Impatti delle sostanze chimiche sulla biodiversità
Gli attuali strumenti di modellazione che valutano l’impatto dei composti chimici sull’ambiente non si avvicinano alla complessità delle miscele chimiche nel mondo reale. Risulta necessario uno strumento migliore, uno che sia in grado di effettuare un’estrapolazione da un composto e prevedere gli effetti che esso potrebbe avere come parte di una miscela. Il progetto BIOME (Modelling effects of exposure to mixtures of chemicals on a multi-species level), finanziato dall’UE, mirava ad aggiornare l’approccio a singola specie della modellazione dell’effetto chimico a un sistema con un approccio a specie multiple. BIOME si è basato su un modello esistente (basato sulla teoria DEB del budget energetico dinamico), sviluppandolo ulteriormente al fine di prevedere gli effetti di sostanze chimiche precedentemente non testate. I ricercatori hanno applicato un approccio basato sulla relazione quantitativa struttura-attività (QSAR) per meglio prevedere gli effetti di composti non testati. Il team di ricerca ha messo alla prova il proprio approccio QSAR usando dati sperimentali esistenti relativi a esposizioni, effetti e occorrenza di varie sostanze chimiche. Essi hanno usato l’approccio basato sulla modellazione per testare gli effetti di miscele composte da pesticidi e metalli su differenti specie di ape. Il modello è stato inoltre usato per una valutazione su grande scala delle misurazioni dei pesticidi nell’ambiente. Esso ha mostrato che gli effetti della miscela possono essere importanti e dovrebbero essere presi in considerazione nella valutazione del rischio ambientale. BIOME ha scoperto che il modello è versatile e consente di ottenere nuove conoscenze riguardanti alcuni nanomateriali. I ricercatori hanno scoperto che l’impatto dei nanomateriali è una miscela degli effetti dei materiali stessi e dei loro ioni. La ricerca e i risultati del progetto aiuteranno a ridurre l’impatto indesiderato delle sostanze chimiche industriali sull’ambiente. Essi forniranno inoltre una migliore comprensione di ciò che rende una specie sensibile alle sostanze chimiche tossiche, oltre ad aiutare a migliorare le valutazioni della qualità ambientale.
Parole chiave
Sostanze chimiche, biodiversità, Dynamic Energy Budget Theory, tossicità miscela, modellazione, nanomateriali
