Mäuse

Von Menschen und Mäusen – Mythos Sicherheitsfaktoren

In der Diskussion um Pestizidrückstände in Lebensmitteln wird oft angeführt, dass die Rückstandshöchstgehalte (RHG) „extra sicher“ wären. Eine beliebte Begründung: hohe „Sicherheitsfaktoren“ bei der Ableitung der toxikologischen Grenzwerte. Diese Argumentation zeugt von einem Unverständnis der Sachlage. Die vermeintlichen Sicherheitsfaktoren bieten keine zusätzliche Sicherheit. Sie sind eine veraltete und pauschale Festlegung aufgrund von Unwissen.

Um die Giftigkeit eines Pestizids oder anderer Schadstoffe für den Menschen zu beurteilen, werden i.d.R. immer noch viele Tierversuche gemacht. Dabei werden gesunde Labortiere einem einzelnen Stoff unter kontrollierten Bedingungen ausgesetzt und bestimmte Effekte und die Effektschwellen[2] beobachtet. Aus diesen Beobachtungen [1] werden dann toxikologische Grenzwerte, wie ADI/TDI oder ARfD (Definition im Glossar) abgeleitet.

Die Übertragung von Ergebnissen von Experimenten mit gesunden Labortieren zum Menschen in all seiner Vielfalt (Gesunde, Kranke, Gestresste, Alte, Junge, Föten usw.) ist aber sehr schwierig. Deswegen hat man in den 50iger Jahren des letzten Jahrhunderts pauschal Faktoren[3] eingeführt, die Unterschiede und Unwissen irgendwie berücksichtigen sollen:

  1. da man nicht sicher weiß, wie empfindlich ein Mensch im Vergleich zum Versuchstier ist, hat man einen Faktor von 10 eingeführt.
  2. man geht pauschal davon aus, dass es innerhalb der menschlichen Bevölkerung Unterschiede in der Empfindlichkeit von maximal 10 geben kann – daraus leitet sich ein Faktor von 10 ab.
  3. ein zusätzlicher Faktor in beliebiger Höhe kann angewendet werden, wenn die Behörden wegen ungenügender Datenlage (z.B. fehlende Tests) zu wenig über die Giftigkeit eines Stoffes wissen.

Diese Unsicherheitsfaktoren wurden erfunden, weil man es in den 1950gern nicht besser wusste. Sie sind also eher Unwissenheitsfaktoren. In der wissenschaftlichen Literatur werden sie dementsprechend häufig und richtig „uncertainty factors (UF)“ genannt[4] [5] [6] und auch die US Behörde für Umweltschutz (US EPA) verwendet fast ausschließlich diesen Begriff und so wird z.B in der IRIS Datenbank konsequent „UF“ verwendet).

Würden gesunde, standardisierte Labortiere die gleiche Empfindlichkeit gegenüber einem Stoff haben, wie z.B. ein unter Medikamenten stehender Kranker, ein sich entwickelnder Fötus usw.  dann könnte man von „Sicherheitsfaktoren“ reden.

Die gegenwärtigen Unsicherheitsfaktoren decken aber nicht einmal die spezielle Empfindlichkeit von Neugeborenen, Alten und Kinder ab (Dorne 2007[7]; Dorne 2010[8]). Sie spiegeln auch nicht ausreichend die Unterschiede zwischen den Arten wieder (Bokkers & Slob 2007[9]).

Nicht alle Ratten sind gleich

Nicht einmal innerhalb einer Art kann man die Variabilität der Empfindlichkeit auf einen Faktor von 10 beschränken. Hier einige Beispiele:

