
The PBPK/PD model approach showed progress in simulating the exposure scenarios in a more pharmacologically representative fashion, thus providing another choice in the analysis of the cumulative risk from random exposures. Moreover, toxicological endpoints such as AChE activity and urinary biomarker levels could be studied directly at any time without uncertainty factors. Therefore, a PBPK/PD model approach allows the CRA to be performed with more realistic assumptions by closely simulating the exposure scenarios. But in the SHEDS simulations, the cumulative model for the three NMCs considered only body weight as the individual difference. Population variations such as compartment volumes, blood flows, and metabolic polymorphisms were not included (Zhang et al., 2008), even though they were technically plausible. This study demonstrated that the use of a composite PBPK/PD model linked to an exposure model, such as SHEDS, for pesticide residues in humans may provide a promising way to do in silico human population risk assessment.
The method of using PBPK/PD modeling in CRA has been regarded as one of the approaches, but only when a highly refined assessment is needed (Boobis et al., 2008). It should be noted that not all PBPK models are useful for risk assessment applications. If the ultimate goal of developing a model is for this purpose, the requirements for the quality of the model should be higher. Therefore, this data-intensive task will require experimental studies to be developed specifically for modeling purposes. Experimental pharmacokinetic data targeted for laboratory animal PBPK model construction are needed. Meanwhile, a complete set of standardized pharmacokinetic data should be collected, preferably by the same group of researchers. But for human models, it is always a challenge to have any data related to the dose metrics concerned in risk assessment. Alternatively, a human model must be built by extrapolation from an animal model. Therefore, the uncertainty during the model extrapolation may be carried down to the human model. Compared with other methods, PBPK modeling provides the foundation for the study of dose metrics in a targeted human population using the stochastic technique. To do so, the model parameters need to reflect the population variability and distribution in order for the Monte Carlo sampling technique to be implemented. This information is still a challenge to all modelers. Even though the range and distribution have been determined for those physiological parameters (U.S. EPA, 2006a), the parameters such as partition coefficients, metabolic parameters, and even pharmacodynamic parameters still need more investigation. Therefore, a true meaningful population model simulation will require more research. Lastly, to demonstrate model reliability, which is especially important for regulatory decision making, formal statistical analyses are necessary, for example, uncertainty analysis for the model and Bayesian analysis for parameter optimization. However, intensive computer-based data analyses are not always possible for every risk assessor.
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123743671000732
Computational modeling and dosimetry of metals
M. Moiz Mumtaz, … Patricia Ruiz, in Handbook on the Toxicology of Metals (Fifth Edition), 2022
3.2.3 Modeling cadmium intake rates in low- and high-exposure areas in Thailand
Following validation of the model’s ability to simulate the US biomonitoring data based on plausible exposure scenarios (i.e., forward dosimetry), the model was used to reconstruct exposures consistent with Thai population biomonitoring data (Table 10.4) (Satarug et al., 2013). To estimate the oral Cd intake for a nonsmoking population, simulations were conducted by systematically increasing the US dietary intake (Choudhury et al., 2001; Ruiz et al., 2010b). This iterative process was repeated until the measured urinary Cd concentration was reached. To estimate overall Cd exposure for smokers, an estimate of oral intake for the nonsmoking population was combined with those from smoking at 3 μg Cd per pack of cigarettes (Diamond et al., 2003). Recent studies (Satarug et al., 2013) applied a validated toxicokinetic-based modeling on exposure data from 399 persons in a low-exposure (Bangkok) area and 6747 persons in a high-exposure (Mae Sot) area in Thailand, and compared predicted data to measured values for both smokers and nonsmokers in both areas. The modeling data predicted Cd intake data from smoking added to the intakes from diet in both high and low-exposure areas of Thailand.
Table 10.4. Measured urinary Cd (μg/g creatinine) by age, sex, smoking status, and locality.
| Cigarette smoking status | Bangkok | Mae Sot | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Males | Females | Males | Females | |||||||||||
| Age (years) | ||||||||||||||
| 13–19 | 20–39 | 40–59 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | ≥60 | 13–19 | 20–39 | 40–59 | ≥60 | |
| Never smokers | 0.30 | 0.33 | 0.49 | 0.35 | 0.48 | 0.54 | 0.70 | 1.04 | 1.50 | 1.85 | 0.95 | 1.49 | 2.08 | 3.07 |
| [0.10] | [0.36] | [0.38] | [0.22] | [0.43] | [0.51] | [0.84] | [1.61] | [1.98] | [2.47] | [1.36] | [2.26] | [2.82] | [3.79] | |
| Smokers | ||||||||||||||
| Former smokers | − | − | − | − | − | − | 0.45 | 0.99 | 1.78 | 2.45 | 1.93 | 1.74 | 2.89 | 3.70 |
| [0.46] | [1.54] | [3.11] | [3.04] | [0.36] | [1.24] | [2.78] | [3.09] | |||||||
| Current Light/moderate smokers | 0.28 | 0.41 | 0.92 | − | − | − | 0.72 | 1.00 | 2.07 | 2.55 | − | 2.10 | 2.75 | 3.13 |
| [0.32] | [0.41] | [0.93] | − | − | − | [0.54] | [1.15] | [1.78] | [2.53] | [1.48] | [2.26] | [3.73] | ||
| Current heavy smokers | − | − | − | − | − | − | 0.79 | 1.17 | 2.12a | 2.84a | 0.73 | 1.91 | 3.41b | 3.92b |
| [0.61] | [1.51] | [2.54] | [4.46] | [0.08] | [1.59] | [2.66] | [3.46] |
Numbers are geometric mean [SD] values for measured urinary Cd.− = <5 subjects.
Light to moderate smokers = 10–25 cigarettes/day.
Heavy smokers = 26–80 cigarettes/day.
- a
- P < .001 for differences between heavy smokers and never smokers of the same sex, age, and location.
- b
- P > .001–<0.002 for differences between heavy smokers and never smokers of the same sex, age, and location.
The overall public health importance of these data is that they bracket or fall within the current range of allowable intakes for Cd in humans as published by the World Health Organization and the European Food Safety Authority. The models also suggest a current narrow margin of safety for population groups with these Cd intake levels. Further details of the general toxicity of cadmium can be found in the toxicological profile of cadmium (ATSDR, 2012a,b).
Read full chapter
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780128232927000231
Сценарий воздействия явится существенным элементом в регистрационном досье. Сценарий воздействия – это токсикологические заключения сопоставленные существующим способам использования химикатов. Приемлемые «Меры по управлению рисками» должны основываться на таком сопоставлении. Представляется так, что химикаты с множеством различных сценариев использования, должны быть структурированы и сгруппированы там, где это возможно.
ESIG (Европейская Группа Производителей Растворителей) и ESVOCCG (объединение производителей и пользователей растворителей) готовят Характерные сценарии воздействия растворителей. Данный документ будет использоваться как базис для спецификации сценариев воздействия по многим различным способам использования определенных растворителей.
При помощи сборника Характерных сценариев воздействия растворителей, можно будет подготовить конкретный сценарий, имея в распоряжении, при этом, немного информации, такой как норма воздействия химического вещества (OEL)/ доза безопасного воздействия (PNEC), выход летучих веществ и категория использования.
