毒性学・薬理学農薬・GMO・食品添加物

毒性リスク評価における不確実性の特性化と管理 欧州食品安全局の意見の例 欧州食品安全機関の意見からの例

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Characterization and Management of Uncertainties in Toxicological Risk Assessment: Examples from the Opinions of the European Food Safety Authority

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29934895/

Alberto Mantovani

概要

不確実性とは、リスクアセスメントの結果に望ましくない影響を及ぼす、知識やデータセット、方法論のギャップと定義できる。原則として、不確実性は避けられないものであり、したがって、関連する不確実性を透明に記述し、評価することは、リスク評価の必要不可欠な要素となるはずである。添加物、農薬、汚染物質に関する欧州食品安全機関の最近の意見では、不確実性の分析の例が示されている。個々の不確実性が結果に与える影響を定量化することは困難であるが、特定された不確実性の複合的な影響を定量化することは可能であろう。また、不確実性の詳細な評価が必要な問題に焦点を当てた、段階的なアプローチも考えられる。より一般的には、不確実性とその原因を考慮することは、科学的評価における透明性の一般的な要件を満たすものである。

キーワード

食品安全、汚染物質、農薬、添加物、曝露、出発点、有害事象経路、基準となる線量

1 はじめに

毒性学的リスクアセスメントは、人間や環境が曝露される可能性のある化学物質について、リスク管理者や政策立案者に科学的な助言を与えることを目的としている。このような助言は、選択肢を検討し、意思決定を行うための基礎となる(例えば、制限値を設定したり、特定の化学物質を制限または禁止したりするために)。リスクアセスメントは、ハザードの特定、ハザードの特性評価、曝露評価、リスクの特性評価を含む、形式化された多段階のプロセスである[1]。このプロセスは、最新の科学的根拠と透明性を柱としている。しかし、プロセスの透明性の主な要素の一つは、知識のギャップやデータの不整合の記述と、それらが評価結果にどのような影響を与えるかの評価、すなわちリスク管理者がリスク評価者に期待するアウトプットに影響を与えることである[2, 3]。リスク評価の結果に関連しうる知識のギャップやデータの不整合は、”不確実性 “と定義される。原則として,不確実性は,リスク評価のさまざまな分野において,形式化された一貫性のあるアプローチによって取り扱われる必要があることは広く認識されているが,そのようなプロセスの精緻化と実際の使用はまだ進行中である.実際、リスク評価における不確実性への対処法について欧州食品安全機関が作成したガイダンスは 2016年のパブリックコンサルテーションを経て、現在(2018年1月)も内部試験中である[4]。

上記のように、科学者にとって関心の高い不確実性は、「エピステミック」な不確実性と定義される、知識のギャップに由来するものである。不確実性には他にも関連するものがある[5]。自然の変動性や偶然性のため、同じ集団で2回連続して測定しても全く同じ結果が得られることは困難であり、これは「偶然性」の不確実性と定義される。もう一つの不確実性の原因は専門家の判断である。リスクアセスメントでは通常、定量的な推定値(曝露した個体に毒性を引き起こし始める汚染物質の摂取レベル、非常に毒性の高い代謝物Yで構成される植物中の残留農薬の量など)が求められるが、これらの「真の」値の推定値は、専門家の主観的な判断に影響されることは避けられず、実際には、構成の異なる専門家グループが同じデータセットについて異なる解釈をすることもある。専門家の判断による不確実性に透明性を持って対処するためのアプローチとして、専門家による確率分布の引き出しがある。例えば、重要な毒性学的影響に対する「実際の」無影響レベルを超える確率が5%、50%、95%である線量レベルの証拠に基づく推定値を専門家に提供してもらうことができる[4]。言うまでもなく、専門家の知識の引き出しは時間のかかるプロセスであり、不確実性がリスクアセスメントの結果を大幅に弱める可能性がある場合に使用されるべきである。

