sou · H7B345 · 2019-11-08 00:00:00 — Om blandningens faktiska toxicitet avviker från den som modellen förutspått brukar man prata om samverkanseffekter. Om effekten är större kallas det för synergieffekt, och om den är mindre kallas den antagonistisk. Dessa begrepp är dock inte väl definierade och därför är det bättre att använda mer beskrivande termer för att beskriva samverkanseffekter, till exempel större än additivitet eller mindre än additivitet. Utan sådana preciseringar använder vi i denna rapport begreppen synergi och antagonism för effekter av blandningar som är tydligt starkare eller tydligt svagare än vad som förväntats jämfört med standardmodellerna. Risken med kemikalier definieras ofta som sannolikheten för en skadlig effekt. I regulatorisk (eko)toxikologi finns dock vanligtvis inte tillräckligt med data för att kunna göra sannolikhetsberäkningar. Därför används ett förenklat förfarande. I riskkaraktäriseringen (steg 4) bestäms vanligen en riskkvot (risk quotient, RQ). Genrellt är RQ en uppmätt eller uppskattad exponeringsnivå som dividerats med den exponering som regulatoriskt bedömts vara rimligt säker. Det finns många olika varianter på sådana riskkvoter, som används för olika typer av bedömningar och inom olika regelverk. Ett välkänt exempel är kvoten mellan en uppskattad koncentration och en uppskattad säker exponering i miljön: predicted environmental concentration dividerat med predicted no effect concentration (PEC/PNEC) för miljöriskbedömning enligt REACH. Om PEC/PNEC-kvoten är mindre än 1 anses användningen vara säker. Detta är ett väletablerat sätt att beskriva riskerna med enskilda ämnen, som även kan användas för blandningar. En viktig skillnad är dock att giftigheten hos blandningen inte enbart beror på den totala koncentrationen av blandningen, utan bestäms också av de relativa koncentrationerna av de enskilda kemikalier som ingår i blandningen (blandningsproportionerna). Det betyder att blandningens giftighet är olika för alla olika blandningsproportioner av en specifik sammansättning av ämnen. Ett sätt att hantera detta problem är att använda relativa koncentrationer eller doser, i stället för absoluta, för att beräkna riskkvoter för blandningar. En viktig metod för detta är toxic units (TU). TU är koncentrationer som justerats för ämnenas potens genom att dividera deras absoluta koncentration i blandningen med respektive EC50-värde, eller något annat effektvärde (EC10, EC20 etc.) för samma endpoint som studerats i samma art, för alla kemikalier i blandningen. Toxic equivalents (TEQ) är ett liknande sätt att väga samman halterna av olika ämnen med hänsyn till att de har olika giftighet, genom att ange en koncentration av ett ämne uttryckt i termer av den koncentration av en referenssubstans som orsakar lika stor effekt. Detta beräknas med hjälp av en toxic equivalency factor (TEF). TU och TEQ används för att integrera exponeringen och giftigheten för enskilda ämnen i blandningen till kompatibla indikatorer, en för varje ämne i blandningen. Dessa kan sedan kombineras till ett enda numeriskt värde som beskriver risken med hela blandningen. Detta beskrivs ytterligare i avsnitt 4.4.3, nedan. Regulatorisk farobedömning av blandningar görs på två övergripande sätt: det ena utgår från blandningen som helhet (whole mixture approach, WMA) och det andra utgår från de enskilda ämnena som ingår i blandningen (component based approach, CBA). Whole mixture approach betyder att man använder data från testning av hela blandningen, ”som om” den vore ett enskilt ämne. Hur blandningen exakt ser ut kan vara mer eller mindre känt. Component based approach betyder att man uppskattar blandningens giftigheten baserat på data från tester som gjorts för varje enskild kemikalie som ingår i blandningen, genom att använda en modell för hur de samverkar. Denna metod kräver alltså exakt och detaljerad kunskap om blandningens sammansättning. Båda metoderna har styrkor och svagheter, och därför kompletterar de varandra. Beroende