Genom att använda specifika statistiska metoder, det har blivit möjligt att förbättra riskbedömningen av nanopartiklar. Detta var slutsatsen av doktorsavhandlingen som Rianne Jacobs försvarade den 7 juli 2016 vid Wageningen University. Jacobs visade att dessa tekniker kan användas i riskbedömning för att separera två viktiga felkällor, vilket gör resultaten av bedömningen mer tillförlitliga.

Nanoteknik är en relativt ny, men snabbt växande fält. Som med alla nya material, nanopartiklar har ingen historia av säker användning. Det gör det svårt att bedöma riskerna. Att skapa ett brett samhälleligt stöd för nanoteknik, det är viktigt att förstå riskerna. Viktiga frågor i detta avseende är följande:med begränsad erfarenhet, hur kan riskerna uppskattas så exakt som möjligt, och hur kan vi snabbt få mer förståelse för dessa risker? Med sin forskning, Jacobs vill hjälpa till att svara på frågor som dessa.

Brist på kunskap och små urvalsstorlekar

Det finns två viktiga skäl till varför det är svårt att bedöma risken med nanopartiklar. Det första skälet är bristen på kunskap:hur sprids partiklarna i miljön, hur kommer människor och andra organismer i kontakt med partiklarna och hur skadliga är de för dessa organismer? Denna brist på kunskap leder till osäkerhet i riskbedömningen. Det andra skälet är att riskbedömare ofta måste arbeta med små urvalsstorlekar. Detta ger en stor felmarginal i riskbedömningen. I hennes arbetsrum, Jacobs har visat hur statistiska metoder kan hjälpa riskbedömare att hantera denna osäkerhet och dessa små urvalsstorlekar.

Osäkerhet och variation

Vid uppskattning av risk, forskare fokuserar på mätningar, men sådana mätningar är aldrig avgörande. Statistiska tekniker kan hjälpa till att beskriva variationen i mätningarna. En viktig faktor är att det finns två separata effekter:osäkerhet och variabilitet. Osäkerhet beror på bristande kunskap, till exempel för att forskare inte har gjort tillräckligt med mätningar eller att de inte har gjort dem med tillräcklig noggrannhet. Detta kan uppenbarligen förbättras. Variabilitet är den variation som är inneboende i alla naturliga processer och levande organismer. Till exempel, människor reagerar annorlunda på många ämnen än jästceller gör. Denna variation är ett naturligt faktum; du kan inte göra något för att "förbättra" det.

Integrerad probabilistisk riskbedömning

Jacobs använde framgångsrikt metoden som kallas Integrated Probabilistic Risk Assessment (IPRA) för att separera dessa två typer av variation. Denna metod utvecklades för att bedöma kemikaliers hälsoeffekter på människor, men Jacobs har anpassat den till nanopartiklar. Med denna metod, riskbedömare uppnår inte bara ett bättre resultat än med vanliga värsta tänkbara uppskattningar, Metoden identifierar också vilka källor till osäkerhet som bidrar mest till den totala osäkerheten i riskbedömningen. Genom att fokusera på dessa källor, riskbedömningen kan förbättras avsevärt.

Exempel från praktiken

I hennes utredning, Jacobs studerade olika tillämpningar av nanopartiklar, såsom nanosilica i livsmedelsprodukter, titandioxid i kosmetika och läkemedel och antibakteriella silverpartiklar. Med hennes tillvägagångssätt, Jacobs kunde identifiera de viktigaste källorna till osäkerhet i dessa applikationer. Baserat på denna identifiering, forskning kan fokusera på de mest avgörande områdena, vilket leder till betydande framsteg för att minska den osäkerhet som för närvarande hämmar riskbedömningen av nanopartiklar.