実際、不確実性の概念は、昔から確立された毒性学的リスクアセスメントの結果に組み込まれている。一日摂取許容量(ADI)は、利用可能な知識に基づき、評価可能な健康リスクを引き起こさないであろう食品汚染物質、添加物、残留物の摂取量を特定するための標準的な指標である[1]。ADIは、物質Xの毒物・論理的影響について最も保守的で信頼性の高いno observed adverse effect level(NOAEL)を用いて算出される(ここで「observed」とは「利用可能なデータセットの境界内」を意味する)。NOAELは、実験動物と比較してヒトの感受性が高い可能性(ほとんどの場合、NOAELが動物実験から得られている場合)およびヒトの種内変動性(健康状態、年齢、遺伝的背景などによる)を考慮して、「安全性」またはより正確には「不確実性」係数で除算される。 ). 不確実性係数はデータに基づいている場合もあるが、ほとんどの場合は慣例的なものである(通常、種間変動に10,種内変動に10:10×10=100)。このように、確立されたADIパラメータを分解すると、異なる体系的な不確実性の原因に対処するための努力が必要であることが明らかになった。リスク評価においてベンチマーク用量(BMD)手法を用いることは,従来の NOAEL に基づく ADI 算出に関連する不確実性を低減すると考えられる[6, 7].BMD は,推定された用量反応曲線から導き出された,特定の反応の変化(例えば,ある量的 影響の発生率が 5%または 10%増加すること)に関連する用量レベルである。したがって,BMD アプロー チは NOAEL の使用とは異なり,用量反応曲線に関連するすべての入手可能なデータを拡張し, 一貫して系統的に使用する。下限値(BMDL)は ADI やその他の保健指導値を設定する際の基準となり、上限値(BMDU)は BMDU-BMDL 比を設定する際に必要であり、BMD 推定値の不確実性を反映する。なお、BMDの使用は、それ自体、種間および種内変動を考慮した不確実性係数の必要性を回避することはできない。

以上の段落は、リスク評価の第一要素である毒性学的研究を用いた危険性の特定と特徴づけに関する不確実性の精緻化について述べたものである。2番目の要素である暴露評価は、必然的に堅牢な化学物質の測定に依存する。化学者と計量学者は、測定のソースについて検討した。特定の分析方法の不確かさ。また、分析物・マトリックス・技術の組み合わせの違いによる結果の正確さの構成要素を分析することで、データの解釈や潜在的な改善策に影響を与えている[8]。

現在のシナリオでは、毒性学的試験やリスク評価のためのデータの使用における不確実性に対処する方法について、概念的な枠組みの開発が進行中である。

ヨーロッパにおいて、また世界的にも、EFSA(http://www.efsa. eueopa.eu)は 2003年以降、リスク評価に用いられる方法論やツールの拠点であると同時に、リスク評価意見の主要な保管場所となっている。以下の章では、不確実性が特定され、特徴付けられたEFSAの意見の2つの最近の事例を扱う。すなわち、特定の化学物質のリスク評価、すなわち食品添加物として使用される亜硝酸塩[9]、方法論的アプローチの開発における不確実性、すなわち農薬の危険有害性の特徴付けのための有害事象経路の使用[10]である。

2 ケーススタディ 食品添加物としての亜硝酸塩

亜硝酸カリウムと亜硝酸ナトリウムは欧州連合で認可された食品添加物であり,EFSAによって最近再評価された[9]。ADIは0.07mg亜硝酸イオン/kg bw/dayと設定されている。
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BMD 法を用い、関連する影響としてヒト及び動物で観察されたメトヘモグロビン血中濃度の上昇を用いて,0.07 mg 亜 鉛イオン/kg bw/日の ADI が設定されている[11]。食品添加物としての使用による推定暴露量は、高消費者でわずかな超過が発生すると推定され る子供の年齢グループを除き、ADI の超過にはつながらない。一方、食品添加物としての使用による寄与は、食品中の自然発生と環境汚染(廃棄物、肥料など)を含む亜硝酸塩の全食事暴露量の17%(範囲1.5〜36.0%)に過ぎず、したがって、乳児(1歳まで)幼児(1〜3歳)小児(9歳まで)における全食事暴露量はADIを超えると推定される[9]。

主な不確実性は、ADIの導出と暴露評価に関するものであった。

亜硝酸塩への曝露によるメトヘモグロビン生成の誘発は、亜硝酸塩に曝露したラットやマウスの用量反応と同様に、いくつかのヒトの研究でも確立されている。EFSA専門家パネルは、以下のように具体的に検討した。

ラットとヒトでは、亜硝酸塩からのメトヘモグロビンの生成効率は異なる可能性があるが、メカニズムは同一であるため、ネズミのデータは危険有害性の評価に関連する。

ADIは通常、生涯にわたる暴露を対象とした慢性試験から導き出されるべきであるが、14週間(亜慢性)のラット試験では、BMDLを導き出すための最適な用量反応データが得られた。しかし,より長期のげっ歯類を用いた試験では,同等の用量レベルで同様の影響が観察されたことから,亜慢性的な暴露から慢性的な暴露への時間外挿のための追加の不確実性因子は必要ないと考えられた。

