Uma nova ferramenta de triagem classifica as partículas relevantes para a dieta por probabilidade de exposição e preocupação toxicológica, ajudando os pesquisadores a se concentrarem nas nanopartículas e micro/nanoplásticos que mais necessitam de uma avaliação de segurança mais profunda.
Em um artigo de pesquisa recente publicado na revista Meio Ambiente Internacionalos pesquisadores desenvolveram uma estrutura semiquantitativa de impacto de probabilidade para classificar os riscos potenciais à saúde humana de produtos modificados nanopartículas e micro/nanoplásticos em sistemas agroalimentares, integrando potencial de exposição e dados toxicológicos para priorizar partículas para avaliação de risco em nível de triagem.
Nano-Exposição em Sistemas Alimentares
A presença crescente de nanopartículas projetadas (PEV) e micro e nanoplásticos em sistemas agrícolas e alimentares suscitou preocupações crescentes sobre a exposição oral e potenciais riscos para a saúde. PEV como nanoprata (Ag), dióxido de titânio (TiO2) e óxido de zinco (ZnO) são amplamente utilizados em materiais que entram em contato com alimentos, na agricultura e em produtos de consumo, levando à sua liberação no solo, na água e nas plantações.
PEV diferem muito em suas propriedades físico-químicas, volumes de produção, aplicações, persistência ambiental e perfis toxicológicos, tornando a classificação de perigo um desafio. Por exemplo, comumente produzido nanomateriaiscomo nano-SiO2 ou nano-TiO2, são fabricados em grandes quantidades, enquanto nanopartículas especiais, como fulerenos ou pontos quânticossão produzidos em volumes menores.
Os micro e nanoplásticos complicam ainda mais este cenário devido à sua diversidade química de polímeros e comportamentos ambientais variáveis. Os dados fragmentados e as evidências heterogéneas sobre a produção, a exposição e a toxicidade entre os tipos de nano e microplásticos dificultam comparações simples e avaliações de risco.
As abordagens existentes para a priorização de riscos de nanomateriais incluem análise de decisão multicritério e estratégias de agrupamento, mas muitas vezes não conseguem capturar totalmente os efeitos combinados de produção, exposição e toxicidade.
Os autores enfatizam uma estrutura semiquantitativa de matriz de probabilidade-impacto como uma arquitetura eficaz que integra separadamente a probabilidade de exposição e a gravidade do perigo, acomoda vários tipos de evidências e quantifica a incerteza por meio de modelagem probabilística.
Estrutura para classificação de perigos
Meng e Nag desenvolveram um impacto de probabilidade semiquantitativo (P×I) quadro para classificar os potenciais riscos para a saúde humana decorrentes da exposição relacionada com a dieta a partículas antropogénicas, incluindo nanopartículas artificiais e micro e nanoplásticos.
A dimensão “probabilidade” reflete a probabilidade relativa de exposição alimentar e abrange seis fatores: produção international anual, gama de setores de aplicação, concentrações ambientais previstas (PEC), comportamento de dissolução, persistência ambiental (caracterizada por uma constante de taxa de decaimento de primeira ordem, okay) e reatividade superficial capturada through potencial zeta.
A dimensão “impacto” concentra-se no potencial adverso à saúde, integrando quatro fatores relacionados à toxicidade: concentrações previstas sem efeito (PNEC), concentrações efetivas metade máximas (EC50), doses de referência (RFD) e o valor mínimo dos níveis de nenhum efeito adverso observado e do menor efeito adverso observado (NOAEL/LOAEL).
Os fatores de risco foram convertidos em pontuações adimensionais baseadas em percentis e agregados sob diferentes cenários de ponderação, peso igual, método de ponderação de entropia (EWM) e processo de hierarquia analítica (AHP).
Os dados sobre esses fatores de risco foram extraídos da literatura sobre produção de nanomateriais, modelos ambientais e estudos toxicológicos. As simulações de Monte Carlo (100.000 iterações) propagaram a incerteza entre os parâmetros de entrada, enquanto as correlações de ordem de classificação de Spearman identificaram fatores dominantes de variabilidade de classificação.
Apresentação esquemática da estrutura metodológica para classificação de risco de nanopartículas e micro/nanoplásticos projetados sob a estrutura de linha de base.
Insights prioritários de nanopartículas
Em todos os cenários e métodos de ponderação, várias nanopartículas projetadas foram consistentemente classificadas como de alta prioridade para a priorização de riscos relevantes para a dieta. Prata (Ag), dióxido de titânio (TiO2), óxido de zinco (ZnO), nanotubos de carbono (CNTs), dióxido de cério (CeO2) e óxido de cobre (CuO) agrupados no grupo de alta prioridade para avaliação de risco em nível de triagem. Esta categorização reflectiu uma combinação de sinais relacionados com a exposição, tais como produção, utilização, ocorrência e persistência, juntamente com âncoras toxicológicas do lado do impacto, em vez de qualquer issue único.
Por outro lado, materiais como a sílica (SiO2), óxido de alumínio (Al2O3), fulerenos, ouro (Au), óxido de ferro (Fe2O3), e tanto os micro como os nanoplásticos ocupam geralmente classificações intermédias. Curiosamente, as concentrações ambientais previstas e as quantidades de produção foram os impulsionadores positivos mais recorrentes da variabilidade de classificação, sublinhando a importância do potencial de exposição e do quantity de utilização na priorização dos perigos.
O quadro revelou que algumas partículas obtiveram pontuações mais baixas principalmente devido a dados de toxicidade incompletos ou escassos, e não ao menor risco inerente, sublinhando a necessidade de estudos toxicológicos específicos. Notavelmente, os nanoplásticos representam uma preocupação emergente, mas a sua classificação mais baixa reflete, em parte, as atuais lacunas de dados sobre a toxicidade específica dos nanoplásticos e o comportamento ambiental.
O uso de pontuação probabilística e quantificação de incerteza fornece uma base defensável em nível de triagem para comparar nanopartículas com disponibilidade de dados diversos e destaca lacunas de conhecimento dominantes que exigem mais pesquisas. Esta abordagem também permite uma ferramenta de priorização transparente e atualizável para orientar a monitorização direcionada e as avaliações de perigos nos sistemas agroalimentares.
Implicações e direções futuras
Este estudo apresenta um método novo e integrativo para classificar nanopartículas e micro/nanoplásticos projetados com base em potenciais riscos à saúde humana decorrentes da exposição alimentar. Ao combinar fatores de probabilidade relacionados à exposição com medidas de impacto de toxicidade dentro de uma estrutura unificada de probabilidade-impacto, os autores abordam os desafios colocados por dados heterogêneos e pela variabilidade entre os tipos de partículas.
Prata, TiO2, ZnO, CNTs, CeO2e CuO emergem como candidatos prioritários para avaliação toxicológica focada, monitoramento direcionado e avaliação de risco refinada.
A metodologia incorpora explicitamente a incerteza e fornece uma plataforma flexível e atualizável que apoia a governação de nano-riscos baseada em evidências na segurança alimentar. É importante ressaltar que a abordagem distingue entre partículas genuinamente de menor risco e aquelas com dados insuficientes, orientando a alocação de recursos para necessidades críticas de investigação.
Esta estrutura pode ajudar reguladores e pesquisadores a priorizar eficientemente as nanopartículas projetadas para uma priorização eficaz em nível de triagem e avaliação direcionada em sistemas agroalimentares à medida que os dados continuam a evoluir.