Fragmentaryczne tabele życia, interakcje, planowanie doświadczeń

12/9/2016
Ekotoksykologia
Planowanie eksperymentów
Fragmentaryczne tabele przeżywania
Interakcje w ekotoksykologii
Układy doświadczalne
QSAR
Prof. dr hab. Ryszard Laskowski
Instytut Nauk o Środowisku UJ
Ul. Gronostajowa 7, Kraków
pok. 2.1.2
http://www.eko.uj.edu.pl/laskowski
1 /31
Problemy do dyskusji
Jak szacować ryzyko dla populacji długo żyjących
iteroparycznych organizmów?
Nie jesteśmy w stanie badać wpływu substancji toksycznej w
ciągu całego życia organizmu
Jak działają substancje toksyczne, gdy występują w
mieszaninie z innymi substancjami?
Czy działanie substancji toksycznych po prostu sumuje się, czy
też występują inne efekty?
Czy warunki środowiskowe wpływają na toksyczność
zanieczyszczeń?
Czy odczyn, temperatura, wilgotność itp. modyfikują
oddziaływanie substancji toksycznych na organizmy?
2 /31
Jak sprawdzić, które elementy historii życia
gatunku są kluczowe dla jego wrażliwości na
niekorzystne czynniki środowiskowe?
Wrażliwość λ na zaburzenia elementów macierzy
sij =
∂λ
∂aij
Elastyczność λ względem zaburzeń elementów macierzy
eij =
aij ∂λ
λ ∂aij
3 /31
1
12/9/2016
Porównanie elastyczności λ dla dwóch gatunków
ślimak Helix aspersa
1
2
3
4
wij Lithobius mutabilis
5
6
Macierz projekcji H. aspersa
1
2
3
4
5
0
0
75
75
75
0,052
0
0
0
0
0
0,2
0
0
0
0
0 0,25
0
0
0
0
0 0,25
0
0
0
0
0 0,15
1
6
75
0
0
0
0
0
Elastyczność
0
0 0.23 0.057 0.014 0.002
0.303
0
0
0
0
0
0 0.303
0
0
0
0
0
0 0.073
0
0
0
0
0
0 0.016
0
0
0
0
0
0 0.002
0
2
3
4
5
Macierz projekcji L. mutabilis
1
2
3
4
0
0
5
22
0,049
0
0
0
0
0,69
0
0
0
0
88
0
0
0
0 0,457
5
13
0
0
0
0
Elastyczność
0
0
0.25
0
0
0.25
0
0
0
0
0.044
0
0
0
0
0.042
0
0
0.207
0
0.163
0
0
0
0.044
4 /31
Elastyczność λ u ślimaka i wija
Elastyczność lambda
Elastyczność lambda H. aspersa
0.3
przeżywalność
płodność
0.2
0.1
0
1
2
3
4
5
6
5
6
Wiek (lata)
Elastyczność lambda
Elastyczność lambda L.mutabilis
0.3
przeżywalność
0.2
płodność
0.1
0
1
2
3
4
Wiek (lata)
5 /31
Interakcje między substancjami toksycznymi oraz
między nimi a czynnikami środowiskowymi
Substancje toksyczne rzadko występują pojedynczo:
zanieczyszczenie przez huty np. Zn + Cd + Pb + ... + SO2 +
NOx + ...?
zanieczyszczenie przez przemysł chemiczny PCB + WWA
+ ... + SO2 + NOx + ...?
Odmienne grupy substancji toksycznych działają na
różne mechanizmy biochemiczne i fizjologiczne:
np. pestycydy vs. metale
Niektóre toksyczne substancje chemiczne mogą
reagować ze sobą, dając w wyniku substancje albo
bardziej, albo mnie toksyczne od substratów.
Warunki środowiskowe mogą wpływać na
toksyczność.
6 /31
2
12/9/2016
Formy interakcji
toksyczność
100%
50%
0
substancja chemiczna
A
B
addytywność
synergizm antagonizm
łącznie (A + B)
oddzielnie
substancja chemiczna A
substancja chemiczna B
100%
Σ
mniej niż
addytywne
(ANTAGONIZM)
więcej niż
addytywne
(SYNERGIZM)
7 /31
ści
ow
a
no
ść
Substancja A
ść
no
yn
er
giz
m
ad
tyw
dy
ad
dy
ty w
s
Substancja B
czę
anta
go
ni
zm
ECx
Interakcje między dwiema substancjami
ECx
8 /31
Jednostki toksyczności i toksyczność mieszanin
TU i =
ci
EC 50 i
TUi – jednostka toksyczności; ci – stężenie substancji i
Toksyczność mieszaniny wyrażona
jako indeks toksyczności (TI):
n
∑ TU
i
= TI
i =1
9 /31
3
12/9/2016
Przydatność jednostek i indeksów toksyczności
W doświadczeniach
laboratoryjnych nad
toksycznością mieszanin
S/A
exp (wskaźnik Shannona)
[TOXICANT 2]
reference (CA)
W badaniach terenowych w
rejonach skażonych wieloma
substancjami
DL
DR
7
6.8
6.6
6.4
6.2
6
5.8
5.6
-0.4
0.1
0.6
1.1
1.6
2.1
2.6
Log TI
[TOXICANT 1]
10 /31
Interakcje między substancjami toksycznymi w
rzeczywistości: chrząszcze (Poecilus cupreus)
zamieszkujące rejony silnie skażone (OLK2, OLK3) są
bardziej wrażliwe na pestycyd (dimetoat).