ヒトのデータは入手可能であったが、ADIを算出するには限定的であった。そのため、ADIを算出するために、ネズミのデータに適用されるデフォルトの不確実性係数100が使用された。ヒトにおけるより良い動態データが得られれば、種内および種間の差異に関するより多くの情報が得られるであろう。その結果、特定の不確実性係数が得られるが、それはおそらく100よりも小さい。

より重大な不確実性は、危険有害性評価のための臨界しきい値(すなわち「出発点」)の特定によって表されるかもしれない。これは、メトヘモグロビンの平均バックグラウンド濃度が2倍に増加すると推定される線量レベルである。このようなメトヘモグロビンの増加が有害な影響を示すのか、あるいは単に有効線量のバイオマーカー(すなわち、何らかの生物学的活性を誘発する亜硝酸塩内用量)であるのかは不明である。また、異なるラット試験の対照群で観察されたように、バックグラウンドのメトヘモグロビンレベルは非常に多様である。 しかし、一部の集団はメトヘモグロビンの悪影響を非常に受けやすく、特に生後4ヶ月までの乳児や特定の遺伝的条件を持つ被験者が多い。

全体として,特定された不確実性がリスク評価に与える影響は最小限であると考えられ,ADIは最も影響を受けやすい人口サブグループをカバーするために十分に保守的なものであった。

曝露に関しては、食品消費データは国によって異なる方法で収集されており、特に食品分類の基準や詳細レベルが異なることが不確実性の原因となっている。さらに、当然のことながら、曝露量の推定値は、欧州各国のデータの入手可能性と質に依存する。一般に、長期(慢性)暴露の推定に数日間の食品消費調査のデータを使用することは、特に高額消費者の摂取量を評価する場合、大きな不確実性の原因となる[12]。その他の不確実性としては、消費データが不十分なため、特定の製品に関するいくつかの制限・例外を考慮せずに、関連する食品に最大許容レベルの添加物が含まれているというシナリオ を使用したことが挙げられる。全体として、このような不確実性のために、食品添加物としての亜硝酸塩への暴露が過大評価されている可能性が高い。

主な問題は、亜硝酸塩から内因性のニトロソアミンが生成されることである。これらの発がん性のある代謝物は、(全体的な)食事の亜硝酸塩とヒトの胃がんや大腸がんとの間に観察された疫学的な関連性のもっともな理由である[13]。他の発がん性化合物と同様に、EFSAは実験動物におけるニトロソアミンの発がん性に関するBMDと、ADIの亜硝酸塩を摂取した場合のニトロソアミン摂取量との間の暴露マージン(MoE)に基づくアプローチを採用した。食肉製品に含まれる外因性ニトロソアミンのMoEは,すべての年齢層の高額消費者に対して<10,000と推定された。食品中のニトロソアミン含有量の評価には,リスク管理者にとって重要な不確実性がさらにあった:認可されたレベルで添加された亜硝酸塩に起因するニトロソアミンと,食品マトリックス中の亜硝酸塩に起因するニトロソアミンを識別することは不可能であった。添加物としての使用は、他の供給源と比較して食事中の亜硝酸塩の割合が小さいため、この不確実性は評価の保守性を低下させないと考えられる。したがって、それ自体の不確実性は高いものの、他の食事由来の比重が確実に大きいことを考慮すると、食品添加物としての亜硝酸塩の全体的なリスク評価に与える影響は、むしろ合理的に考えて低いと考えられる[9]。最後に、不揮発性のニトロソアミンも、生肉に亜硝酸塩を添加すると増加する可能性がある。これらは、その化学構造から毒性の懸念が低いと考えられているが、実際の毒性学的危険性や生成レベルについては知見が不足しており、リスク評価の不確実性につながっている。このような不確実性は、実験データを作成することによってのみ低減することができる。
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3 農薬の危険有害性評価における有害事象経路の利用

有害事象経路(AOP)An adverse outcome pathway とは、化学物質と分子標的との最初の相互作用(分子的開始事象)から有害事象に至るまでの一連の事象を示すものであり、有害事象とは、規制当局の毒性試験で有害と認められた影響や、ヒトや野生生物の健康障害のことである。これらの上流および下流の末端は、細胞小器官、細胞、組織・器官のレベルで、生物学的に妥当かつ不可欠な一連の重要な事象によって連続的につながっている。実際、AOPの枠組みは、一連の品質基準に従って正式かつ一貫した方法で提示されるという点で、伝統的な「病原体」の概念に似ていると考えられる。AOPは、特定の化学物質の毒性メカニズムではなく、化学物質の研究によって特定のAOPを構築するための経験的な証拠が得られたとしても、AOPは「化学的に不可知論」である。その結果、ある上流事象を十分な強度で引き起こす化学物質は、生理学的経路に悪影響を及ぼし、その結果、ある種の毒性を誘発する可能性があると判断される。

