Статистика улучшает понимание рисков наночастиц

Применение специальных статистических методов позволяет повысить точность оценки рисков наночастиц. К такому выводу пришла Рианне Якобс в своей докторской диссертации, защищённой 7 июля 2016 года в Вагенингенском университете. Она показала, что эти техники позволяют разделить два важных источника ошибок при оценке риска, делая её результаты более надёжными.

Нанотехнологии — относительно новая, но быстрорастущая область. Как и для всех новых материалов, для наночастиц нет истории безопасного использования, что затрудняет оценку рисков. Для получения широкой общественной поддержки нанотехнологий необходимо понимать эти риски. Важные вопросы: как максимально точно оценить риски при ограниченном опыте и как быстро получить больше знаний о них? Исследование Якобс направлено на поиск ответов.

Недостаток знаний и малые выборки

Сложность оценки риска наночастиц обусловлена двумя причинами. Первая — недостаток знаний: как частицы распространяются в окружающей среде, как люди и другие организмы вступают с ними в контакт и насколько они вредны. Это приводит к неопределённости в оценке. Вторая причина — необходимость работы с малыми выборками данных, что даёт большую погрешность. Якобс продемонстрировала, как статистические методы помогают справиться с этой неопределённостью и малыми выборками.

Неопределённость и вариабельность

При оценке риска исследователи опираются на измерения, которые никогда не бывают абсолютно точными. Статистические техники помогают описать вариацию в измерениях. Ключевой момент — разделение двух эффектов: неопределённости и вариабельности.

• Неопределённость возникает из-за недостатка знаний, например, из-за недостаточного количества или точности измерений. Её можно уменьшить.
• Вариабельность — это естественная вариация, присущая всем природным процессам и живым организмам (например, разная реакция человека и дрожжевой клетки на вещество). Это объективный факт, который нельзя «улучшить».

Интегрированная вероятностная оценка риска

Якобс успешно применила метод Интегрированной вероятностной оценки риска (IPRA), чтобы разделить эти два типа вариации. Этот метод был разработан для оценки воздействия химических веществ на здоровье человека, но Якобс адаптировала его для наночастиц. Он не только даёт более точный результат по сравнению со стандартными оценками по наихудшему сценарию, но и выявляет, какие источники неопределённости вносят наибольший вклад в общую погрешность оценки. Фокусируясь на этих источниках, можно существенно улучшить оценку риска.

Примеры из практики

В исследовании были рассмотрены различные применения наночастиц: нанокремнезём в продуктах питания, диоксид титана в косметике и лекарствах, антибактериальные частицы серебра. С помощью своего подхода Якобс смогла определить наиболее важные источники неопределённости для этих применений. Это позволяет направлять дальнейшие исследования на самые проблемные области, что ведёт к значительному прогрессу в снижении неопределённости, которая сейчас мешает точной оценке рисков наночастиц.