Основная система базируется на воздействиях, которые оценивает компьютерная модель. Вывод, который делает модель, конечно должен быть противопоставлен практическому опыту. Основные сценарии будут выгружены в Excel вместе со всеми стандартными формулировками, которые могут понадобиться. Разработчики максимально используют систему H&S*, аргументируя это тем, что растворители уже многие десятилетия безопасно используются. Так, Председатель объединения (г-н Крис Моне, Шелл) сказал: «Мы все делаем правильно, поскольку нет того растворителя, который стал причиной эпидемии в наших руках». Метод предполагает разграничение между потребителями и рабочими, а также между профессиональным и индустриальным использованием. Он, также, применим в обоих случаях – воздействии на человека и на окружающую среду.
* Система управления, содержащая обязательные требования для всех организаций по обеспечению безопасности и сохранению здоровья. Данная система состоит из: политики действий для обеспечения здоровья и безопасности; инструкций для сотрудников; руководств по мерам применяемым для здравоохранения и соблюдения безопасности; распределения обязанностей и ответственностей за здоровье и безопасность и координат вышестоящих служб, отвечающих за вопросы здоровья и безопасности.
6. Оценка экспозиции
6.1. Общие положения
6.1.1. Оценка экспозиции (воздействия) представляет собой один из важнейших и, как правило, наиболее точных из всех четырех этапов исследования риска. Оценка воздействия — это междисциплинарное направление исследований, которое требует комплексного участия специалистов разного профиля: гигиенистов, токсикологов, эпидемиологов, химиков, профпатологов, клиницистов, метеорологов, математиков, инженеров, а также ученых в области социальных дисциплин. Оценка воздействия, наравне с эпидемиологическими и токсикологическими исследованиями, является определяющей при установлении риска для здоровья загрязнения окружающей среды и зависимостей «доза — ответ».
6.1.2. Экспозиция (воздействие) — контакт организма (рецептора) с химическим, физическим или биологическим агентом. Величина экспозиции определяется как измеренное или рассчитанное количество агента в конкретном объекте окружающей среды, находящееся в соприкосновении с так называемыми пограничными органами человека (легкие, пищеварительный тракт, кожа) в течение какого-либо точно установленного времени. Экспозиция может быть выражена как общее количество вещества в окружающей среде (в единицах массы, например, мг), или как величина воздействия — масса вещества, отнесенная к единице времени (например, мг/день), или как величина воздействия, нормализованная с учетом массы тела, мг/(кг x день).
6.1.3. Оценка экспозиции является этапом оценки риска, в процессе которого устанавливается количественное поступление агента (химического, физического, биологического) в организм разными путями (ингаляционным, пероральным, накожным) в результате контакта с различными объектами окружающей среды (воздух, вода, почва, продукты питания).
6.1.4. Оценка экспозиции заключается в измерении или определении (качественном и количественном) выраженности, частоты, продолжительности и путей воздействия химических соединений, находящихся в окружающей среде. Оценка экспозиции описывает также природу воздействия, размеры и характер экспонируемых популяций.
6.1.5. Наиболее важными шагами при оценке экспозиции являются: определение маршрутов воздействия; идентификация той среды, которая переносит загрязняющее вещество; определение концентраций загрязняющего вещества; определение времени, частоты и продолжительности воздействия; идентификация подвергающейся воздействию популяции.
6.1.6. На этапе оценки экспозиции проводится окончательное уточнение сценария воздействия, характеризующего путь (движение) вещества от места его образования до точки воздействия на человека. С учетом выбранного сценария осуществляется анализ имеющихся данных об уровнях воздействия химических веществ на человека — концентрациях вещества во всех средах в анализируемой точке воздействия. Сценарий воздействия составляется исходя из целей проекта и концептуальной модели исследуемой территории.
6.1.7. Полный сценарий экспозиции, отражающий воздействие на население в реальных условиях, включает оценку поступления химических веществ в организм человека одновременно из разных сред (атмосферный воздух, питьевая вода, вода поверхностного водоема, почва, продукты питания) различными путями (пероральный, ингаляционный, накожный). Такой тип экспозиции характеризуется как многосредовое и комплексное воздействие.
6.1.8. Количественная характеристика многосредового риска позволяет разработать оптимальные управленческие решения по его снижению на основе оценки всех контактирующих сред и путей поступления с учетом их долевого вклада в уровни воздействия на человека.
6.1.9. В зависимости от цели проекта сценарий воздействия может предусматривать оценку поступления химических веществ только из одной среды (например, атмосферного воздуха, воздуха помещений, питьевой воды, продуктов питания и т.д.) и одним путем (например, ингаляционным). В некоторых случаях сценарий воздействия может ограничиваться оценкой поступления вредных агентов от определенных источников выбросов (например, только стационарные источники/промышленные предприятия или автотранспорт).
6.1.10. Во всех случаях, с целью создания наиболее благоприятных условий для последующего процесса управления риском, на стадии оценки экспозиции обязательным является выявление: конкретного места контакта человека с вредным агентом; относительного вклада каждого специфического источника загрязнения этим агентом в данном месте; факторов окружающей среды, влияющих на характер воздействия, что позволяет обеспечить эффективные и рациональные мероприятия по снижению риска.
6.1.11. Оценка экспозиции может рассматривать прошлые, настоящие и будущие воздействия с различными параметрами для каждой фазы, т.е. моделирование будущих, измерение настоящих и анализ суммирования биологических эффектов для прошлых воздействий.
6.1.12. В целом на этапе оценки экспозиции проводится анализ: источников загрязнения окружающей среды; механизмов образования и поступления загрязнителей; транспорта, накопления и трансформации химических веществ в различных объектах внешней среды; воздействующих на человека сред и путей поступления химических веществ из каждой воздействующей среды; концентраций загрязняющих веществ или продуктов их трансформации в различных средах в точке воздействия на человека (месте его пребывания); а также населения и его чувствительных подгрупп, потенциально подверженных изучаемому воздействию.
6.1.13. Определение экспозиции является составной частью не только оценки риска, но и процесса управления риском, потому что позволяет установить:
— распределение концентраций во времени и пространстве в различных объектах окружающей среды;
— популяции или субпопуляции с высоким и низким риском;
— приоритетные, эффективные и наиболее экономичные программы и мероприятия по снижению риска;
— вклад в уровни воздействия от различных источников загрязнения;
— факторы, влияющие на попадание загрязнителей в окружающую среду, пути распространения вредных веществ и пути поступления в организм человека;
— соответствие применяемых мер по снижению загрязнения достижению безопасных для здоровья уровней.
6.1.14. Процесс оценки экспозиции обычно состоит из трех основных этапов.
Первый этап — характеристика окружающей обстановки, которая предусматривает анализ основных физических параметров исследуемой области и характеристику популяций, потенциально подверженных воздействию.
Второй этап — идентификация маршрутов воздействия, источников загрязнения, потенциальных путей распространения и точек воздействия на человека.
Третий этап — количественная характеристика экспозиции предусматривает установление и оценку величины, частоты и продолжительности воздействий для каждого анализируемого пути, идентифицированного на втором этапе. Наиболее часто этот этап состоит из двух стадий: оценки воздействующих концентраций и расчета поступления.
6.2. Характеристика зоны воздействия
6.2.1. На первом этапе оценки экспозиции проводится подробное описание физической среды и детализированная историческая характеристика исследуемой территории. Необходимые данные для анализа должны включать информацию о топографии, гидрогеологии, растительном и животном мире, земельных ресурсах и их использовании, хозяйственной деятельности человека. Исторический обзор должен содержать сведения о сельскохозяйственной, промышленной, коммерческой деятельности, характеристике селитебных зон.
