CC BY
12
10 Г. И. РУМЯНЦЕВ. С. М. НОВИКОВ, 1997 УДК 614.72:681.31
Г. И. Румянцев, С. М. Новиков ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТОКСИЧНОСТИ И РИСКА ВОЗДЕЙСТВИЯ ХИМИЧЕСКИХ
ВЕЩЕСТВ НА ЗДОРОВЬЕ НАСЕЛЕНИЯ
ММА им. И. М. Сеченова
Среди комплекса техногенных воздействий на окружающую среду и здоровье населения одно из ведущих мест занимают многочисленные химические соединения, широко используемые в различных сферах производства и быта. В настоящее время число известных химических веществ (ХВ) превысило 13 млн и более 300 тыс. химических продуктов находятся в обращении на международном торговом рынке.
Вместе с тем в связи с высокой стоимостью, трудоемкостью и продолжительностью токсикологических исследований только для 20% производимых или внедряемых в производство потенциально опасных веществ имеются сведения о важнейших экотоксикологических характеристиках, необходимых для оценки риска их воздействия на здоровье человека и окружающую среду.
Наиболее реальным и эффективным путем решения данной проблемы является широкое использование современных информационных технологий, прогнозирующих и экспертных систем [4, 5]. Основная задача подобных технологий — максимальное снижение той неопределенности, которая имеет место при принятии решений в условиях дефицита исходной информации. Это может быть достигнуто развитием и широким практическим внедрением разнообразных отечественных компьютерных банков данных (БД), обеспечением доступа к крупнейшим зарубежным базам и банкам токсикологической, химической, технологической, мониторинговой и другой информации.
В настоящее время все отчетливее проявляется тенденция применения баз данных в комплексе с прогнозирующими и экспертными компьютерными системами, что позволяет использовать хранящуюся в банке информацию для создания прогностических моделей, формулировки оценок, выводов, прогнозов в условиях отсутствия или недостатка тех или иных сведений о химическом веществе [4, 5].
Анализ современных проблем регулирования риска воздействия химических соединений и тенденций развития компьютерных технологий в области обеспечения химической безопасности определил основные положения разрабатываемой нами концепции создания информационно-прогнозирующей системы (ИПС) SARET (Structure-Activity Relationship for Environmental Toxicology), структуру входящих в нее элементов и модулей [5].
При обосновании концепции создания системы SARET, предназначенной для разработки и практического применения компьютерных методов расчета и оценки показателей опасности ХВ, авторы исходили из необходимости включения в нее ряда взаимосвязанных модулей: БД о экоток-силогических характеристиках ХВ, программ генерации дескрипторов молекул, моделирующего
блока, блока расчета неизвестных показателей. В связи с междисциплинарным характером решаемых задач разработка системы SARET осуществляется коллективом специалистов в области токсикологии, химической информатики, математики, работающих в различных научно-исследовательских учреждениях (В. В. Поройков, С. Н. Тертичников, Д. А. Филимонов, 3. И. Жолдако-ва, Н. В. Харчевникова).
Структура и программное обеспечение SARET позволяют анализировать связи между различными свойствами веществ (зависимости свойство-свойство), разными видами активностей (зависимости активность—активность), корреляции химическая структура—физико-химические свойства—биологическая активность, а также более сложные сочетания свойств и активностей.
Существующая версия SARETbase содержит 7 информационных блоков, включающих свыше 200 характеристик: идентификаторы вещества, химическая структура в привычном для химика виде, наиболее экологически значимые физико-хи-мические свойства, параметры токсикометрии для млекопитающих, показатели рефлекторных (раздражающих, обонятельных) реакций человека, российские и зарубежные гигиенические нормативы, специфические виды активности (канцеро-генность, мутагенность, аллергенность и др.), экотоксичность. В настоящее время SARETbase содержит сведения о более чем 8000 химических веществах.