リスク評価におけるAOPの使用は新しい開発であり,まだ多くの改良と実用化が必要である.EFSAは、パーキンソン病や小児白血病のリスク要因としての農薬曝露の関与の可能性が、利用可能な疫学研究のレビューによって示唆されているという、ホットで新たな問題に対処するためにAOPを使用した[10]。このEFSA意見書では、定義の程度が異なる4つのAOPが記述されている。すなわち、パーキンソン病については、下流で合流した2つの分子的な開始事象に関連する2つのAOP、乳児白血病と小児白血病についてはそれぞれ1つのAOPである。これら3つの疾患の疫学的関連性の生物学的妥当性は、生物学的経路や種の違い・類似性に関する複数の情報(試験管内試験、生体内試験、臨床研究)を組み合わせることで、証拠の重さは異なるものの、支持されている。結論では、研究の必要性が指摘されており、調査された有害事象に関連する新規のマーカーを取り入れるために、規制戦略の改善の可能性が示唆されている[16, 17]。一方で、一般的な側面だけでなく、各 AOP に関しても多くの不確実性が確認された。

パーキンソン病のAOP策定における具体的な不確実性は、上流の事象、特にプロテオスタシス障害につながるミトコンドリアの機能不全と酸化ストレスが果たす役割の関係について、いくつかの矛盾やギャップがあることである。

乳児白血病の場合、主な不確実性は、動物モデルがないこと、化学的ストレスに対する胎児の造血幹細胞(この病気の主な発生部位)の感受性を成熟した細胞と比較する確固たる研究がないこと、この病気自体が稀であるため、この病気の生物学を研究する人間の研究に限界があり、不確実性の原因となっていることである。

乳児白血病では、子宮内で発生したDNAトポイソメラーゼIIの破壊が分子的な発端となっている。逆に、小児白血病では、子宮内で発生すると考えられているものの、分子的な発端が特定されていないことが主な不確実性の原因となっている。欧州で認可されている農薬は、規制当局の研究では遺伝毒性作用を示していない。一方で、公開文献には異なるバイオマーカーを用いて遺伝毒性を示唆する研究もあり、農薬に曝露した農業従事者を対象とした疫学研究ではDNA損傷が報告されている。これらの不確実性や矛盾は、特定の農薬が子宮内の幹細胞のDNAとどのように相互作用して遺伝子病変を引き起こすかどうかを明確にするためのさらなる研究を必要とする。

不確実性の一般的な側面は、意見書の作成中に検討された3つの主要分野、すなわち疫学的研究、実験的研究、AOPの作成に関するものである。

疫学研究

不確実性には、結果の定義が含まれる。特に疫学研究では、乳児白血病と小児白血病がグループ化されているが、実際には異なる病因であるため、データの不均一性が大きくなっている。疫学研究における主な不確実性は、懸念物質の一般的な定義(例えば、毒性プロファイルが大きく異なる物質を含む「殺虫剤」)と、内部被ばくに関する定量的な情報の不足の両方の観点から、被ばく量の推定である。さらに、現実的な現場では、人間は農薬製品に含まれる複数のサブスタンスや共分散剤に曝されるため、さらなる不確実性の原因となっている。最後に、異なる遺伝子型、遺伝的要因、環境的要因が関与する多因子性のヒト疾患の病因に関する知識が限られていることも、AOP開発に直接関連する不確実性である。

実験的研究

ほとんどの農薬では、経験的研究の大部分は規制当局の研究によって行われており、通常、上流の事象に関する情報は得られない。乳児白血病や小児白血病などの一部のヒト疾患については、予測可能な生体内試験モデルが存在しない。

 

最も重要な不確実性は、AOP開発のプロセスに関するものである。現在、分子の開始イベントや上流の重要なイベントに関する経験的な裏付けのほとんどは、その場限りの非標準化モデルを用いた試験管内試験から得られている。このようなモデルの利用可能性とその特性は、AOPの完全な記述と特性に影響を与える可能性がある。また、試験管内試験モデルと生体内試験シナリオでは、曝露の仕方(時間、濃度、投与経路)が異なるため、さらなる不確実性があると考えられる。しかし、いずれにしても、AOPモデルは、特定の分子・細胞イベントを誘発する環境化学物質がAOを引き起こす可能性があるという概念を証明するものである。