6.2.2. Характеристика физической среды включает в себя анализ следующих свойств и показателей:
— климат (температурный режим, количество осадков, относительная влажность, особенности топографии, высота местности, количество дней с устойчивым снежным покровом, процесс циркуляции воздушных масс и т.д.);
— метеоусловия (например, скорость и направление ветра, повторяемость штилей, туманов, приземных инверсий температуры и др.);
— геологическое строение;
— растительность (например, травяной покров, древесная растительность и др.);
— тип почвы (например, кислый, основной, органический, песчаный и др.);
— гидрологию подземных водных источников (например, глубина, направление и тип водного потока);
— места расположения и описание поверхностных водоемов (например, тип, скорость течения воды, соленость и др.).
6.2.3. На основании характеристик физической среды исследуемой области и анализа исторических данных использования земельных ресурсов делается предварительное заключение о потенциальных путях вредного воздействия, имея в виду все взаимодействующие среды и факторы окружающей среды — почву, подземные и поверхностные воды, осадки, воздушную среду, биоту, а также возможный транспорт вредного вещества из одной среды в другую.
6.2.4. Характеристика населения, потенциально подверженного воздействию на исследуемой территории и вблизи от нее, предусматривает анализ мест проживания (локализация и расстояние от источника загрязнения окружающей среды), видов деятельности, выявление чувствительных подгрупп.
6.2.5. В анализ следует включать все группы популяции, потенциально подверженные воздействию исследуемых факторов, даже если они проживают вдали от источника загрязнения (например, население, потребляющее загрязненную водопроводную воду или продукты питания, выращенные на загрязненной почве). Кроме того, в анализ следует включать и население, которое может подвергаться воздействиям в будущем, например в результате миграции химических веществ из загрязненной зоны.
6.2.6. Оценка человеческой деятельности обычно проводится по следующей схеме.
Определение времени, которое потенциально экспонируемая популяция проводит в загрязненной зоне. Например, если популяция отнесена к производственному сценарию воздействия, то разумной максимальной оценкой ежедневного периода экспозиции является величина — 8 ч (типичный рабочий день). Если же популяция отнесена к сценарию жилой зоны, то максимальная дневная экспозиция может быть принята равной 24 ч.
Определение времени, которое потенциально экспонируемая популяция проводит в помещении, на открытой местности, в транспорте и т.д. с учетом характера деятельности человека в течение суток. Например, служащие могут проводить практически весь свой рабочий день в помещении, в то время как строительные рабочие большую часть времени находятся на открытой местности.
Определение зависимости человеческой деятельности от сезона года.
Определение возможности временного или постоянного нахождения населения в загрязненной зоне. Например, дети могут играть вблизи загрязненной зоны, а население жилых районов может периодически входить в эту зону или пересекать ее.
Идентификация любых специфичных для исследуемой зоны характеристик популяции, которые могут влиять на экспозицию. Например, если загрязненная зона расположена вблизи мест ловли рыбы, то потенциально экспонируемая популяция вероятнее всего может потреблять значительно больше загрязненных рыбных продуктов, чем популяция, проживающая вдали от данного водоема.
6.2.7. Входные параметры (факторы, дескрипторы экспозиции), используемые в уравнениях для расчетов экспозиций, по возможности, должны отражать специфические, региональные особенности изучаемых популяций и принятых сценариев воздействия. В случае отсутствия или невозможности их получения применяются стандартные (принимаемые «по умолчанию») факторы экспозиции (Прилож. 1).
6.2.8. При анализе информации об исследуемой зоне следует выявить все субпопуляции, которые могут иметь повышенный риск химических воздействий, обусловленный их повышенной чувствительностью, особенностями деятельности и/или предшествующими воздействиями от других источников.
6.2.9. Наиболее чувствительными к действию химических веществ субпопуляциями в ряде случаев могут являться новорожденные и дети, лица пожилого возраста, беременные и кормящие женщины, а также больные хроническими заболеваниями.
6.2.10. Субпопуляции, подверженные повышенному риску вследствие особенностей их деятельности и активности, обычно включают детей (в частности, из-за возможности их контакта с почвой), лиц, которые могут в относительно больших количествах потреблять рыбу, пойманную в местных водоемах, или выращенные в данной местности продукты питания (например, овощи).
6.2.11. Субпопуляции повышенного риска, связанного с предшествующими воздействиями, включают индивидуумов, контактировавших с химическими веществами на производстве, а также лиц, ранее проживавших на загрязненных территориях.
6.2.12. Выявление субпопуляций, требующих повышенного внимания, проводится на основе установления места расположения в исследуемой зоне школ, детских дошкольных учреждений, больниц и поликлиник, жилых зон, мест отдыха и рыбной ловли, основных промышленных и сельскохозяйственных объектов.
6.2.13. Для сценариев жилых районов при оценке риска требуется учитывать воздействие на детей: отдельно до 6 лет, от 6 лет до 18 лет; и на взрослых — от 18 лет и старше. В случае возможного поступления химических веществ в организм ребенка с молоком матери целесообразно дополнительно оценивать воздействие на грудных детей (0 — 1 год).
6.2.14. Выделение возрастных групп, соответствующих важным периодам жизни отдельной когорты, необходимо для оценки риска возможного длительного воздействия на одну и ту же популяцию от детского возраста до старости.
6.3. Пути распространения химических веществ в окружающей среде и их воздействие на человека
6.3.1. Маршрут воздействия/путь химического вещества
6.3.1.1. Маршрут воздействия, который описывает движение химического вещества от источника его поступления в окружающую среду до подвергающегося воздействию индивидуума, является обязательной составной частью любого сценария экспозиции.
6.3.1.2. Основной задачей анализа пути воздействия является установление связи между источниками выброса загрязнителей, их месторасположением, способами попадания химических веществ в окружающую среду и местами расположения различных популяций населения и их деятельностью.
6.3.1.3. Маршрут воздействия/путь химического вещества описывает механизм, посредством которого индивидуум или популяция подвергаются воздействию химического вещества, точку воздействия и путь поступления. Каждый путь характеризует механизм воздействия исследуемых факторов на население, связанных с определенными источниками загрязнения окружающей среды.
6.3.1.4. Если точка воздействия отдалена от источника, то маршрут воздействия включает в себя также транспортную (в случае межсредовых переходов) и воздействующую среды.
6.3.1.5. Оценка маршрута воздействия включает характеристику: источников загрязнения, выбросов и сбросов химических веществ, мест их нахождения; вероятного(ой) поведения (судьбы) химических соединений в окружающей среде (персистентность, деградация, распределение, транспорт, межсредовые переходы); мест проживания и видов деятельности экспонируемых популяций.
6.3.1.6. Составными частями полного маршрута воздействия являются четыре основных элемента:
— источник и механизм поступления химического вещества в окружающую среду;
— воспринимающая (первично загрязняемая), транспортирующая и воздействующая среды;
— место потенциального контакта человека с загрязненной окружающей средой (точка воздействия/рецепторная точка);
— пути поступления при контакте человека с химическим веществом — пероральный, ингаляционный, кожная абсорбция при потреблении воды, продуктов питания, дыхании и через кожные покровы.
6.3.2. Основные источники поступления химических веществ в окружающую среду
6.3.2.1. К источникам поступления химических веществ в окружающую среду относятся такие процессы, как производство/получение, очищение, обработка, вывоз, хранение, транспортировка, самопроизвольное/случайное получение (в результате побочных реакций) вещества и естественные источники.
6.3.2.2. Среда, загрязненная в результате предшествующего поступления химического вещества из источника загрязнения (первично загрязняемая среда), может, в свою очередь, стать источником загрязнения по отношению к другим средам. Например, почва, загрязненная вследствие разлива химического вещества, может стать источником загрязнения подземных или поверхностных водоисточников.