Блок "Идентификационные характеристики" включает название ХВ, синонимы и торговые наименования, регистрационные номера Chemical Abstracts Service (CAS), Регистра токсических эффектов химических соединений США (RTECS), Российского регистра потенциально опасных химических и биологических веществ, химические классы, брутто-формулу. Структурная формула вводится с использованием химического редактора CHAR в привычном химику виде. Одновременно осуществляется контроль уникальности каждого вновь вводимого ХВ в БД по его химической структуре, формируется матрица связей между элементами молекулы и генерируются фрагментарные коды суперпозиции подструктур (FKSP). Встроенный в систему "локатор" позволяет осуществлять быстрый поиск химических соединений по любому из идентификационных информационных полей. Кроме того, в системе предусмотрена возможность поиска по структурным элементам молекулы, содержащимся в библиотеке субструктур, или по произвольно задаваемым пользователем молекулярным фрагментам.
Блок физико-химических свойств включает данные о молекулярной массе, температурах кипения и плавления, плотности, показателе преломления, дипломном моменте, растворимости в воде, давлении паров, константе ионизации, по-
казателях пожаро- и взрывоопасное™. Широко представлены такие значимые для прогноза опасности ХВ характеристики, как коэффициенты распределения (октанол/вода, вода/воздух, масло/воздух, кровь/воздух, масло/вода).
Блок "Параметры токсикометрии для млекопитающих" содержит информационные поля, отражающие острую, подострую и хроническую токсичность ХВ при разных путях поступления, раздражающее действие на органы дыхания, кожу и орган зрения, характер специфического действия.
Блок "Рефлекторные реакции человека" содержит сведения о качественных и количественных характеристиках запаха ХВ, их раздражающем действии на органы дыхания. Наряду с порогами ольфакторного действия, полученными в соответствии с принятыми в нашей стране методическими указаниями, в БД представлены пороговые концентрации специфического запаха, а также многочисленные значения порогов, установленных разными методами.
В блоке санитарно-гигиенических нормативов (34 поля) приведены ПДК вредных веществ в воздухе рабочей зоны, атмосферном воздухе населенных мест, воде водоемов, почве, допустимые суточные дозы для человека, американские референтные дозы и концентрации, а также пределы допустимого воздействия ХВ, принятые в США.
В блоке "Специфические эффекты" представлены сведения о канцерогенной и мутагенной активности, тератогенности, сенсибилизирующем действии ХВ, органах-мишенях, лимитирующих, ведущих токсических эффектах. В частности, канцерогенные свойства характеризуются оценками Международного агентства по изучению рака, Национальной токсикологической программы США, Агентства по охране окружающей среды США, значениями единичных рисков и факторов наклона зависимости доза—ответ для ингаляционного и перорального воздействия.
В блоке "Экотоксичность" сосредоточены данные о биодеградации, биоаккумуляции ХВ, их токсическом влиянии на микроорганизмы, простейшие, водоросли, различные виды рыб и др. Представлены также ПДК для водоемов рыбо-хо-зяйственного назначения.
Большой объем информации о токсических свойствах и параметрах опасности ХВ представлен в системе специализированных баз данных, связанных с SARETbase. В их число входят базы данных о пестицидах, воздействии ХВ на нервную систему человека, гигиенических нормативах, рекомендуемых ВОЗ и Агентством по охране окружающей среды США, рекомендациях Международной организации труда, физико-химических свойствах, необходимых для прогноза межередо-вых переходов и трансформации ХВ в окружающей среде, зависимостях доза—ответ для приоритетных поллютантов [7] и др. Система позволяет легко и быстро создавать новые специализированные БД, автоматически присоединять к SARETbase уже существующие информационные базы (например, с использованием в качестве идентификатора номера CAS).
Разработанный С. Н. Тертичниковым интерфейс пользователя SARETbase обеспечивает выполнение всех функций химической БД:
— ввод, хранение и выдачу алфавитно-число-вой и структурной информации;
— поиск информации по произвольному запросу (словам, частям слов, числам, фрагментам молекулы, входящим в библиотеку субструктур, заданным условиям).