もう一つの重要な不確実性は、AOPが単一または少数の化学的ストレス要因で説明される場合、経験的な裏付けが限られることである。

最後に、概念的な不確実性として、調節因子(必須ではないが、主要な事象の関係に影響を与えるもの)の役割をどのように含めるかが挙げられる。これらは、遺伝子-環境-環境の相互作用を伴う複雑なヒト疾患に由来するAOを扱う場合に関連する可能性がある。

AOP は、プロセスを極めて詳細に記述する必要はないかもしれないが、目的に適合し、キーイ ベントとその関連性を検証する一連の品質基準に準拠していなければならない。実際、いくつかの不確実性を特定することで、AOPアプローチの透明性を向上させることができる[18]。

4 一般的な検討事項と結論

実務的には、不確実性は、リスクアセスメントの結果に望ましくない影響を及ぼす可能性のある知識やデータセット、方法論のギャップと定義することができる。原則として、不確実性は避けられないものであり、したがって、関連する不確実性を透明に記述し、評価することは、リスク評価の必要不可欠な要素である。申請者が提出した書類によって裏付けられた物質を対象としたリスクアセスメントでは、データセットが規制要件に適合していなければならないため、不確実性ははるかに低くなることが予想されることは明らかである。しかし、この場合にも大きな不確実性が生じる可能性がある。例えば、離乳期の子豚におけるランタンとセリウムをベースにした飼料添加物の場合、動物飼料に使用される物質に関するEFSAの専門家パネル(FEEDAP)は、毒性およびこれら、2つの微量元素の残留に関する主要かつ明確でないデータギャップが重大な不確実性をもたらし、処理された豚の食用組織を摂取することによって生じる消費者の潜在的リスクの評価を妨げると考えた[19]。また、[10]のように、新たな知見により、現行の規制試験ではカバーできない問題が提起される場合もある。その場合、専門家の意見を聞き、新たなアプローチを開発し、それに伴う不確実性の評価が必要となる。

全体的に、不確実性の重みは、評価が規制文書を利用できない汚染物質の場合、はるかに高くなる可能性がある食用油脂中の望ましくないプロセス副産物[20]やマイコトキシンであるデオキシニバレノール[21]など、EFSAの多くの意見では、大きな不確実性の負担が明らかになっている。大まかに言えば、不確実性の主要なグループは、特に新興汚染物質の暴露データに関するものである。要因としては、データ収集の地理的分布が不均一であること、サンプリングや分析に標準化されていない方法を用いていること、値の正規分布がないことなどが挙げられる。評価者は、自分が行った仮定を明確に説明し、その仮定がリスクの過小評価または過大評価につながる可能性があるかどうかを確認しなければならない。また、バイオモニタリングデータが利用可能な場合でも、不確実性は、集団内および集団間の変動性に影響を与える要因に関する知識のギャップと関連している[21]。フードチェーンで使用されているほとんどの物質とは異なり、汚染物質については、通常、毒性学的研究の構造化されたデータセットは利用できない。ほとんどの場合、毒性学的データベースは、研究がその物質にどのように、どの程度、どのような側面から注目しているかに依存している。例えば、NOAELがないこと、毒性代謝物の生成を含むトキシコキネティクスに関する情報が不十分であること、動物からヒトへのトキシコキネティクス経路の外挿などが不確実性の原因となる。評価者は不確実性が高いことを報告しなければならず、それがリスクの過小評価につながる可能性がある[20]。

毒性学的リスクアセスメントにおける不確実性の評価はまだ進行中であるが [4] 、それにもかかわらず、現在ではいくつかのポイントが確立されている。

不確実性を考慮することは、科学的評価の透明性に関する一般的な要求を満たすために必要である。不確実性の原因は、明確で理解しやすい方法で特定されなければならず、最終的な評価結果に対するその影響は、起こりうる結果の範囲と可能性の両方を考慮して特徴付けられなければならない。

不確実性分析は、様々なシナリオに柔軟に対応できるものでなければならないが、堅牢で一貫性のあるフレームワークに従うべきである。このようなフレームワークは、不確実性の評価を公式に行うリスクアセスメントが増えていることからも、強みを発揮する。個々の不確実性が結果に与える影響を定量化することは困難であるが、特定された不確実性の複合的な影響を定量化することは可能なはずである。実際、同じ評価において、特定の不確実性はリスクの過大評価につながり、他の不確実性はリスクの過小評価につながる可能性がある[9, 20, 21]。最後に、現在の欧州および国際的なシナリオでは、リスク評価者への要求は増加の一途をたどっている。時間的な有効性と資源の効率的な使用のために、段階的なアプローチによって、不確実性の詳細な評価が本当に必要なケースを選別することができる。

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