6.3.2.3. В ряде случаев источник сам по себе является точкой воздействия (например, загрязненная почва). В таких ситуациях путь воздействия состоит из источника, точки воздействия и пути поступления.
6.3.3. Процессы переноса, накопления и трансформации химических веществ в окружающей среде. Межсредовое распределение
6.3.3.1. Вещество, однажды попавшее в окружающую среду, может переноситься в неизмененном виде или трансформироваться в ходе физических процессов (испарение, абсорбция/десорбция), претерпевать химические трансформации, такие как фотолиз, гидролиз, окисление или восстановление, подвергаться биотрансформации (биодеградация или аккумуляция в одной или нескольких средах).
6.3.3.2. В обобщенном виде эти процессы могут быть представлены следующим образом:
— транспорт (перенос химического вещества и его межсредовые переходы);
— физическая трансформация (например, испарение, осаждение);
— химическая трансформация (фотолиз, гидролиз, окисление, восстановление и т.д.);
— биологическая трансформация (например, биодеградация);
— аккумуляция в одной или нескольких средах, включая воспринимающую загрязнение среду.
6.3.4. Сценарий и маршруты воздействия. Точки воздействия
6.3.4.1. Воздействие из окружающей среды может быть прямым (например, вдыхание атмосферного воздуха) или косвенным (например, вдыхание паров вредных веществ, испарившихся из подземных вод, почвы и проникших в воздух помещений).
6.3.4.2. Итоговая характеристика и окончательное формирование сценариев воздействия проводится на основе определения приоритетных путей поступления, т.к. путь воздействия определяет степень абсорбции.
6.3.4.3. Полный маршрут воздействия оценивается при сценарии многосредовой экспозиции, когда анализируются практически все возможные пути поступления вещества (табл. 6.1).
Таблица 6.1
ПРИМЕР СЦЕНАРИЯ МНОГОСРЕДОВОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ
| Среда | Путь поступления | ||
| ингаляция | перорально | накожно | |
| Атмосферный воздух | + | ||
| Водопроводная вода | + | + | + |
| Почва | + | + | + |
| Вода открытого водоема (плавание) | + | + | + |
| Пищевые продукты | + |
6.3.4.4. Сценарий полного маршрута воздействия представляет собой сочетание различных маршрутов воздействия исследуемых химических веществ.
6.3.4.5. При включении в анализ лишь некоторых из указанных элементов сценарий будет отражать неполный маршрут воздействия. Формирование такого сценария целесообразно в тех случаях, когда одновременное воздействие химических веществ на одну популяцию населения всеми возможными путями маловероятно, в связи с чем следует подразделять сценарии на подсценарии, отражающие причинные соотношения между различными путями воздействия.
6.3.4.6. Неполный маршрут воздействия анализируется также при сценарии, предусматривающем оценку риска от поступления химических веществ только из одной среды (например, атмосферного воздуха, воздуха помещений, питьевой воды, продуктов питания и т.д.) и одним путем (например, ингаляционным).
6.3.4.7. Путь воздействия, при котором вероятность контакта человека с химическим веществом наиболее высока и который приводит к накоплению его концентрации, называется главным (принципиальным) путем воздействия.
6.3.4.8. Исключение того или иного пути воздействия из последующего анализа должно проводиться с большой осторожностью, так как это может приводить к существенным неопределенностям и ошибкам в оценке величины экспозиции.
6.3.4.9. Аргументами для исключения пути воздействия из анализа могут являться следующие положения:
— экспозиция, обусловленная данным путем воздействия, намного меньше по сравнению с другими путями, включающими ту же среду и те же самые точки воздействия;
— потенциальная степень экспозиции при данном пути воздействия ничтожно мала;
— вероятность экспозиции очень низка и риски, связанные с наличием данного пути воздействия, не высоки.
6.4. Определение степени воздействия (количественная характеристика экспозиции)
6.4.1. Определение концентраций в точке воздействия
6.4.1.1. Количественная характеристика экспозиции предусматривает первоначально оценку воздействующих концентраций для каждого анализируемого пути воздействия, идентифицированного на предыдущем этапе.
6.4.1.2. Оценка воздействующих концентраций включает определение концентраций химических веществ, воздействующих на человека в течение периода экспозиции.
6.4.1.3. Концентрация — это содержание конкретного загрязнителя в конкретной среде (например, воздушной) на единицу ее объема (например, мг/куб. м) в определенный промежуток времени. Все замеры концентраций прямо или косвенно связаны с временным интервалом. Даже так называемые приборы непрерывного действия имеют предельное, порой весьма короткое время отклика, и поэтому их показания отражают среднее (или приближенное к среднему) значение фактических концентраций в течение ограниченного времени.
6.4.1.4. Концентрации в точке воздействия оцениваются с использованием данных, полученных с помощью двух основных подходов количественной характеристики экспозиции: прямого и косвенного.
6.4.1.5. Прямые методы исследования включают персональный мониторинг загрязнителей в зоне дыхания и использование биологических маркеров.
6.4.1.6. Косвенные (непрямые) методы включают непосредственное измерение образцов проб в разных средах, моделирование распространения химических веществ в окружающей среде, анкетирование, использование суточных дневников и модели экспозиции.
6.4.1.7. Программа исследований по оценке экспозиции должна включать сочетанное использование данных методов для достижения основной цели — наиболее точного установления реальных уровней воздействия неблагоприятных факторов окружающей среды на организм человека.
6.4.1.8. Воздействующие концентрации чаще всего оцениваются на основе:
1) результатов мониторинга объектов окружающей среды;
2) моделирования распространения и поведения химических веществ в окружающей среде;
3) комбинации результатов мониторинга с данными, полученными с применением моделирования;
4) моделей экспозиции.
6.4.1.9. При оценке риска по полной (базовой) схеме используются результаты мониторинга концентраций химических веществ в анализируемых объектах окружающей среды и/или данные, полученные на основе моделирования рассеивания загрязнителей за период не менее 3 — 5 лет с учетом инвентаризации выбросов.
6.4.2. Мониторинг объектов окружающей среды
6.4.2.1. Мониторинг качества объектов окружающей среды является важнейшим инструментом для аналитического определения содержания химических веществ в каждой анализируемой среде.
6.4.2.2. Конкретный выбор анализируемых загрязнителей, временные масштабы и места размещения пунктов контроля должны соответствовать цели оценки экспозиции населения.
6.4.2.3. Общим основанием для выбора веществ при обосновании стратегии мониторинга, в соответствии с рекомендациями ВОЗ, служат следующие критерии:
— повсеместность распространения в воздушной среде городов;
— наличие, по общему признанию, способности представлять потенциальный риск для здоровья населения;
— необходимость, как правило, регулирования на национальном или международном уровне.
6.4.2.4. Целесообразно, чтобы мониторинг позволял определять экспозицию как в очагах загрязнения, где под воздействием высоких концентраций оказывается небольшая часть населения, так и экспозицию, под воздействием которой находится большинство населения.
6.4.2.5. Одна из важнейших функций организации мониторинга заключается в получении основополагающей информации для определения не только уровня, но и распределения экспозиции по численности населения.
6.4.2.6. Оценка концентрации в точке воздействия должна быть основана на всех пробах, собранных в исследуемой зоне. Число таких измерений должно быть достаточно большим для определения регистрируемых уровней загрязнения.
6.4.2.7. В отчете по оценке риска следует подробно описать расчет концентраций в точке воздействия для каждого сценария и пути вредного воздействия с обоснованием способа отбора проб.