Формирование отчетных документов может осуществляться различными способами: стандартный отчет в виде текста; выборочный отчет по полям (в виде таблицы) с возможностью варьирования порядка следования и автоматического выравнивания столбцов; экспортный файл (в ASCII, CSV или DBF формате) для передачи информации в систему прогноза или в стандартные пакеты статистической обработки данных (например, "Statgraphics", "Statistica"); отчет произвольной формы, структура которого определяется самим пользователем.
Наряду с информационными задачами система SARET может успешно использоваться и с целью разработки новых методов прогноза неизвестных характеристик ХВ, а также автоматизированного расчета параметров.
Одним из компонентов банка SARETbase является блок прогнозирующих правил, куда заносятся с соответствующими коментариями известные расчетные формулы (например, формулы расчета максимально достижимой концентрации вещества в воздухе, плотности относительно воздуха, стойкости на местности и т. д.) или разработанные с применением системы SARET прогнозирующие модели. В том случае, если интересующее пользователя вещество не отвечает условиям применения соответствующего расчетного правила, компьютер выводит сообщение о том, что правило не подходит для прогноза. Тем самым гарантируется корректность расчета, осуществляемого недостаточно компетентным пользователем.
Для получения новых прогнозирующих моделей могут использоваться как информация, содержащая в SARETbase и специализированных базах данных, так и многочисленные дескрипторы молекулы, генерируемые информационно-прогнози-рующей системой.
Блок генерации дескрипторов позволяет получать такие параметры, как фрагментарные коды суперпозиции подструктур (FKSP), число субструктурных элементов, атомов или связей, электронные заряды на атомах, разнообразные топологические и энергетические индексы. Кроме того, в этот блок входит программа расчета 120 оригинальных электротопологических индексов, разработанная Д. А. Филимоновым.
Для создания и статистической оценки новых прогнозирующих моделей в состав системы SARET включен расчетно-моделирующий модуль, позволяющий представлять результаты анализа как в аналитической, так и графической форме. Данный модуль обеспечивает возможность быстрого получения и корректной статистической характеристики анализируемой модели, сохранения всех результатов анализа, а также автоматической записи полученного уравнения в блок прогнозирующих правил с последующим использованием его для автоматизированного прогноза неизвестных свойств ХВ.
Практическая апробация разработанной версии системы SARET осуществлялась в ряде науч-
но-исследовательских и практических учреждений: ММА им. И. М. Сеченова, НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды им. А. Н. Сысина РАМН, Минприроды РФ и др. Информа-ционно-прогнозируюшая система использовалась для разработки новых методов расчетного установления ориентировочных безопасных уровней воздействия раздражающих ядов [6], загрязнителей атмосферного воздуха [8], лекарственных средств, анализа связей химическая структура-биологическая активность для ХВ основных химических классов. В настоящее время ведутся исследования по созданию компьютерных методов прогноза специфических, в том числе отдаленных, эффектов ХВ (канцерогенных, мутагенных, сенсибилизирующих).
Исходя из основной цели создания системы SARET — оперативного обеспечения исследователя информацией, необходимой для оценки токсичности и опасности ХВ, а также возможного риска их воздействия на здоровье человека, одним из важных направлений проводимых исследований является разработка компьютерных методов интегральной характеристики опасности химических соединений.
Оценка риска воздействия факторов окружающей среды, как правило, осуществляется в несколько этапов, включающих идентификацию опасности, оценку экспозиции, выявление зависимости доза (концентрация)—ответ, характеристику риска [3, 10, 111.
Ключевыми и сложными этапами оценки риска являются установление зависимости доза—ответ и характеристика риска. Наиболее подробно методика проведения этих этапов разработана применительно к канцерогенным факторам. В то же время для всей основной массы приоритетных загрязнений окружающей среды, не обладающих стохастическими эффектами, рекомендации по характеристике риска имеют лишь общий характер.