på situationen kan de också integreras på olika sätt för att på ett tillförlitligt och effektivt sätt bedöma giftigheten hos blandningar. Bedömning av hela blandningen (Whole mixture approaches) För vetenskapliga syften används data från testning av specifika och väldefinierade blandningar ofta för att jämföra giftigheten hos hela blandningen med den giftighet som förutspåtts av befintliga modeller. Detta kräver tillgång till toxicitetsdata även för de enskilda ämnena, genom testning eller andra metoder för att uppskatta deras respektive toxicitet. För regulatoriska syften används testning av hela blandningar rutinmässigt för biomonitorering av komplexa utsläpp av kemikalier från olika (punkt)källor, till exempel utgående vatten från ett avloppsreningsverk. sker en snabb utveckling mot att använda sådana metoder för faroidentifiering av blandningar även inom de lagstiftningar som reglerar olika delar av miljön, såsom ramdirektivet för vatten. Det kallas då vanligen effektbaserad övervakning (effect based monitoring, EBM) och är ett komplement till kemiska analyser (se 4.4.2). Utöver sådana specifika användningar för retrospektiva bedömningar testas sällan blandningar för regulatorisk riskbedömning. För enskilda ämnen och kemiska produkter, finns tydligt definierade testkrav i olika lagstiftningar och det är politiskt svårt att substantiellt utvidga dessa krav, både av etiska och ekonomiska skäl. Dessutom, med tanke på det stora antalet enskilda ämnen, och alla möjliga blandningar som dessa kan bilda, är en systematisk testning av alla möjliga kombinationer av kemikalier i praktiken omöjlig. Testning av hela blandningar kan därför endast göras för ett litet noggrant urval av blandningar. Icke desto mindre har sådan testning två mycket viktiga fördelar, vilka gör den till ett omistligt verktyg för riskbedömning av blandningar: (i)Det är det enda sättet att identifiera när effekten av blandningen avviker från det generella antagandet om additivitet, det vill säga för att hitta synergistiska eller antagonistiska effekter (se nedan). (ii)Det är det enda tillförlitliga sättet att bedöma toxiciteten hos blandning av kemikalier vars sammansättning är okänd. Dessvärre har dagens metoder för testning av hela blandningar även tre stora svagheter: (i)Rutintestning begränsas inte bara till ett litet urval av blandningar utan även till ett litet antal utvalda effekter. Regelbunden och frekvent testning är än så länge bara möjligt med enkla och billiga screeningmetoder såsom cellbaserade modeller, tester med mikroorganismer eller andra enklare korttidstester. Undersökningar av kronisk toxicitet med blandexponering, vilket är det mest relevanta för regulatorisk riskbedömning, måste begränsas till enstaka fallstudier. (ii)Test av en blandning ger det endast data för exakt den specifika blandningen. Om proportionerna av de ingående kemikalierna ändras kan toxiciteten också ändras – vilket därmed kräver ett nytt test. På samma sätt kan en förändring av vilka (eller hur många) ämnen som finns i blandningen också ändra dess giftighet. Att extrapolera data från en blandning till en annan kräver därför ytterligare antaganden från till exempel modeller om liknande verkan (”joint action”, se nedan). (iii)Att testa en hel blandning ger inte information om vilka ämnen i blandningen som orsakar de toxiska effekter som eventuellt observeras. För att kunna vidta riktade åtgärder för riskminskning krävs även att man identifierar dessa. Det kan göras genom en effektstyrd analys (effect-directed analysis, ) (Brack et al. 2016) kombinerat med data för enskilda ämnen. Bedömning baserad på ingående ämnen (approaches) De flesta metoder som utgår från de enskilda ämnena i blandningen baseras på en av två tillgängliga modeller för samverkan: concentration (eller dose) addition (CA) och independent action (IA), även kallad response addition. Det finns även modeller som kombinerar dessa, så kallad mixed modelling (MM). Utöver dessa grundläggande modeller