6.4.2.8. Использование данных мониторинга для оценки воздействующих концентраций наиболее оправданно в тех случаях, когда экспозиция обусловлена прямым контактом человека с исследуемой средой (например, прямой контакт с химическими веществами в почве), а также если мониторинг осуществляется непосредственно в точке воздействия (например, концентрация химического вещества в водопроводной воде или в воде источника децентрализованного водоснабжения). Для таких путей воздействия данные мониторинга, как правило, обеспечивают получение наилучших оценок реальных воздействующих концентраций.
6.4.2.9. В целом аналитические измерения, выполненные в соответствии с действующими нормативными документами в режиме мониторинга, дают наиболее объективную информацию о состоянии окружающей среды.
6.4.2.10. Результаты мониторинга могут оказаться неадекватными, если:
— точки экспозиции пространственно изолированы от точек мониторинга (например, в случае межсредовых переходов или транспорта химического вещества);
— аналитические данные охватывают лишь часть тех примесей, которые действительно присутствуют в том или ином оцениваемом объекте, причем они привязаны к конкретному посту наблюдения, а число постов недостаточно;
— временное распределение данных отсутствует (типичной ситуацией является сбор данных о качестве окружающей среды за ограниченный интервал времени; такие данные хорошо характеризуют условия на момент исследования, однако не отражают продолжительные или очень кратковременные воздействия);
— данные мониторинга ограничены пределом количественного определения химического вещества в среде.
6.4.2.11. В ситуациях, приведенных в п. 6.4.2.10, необходимо дополнять результаты мониторинга данными, полученными с использованием моделирования.
6.4.3. Моделирование распределения химических веществ в окружающей среде
6.4.3.1. Сочетание аналитических данных мониторинга с результатами моделирования распространения химических веществ играет важнейшую роль в оценке экспозиции.
6.4.3.2. Модели уровней концентраций представляют собой математические выражения, прогнозирующие концентрации веществ на основании законов физики и химии окружающей среды. Модели распространения химических веществ в окружающей среде используются при оценке риска в следующих целях:
— оценка пространственного распределения концентрации и экспозиции населения;
— определение соотношений «источник — рецептор»;
— определение вклада различных источников в суммарные концентрации;
— оптимизация стратегий снижения объема выбросов и анализ сценариев, связанных с выбросами;
— прогнозирование изменения концентраций загрязнителей во времени;
— анализ репрезентативности постов мониторинга и оптимизация процесса организации их сети.
6.4.3.3. Построение моделей рассеивания базируется на данных об источниках и выбросах загрязнителей, а также метеорологической и географической информации.
6.4.3.4. Точность расчетов зависит от качества исходной информации, совершенства моделирования физических и химических явлений, наличия вычислительных ошибок выбранной модели, изменчивостью состояния атмосферы.
6.4.3.5. Выбор модели расчета загрязнения объектов окружающей среды для целей оценки риска проводится по ее способности определять не только максимальные уровни загрязнения, но и осредненные на заданный период экспозиции, а также в максимальной степени учитывать все факторы, влияющие на распространение загрязнения.
6.4.3.6. Период осреднения, к которому относятся вычисленные концентрации, соответствует тому периоду времени, к которому относится используемая при расчете исходная информация. Поэтому модели расчета концентраций, осредненных за год, не могут быть использованы для определения концентраций для других периодов (месяц, сезон).
6.4.3.7. В целом, применяемые в настоящее время оперативные модели расчета концентраций, осредненных за длительный период, разработаны для прогнозирования концентраций от совокупности точечных и площадных источников с учетом вариации как метеорологических параметров, так и характеристик мощности выбросов.
6.4.3.8. Расчетные методы позволяют получить полноценную модель загрязнения объекта окружающей среды с возможностью ее оценки в любой точке изучаемого пространства, что имеет первостепенное значение для определения населения под воздействием.
6.4.3.9. Сравнительная характеристика преимуществ и недостатков использования мониторинга и моделирования загрязнения атмосферного воздуха приводится в табл. 6.2.
Таблица 6.2
СРАВНЕНИЕ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА И МОДЕЛИРОВАНИЯ РАССЕИВАНИЯ АТМОСФЕРНЫХ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КОНЦЕНТРАЦИЙ В ТОЧКЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ (WHO, REGIONAL PUBLICATIONS, EUROPEAN SERIES, N 85, 1999)
| Задача | Уровень надежности, относящийся к: | |
| мониторингу | моделированию | |
| Оценка истинности концентраций | высокий | низкий <*> |
| Системы тревоги | высокий | низкий |
| Оценка различий во времени | высокий | высокий |
| Оценка различий в пространстве | низкий <**> | высокий |
| Оценка концентраций в будущем (прогноз) | низкий | высокий |
| Определение вклада источников загрязнений | низкий | высокий |
<*> Результаты моделирования должны быть сравнены с несколькими измеренными уровнями для подтверждения надежности и корректности модели.
<**> Увеличение числа постов наблюдений может существенно улучшить пространственное представление о концентрациях.
6.4.4. Модели персональной экспозиции
6.4.4.1. Модели экспозиции при наличии данных адекватных наблюдений используются для получения заключений относительно экспозиции по конкретным загрязнителям на целевые группы населения.
6.4.4.2. Модели экспозиции прогнозируют характер экспозиции на человека или население. В качестве исходной информации в данном случае используются данные о концентрации при воздействии конкретного загрязнителя на человека или группу людей, а также о продолжительности такого воздействия. Вводные данные представлены в этом случае характером деятельности человека с распределением по времени, а также концентрациями вредных агентов.
6.4.4.3. Результаты, полученные на основе моделей экспозиции, позволяют оценить определяющие факторы величины экспозиции и доз загрязнителя в разных точках при изменяющемся распределении населения по территории.
6.4.4.4. Большинство моделей экспозиции ориентировано на поступление химических веществ в организм ингаляционным путем и анализ той микросреды, где происходит контакт человека с загрязнителем. Аналогичный подход может быть использован и для других объектов окружающей среды (питьевой воды, продуктов питания и др.).
6.4.4.5. Понятие микросреды (микроокружения) при построении моделей экспозиции ингаляционного воздействия атмосферных загрязнителей представляет собой трехмерное объемное пространство, в котором концентрация вредного фактора остается постоянной в течение определенного периода времени.
6.4.4.6. Под микросредой, где происходит контакт человека с загрязнителем, подразумевается помещение в жилых и общественных зданиях, салон транспортного средства, улица в городе, парк и т.д.
6.4.4.7. Для определения уровней содержания загрязнителя в каждой микросреде чаще всего используются результаты аналитических измерений концентраций или концентрации загрязнителя, полученные путем моделирования.
6.4.4.8. Оценку концентраций загрязнителей воздуха внутри помещений можно проводить с использованием полуэмпирических методов, которые учитывают проникновение наружных загрязняющих веществ внутрь помещений и вклад в уровни концентраций примесей таких внутренних источников загрязнения, как курение, приготовление пищи, обогрев помещения, его уборка и т.д.
6.4.4.9. Наиболее точное определение уровней воздействия применительно к оценке экспозиции загрязнителей атмосферного воздуха населенных мест проводится с помощью индивидуального (персонального) мониторинга, который предусматривает прямые замеры концентраций воздушных примесей в зоне дыхания человека.
6.4.4.10. Переносные персональные пробоотборники обеспечивают регистрацию повременных суммарных концентраций или сбор повременных суммарных проб определенных загрязнителей, с которыми контактирует человек в своей повседневной жизни.