В основе такой характеристики как в нашей стране, так и за рубежом, лежит соотношение между оценкой экспозиции и некоей эталонной концентрацией, риск воздействия которой на здоровье населения рассматривается как пренебрежимо малый (ПДК, референтные дозы или концентрации RFD, RFC). В этом отношении между ПДК и американскими референтными концентрациями нет принципиальных различий, поскольку их соблюдение должно гарантировать отсутствие вредных эффектов в экспонируемой популяции. Вместе с тем единственный безукоризненный вывод, который можно сделать при превышении фактической величиной экспозиции (Q значения ПДК (или RFC): С/ПДК > 1, состоит в констатации возможности появления риска неблагоприятных эффектов без его детализации (и то только в тех случаях, когда ПДК установлена по прямым эффектам на здоровье).
В настоящее время, кроме соотношения между фактической и предельно допустимой концентрациями (Q = С//ПДК,), в гигиенических исследованиях широко используются разнообразные суммарные индексы, основанные на приведении величины Q для данного компонента к веществам определенного класса опасности (чаще 3-го) или
определенным химическим соединениям, например диоксиду серы и окиси углерода [1,2, 9]. Целью подобного масштабирования является попытка учета особенностей изменения величины риска при одинаковом превышении ПДК у разных атмосферных загрязнителей.
Существующие в настоящее время показатели реальной опасности характеризуют уровень определенных эффектов (например, гибель 50% животных, наличие пороговых изменений показателей жизнедеятельности и др.) или ширину диапазона между двумя уровнями воздействия (например, соотношение порогов острого и хронического действия, среднесмертельных концентраций и порогов острого действия и т. д.).
Очевидно, что такие показатели слабо связаны между собой и каждый из них характеризует лишь определенный аспект опасности вещества: опасность острых воздействий, опасность хронического действия, опасность появления специфических эффектов и т. д.
Как известно, для характеристики интегральной опасности ХВ в действующем санитарном законодательстве используются классы опасности. Вместе с тем принятые классы опасности для разных объектов окружающей среды (вода водоемов, воздух рабочей зоны, вода водных объектов) основана на различных критериях. Причем при отнесении ХВ к определенному классу нередко применяются критерии, не имеющие прямого отношения к состоянию здоровья человека (пороговые концентрации по запаху, влиянию на санитарный режим водоемов и др.).
Данное обстоятельство существенно затрудняет интегральную оценку опасности ХВ (одно и то же химическое соединение часто относится к разным классам опасности при его нормировании в различных средах) и прогноз возможного риска для здоровья, обусловленного превышением ПДК.
Проведенные нами исследования показали, что распределение ХВ по существующим классам опасности слабо зависит от параметров токсикометрии (табл. 1). В частности, классы опасности ХВ, загрязняющих атмосферный воздух, практически не зависят от параметров токсикометрии, показателей опасности острых и хронических отравлений, значений ПДК в воздухе рабочей среды (табл. 2). В процессе анализа для некоторых из этих показателей удается выявить только тенденцию к изменению в зависимости от класса опасности, однако разброс их значений в пределах того или иного класса достигает больших величин, что делает невозможным относительно точный прогноз опасности по отдельно взятым характеристикам.
При конструировании нового интегрированного показателя опасности С. М. Новиковым были предложены следующие исходные положения:
1. Опасность для здоровья, обусловленная превышением ПДКС с, может быть оценена на основе анализа зависимости риска и тяжести эффектов от уровней воздействия во всем диапазоне эффективных концентраций: от смертельных до пороговых или максимальных недействующих. Мерой условного риска является функция от вероятности эффекта определенной степени тяжести:
я=л РЩ).
Таблица 1
Средние значения и срсднеквадратическис отклонения параметров токсичности и опасности ХВ (в ^ сд.)