används även mer sofistikerade metoder som utvecklats för specifika ändamål, i denna rapport kallade toxikokinetiska-toxiko- dynamiska modeller. Skillnader mellan concentration addition och independent action Concentration (eller dose) addition bygger på antagandet att de ämnen som ingår i blandningen har samma eller liknande verkningssätt. Därför kan en kemikalie som ingår i blandningen, ersättas av en annan utan att giftigheten av blandningen ändras, så länge båda kemikalierna har samma Toxic Unit. För den matematiska formeln som modellen bygger på, se tabell 4.1, ekvationerna [1] och [2]. Independent action (IA) bygger på antagandet att enskilda ämnen i blandningen bidrar till samma effekt via olika och helt oberoende händelseförlopp, så kallade adverse outcome pathways (AOP). Från en inledande påverkan på molekylär nivå, till olika sjukdomstillstånd, eller skadliga effekter på en individ eller en population. På så vis kan de enskilda effekterna ses som oberoende händelser ur ett probabilistiskt perspektiv. Om man dessutom antar att känsligheten hos de olika individerna i en exponerad population inte korrelerar med varandra, så definieras modellen matematiskt enligt beskrivningen i tabell 4.1 (ekvationerna [3] och [4]). E (cm ix ) = X , if ∑ *Effekt E står för relativ intensitet eller frekvens av en uppmätt respons (i relation till ett maximalt värde) och kan därmed anta värden mellan och : 0 ≤ E ≤ 1. Om effekten E relateras till dos d i stället för koncentration c, gäller samma samband (alla c ersätts av d). CA och IA formulerades ursprungligen för att uppskatta effekter av enkla blandningar med endast två komponenter (Loewe and Muischnek 1926; Bliss 1939), men kan utvidgas till att gälla flera komponenter och transformeras till att förutsäga effektkoncentrationer (se et al ). För att beräkna effektkoncentrationer av blandningar baserat på IA, måste värdet på ECxmix (enligt formel 4) fastställas numeriskt genom en iterering. Att översätta formel 4 till ett explicit uttryck för ECxmix är inte möjligt. = koncentrationen av ämnet i i en blandning med n antal ämnen (i = 1….n) = totala koncentrationen av ämnena 1…n i blandningen (cmix = c1 + c2 ... + cn) E(ci) = den enskilda effekten av ämnet i i om den finns i koncentrationen c E(cmix) = total effekt av blandningen med den totala koncentrationen c mix om de enskilda ämnena återfinns i blandningen i koncentrationsproportionerna p1 : p2 ... : pn = effektkoncentration för ämne i, det vill säga den koncentration av ämnet i som orsakar en effekt X utan andra kemikalier närvarande (ci = ECxi om E(ci) = X) = effektkoncentration för blandningen, det vill säga den totala koncentrationen av ämnena 1…n i en blandning med komponenter i givna blandningsproportioner p1 : p2 ... : pn och som orsakar den totala effekten X. (cmix = ECxmix if E(cmix) = X) = definitiva effektvärdet E = relativ proportion av ett ämne i, uttryckt som en del av den totala koncentrationen av ämnen i blandningen (pi = ci / cmix) = koncentration-responsfunktionen för ämne i (Ei = F(ci)) = inverterad koncentrations-responsfunktion för ämne i (ci = F-1(Ei)) Symboler: ∑ – summa; Π – produkt Concentration addition uppskattar vanligtvis en högre giftighet jämfört med independent action. Med andra ord innebär riskbedömningar som utgår från independent action vanligen en lägre skyddsnivå jämfört med bedömningar som bygger på concentration addition (detta beskrivs mer utförligt i Kortenkamp et al. 2012, avsnitt 13.4). Dessutom implicerar concentration addition att de ämnen i blandningen som förekommer i koncentrationer som understiger sina respektive tröskelvärden (noll-effekt-koncentrationer) fortfarande kan bidra till toxiciteten av hela blandningen, motsvarande gäller inte för independent action. Förutom att ge en högre skyddsnivå kräver en korrekt regulatorisk användning av concentration addition vanligtvis betydligt mindre mängd data jämfört med independent action. För att uppskatta effektkoncentrationen för en blandning (till exempel ett EC50), kräver concentration addition data för samma typ av effektkoncentration för alla de ingående ämnena. Som jämförelse kräver användning av independent action data om styrkan eller frekvensen av effekter som orsakas av varje enskilt ämne, i exakt den koncentration som ingår i blandningen. För blandningar med flera komponenter betyder det att man behöver ha god kunskap om lutningen på dos-respons-kurvan i lågdosområdet för alla ämnen som ingår i blandningen. Data från standardiserad regulatorisk testning, med ett begränsat antal organismer, uppfyller inte ett sådana statistiska krav. Att kombinera concentration addition och independent action Mixed model approaches (Olmstead and Le 2005), kallas även integrerad modellering eller tvåstegsprocess, och innebär att modellerna för concentration addition och independent action kombineras. De ämnen som ingår i blandningen grupperas utifrån deras olika verkningssätt. Concentration addition antas gälla inom en grupp, medan independent action används mellan grupperna. En sådan mixed model ger en uppskattning av toxiciteten som utgör ett mellanting mellan den som förutspås av concentration addition respektive independent action om dessa skulle användas för alla komponenter i blandningen. Förutom toxicitetsdata för alla ämnen som ingår i blandningen kräver mixed models även tillräckliga kunskaper om ämnenas respektive verkningssätt. Toxicokinetik-toxicodynamik-modeller är sofistikerade verktyg för modellering av blandningars toxicitet. Dessa modeller kräver, förutom toxicitetsdata för de enskilda ämnena, även detaljerade kunskaper (eller antaganden) om fysiologin hos den exponerade organismen och om toxikokinetiken och/eller toxikodynamiken för interaktionen mellan blandningen och organismen. När sådana modeller används för människor kallas de vanligen PBPK/PD (physiologically-based pharmacokinetics and pharmacodynamics) (se till exempel US EPA 2000). Inom ekotoxikologin har liknande modeller diskuterats som en tillämpning av den så kallade DEBtox-teorin (dynamic energy budget theory for the evaluation of the effects of toxicants) (Jager et al. Imotsats till enkla generiska black box-modeller, såsom concentration addition och independent action, är toxikokinetiska-toxikodyna- miska modeller specifika för de kemikalier och de exponerade organismer som modeller omfattar. Sådana modeller diskuteras i den vetenskapliga litteraturen som möjliga framtida verktyg för riskbedömning av blandningar (Desalegn et al. Men än så länge har de ingen praktisk regulatorisk relevans för detta syfte. Exponeringsbedömningar för komplexa och oavsiktligt uppkomna blandningar är ett relativt outforskat område. Det finns fortfarande stora kunskapsluckor både beträffande utvecklingen av metoder för prospektiv bedömning av samexponering, och genomförandet av empiriska undersökningar som retrospektivt identifierar vilka blandningar som faktiskt förekommer i olika miljöer. Arbetet med att utveckla vetenskapliga metoder som kan användas regulatoriskt har bara börjat. I vägledningsdokument om risker med blandexponering, som publicerades (2018), presenteras en systematisk genomgång av faktorer som påverkar samexponering, och viktiga typer av data som kan användas i en stegvis utförd exponeringsbedömning för blandningar. Metoden är dock väldigt generellt beskriven, och saknar detaljer kring hur den ska fungera i praktiken. Dessutom är den begränsad till retrospektiva bedömningar baserade på monitoringdata. Prospektiv modellering av samexponering (Prospective co-exposure modelling) innebär att bedöma sannolikheten för samtidig förekomst av olika kemikalier på en viss plats inom en given tidsram, samt att uppskatta koncentrationerna och blandningsproportionerna för de olika komponenterna i den förväntade blandningen. Startpunkten utgörs av kvantitativ information om användning eller utsläpp av enskilda kemikalier. De huvudsakliga verktygen är modeller för transport, ackumulation, omvandling i miljön