6.4.4.11. При осуществлении программы многосредового непосредственного мониторинга воздействия параллельно с использованием персональных пробоотборников, измеряющих загрязнение воздуха в зоне дыхания человека, проводится количественное определение химических загрязнителей в пробах воды и пищи (в случае необходимости, например для детей, почвы), потребляемых каждым индивидуумом в отобранной выборке.
6.4.4.12. В случае с водой прямые замеры будут означать взятие проб из крана для питьевой воды. Если речь идет о пищевых продуктах, анализу подлежат повторные пробы пищи, а при определении перкутанной экспозиции соответствующие пробы (например, смывы) берутся непосредственно с кожных покровов.
6.4.4.13. К прямым методам анализа экспозиции относится использование биологических маркеров. Термин «биомаркер» в широком смысле включает почти любое измерение, отражающее взаимодействие между биологической системой и фактором окружающей среды.
6.4.4.14. Биомаркеры подразделяются на три основных типа: маркеры воздействия (экспозиции); маркеры эффекта и маркеры восприимчивости (чувствительности).
6.4.4.15. Маркер воздействия (экспозиции) представляет собой экзогенное химическое вещество, или его метаболит, или продукт взаимодействия между ксенобиотиком и какой-либо молекулой или клеткой, являющимися мишенями, количество которых определяется в различных компартментах организма (например, одним из наиболее известных маркеров экспозиции является содержание в крови свинца, в результате его поступления в организм вместе с вдыхаемым воздухом или с пищей, или карбоксигемоглобина при воздействии оксида углерода).
6.4.4.16. Маркер эффекта количественно характеризует биохимическое, физиологическое, поведенческое или иное изменение в организме, в зависимости от степени которого предопределяется фактическое или потенциальное нарушение здоровья или развитие болезни.
6.4.4.17. Маркер восприимчивости (чувствительности) — это показатель свойственной (врожденной) или приобретенной способности организма реагировать на воздействие определенного вредного агента.
6.4.4.18. Совместное использование всех трех типов биомаркеров дает возможность оценить: воздействующие уровни (количества поглощенной или внутренней дозы); возникающие эффекты от химических веществ и индивидуальную чувствительность к воздействию.
6.4.4.19. Биологические маркеры могут применяться при исследовании поступления химического агента в организм любыми путями из любого источника (объекта) окружающей среды (атмосферного воздуха, воды, почвы, пищевых продуктов и т.д.).
6.4.4.20. Биологические маркеры в конечном итоге позволяют в большей степени прояснить характер зависимостей «причина — следствие» и «доза — ответ» в процессе оценки риска для здоровья, при постановке клинического диагноза и при контроле качества объектов окружающей среды.
6.4.4.21. Модели персональной экспозиции базируются на одновременном применении прямых и косвенных методов расчета воздействия загрязнителей воздушной среды на отдельного человека или популяцию и предполагают получение комбинированных данных о концентрации его в микросредах и об особенностях жизнедеятельности человека.
6.4.4.22. Деловая активность человека в течение наблюдаемого времени (например, суток) оценивается путем анкетирования (опроса) населения или анализа суточных дневников, заполняемых добровольцами, отобранными для исследования.
6.4.4.23. Методическая схема сбора информации с помощью опросных способов исследования направлена, в первую очередь, на получение данных об особенностях жизнедеятельности человека или популяционных групп, в частности о времени пребывания его (их) в различных микросредах в течение суток, и включает следующие этапы:
— отбор респондентов с учетом метода рандомизации из предварительно тщательно подобранного контингента;
— выбор наиболее соответствующего вида сбора данных: обычно персонального интервьюирования или телефонного опроса, анкетирования или другого способа, предложенного самим респондентом;
— создание адекватной по величине выборки, позволяющей проводить статистический анализ;
— обеспечение условий для высокой активности респондентов в проведении исследований;
— выбор наиболее приемлемых методов исследования оценки воздействия, которые могут включать: использование персональных мониторов и/или прямых замеров концентраций в каждой микросреде в сочетании с опросниками и дневниками, отражающими время пребывания исследуемого в различных микросредах;
— разработку протоколов исследований (опросов) в понятном для респондентов и удобном для пользователей виде, а также пригодном для прогнозирования;
— формулировку специфических вопросов на простом, удобном для восприятия языке, исключая двусмысленность;
— обеспечение кодирования и сохранения информации в виде компьютерных баз данных;
— анализ полученных данных с помощью соответствующих статистических методов;
— обоснование статистически значимых заключений на основе анализа полученной информации.
6.4.4.24. Наиболее общая информация, которая должна быть получена с применением опросных методов для установления воздействующих уровней химических загрязнителей, поступающих, в частности, ингаляционным путем, включает:
— процент популяции или специфических групп населения, которые используют газовые плиты на кухне, применяют пестициды или живут в домах, расположенных вблизи от магистралей с интенсивным автомобильным движением (или с примыкающими к домам гаражами);
— количество курящих (особенно сигареты), контактирующих ежедневно с автомобильным топливом и пестицидами;
— количество времени в течение суток, которое люди проводят на открытом воздухе, в жилых и общественных помещениях, на транспорте, в частности в автомобилях, и в присутствии курильщиков.
6.4.4.25. При необходимости оценки кратковременных воздействий (например, в течение часов или дней) исследования требуют высокой степени точности или контроля. Если же оценивается более длительный период (например, воздействие в течение нескольких лет, десятилетий или, даже, всей жизни), то степень точности или контроля может быть меньшей.
6.4.4.26. Прогнозирование персональной экспозиции проводится по уравнениям для расчета интегрированной воздушной экспозиции с учетом концентраций загрязнителя в различных микросредах, умноженной на время, в течение которого человек находится в соответствующей микросреде. При этом единицами измерения могут быть мг/куб. м, умноженные на количество часов.
6.4.4.27. Соответствующее уравнение интегрированной воздушной экспозиции, представляющей собой сумму составляющих определенной концентрации конкретного загрязнителя, воздействующего на человека в условиях различной микросреды, умноженной на время, в течение которого данное лицо находилось в соответствующей микросреде, может выглядеть следующим образом:
 |
(6.1) |
где:
— интегрированная экспозиция человека k в результате воздействия конкретного загрязнителя в течение времени t (например, одного дня, на протяжении жизни и т.д.) при пребывании данного лица во всех микросредах j (например, внутри автомобиля, в самолете, на улице, в магазине и т.д.);
j — общее число воздушных микросред, в которых находился человек в течение времени t;
C_j,k — средняя концентрация, под воздействием которой находился человек k в течение временного интервала t в условиях микросреды j;
Dt — время, проведенное человеком в микросреде j (эти данные можно получить из суточных дневников).
6.4.4.28. Составляющие интегрированную воздушную экспозицию отдельные концентрации оказываются особенно полезными параметрами при оценке относительного риска, поскольку они позволяют установить взаимосвязь между уровнями риска и конкретным загрязнителем в течение определенного времени применительно к различным микросредам.
6.4.4.29. Правильность и точность построения моделей экспозиции зависят от количества учтенных различных микросред, в пределах которых необходимо отслеживать основные изменения в концентрациях, предопределяющих различные уровни экспозиции. Следует также учитывать различные сценарии формирования экспозиции в этих микросредах (например, воздействие табачного дыма внутри помещения или автомобиля).
6.4.5. Характеристика концентраций в точке воздействия
6.4.5.1. Концентрация в точке воздействия (месте пребывания человека) может представлять собой среднюю арифметическую величину концентрации, воздействующей в течение периода экспозиции, или максимальную концентрацию в ограниченный период времени.
