１．はじめに

２．数理モデル

図１　環境動態・曝露モデルの構成

ここで，上式の左辺は環境媒体ｉ中の化学物質の量（Mi）の時間変化を示し,右辺の第１項は媒体ｉへの放出速度，第２項は隣接する全ての環境媒体への物質の移動流出速度，第３項は媒体中での分解による消失速度，そして，第４項は隣接する全ての媒体からの移動流入速度を表わす。出力モジュールは環境媒体中の濃度，経路毎の人体曝露量等の各種計算結果をディスプレー，プリンター，ディスク等に出力する。
　モデルは上記の式に基づいて，環境･気象条件及び環境放出速度の時間及び空間変動に対応して，様々な状況下での化学物質の環境動態に関するを提供できる。しかし，生涯あるいは30年間というような長期間曝露を前提としている人の発ガンリスクの評価と，寿命の短い環境生物に対するリスクの評価では，曝露量あるいは曝露濃度の時間的解像度を変える必要がある。また，環境への物質の放出源が１つしかない点源の場合と，放出源が多数存在し面源と見なし得る場合では，空間的な濃度分布の解像度は異なってくる。このような様々な状況を想定したリスクアセスメントが必要なため，各種のモデルが開発されている1)。さらにいくつかのモデルについては濃度・曝露量の評価能力の検証も既に実施されている。図２にその１例を示す。

　一般に，数多くある化学物質の中から詳細なリスクアセスメントが必要な優先物質を選択することに主眼が置かれるスクリーニングレベルのリスクアセスメントでは，アセスメント実施者の負担を減らし，同一環境・気象条件下での評価を行うため，環境・気象パラメータに平均値を使用し，定常状態を仮定するモデルが使用される。一方，より高次のリスクアセスメントでは，地域に特異的な環境・気象データを使用し，非定常条件下での詳細な環境動態と曝露の推定を行う。そして，算出された環境媒体中濃度から我々人間が摂取する飲料水，魚介類，穀物／野菜／果物類，肉類，乳製品類中の化学物質濃度を各種パラメータから推定し，大気吸入曝露量及び経皮曝露量を加えて全人体曝露量を算出する。通常はこの外部曝露量をもとに悪影響の発現確率を推定するが，最近では体内に取り込まれた化学物質が実際にガンを発現する臓器や器官にどのように到達し，それらの器官での濃度を推定する内部曝露評価のために，生理学的な薬物動態モデル（PBPKモデル）の適用も研究されている。このモデルでは，人体を機能的に類似性のあるいくつかの組織に分け，動脈血流により輸送されて来た化学物質が組織で分配され，未分配の物質のみ静脈血流により循環するとし，代謝組織（肝臓）において化学物質は代謝を受けるとして物質収支式を組み立てる。PBPKモデルも環境動態・曝露モデルと同じように“組織”と称する均質なコンパートメントを想定する点では同じであり，将来はリスクアセスメントに必須の数理モデルの１つとなるであろう。このようにリスクアセスメントに使用可能な数理モデルは多種多様である。どのモデルを使用すべきかの判断はリスクアセスメントを実施する者に委ねられることになるため，ある程度の知識と経験が必要となる。
また，オランダのUSES1.0（Uniform System for Evaluation of Substances version 1.0）3)のように，現状で利用可能ないくつものモデルを組み込んで様々な状況下での環境動態・曝露評価に対応できる総合リスク評価システムも開発されている。このUSES1.0は欧州連合の共通リスクアセスメントシステムとするための改良が現在行われており，Windows95対応のソフトウェアとなる予定である。また，米国のRisk*Assistant4)のように大気拡散モデルやユーザーが曝露源や経路を選択できクロスメディアアプローチが可能なリスク評価システムも市販されている。また，いくつかのモデルはInternet上で公開されており，入手可能である。

３．モデルパラメータの推定

表１　環境動態・曝露モデルに必要な化学物質の特性データ

特性分類	化学物質の特性
物理化学的性状	融点（℃）
	水溶解度（g/m3）
	蒸気圧（Pa）
	オクタノール／水　分配係数
平衡定数	ヘンリー則定数（Pa･m3/mol）
	有機炭素吸着定数（L/kg）
	生物濃縮倍率（L/kg）
反応速度定数	OH radicalとの気相反応（cm3/molecule/sec）
	加水分解（L/mol/sec）
	水中光分解（1/day）
	微生物分解（L/cell/day）

　これらの特性データの多くはOECDや米国EPA等の試験法ガイドライン5,6)に従って測定が可能である。しかしながら，測定に要する時間や労力は化学物質の機器分析法の難易度に左右されるため，モデルパラメータ値を迅速に整備することは困難である。このため，スクリーニングレベルのリスクアセスメントにおいては，化学物質の構造や基礎物性値からモデルに必要なパラメータ値を推定するための定量的構造−活性相関（QSAR）手法もかなり検討されている。これらの手法を用いることにより，パラメータ値の補完がある程度可能である。
　QSARによる特性推定でキーとなる物性値はオクタノール／水　分配係数であり，化学物質の1-オクタノール中と水中の平衡濃度比の常用対数値（log Kow）として表わされる。このlog Kowは物質の疎水性の指標であり，下記に示すような相関式で水溶解度，有機炭素吸着定数，水生生物や植物への生物濃縮倍率等の推定に使用される。

ここで，Xは吸着定数や濃縮倍率等であり，aとbは相関式の傾きと切片である。このような相関式は既報値に基づく経験式であり，対象となった物質群以外への適用には不適当である。最近では，log Kowの推定法として知られているフラグメント定数法6)に類する推定法も，ヘンリー則定数，有機炭素吸着定数，OH radicalとの気相反応速度定数等に適用されているが，まだまだベースとなるデータが少ない状況である。
　今後，計算化学手法のよりいっそうの発展により，化学物質の環境中動態及び生体内動態評価に必要な各種の物質特性パラメータが正確にかつ容易に推算可能となることが望まれる。

参考文献