  1. Bei Fütterungsversuchen mit zwei verschiedenen Rattentypen (Fischer-Ratten[10] und Sprague-Dawley Ratten) wurde der gleiche Effekt einmal bei 20mg/kg pro Tag und einmal bei etwa 1600 mg/kg Tag beobachtet. Die Empfindlichkeit der Fischer- Ratten war in diesem Fall 800mal höher als die der Sprague-Dawley Ratten. Die gleichen Autoren führten ebenfalls Versuche mit Frauen durch und leiteten daraus einen weiteren „uncertainty factor“ von 200 für die Empfindlichkeit des Menschen ab (Boogaard et al 2012)[11].
  2. Wie unterschiedlich empfindlich verschiedene Rattentypen sein können, zeigt auch ein Infektionsversuch an fünf Rattentypen. Eine der Rattentypen hatte nach dem Versuch über 1000 Zysten im Gehirn, die anderen vier gar keine (Gao et al. 2015)[12].
  3. Hermsen et al. (2015)[13] untersuchten die genetische Struktur von 40 unterschiedlichen Laborrattentypen und fanden starke Variabilität allein zwischen den verschiedenen Varianten der Laborratten. Wie stark die Variabilität ist, lässt sich aus dem Artikel allein allerdings nicht ableiten.

Selbst zwischen nah verwandten Arten kann es erhebliche Unterschiede geben, die ein Unsicher-heitsfaktor von 10 nicht berücksichtigen kann. Bei Untersuchungen zur möglichen Schädigung des Immunsystems durch Pestizide hat die US EPA z.B. festgestellt, dass ein Fungizid (Cyflufenamide) zwar das Immunsystem von Ratten, aber nicht von Mäusen unterdrückt. Bei einem anderen Fungizid (Penthiopyrad) war es genau umgekehrt (US EPA 2013[14]). Die gleiche Untersuchung zeigte für einige Pestizide auch erhebliche Unterschiede zwischen weiblichen und männlichen Tieren. Die Effektschwellen waren je nach Geschlecht 4-6mal höher bzw. niedriger (ebenda).

Menschen reagieren anders

Insgesamt ist die Übertragung der Ergebnisse von Tierversuchen auf den Menschen mit vielen Unsicherheiten behaftet. Eine vergleichende Studie der Pharmaindustrie zeigte, dass bei 30% der Untersuchungen (verglichen wurden Experimente mit 150 Medikamenten) zwar Symptome beim Menschen festgestellt wurde, aber keine bei Tieren (Olson et al. 2000[15]). Am schlechtesten stimmten die Ergebnisse zwischen Tier- und Menschenversuchen bei Effekten an der Haut, dem Hormonsystem und dem Leber-Gallen Trakt überein (Dourson et al. 2001[16]).

„Cocktaileffekte“ werden ignoriert

Unsicherheitsfaktoren, die berücksichtigen, dass der moderne Mensch täglich unzähligen Chemikalien gleichzeitig ausgesetzt ist, fehlen ganz und gar. Sehr viele Stoffe, denen wir ausgesetzt sind, wirken sehr ähnlich (siehe u.a. EFSA 2013[17]) und diese Realität wird in der heutigen Risikobewertung komplett ausgeblendet. Bei der Bewertung der Pestizidrückstände für die Smartphone APP „Essen ohne Chemie“ wird dies aber berücksichtigt.

Sicherheitsfaktoren“ machen gesetzliche Höchstmengen nicht „extra sicher“

In meinem Artikel Warum nicht gleich würfeln? – Über die Festlegung von Höchstgehalten von Pestiziden im Essen beschreibe ich, dass Rückstandshöchstgehalte (RHG) für Pestizide keiner Sicherheitsbewertung unterliegen. Die Risikobewertung betrachtet einen willkürlich gewählten Rückstand, der im Schnitt 7mal unter der gesetzlich erlaubten Menge im Essen liegt. Das ist so, als wenn man ein Fahrzeug für eine Höchstgeschwindigkeit von 70 km/h zulässt, der Crash Test aber mit 10 km/h gemacht wird.

Für Rückstandshöchstgehalte für Pestizide bedeutet das mathematisch nichts weiter, als dass sich einer der vermeintlichen Sicherheitsfaktoren fast wieder aufhebt.

Zusammenfassend kann man sagen: Der gegenwärtige angewandte Unsicherheitsfaktor von 100 (10 x 10) wurden schon vor über 60 Jahren entwickelt (Dorne & Renwick 2005)[18] und seitdem nicht mehr verändert. Er stellt eine politische Vereinbarung dar. Keine Sicherheit.