6.4.5.2. Для оценки риска, обусловленного хроническими воздействиями химических веществ, применяются среднегодовые концентрации и их верхние 95%-ные доверительные границы, установленные по среднесуточным концентрациям. Для расчета вышеуказанных величин, как правило, используются данные 3-летних наблюдений, но не менее чем за 1 год.
6.4.5.3. Для оценки острых воздействий, включая аварийные воздействия (продолжительность экспозиции не более 24 ч), используются максимальные концентрации и 95-й процентиль.
6.4.5.4. В скрининговых исследованиях для оценки хронических воздействий допустимо использование среднегодовых концентраций, а для оценки острых воздействий — максимальных концентраций за период наблюдения.
6.4.5.5. В тех случаях, когда имеется большая вариабельность концентраций или, наоборот, всего два их значения в точке воздействия, в качестве обоснованной оценки целесообразно использовать максимальную из имеющихся концентраций.
6.4.5.6. В зависимости от задачи исследования оценка риска может быть ориентирована на характеристику средней тенденции, обоснованную (разумную) максимальную экспозицию или на анализ максимального воздействия.
6.4.5.7. При ориентации на среднюю тенденцию в качестве меры интенсивности воздействия используются средние величины концентраций вещества в изучаемых средах.
6.4.5.8. Оценка обоснованной максимальной экспозиции проводится исходя из верхних 95%-ных доверительных границ средних величин.
6.4.5.9. Максимальное воздействие характеризуется с использованием максимальных разовых концентраций, наблюдавшихся в анализируемой точке воздействия за исследуемый период.
6.4.5.10. Для оценки канцерогенного риска, как правило, используются обоснованные максимальные экспозиции, исходя из величин среднегодовых концентраций на уровне верхних 95%-ных доверительных границ.
6.4.6. Экспозиция и доза
6.4.6.1. Экспозиция характеризует контакт организма с химическим агентом. Если экспозиция имеет место в течение определенного периода времени, то общая экспозиция должна быть разделена на тот временной интервал, который интересует исследователя. Полученная таким образом величина представляет собой среднюю величину экспозиции на единицу времени.
6.4.6.2. Средняя экспозиция может быть также выражена как функция массы тела. Полученная стандартизованная по времени и массе тела экспозиция носит название «поступление».
6.4.6.3. Расчет поступления предусматривает количественное установление экспозиций для каждого химического вещества при конкретных путях воздействия. Расчетные оценки поступления выражаются в единицах массы химического соединения, находящейся в контакте с единицей массы тела человека, и имеют размерность мг/(кг x день).
6.4.6.4. Поступление химических веществ обычно рассчитывается по формулам, учитывающим воздействующие концентрации, величину контакта, частоту и продолжительность воздействий, массу тела и время осреднения экспозиции.
Общая формула для расчета величины поступления химического вещества имеет следующий вид:
| I = | C x CR x EF x ED | , | (6.2) | ||
| BW x AT |
где:
I — поступление (количество химического вещества на границе обмена), мг/кг массы тела в день;
C — концентрация химического вещества; средняя концентрация, воздействующая в период экспозиции (например, мг/л воды);
CR — величина контакта; количество загрязненной среды, контактирующее с телом человека в единицу времени или за один случай воздействия (например, л/день);
EF — частота воздействий, число дней/год;
ED — продолжительность воздействия, число лет;
BW — масса тела: средняя масса тела в период экспозиции, кг;
AT — время осреднения; период осреднения экспозиции, число дней.
6.4.6.5. Для расчета поступления используются три категории переменных:
1) связанные с химическим веществом — воздействующие концентрации;
2) описывающие экспонируемую популяцию — величина контакта, частота и продолжительность воздействия, масса тела;
3) определяемые исследователем — время осреднения экспозиции.
6.4.6.6. Значения переменных, связанных с воздействующими концентрациями химических веществ, представлены в разделе 6.4.5.
6.4.6.7. Выбор времени осреднения экспозиции зависит от вида оцениваемых токсических эффектов:
— для веществ с острым действием поступление рассчитывается путем осреднения на очень короткие промежутки времени, которые могут привести к развитию неблагоприятного эффекта (на одно воздействие или на сутки);
— при изучении продолжительных воздействий химических веществ, не обладающих канцерогенным действием, поступление рассчитывают путем их осреднения в течение периода экспозиции (например, субхроническое или хроническое ежедневное поступление);
— для канцерогенов расчет поступления проводят путем деления общей накопленной дозы на продолжительность жизни (хроническое ежедневное поступление, которое часто называется пожизненным среднесуточным поступлением).
6.4.6.8. Особенностью традиционной методологии оценки риска является акцент на продолжительные воздействия относительно низких концентраций химических веществ (например, хроническое ежедневное поступление).
6.4.6.9. При решении вопроса о необходимости включения в анализ краткосрочных экспозиций рекомендуется учитывать следующие факторы:
— токсикологические характеристики химических веществ;
— наличие высоких концентраций химических веществ или возможности их массивного поступления в окружающую среду;
— персистентность химического вещества в окружающей среде;
— характеристики популяции, оказывающие влияние на продолжительность экспозиции.
6.4.7. Расчет суточных доз
6.4.7.1. Расчет суточных доз для разных путей поступления химических веществ в организм из основных объектов окружающей среды приведен в Прилож. 3.
6.4.7.2. Входные параметры (факторы экспозиции), используемые в уравнениях для стандартных расчетов экспозиций и рисков, должны отражать специфические особенности изучаемых популяций и принятых сценариев воздействия.
6.4.7.3. Такие факторы экспозиции, как частота и продолжительность воздействия, сезонные различия (например, время контакта с почвой), в идеале должны основываться на результатах специальных региональных исследований.
6.4.7.4. Другие факторы (скорость ингаляции, площадь поверхности тела, масса тела, средняя продолжительность жизни) могут приниматься как стандартные величины.
6.4.7.5. Стандартные величины потребления воды и различных продуктов питания должны корректироваться при наличии специфических региональных особенностей.
6.4.7.6. При отсутствии специфических региональных параметров, используемых в уравнениях для расчетов экспозиции, расчет суточных доз осуществляется с помощью стандартных факторов экспозиции (Прилож. 1).
6.4.7.7. Важнейшим параметром, отражающим воздействие химического вещества на организм, является доза, поскольку она непосредственно указывает на количество загрязнителя, обладающего потенциальным эффектом в отношении органа-мишени. Доза — это количество загрязнителя, полученное организмом с увеличением времени воздействия с учетом массы тела.
6.4.7.8. В качестве количественной меры экспозиции в исследованиях по оценке риска рекомендуется использовать потенциальную дозу, рассчитываемую путем умножения величины концентрации химического вещества в среде (воздухе, воде, продуктах питания) на объем вдыхаемого воздуха, потребляемой воды или уровень абсорбции через кожу с учетом массы тела.
6.4.7.9. Потенциальная доза — это количество химического вещества, которое потребляется или вдыхается, или его количество, содержащееся в разных средах и находящееся в соприкосновении с кожей. Общая потенциальная доза (TPD) рассчитывается с помощью следующего стандартного уравнения:
где:
C — концентрация загрязняющего вещества в объекте окружающей среды (воздух, почва и т.д.), контактирующей с телом человека (выражается в единицах масса/объем или масса/масса);
IR — величина (скорость) поступления, зависящая от скорости ингаляции (объема легочной вентиляции), объема потребляемой воды и др.;
ED — продолжительность воздействия.
