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Nachwuchsgruppe New-Approach-Method-(NAM)-basierte Bewertung von Mischungstoxizitäten

Die Nachwuchsgruppe forscht zum Thema Mischungstoxizität unter Verwendung von New Approach Methodologies (NAMs).

Beim Verzehr von verschiedenen Lebensmitteln sind Verbraucherinnen und Verbraucher gegenüber Mischungen von Pestizidrückständen exponiert. Hinzu kommen Lebensmittelverunreinigungen und Zusatzstoffe. Anwender von Pflanzenschutzmitteln kommen in Kontakt mit einem oder mehreren Pflanzenschutzmitteln, die wiederum aus Pestizid-Wirkstoffen und Beistoffen bestehen. Die Nachwuchsgruppe forscht daran, wie Stoffe in realistischen Konzentrationen interagieren. Dabei wollen wir Kombinationen von Stoffen identifizieren, bei denen es zu einem erhöhten gesundheitlichen Risiko für Verbraucherinnen und Verbrauchern oder Anwenderinnen und Anwender kommen kann, und eine gesundheitliche Risikobewertung dieser Mischungen durchführen.

Dazu wendet die Nachwuchsgruppe NAMs an. Das sind neuartige Methoden der toxikologischen Risikobewertung, die Tierversuche vermeiden und gleichzeitig robust sind sowie einen hohen Testdurchsatz ermöglichen. Meist werden mehrere Methoden kombiniert, um eine hohe Humanrelevanz zu erreichen.

Zunächst soll ein großer Datensatz von Stoffen, z. B. alle Beistoffe in Pflanzenschutzmitteln, mittels in silico, d. h. Computer-basierten, Methoden ausgewertet werden. In Kombination mit bekannten Anwendungsmengen sollen so toxikologisch relevante Stoffe mit hohem Expositionspotential priorisiert werden. Diese Stoffe und deren Kombinationen können dann unter Berücksichtigung realistischer Expositionsprofile näher auf toxikokinetische und toxikodynamische Wechselwirkungen untersucht werden. Wenn diese Wechselwirkungen einen Einfluss auf die gesundheitliche Risikobewertung haben können, sollen toxikologische Schwellenwerte für Mischungen abgeleitet und mittels physiologisch-basierter toxikokinetischer (PBTK) Modellierung extrapoliert werden.

Durch die Gegenüberstellung von Exposition und extrapolierten Schwellenwerte kann somit das Risiko von Mischungen realitätsnah bewertet werden.

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