Все Класс опасности
Показатель
вещества 1-й 2-й 3-й 4-й
ПДК„.р. -1,147 -1,910 -1,514 -0,054 -0,489
ст 0,943 1,18 0,755 0,691 1,206
п 399 16 127 146 84
пдксс -1,533 -2,745 -1,892 -1,322 -0,479
ст 0.886 1,209 0,667 0,568 0,849
п 329 19 119 122 47
ПДКрз 0,249 -1.275 -0.028 0,576 1,379
ст 0.967 1,067 0,639 0,623 0,824
п 1227 23 117 127 71
Limch(4 ч) 0,872 -0,251 0,736 1,229 2,011
ст 0,914 1,115 0,695 0,647 1,015
п 639 16 75 67 30
LimC|, (24 ч) -0,391 -1,567 -0,839 -0,279 0,572
ст 1,035 1,195 0,810 0,792 0,956
п 296 14 89 111 44
С150 крысы 3,415 2,228 3,319 3,877 4,519
ст 1,121 1,195 0,962 0,739 0,577
п 572 11 73 72 42
CL5q мыши 3,497 2,265 3,372 3,773 4,757
ст 1,132 1,191 0,924 0,859 0.681
и 512 9 65 57 42
Zch (4 ч) 0,931 1,137 0,962 0,925 0,735
ст 0,556 0,741 0,637 0,544 0,487
п 550 13 66 57 27
Zch (24 ч) 2,503 2,539 2,967 2,430 2,468
ст 0,829 1,027 0,878 0,712 0,850
п 222 10 70 82 32
7 ¿-ас 1,353 1,322 1,339 1,532 1,382
ст 0,628 1,043 0,741 0,617 0,452
п 410 9 63 59 33
Zbio (4 ч) 2,245 2,542 2,369 2,417 2,297
ст 0,709 0,889 0,854 0,776 0,572
/1 282 8 46 36 20
Zbio (24 ч) 3,922 3,152 3,990 4,014 3,867
ст 0,922 0,662 1,008 0,745 0,860
п 148 6 56 50 23
Limac 1,915 0,852 1,799 2,161 2,759
CT 0,933 0,859 0,907 0,710 0,879
и 951 18 100 114 60
Примечание. ПДКСС — среднесуточная ПДК в атмосферном воздухе, ПДКр3 — ПДК в воздухе рабочей зоны, Limch (4 ч) и LimC|, (24 ч) — пороги хронического действия для 4- и 24- часового воздействия, Z3g — зона острого действия, Zc)l (4 ч) и Zch (24 ч) — зоны хронического действия для 4- и 24- часового воздействия, Zbi0 (4 ч) и Zbio (24 ч) — зоны биологического действия для 4- и 24-часового воздействия.
2. Опасность для здоровья имеет степенную (логарифмическую) зависимость от уровней воздействия или степени превышения ПДКС с:
Я, = а + 61g С, = А']ё(С,/ПДКсс,).
3. Степень возрастания опасности при превышении ПДКСС определяется углом наклона зависимости риска от уровней воздействия (т. е. величиной Ь).
4. Опасность для здоровья, обусловленная превышением ПДК, не зависит от существующих классов опасности и должна оцениваться с учетом индивидуальных характеристик каждого ХВ.
5. С увеличением продолжительности воздействия риск и тяжесть эффектов либо возрастают, либо остаются на уровне, наблюдавшемся при ис-
ходном времени экспозиции данной концентрации.
На первом этапе исследований за 0-й уровень относительно риска {R = 0), были приняты эффекты действия химического вещества в концентрации, не превышающей ПДКСС. Эффект воздействия концентрации, соответствующей порогу хронического действия при круглосуточной ингаляции, был принят равным 0,2. Воздействие концентрации на уровне ПДКрз, соответствовало эффекту, равному 0,4 усл. ед. Уровни воздействия, близкие к среднесмертельным концентрациям или американским аварийным нормативам для воздуха рабочей зоны (Immediately Dangerous to Life and Health Values — IDLH), соответствовали 0,9—1,0 усл. ед. Для стандартизации других параметров токсикометрии была использована построенная по вышеприведенным точкам зависимость концентрация—условный риск (эффект) для соединений 3-го класса опасности, а также для всей совокупности проанализированных веществ. В общей сложности на этом этапе было проанализировано более 1000 ХВ.
При построении графиков в координатах: R¡ — ^(С(/ПДКс с) для наиболее приоритетных загрязнителей атмосферного воздуха практически во всех случаях были получены линейные зависимости.
Для уменьшения влияния возможных ошибок в значениях ПДКС с, а также с целыо разработки метода прогноза гигиенических нормативов атмосферных загрязнителей, вышеприведенные зависимости были построены также в координатах: logC, — R¡, т. е. без принудительного проведения линии регрессии через ^(ПДКСС):
R¡ = а + b lgC,-.