6.4.7.10. Общая доза — это сумма отдельных доз, полученных организмом человека в результате влияния на него отдельного загрязняющего вещества за определенный период в процессе взаимодействия со всеми содержащими данный загрязнитель средами (воздухом, водой, пищей, почвой).
6.4.7.11. В связи с недоступностью данных о коэффициенте абсорбции его величина при расчете потенциальной дозы, как правило, принимается равной 1,0, что соответствует 100% поступлению химического вещества в организм.
6.4.7.12. При расчете потенциальной дозы следует принимать во внимание:
— характеристики индивидуумов (пол, возраст, масса тела, площадь поверхности тела);
— факторы поведения и суточной активности (время, проводимое в различных микросредах, специфическая активность, скорость дыхания и др.);
— факторы жилища (планировка, вентиляция, водоснабжение и др.);
— характеристики территории (регион, городская/сельская местность и др.);
— временные факторы (сезон года, выходные дни, отпускной период, каникулы и др.).
6.4.7.13. При оценке риска потенциальные дозы, как правило, усредняются с учетом массы тела и времени воздействия. Такая доза носит название средней суточной потенциальной дозы (ADDpot) или средней суточной дозы (ADD).
6.4.7.14. Среднесуточная доза (ADD) обычно рассчитывается путем деления потенциальной дозы на массу тела (BW) и время осреднения воздействия (AT):
| ADDpot = TPD / (BW x AT). | (6.4) |
6.4.7.15. При оценке канцерогенных рисков используют средние суточные дозы, усредненные с учетом ожидаемой средней продолжительности жизни человека (70 лет). Такие дозы обозначаются как LADD. Стандартное уравнение для расчета LADD имеет следующий вид:
| LADD = [C x CR x ED x EF] / [BW x AT x 365], | (6.5) |
где:
LADD — средняя суточная доза или поступление (I), мг/(кг x день);
C — концентрация вещества в загрязненной среде, мг/л, мг/куб. м, мг/кв. см, мг/кг;
CR — скорость поступления воздействующей среды (питьевой воды, воздуха, продуктов питания и т.д.), л/день, куб. м/день, кг/день и др.;
ED — продолжительность воздействия, лет;
EF — частота воздействия, дней/год;
BW — масса тела человека, кг;
AT — период усреднения экспозиции (для канцерогенов AT = 70 лет);
365 — число дней в году.
6.4.7.16. Формулы для расчета средней суточной дозы (ADD) и стандартные значения ключевых факторов воздействия для нескольких типичных путей поступления химических веществ приведены в Прилож. 3. Представленные формулы, сгруппированные по путям поступления (пероральное и ингаляционное поступление, перкутанная абсорбция), являются вариантами основной формулы потенциальной дозы.
6.4.7.17. Все формулы для отдельных путей поступления химических веществ имеют общую структуру и содержат пересчетные коэффициенты, необходимые для перевода единиц массы, объема или площади. Для каждого пути поступления химических веществ рекомендованы также стандартные значения степени контакта, продолжительности и частоты воздействия. В отчете по оценке риска необходимо обосновать выбор отличающихся от стандартных величин и привести их документальное подтверждение.
6.4.8. Интегрированная оценка экспозиции
6.4.8.1. Исходя из определения общей потенциальной дозы, рассчитывается «суммарная экспозиция», которая имеет первостепенное значение при установлении реального риска воздействия загрязняющего вещества на здоровье населения и учитывает все воздействия конкретного загрязнителя на человека независимо от среды или путей поступления.
6.4.8.2. На основании положений п. 6.4.7.15 и формул расчета, приведенных в Прилож. 3, составляется сводная таблица для анализа многомаршрутной, многосредовой экспозиции, отражающая поступление химического вещества из анализируемых сред, а также суммарные дозы для отдельных сред, путей поступления и общую величину суммарной дозы. Формат подобного отчетного документа приведен в табл. 6.3.
Таблица 6.3
СВОДНАЯ ТАБЛИЦА ДЛЯ АНАЛИЗА МНОГОМАРШРУТНОЙ, МНОГОСРЕДОВОЙ ЭКСПОЗИЦИИ
| Путь поступления | Объекты окружающей среды | |||||
| воздух | почва | питьевая вода | открытый водоем | продукты | сумма | |
| Ингаляция | Dai | Dsi | Dwi | Dri | Di | |
| Перорально | Dso | Dwo | Dro | Dfo | Do | |
| Накожно | Dsd | Dwd | Drd | Dd | ||
| Сумма | Da | Ds | Dw | Dr | Df | Dsum |
Примечание. D — доза. Индексы относятся к различным объектам и путям поступления вещества: i — ингаляция, o — перорально, d — накожно, a — воздух, s — почва, w — питьевая вода, r — открытый водоем (рекреационное использование), f — продукты питания. Величина Dsum — отражает суммарное поступление вещества из разных сред и разными путями.
6.4.8.3. Средняя суточная доза на день воздействия (ADDd) формирует основу для расчета не только доз хронического и пожизненного воздействий, но и для острого и подострого.
6.4.8.4. Общая формула для расчета хронической средней суточной дозы имеет следующий вид:
| ADDch = ADDd x EF / DPY, | (6.6) |
где:
ADDch — средняя суточная доза, усредненная на хроническую экспозицию, мг/(кг x день);
ADDd — средняя суточная доза на день экспозиции;
EF — частота воздействия, дней/год;
DPY — число дней в году (365 дней/год).
Примечание. При оценке накожного воздействия применяется концепция внутренней (или поглощенной) дозы, т.е. дозы, поступившей в кровеносное русло.
6.4.8.5. Частота воздействия может отражать либо продолжительное воздействие (365 дней в году), либо частичное или прерывистое воздействие (например, 90 дней в году в условиях теплого времени года; или 250 дней в году по 5 дней в неделю — 50 недель в год для профессионального воздействия). Если частота воздействия составляет 365 дней в году, то хроническая ADDch равна среднесуточной.
6.4.8.6. На последнем этапе рассчитывается пожизненная суточная доза (LADD) из одной или нескольких хронических суточных доз (ADDch), как средневзвешенная доза для трех периодов жизни по формуле:
| LADD = | (EDb x ADDchb) + (EDc x ADDchc) + (EDa x ADDcha) | , | (6.7) | |
| AT |
где:
LADD — пожизненная средняя суточная доза, мг/(кг x день);
EDb — продолжительность экспозиции для детей младшего возраста (0 — < 6 лет) — 6 лет;
EDc — продолжительность экспозиции для детей старшего возраста (6 — < 18 лет) — 12 лет;
EDa — продолжительность экспозиции для взрослых (18 и более лет) — 12 лет;
ADDchb — хроническая средняя суточная доза для детей младшего возраста, мг/(кг x день);
ADDchc — хроническая средняя суточная доза для детей старшего возраста, мг/(кг x день);
ADDcha — хроническая суточная доза для взрослого, мг/(кг x день);
AT — время осреднения, число лет.
6.4.8.7. Длительность воздействия является рядом лет, в течение которых длится данный способ воздействия. В знаменателе стоит среднее время — период, на который усредняется общая доза или распределяется пропорционально по блокам лет.
6.4.8.8. Для канцерогенных эффектов среднее время учитывает продолжительность жизни человека, невзирая на длительность воздействия.
6.4.8.9. Для условий экспозиции в жилой зоне, продолжительность которой может быть больше одного возрастного периода жизни, необходимо рассчитывать суточную и хроническую ADD отдельно для каждого периода жизни, т.к. различным возрастным периодам присущи специфичные значения величин контакта и массы тела.