och ADME7 i människor. Viktiga kompletterande modeller är sådana som kan förutsäga fysikalisk-kemiska egenskaper utifrån kemisk molekylstruktur. Utmaningen ligger i att modellera flera exponeringsvägar för flera kemikalier . När det gäller människors måste modellering av indirekta exponeringar via livsmedel och omgivningen dessutom kompletteras med bedömningar av direkta exponeringar från användningen av kemikalier och kemiska produkter (både konsumentprodukter och yrkesmässig användning). Det finns många modeller som täcker olika delar av exponeringsvägarna för olika typer av kemikalier. Bopp och medarbetare har sammanställt ett urval av dessa modeller (Bopp et al. 2019; Tilläggsinformation i tabell S1). Teeguarden och medarbetare (2016) utvecklade visionen att alla sådana modeller, och alla andra källor till exponeringsdata, skulle organiseras i ett gemensamt ramverk för aggregerade exponeringsvägar (aggregate exposure pathways, AEP). En sådan sammanställning skulle också kunna bidra till kumulativa exponeringsbedömningar. Realiseringen av AEP-konceptet är dock fortfarande en framtidsvision. Men, för vattenmiljön har SOLUTIONS tagit ett steg framåt i modelleringen av oavsiktliga blandexponeringar. Med hjälp av en kombination av olika modeller, beräknades den sammantagna exponeringen för cirka 5 000 kemikalier (ämnen som registrerats i REACH, bekämpningsmedel och läkemedel) i 35 000 floder och sjöar i hela (et al. Resultaten är intressanta, men metoden behöver utvecklas vidare, vilket försvåras av två viktiga skäl. Det första är att information om användning eller utsläpp av kemikalier som används för olika ändamål, i olika mängder och på olika platser ofta saknas eller är ofullständig. Tillgång till sådana data är helt nödvändig och avgör med vilken noggrannhet och precision man kan förutsäga en blandningsexponering. Det andra är avsaknaden av övervakningsdata, som behövs för validera resultat av modelleringen. Data från rutinmässig miljöövervakning kan inte enkelt användas eftersom dessa data är begränsade till ett relativt litet spektrum av ämnen och provtagningsplatser, 7ADME – absorption, distribution, metabolism och elimination. samt att provtagningsfrekvensen kan vara otillräcklig för att beskriva förändringar i exponeringen . Mer forskning krävs, som möjliggör en integrerad utveckling av metoder för både pro- och retrospektiv exponeringsbedömning för blandningar. Retrospektiv bedömning av blandexponering innebär att mäta relevanta samexponeringar som uppstått genom tidigare eller pågående användningar eller utsläpp av kemikalier. Den viktigaste metoden är riktade kemiska analyser av prover tagna i olika matriser och organismer i miljön (miljöövervakning), i livsmedel och djurfoder (livsmedelsövervakning) samt i prover från människor. Därtill finns kompletterande tillvägagångssätt med bredare och mer förutsättningslösa analysmetoder, så kallad non-target-screening (NTS) och effektbaserad övervakning (Effect Based Monitoring, EBM). När det gäller direkt exponering av människor är enkäter en annan viktig informationskälla. Med riktade kemiska analyser kan man identifiera och kvantifiera molekyler, för vilka analytiska referensstandarder (rena ämnen) finns tillgängliga. Analysen omfattar bara de substanser som man beslutat att leta efter. De modernaste analysmetoderna kan mäta några hundra olika ämnen i ett och samma prov. , har så kallade non-target- screening-metoder utvecklats, som kan mäta tusentals olika kemikalier i ett och samma prov. Metoden särskiljer enskilda kemikalier baserat på deras molekylvikt. Men att fastställa molekylstrukturerna, det vill säga identifiera exakt vilka ämnen som finns i provet, är fortfarande svårt och resurskrävande. Således omfattar även de allra bästa tillgängliga analysmetoderna endast en relativt liten bråkdel av alla de tiotusentals kemikalier som används, och det okända antalet omvandlingsprodukter som bildas från dessa i miljön. Informationen från de kemiska analyserna måste