Данная зависимость позволяет оценивать условный риск воздействия различных концентраций химического соединения не относительно существующей ПДКСС, а ее статистической оценки, а также прогнозировать вероятные значения
Таблица 2
Соотношения между ПДК в атмосферном воздухе и воздухе рабочей зоны у разных классов опасности
Параметр Класс опасности
1-й 2-й 3-й 4-й
ПДКр з/ПДК с. с 64,4 75,7 86,5 77,8
log (ПДКр.з/ПДКс с) 1,809 1,879 1,937 1,891
Доверительный интервал 1,58- 1,75- 1,81- 1,69-
2,03 2,00 2,06 2.10
Минимум 0,769 0,301 0.301 0,757
Максимум 3,301 4,949 4,301 2,778
ст 0,585 0,726 0,646 0,587
т 0,111 0,063 0,062 0,100
п 28 131 107 34
ПДКрз/ПДК„,.р 11,1 31,0 45,2 59,0
log (ПДКр з/ПДК,,, р) 1,047 1,492 1,655 1,771
Доверительный интервал 0,532- 1,37— 1,52— 1,57-
1,56 1.61 1,79 1,98
Минимум -0,70 -0,791 -0,544 -0,903
Максимум 3,000 3,124 4,301 3.553
о 0,852 0,710 0,792 0,924
т 0,236 0,061 0,068 0,106
п 13 142 135 84
*
0,9
0,7
0,5
о,з
0,1
-0,1
'-2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 в,5
Зависимость "условный риск — логарифм концентрации" для сероводорода.
По оси абсцисс — логарифм концентрации (» мг/м3); но осн ординат — условный риск (в опг. сл.)- Представленная зависимость соответствует уравнению: R = 0,416 + 0,167 log С (г = 0,972).
гигиенических нормативов ранее неизученных атмосферных загрязнителей. В качестве примера обсуждаемой зависимости на рисунке представлена графическая характеристика возрастания риска и тяжести вредных эффектов сероводорода при увеличении его концентрации в воздухе.
Для автоматизированного построения зависимости концентрация — условный риск канд. физ. мат. наук Д. А. Филимоновым была разработана компьютерная программа, позволяющая на основе информации, имеющейся в ВАЯЕТЬаБе, генерировать графики данной зависимости и рассчитывать вероятные значения ПДКСС. Предварительно с целью уточнения значений относительных рисков для стандартных параметров токсикометрии и ПДК был проведен компьютерный эксперимент, позволивший получить более точные оценки относительных рисков, линеализирую-щих зависимость 1о£С — Я абсолютно для всех проанализированных ХВ.
Для оценки прогностической способности и точности разработанного метода был проведен расчет ПДКС С для 160 ранее нормированных атмосферных загрязнителей [8]. Как показали проведенные исследования, ошибка прогноза ПДКСС в контрольной выборке для 90,7% соединений не превышает 3 раз, в 7,5% случаев находится в пределах 3—5 раз и в 1,9% превышает 5 раз (для соединений, нормированных по рефлекторно-ре-зорбтивному эффекту: изопропанол, диметилфор-мамид, этиленимин и др.).
Автоматизация процесса анализа известных параметров токсикометрии и гигиенических нормативов ХВ, получения регрессионной модели и ее статистических оценок, а также графического представления зависимости относительный (условный) риск — логарифм концентрации позволила провести более углубленные исследования данной зависимости. В частности, нами было установлено, что коэффициенты регресии в вышеприведенной модели не коррелируют с существующими классами опасности. Полученные результаты совпадают с ранее сделанными выводами о несоответствии между классами опасности и реальным риском, обусловленным превышением ПДК.
Кроме того, в процессе углубленного анализа экспериментальных и эпидемиологических данных для наиболее распространенных атмосферных загрязнителей было выявлено удовлетворительное совпадение между прогнозными оценками рисков и реально наблюдаемыми биологическими реакциями человека и лабораторных животных. В табл. 3 приведены градации условных рисков, соответствущие биологическим реакциям различной степени тяжести.