survival probability
Estimated Survival Function
1
site
OLK2
OLK3
OLK4
OLK6
OLK7
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
200
400
600 800 1000 1200
ttd
11 /31
Interakcje z innymi czynnikami środowiskowymi:
wpływ interakcji Zn i fenantrenu na ich toksyczność dla ryb
Cyprinodon variegatus
C. J. Moreau, P. L. Klerks, C. N. Haas. 1999. Interaction Between Phenanthrene and Zinc in Their Toxicity
to the Sheepshead Minnow (Cyprinodon variegatus). Arch. Environ. Contam. Toxicol. 37: 251–257.
12 /31
4
12/9/2016
1,3
Zn-5000
Zn/Ca-5000/2500
Zn/Mg-5000/2500
Zn/K-5000/2500
1,6
Pb-2500
Pb/Ca-2500/2500
Pb/Mg-2500/2500
Pb/K-2500/2500
1,9
Cd-250
Cd/Ca-250/2500
Cd/Mg-250/2500
Cd/K-250/2500
2,2
Kontrola
mmole CO2 na g suchej masy
Ważne mogą być także interakcje z substancjami nie
toksycznymi: wpływ metali alkalicznych –
makroelementów na toksyczność Cd, Pb i Zn dla
mikroorganizmów glebowych.
1,0
0,7
Zabiegi
13 /31
Interakcje z innymi czynnikami środowiskowymi:
wpływ temperatury na toksyczność Cd i Pb dla roślin
8/4oC + Pb
25/18oC + Pb
35.26oC + Pb
25/18oC + Cd
8/4oC + Cd
35/26oC + Cd
I. Oncel, Y. Keles, A.S. Ustun. 2000. Interactive effects of temperature and heavy metal stress on the
growth and some biochemical compounds in wheat seedlings. Environmental Pollution 107: 315-320. 14 /31
Interakcje z innymi czynnikami środowiskowymi:
wpływ dostępności pożywienia (glony - Chlorella) na
dynamikę populacji wrotków
S. S. S. Sarma, S. Nandini, T. Ramirez Perez. 2001. Combined Effects of Mercury and Algal Food Density
on the Population Dynamics of Brachionus patulus (Rotifera). ull. Environ. Contam. Toxicol. 67: 841–847. 15 /31
5
12/9/2016
Interakcja Ni*CHP*T u biegaczowatych
life time (days)
Cube Plot for life time
72
138
31
32
temp
25
70
10 138
0
25
67
Ni
0
10000
80
CHP
Bednarska et al. (2008) Combined effect of environmental pollutants (nickel, chlorpyrifos) and temperature on
the ground beetle, Pterostichus oblongopunctatus (Coleoptera: Carabidae). Ecotox. Environ. Sci., MS08-286.
16 /31
Plany doświadczalne do badania wpływu
kilku substancji toksycznych równocześnie
Plan kompletny n(k): możliwość oceny wszystkich k
efektów głównych i efektów wszystkich interakcji, ale
bardzo pracochłonny:
np.: 3 stężenia dla 4 substancji 34 = 81 zabiegów x 3
powtórzenia = 243 jednostek
dla 5 substancji 729 jednostek
dla 6 substancji 2187 jednostek.
Plany cząstkowe n(k-p): brak możliwości oceny efektów
interakcji wyższego rzędu, ale ocena efektów głównych i
efektów interakcji niższego rzędu możliwa przy znacznie
mniejszym nakładzie pracy.
Często stosowane w przemyśle ze względu na ekonomiczność
17 /31
Plany doświadczeń użyteczne w ekotoksykologii
Plan kompletny wielopoziomowy
badane są wszystkie kombinacje wszystkich stężeń:
n(k)
zdecydowanie najlepszy, ale najbardziej pracochłonny:
min. 3 stężenia dla 3 substancji N=33 = 27 (bez
powtórzeń!)