dessutom kombineras med toxikologiska data för att kunna göra en riskbedömning av blandningen med component based approaches. Effect-based-monitoring (EBM) kan därför vara ett värdefullt komplement till kemiska analyser i monitoreringsarbetet. De ger direkt information om faktiska risker och till och med akuta effekter. För att kunna vidta riktade åtgärder för riskminskning behöver man dock även kunna identifiera vilka kemikalier i blandningen som orsakar de negativa effekterna. Detta kan till exempel göras med hjälp av effektstyrd analys (effect-directed analysis, ) eller genom att jämföra de observerade effekterna med resultat från komponentbaserade metoder baserade på kemiska övervakningsdata. Få EBM är tillräckligt utvecklade för att kunna användas regulatoriskt, men det finns goda skäl att fortsätta stödja forskning som kan driva fram en sådan utveckling (Brack et al. Kunskapen om hur exponeringar för oavsiktliga blandningar faktiskt ser ut i verkliga livet är ännu bristfällig och fragmentarisk. För att förbättra denna situation har inrättat en informationsplattform för övervakningsdata (IPCHEM)8 som ska samla och tillgängliggöra analysdata för kemikalier. För att IPCHEM ska kunna användas för riskbedömning av blandningar måste databasen fyllas med data från väl utformade och väl utförda undersökningar om kumulativa exponeringar. Därför har kommissionen också finansierat ett antal forskningsprojekt som har bidragit till att generera data till IPCHEM, såsom om kemikalier i vattendrag och det pågående om kemikalier i människor. När det är möjligt och relevant för en specifik regulatorisk frågeställning, kan en riskbedömning av en blandning göras för en förutbestämd och avgränsad grupp av kemikalier med samma verkningssätt, för vilken specifika grupper av människor eller organismer i miljön är, eller misstänks vara, exponerade. Sådana gemensamma bedömningsgrupper (, CAG) har definierats av EFSA för bekämpningsmedelsrester (se 4.5.2 nedan). Diskussioner pågår om exakt vad som utgör ett gemensamt verkningssätt (mode-of-action, MoA eller adverse outcome pathways, AOP). Det råder dock konsensus om att riskbedömningen av sådana grupper ska baseras på ett antagande om concentration addition. Om blandningen som ska riskbedömas är en blandning av kemikalier som faktiskt förekommer i verkliga livet – och alltså inte enbart 8https://ipchem.jrc.ec.europa.eu/RDSIdiscovery/ipchem/index.html utgör ett konstruerat exponeringsscenario – så kommer blandningen vanligtvis innehålla en mängd olika kemikalier med olika verkningssätt. För att hantera sådana scenarios har framför allt två olika metoder föreslagits. Antingen börjar man med en mekanistisk gruppering av komponenterna i blandningen, eller också använder man ett standardantagande om concentration addition för alla kemikalier i blandningen, oavsett verkningssätt. En strategi för gruppering baserad på verkningssätt (MoA) för komponentbaserade riskbedömningar av blandningar utvecklades först av US EPA (2000). Strategin bygger på följande generiska upplägg: •concentration addition antas för blandningar av ämnen med liknande verkningssätt •independent action antas för blandningar av ämnen med olika verkningsmekanismer •en blandad modell (mixed model) används för blandningar av ämnen med delvis liknande och delvis olika verkningsmekanismer. Ur ett vetenskapligt perspektiv förefaller detta vara en bra strategi. Ur ett regulatorisk perspektiv leder den dock till ofta olösbara praktiska problem. För många miljögifter är kunskapen om deras verkningssätt otillräcklig eller helt obefintlig. Dessutom kräver tillämpningarna av independent action och mixed models en stor mängd data för enskilda ämnen som oftast inte krävs enligt regelsystemet. Som en försiktig och pragmatisk lösning på detta dilemma har ett stegvis förfarande föreslagits som utgår från concentration addition som ett standardantagande för alla kemikalier i blandningen. Ett sådant antagande kan ses som ett rimligt värsta scenario.