Преимущества рассматриваемого показателя состоят прежде всего в анализе опасности вещества по комплексу характеристик, что существенно снижает возможное влияние ошибок в установлении отдельных показателей (например, ПДК).
В связи с тем что при построении дозовой зависимости для каждого из исследуемых веществ используются все имеющиеся параметры биологического действия, она представляет по своей сути интегральный токсикологический "портрет" (профиль) конкретного химического соединения.
Одной из особенностей вышеприведенной зависимости является возможность ее распространения на случаи совместного действия ХВ (или их групп), обладающих изоаддитивным или независимым свойством.
Д. А. Филимоновым разработана компьютерная программа, позволяющая рассчитывать относительный риск комбинированного действия (У?д.) как для всей исследуемой смеси веществ, так и ее отдельных подгрупп, содержащих соединения с одинаковым типом действия. Данная программа функционирует в едином комплексе с БД БАЯЕТЬазе и моделирующим модулем, строящим и хранящим зависимости условный риск — логарифм концентрации для анализируемых химических соединений. При наличии сведений о коэффициенте комбинированного действия (Ккл) для исследуемой группы веществ его можно учесть при расчете
В связи с отсутствием данных о точных значениях Кк д для большинства потенциально опасных ХВ при определении показаний к применению формулы простого однородного (изоаддитивного) действия следует исходить из преимущественного (ведущего) типа вредного действия, например канцерогенного, гепатотоксического, раздражающего и т. д. [12]. Ведущие эффекты действия разнообразных ХВ приведены в БАЯЕТЬазе, что позволяет в автоматизированном режиме группировать компоненты смесей по характеру их токсического действия и в последующем рассчитывать
Таблица 3
Градации условных рисков в зависимости от тяжести реакций организма на воздействия ХВ
Тяжесть эффектоп
R
Смертельные 1,0—0,9
Тяжелые острые 0,8—0,6
Пороговые острые 0,6—0,5
Тяжелые хронические 0,5—0,2
Пороговые хронические 0,2—0,1
Отсутствие вредных эффектов < 0,1
Рефлекторные и эмоциональные реакции < 0,1
Уровни минимального риска (ПДК, RFC) 0,0—0.05
Реакции суперчувствительных субпопуляций 0,1—0,3
à-1280
- 17 -
значения относительного риска для отдельных веществ, их групп и смеси в целом.
В связи с тем что при построении разработанного нами комплексного показателя опасности используются относительные уровни воздействия (доли ПДК) и стандартные значения эффектов, взвешенных с учетом степени тяжести возможных изменений в состоянии организма, вышеприведенные формулы, в принципе, могут применяться и при одновременном поступлении ХВ из разных сред (с атмосферным воздухом, питьевой водой).
Аналогичный подход может быть использован и для оценки сочетанного действия химических и физических факторов, при этом, однако, необходимо предварительно установить значения показателей углов наклона зависимостей относительная доза (кратность превышения ПДУ) — статус организма для каждого из физических факторов.
Вышеизложенная методология построения и оценки интегрированного показателя опасности на основе установления зависимости условный риск — логарифм концентрации была использована при токсиколого-гигиенической характеристике приоритетных загрязнителей атмосферного воздуха, проверке достоверности ранее установленных ПДК, а также в эпидемиологических исследованиях воздействия атмосферных загрязнений на состояние здоровья населения.
По нашему мнению, развитие компьютерных технологий является одной из наиболее приоритетных задач современной гигиенической науки и практики, решение которой способно в относи-
тельно короткие сроки обобщить колоссальные материалы отечественных и зарубежных экспериментальных и натурных исследований, существенно повысить эффективность научных исследований и управленческой деятельности в области охраны окружающей среды и состояния здоровья человека.
Литература
1. Буштуева К. А., Парцеф Д. П., Беккер А. А., Ревич Б. А. // Гиг. и сан. — 1985. — № 1. — С. 4—6.