Fußnoten und Quellen

[1] In den USA oder auf internationaler Ebene (z.B. Codex Alimentarius Commission) werden auch Daten aus Versuchen mit Menschen verwendet. Die EU akzeptiert solche Daten nicht.

[2]             z.B. der „no observed adverse effect level (NOAEL) und der lowest observed adverse effect level (LOAEL)

[3] Mathematisch gesehen handelt es sich nicht um einen Faktor, sondern einen Divisor: der „no observed adverse effect level (NOAEL) wird durch 10 geteilt.

[4]             z.B. Gürtler R (2010): Safety of food additives from a German and European point of view. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 53(6):554-60. doi: 10.1007/s00103-010-1073-4.

[5]             Dorne JL (2010): Metabolism, variability and risk assessment. Toxicology 268(3):156-64. doi: 10.1016/j.tox.2009.11.004.

[6]             Raffaele KC & Rees C (1990): Neurotoxicology dose/response assessment for several cholinesterase inhibitors: use of uncertainty factors. Neurotoxicology 11(2):237-56

[7]             Dorne JL (2007): Human variability in hepatic and renal elimination: implications for risk assessment. Journal of Applied Toxicology (2007): 27(5):411-20

[8]             Dorne JL (2010): Metabolism, variability and risk assessment. Toxicology 268(3):156-64. doi: 10.1016/j.tox.2009.11.004.

[9]             Bokkers BG & Slob W (2007): Deriving a data-based interspecies assessment factor using the NOAEL and the benchmark dose approach. Critical Review of Toxicology 37(5):355-73.

[10]           Der volle Name ist „Fischer 344 Ratten“.

[11]           Boogaard PJ, Goyak KO, Biles RW, van Stee LL, Miller MS, & Miller MJ (2012): Comparative toxicokinetics of low-viscosity mineral oil in Fischer 344 rats, Sprague-Dawley rats, and humans–implications for an Acceptable Daily Intake (ADI). Regulatory Toxicology and Pharmacology, 63(1), 69-77.

[12]           Gao JM, Yi S, Wu MS, Geng GQ, Shen JL, Lu FL, Hide G, Lai DH, Lun ZR (2015): Investigation of infectivity of neonates and adults from different rat strains to Toxoplasma gondii Prugniaud shows both variation which correlates with iNOS and Arginase-1 activity and increased susceptibility of neonates to infection. Experimental Parasitology 149:47-53. doi: 10.1016/j.exppara.2014.12.008.

[13]           Hermsen R, de Ligt J. Spee W, Blokzijl F, Schäfer S, Adami E, Cuppen E (2015): Genomic landscape of rat strain and substrain variation. BMC Genomics, 16(1), 357. doi:10.1186/s12864-015-1594-1 Open Access Artikel

[14]         US EPA (2013): A Retrospective analysis of immunotoxicity studies (870.7800). Office of Pesticide Programs, U.S. Environmental Protection Agency (US EPA).

[15]          Olson H, Betton G, Robinson D, Thomas K, Monro A, Kolaja G, Lilly P, Sanders J, Sipes G, Bracken W, Dorato M, Van Deun K, Smith P, Berger B & Heller A (2000): Concordance of the toxicity of pharmaceuticals in humans and in animals. Regul. Toxicol. Pharmacol. 32, 56–67.

[16]          Dourson ML, Andersen ME, Erdreich LS & MacGregor JA (2001): Using human data to protect the public’s health. Regul Toxicol Pharmacol. 33(2):234-56.

[17]    EFSA (2014b): Scientific Opinion on the identification of pesticides to be included in cumulative assessment groups on the basis of their toxicological profile (2014 update). EFSA Journal 11(7):3293, 131 pp. doi:10.2903/j.efsa.2013.3293

[18]             Dorne JL & Renwick AG (2005): The refinement of uncertainty/safety factors in risk assessment by the incorporation of data on toxicokinetic variability in humans. Toxicololgical Science. 86(1):20-6. Open Access Artikel