Станислав Галактионов - Биологически активные

Очень сложной проблемой является анализ путей распространения загрязнителей в окружающую среду; приходится считаться с постоянным их перемещением между воздушным бассейном, грунтовыми и поверхностными водами, почвой. Особенно трудным, но и очень важным элементом оказывается изучение так называемых биотических трофических цепей: путей перемещения токсиканта в результате жизнедеятельности различных организмов. Например, пестицид из почвы поглощается травой, вместе с травой попадает в организм коровы, оттуда с молоком – к человеку. Рассматривался далее три основных пути воздействия токсиканта на человека: поступление с водой или пищей, вдыхание или поглощение через кожу. Наконец, чрезвычайно разнообразны могут быть проявления вредного воздействия химических соединений на человека, до смертельного исхода включительно.

В этих условиях успешное применение методов анализа риска в очень большой степени зависит от точной постановки задачи, с тем чтобы избежать необходимости рассмотрения хотя бы части факторов второстепенных. К услугам специалистов по анализу риска обращаются почти всегда в связи с решением сугубо практических проблем: разработкой планов мероприятий по охране окружающей среды, решением вопроса о приемлемости новой технологии с точки зрения экологических критериев, наконец, для оценки безопасности новых товаров или продуктов.

Как выглядит в самых общих чертах процедура оценки риска? Первый этап: исследуются процессы поступления токсиканта в среду, его перемещения и удаления. Результатом расчетов, почти всегда очень сложных, является оценка эффективной концентрации токсиканта в среде, непосредственно окружающей человека. Далее, зная количество ежедневно потребляемой им воды или вдыхаемого воздуха, можно рассчитать ежедневную дозу, получаемую в сутки.

На этих этапах могут применяться как экспериментальные, так и расчетные приемы; часто удается обойтись одним расчетом. Однако следующий этап: оценка степени риска на основании оценки суточной дозы, требует почти исключительно экспериментальной работы; на основании опытов на лабораторных животных устанавливается характер зависимости «доза – эффект». Это, пожалуй, самое ненадежное звено в процедуре анализа риска. Точнее, для лабораторных-то животных найти эти зависимости не так уж трудно, но возникает вопрос: каким образом они могут быть перенесены на человека? Простейший прием – пересчет дозы на массу тела (например, масса тела человека равна 2800 массам тел мышей, эта цифра и используется как пересчетный коэффициент при перенесении «мышиной» зависимости «доза – эффект» на человека). Такой прием, однако, вызывает многие возражения.

Предложены и другие способы – скажем, при оценке риска заболевания раком предпочитают пользоваться отношением «внутренних поверхностей» (легких, кишечника, желудка). Отмечу, что в этом случае коэффициент пересчета мышиных доз к эквивалентным человеческим примерно на порядок меньше; вследствие этого оценки границ определенного уровня риска оказываются заниженными (на жаргоне специалистов, «более консервативными»), по сравнению с полученными пересчетами по массе.

В простейшем случае зависимость «доза – эффект» предполагается линейной, то есть увеличение степени риска считается пропорциональным дозе; тогда на основании данных лабораторных исследований следует просто оценить коэффициент такой пропорциональности («коэффициент единичного риска»).

Проиллюстрируем ход получения оценки степени риска примером, позаимствованным у американского исследователя Дж. Фикселя.

Предположим, в некотором помещении в воздух попадает формальдегид. Ситуация более чем правдоподобная, если учесть, что это соединение широко применяется и в промышленности, и в лабораторной практике, да и в быту. Зная количество поступающего ежечасно формальдегида, условия воздухообмена, вентиляции и т.д., можно рассчитать эффективную концентрацию его в зоне, где находятся люди. Можно, впрочем, измерить экспериментально. Итак, эффективная концентрация нам известна; пусть она составляет, к примеру, 10 микрограммов в одном кубическом метре воздуха. Человек в среднем вдыхает в течение суток около 20 кубометров воздуха; полагая, что весь формальдегид оседает у него в легких (что в высшей степени правдоподобно, поскольку это довольно агрессивное соединение), ежедневная доза формальдегида для индивидуума, пребывающего в рассматриваемом помещении, 0,2 миллиграмма. Лабораторные исследования позволили оценить коэффициент единичного риска для формальдегида: он составил 0,0003 на каждый ежедневно поглощаемый миллиграмм. Это следует понимать таким образом, что для человека, вдыхающего ежедневно один миллиграмм формальдегида, риск заболеть раком на протяжении оставшейся жизни на 0,03 процента выше, чем если бы формальдегида в окружающей его атмосфере не было вовсе.

В рассматриваемом же случае это повышение составит 0,2×0,03 = 0,0006 процента. Иными словами, если общая численность населения, подверженного действию указанной концентрации формальдегида, составит 2 миллиона, можно ожидать, что по этой причине дополнительно заболеют раком 120 человек. Или, полагая среднюю продолжительность жизни в этой группе равной 60 годам – 2 человека ежегодно.

Возникает опять вопрос: ну ладно, получили мы оценку риска, что же с ней делать дальше? Мало это или много: два человека в год в двухмиллионной группе населения?

Подходы к этой проблеме могут быть разные. Подход чисто академический требует сначала получения еще одной оценки: погрешности определения заболеваемости раком в контроле, в отсутствие формальдегида. Естественно, что из года в год эта цифра не воспроизводится с абсолютной точностью из-за различных случайных обстоятельств. Если такие колебания значительно превышают полученную оценку – 2 человека в год, – риск следует признать несущественным. Иными словами, представим себе, что некто проводит обработку многолетних данных о заболеваемости в двух группах: подверженной и не подверженной действию упомянутой концентрации формальдегида. Если среднемноголетние величины различаются на 2, а точность оценки каждой из них составила, скажем, 50 – полученное различие по всем канонам математической обработки данных следует признать недостоверным и приписать случайным обстоятельствам. Наоборот, при высокой точности оценок, например, погрешность составляет всего 0,1 (что, конечно, абсолютно нереально для рассмотрения численности групп – 2 миллиона) – различие в 2 человека в год следует признать достоверным.

Такой подход представился бы очевидным многим естествоиспытателям, очень привычный для них прием. Дело, однако, в том, что строго говоря, критерий статистической достоверности разности двух средних величин не позволяет сделать однозначное заключение «достоверна – недостоверна», а лишь получить оценку вероятности достоверности такой разницы. В различных группах исследователей принята негласная конвенция, согласно которой достоверной эта разница считается в том случае, если соответствующая вероятность окажется выше 0,99, или 0,95, или 0,9, то есть опять же величины, устанавливаемой произвольно. Иными словами, применение стандартных статистических критериев не освобождает нас от принятия волевого, по сути, решения о том, считать ли полученную оценку существенной или нет; при этом лишь сужаются границы рассматриваемого диапазона и исключается возможность грубых ошибок.