2. Гильденскиольд Р. С., Недогнбченко М. А., Пинигин М. А., Фельдман 10. Г Санитарная охрана атмосферного воздуха городов. — М., 1976.
3. Кацнельсон Б. А., Привалова Л. /7.//То ко и кол. вестн. — 1976. - № 4. - С. 5-10.
4. Новиков С. М., Поройков В. В., Семеновых Л. Н. // Гиг. и сан. — 1994. — № 5. — С. 4—8.
5. Новиков С. М.. Поройков В. В., Тертичников С. Н. и др. // Там же. — 1995. - № 1. — С. 29-33.
6. Новиков С. М., Н\'ргабылова А. Б., Филимонов Д. А., Поройков В. В. // Там же. — № 6. — С. 16-20.
7. Новиков С. M., Жолдакова 3. И.. Румянцев Г. И. и др. // Там же. — 1997. - № 4. - С. 3.
8. Нургабылова А. Б. Прогнозирование рефлекторного и токсического действия загрязнителей атмосферного воздуха с применением информационно-прогнозирующей системы: Автореф. дис. ... канд. мед. наук. — М., 1996.
9. Пинигин М. А. Биологическая эквивалентность в решении методических задач гигиенического регламентирования атмосферных загрязнений: Автореф. дис. ... д-ра мед. наук. - М„ 1997.
10. U. S. ЕРА. Risk Assessment Guidelines of 1986. EPA/600/8— 87/045. - Washington, 1987.
11. U. S. EPA. Risk Assessment Guidance for Superfund. Vol. 1. Human Health Evaluatin Manual (Part A). EPA/540/l-89/ 002. — Washington, 1989.
12. U. S. EPA. Guidelines for the Health Risk Assessment of Chemical Mixtures // Fed. Red. — 1986. — Vol. 51. № 185. - P. 34014-34025.
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 1997 УДК 614.7:658.21/.23
Р. С. Гильденскиольд, К. А. Буштуева, И. Л. Винокур, Л. Ф. Глебова, Н. Д. Антипова, Ю. Г1. Тихомиров,
М. П. Грачева, Е. М. Черепов, Т. М. Лебедева
О НОВОЙ РЕДАКЦИИ САНИТАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ПРОИЗВОДСТВ И ИНЫХ ОБЪЕКТОВ
И СООРУЖЕНИЙ
Московский НИИ гигиены им.Ф. Ф. Эрисмана; Российская медицинская академия последипломного образования, Москва; Институт биофизики, Москва; Нижегородский НИИ гигиены и профпатологии; НИИ гигиены окружающей среды и экологии человека им. А. Н. Сысина РАМЫ, Москва; Департамент Госсанэпиднадзора Минздрава РФ, Москва; Пермский областной центр
Госсанэпиднадзора
С момента ввода в действие "Санитарных норм проектирования промышленных предприятий" — СН 245—71 прошло 25 лет.
Срок достаточно большой, чтобы сделать определенные выводы, с одной стороны, о полезности действующей санитарной классификации производств, а с другой стороны, о необходимости пересмотра и совершенствования санитарного территориального регламентирования с учетом накопленного опыта его применения, а также в связи с возникновением новых производств, установлением негативного влияния шумового фактора на здоровье населения от расположенных в жилой застройке предприятий и необходимостью использования зарубежных материалов по нормированию санитарных разрывов от ряда производств.
Как известно, минимально требуемые размеры санитарно-защитных зон (СЗЗ) для тех или иных
действующих промышленных объектов на практике нередко не соблюдаются.
Так, по материалам ежегодного государственного национального доклада "О санитарно-эпидемиологической обстановке в России в 1995 году" в СЗЗ промышленных предприятий в разных субъектах Российской Федерации продолжает проживать до 100 тыс. человек.
В основу новой редакции "Санитарной классификации производств" положен главный постулат Закона Российской Федерации "О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения", согласно которому под санитарно-эпидемиологическим благополучием населения понимается такое состояние общественного здоровья и среды обитания людей, при котором отсутствует опасное и вредное влияние ее факторов на организм человека и имеются благоприятные условия для его жизнедеятельности.