Plany cząstkowe
badane są tylko niektóre kombinacje stężeń: n(k-p)
układ Boxa-Behnkena: 3(k-p) dla 3 substancji N=15
układy centralne złożone: brak założeń odnośnie liczby
stężeń można analizować dowolny zbiór ciągłych
wartości wielkości wejściowych (n)
18 /31
6
12/9/2016
Plan kompletny wielopoziomowy n(k)
Układ dla 3 substancji, każda
w 3 stężeniach 3(3)
Factors
Low
High
Levels
Factor_A
0.0
1.0
3
Factor_B
0.0
1.0
3
Factor_C
0.0
1.0
3
w planie kompletnym
możliwość interpretacji
wszystkich efektów głównych i
efektów wszystkich interakcji
run
Factor_A
Factor_B
Factor_C
1
0.0
0.0
0.0
2
0.5
0.0
0.0
3
1.0
0.0
0.0
4
0.0
0.5
0.0
5
0.5
0.5
0.0
6
1.0
0.5
0.0
7
0.0
1.0
0.0
8
0.5
1.0
0.0
9
1.0
1.0
0.0
10
0.0
0.0
0.5
...
...
...
...
27
1.0
1.0
1.0
19 /31
Plan kompletny dla 3 substancji i 3 stężeń
1
Factor_A
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Factor_C
Factor_B
20 /31
Plan frakcyjny 3(k-p) – układ Boxa-Behnkena
Układ dla 3 substancji,
każda w 3 stężeniach
run
Factor_A
Factor_B
Factor_C
1
0.0
0.0
0.5
2
1.0
0.0
0.5
3
0.0
1.0
0.5
Factors
Low
High Continuous
4
1.0
1.0
0.5
Factor_A
0
1.0
Yes
5
0.0
0.5
0.0
1.0
0.5
0.0
Factor_B
0
1.0
Yes
6
Factor_C
0
1.0
Yes
7
0.0
0.5
1.0
8
1.0
0.5
1.0
9
0.5
0.0
0.0
10
0.5
1.0
0.0
11
0.5
0.0
1.0
12
0.5
1.0
1.0
13
0.5
0.5
0.5
14
0.5
0.5
0.5
15
0.5
0.5
0.5
21 /31
7
12/9/2016
Układ Boxa-Behnkena dla 3 substancji
1
Factor_A
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
1
0.8
0.6
0.4
0.2
Factor_C
Factor_B
22 /31
W planach frakcyjnych konieczne jest
zapoznanie się z macierzą korelacji między
badanymi efektami
Macierz korelacji między efektami dla układu Boxa-Behnkena
A
A
B
C
AA
AB
AC
BB
BC
CC
--
B
0.0000
--
C
0.0000
0.0000
--
AA
0.0000
0.0000
0.0000
--
AB
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
--
AC
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
--
BB
0.0000
0.0000
0.0000
-0.0714
0.0000
0.0000
--
BC
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
--
CC
0.0000
0.0000
0.0000
-0.0714
0.0000
0.0000
-0.0714
0.0000
--
brak korelacji >0.5 prawdopodobnie łatwa interpretacja wyników
23 /31
Czy w ekotoksykologii można obejść
się bez eksperymentów?
Odpowiedź krótka: NIE
Odpowiedź bardziej zawiła: do pewnego stopnia
skutki działania pojedynczych substancji można z
grubsza przewidzieć znając ich budowę chemiczną
QSAR – Quantitative Structure-Activity
Relationships (ilościowa analiza zależności
struktura-aktywność)
skutki działania mieszanin można z pewnym
przybliżeniem przewidzieć na podstawie
odpowiednich modeli interakcji: addytywnego,
antagonistrycznego lub synergistycznego
24 /31
8
12/9/2016
QSAR – Quantitative StructureActivity Relationships
Stosowana w przemyśle medycznym przy
opracowywaniu nowych leków
W praktyce polega na połączeniu ograniczonej liczby
danych empirycznych i wiedzy chemicznej, aby ocenić
toksyczność analogów substancji o znanej
toksyczności
Jednym z najprostszych sposobów jest przewidywanie
toksyczności na podstawie hydrofobowości substancji
hydrofobowość substancji wpływa na:
dostępność dla organizmu („biodostępność”) i łatwość akumulacji)
metabolizm
toksyczność
25 /31
Kow - współczynnik podziału oktanol/woda jako miara
hydrofobowiści substancji chemicznych:
toksyczność różnych węglowodorów występujących w ropie
naftowej – ocena toksyczności wylewów ropy do morza
26 /31
Kow - współczynnik podziału oktanol/woda jako
miara hydrofobowości substancji chemicznych:
Kow jest dość łatwo oszacować
27 /31
9
12/9/2016
Pamiętaj o czasie ekspozycji...
28 /31
...i o temperaturze w środowisku
29 /31
Jak to się sprawdza w praktyce?
30 /31
10
12/9/2016
Podsumowanie
Zwierzęta długo żyjące analiza elastyczności λ badanie elementów historii życiowej o największym
wpływie na λ.
W naturze substancje toksyczne rzadko występują
pojedynczo na organizm działa wiele na raz.
Substancje toksyczne mogą wchodzić w interakcje możliwy antagonizm lub synergizm.
Badanie efektów wieloczynnikowych może być bardzo
kosztowne układy kompletne vs frakcyjne.
Toksyczność można czasami przewidzieć z
zadowalającym przybliżeniem przy pomocy metod
obliczeniowych Kow, QSAR, modele interakcji.
31 /31
11