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我国发布的《新污染物治理行动方案》要求严格源头管控，防范新污染物产生，切实保障生态环境安全和人民健康，构建化学物质计算毒理与暴露预测平台，凸显环境计算毒理学在新污染物治理中的重要性。

环境计算毒理学基于数学和计算机模型，采用分子生物学与化学等手段，揭示化学物质环境暴露、危害性与风险性之间的定性和定量关系，也是化学物质环境大数据与机器学习、数据驱动与知识驱动建模的交叉研究领域。

新污染物治理与化学品风险防控的系统工程框架

为什么计算毒理学在新污染物治理中有如此重要作用？计算毒理学技术，是源头防范新污染物产生的基础性科学工具。这与新污染物种类多样、无组织排放而来源广泛、毒性和环境危害性多样、污染隐蔽、环境持久的特点有关。

合成化学品的生产和使用，是新污染物的主要来源。据统计，目前市场上使用的化学品，例如农药、药物(抗生素)、工业化学品(如塑料添加剂、阻燃剂、抗氧化剂)，有 30 多万种。人类生活质量的改善，经济社会的发展，离不开化学品所发挥的重要作用。

但是，如果化学品得不到健全管理，也会影响人类和生态健康，影响可持续发展。有研究表明，人类 70%~90%的疾病与化学物质的污染有关。人类生殖发育的相关疾病、癌症发病率和死亡率的增加、自然生态系统生物多样性的降低等，都与有毒有害化学物质的污染不无关系。联合国设定的 17 个可持续发展目标中，11 个与化学品有直接关系。

因此，在化学品及相关产品生产、储存、运输、使用、废物处置等全生命周期中，对化学品进行风险防控和健全管理，尽可能地避免化学品成为新污染物，就可落实《新污染物治理行动方案》关于严格源头管控、防范新污染物产生的要求。

化学品进入环境是热力学自发的熵增过程，需要主动防控其风险

进行化学品的风险防控，需要评价化学品的环境释放、分布、转化和危害性(如毒性、消耗臭氧潜能)，也就是需要评价化学品的环境暴露、人体和生物体的内暴露以及毒害效应，进而评价化学品的健康风险和环境风险。当然，在化学品未进入环境成为污染物之前，其风险评价工作，需要基于化学品环境暴露和风险的预测而开展。

跨越多尺度的化学品(生态)毒性效应(王中钰等, 2016)

对于风险超过管理限值、环境容量或生态环境承载能力的化学品，通过降低或阻断其环境释放和暴露，或采用毒害效应低的化学品即替代化学品来降低其危害，从而降低其风险值，实现化学品风险的源头管控。

改进相关产品的设计，例如在保持必要功能的同时，降低产品中化学品的含量；或改进工艺，降低产品中化学品的释放速率；或加强管端排放污染物的去除等，都是降低或阻断化学品及新污染物环境暴露的有效措施。

采用环境持久性(P)、生物积累性(B)和毒性(T)低的化学品来替代原有化学品，是降低危害性(毒性)的措施，也可以降低风险。在环境释放速率相同条件下，环境持久性低的化学品，环境暴露浓度低。生物积累性低的化学品，人体和生物体的内暴露浓度低。这些因素连同毒性的降低，共同导致风险的降低。

当然，一些化学品的环境转化产物，其环境持久性、生物积累性和毒性甚至比母体还高；一些化学品的环境转化过程，会导致更大的毒害效应。例如，最近发现防晒剂氧苯酮在珊瑚体内代谢后，会形成具有光敏性质的产物，具有光毒性，会导致珊瑚死亡，破坏珊瑚礁生态系统。所以，还需要关注化学品环境转化产物的 PBT 属性。

化学品生产和进出口企业，能否在替代化学品的研发和应用方面占据先机，已经成为企业竞争力和市场占有率的利器。所谓替代化学品，就是在保持化学品必要功能的同时，其 PBT 属性值更低的化学品。化学品 PBT 相关属性的筛查预测技术，相关标准及规范的先进性和系统性，也已成为发达国家绿色贸易壁垒的一种表现形式。

面对种类众多的化学物质及其在环境中可能的转化产物，如果基于模拟实验，逐个测试其环境暴露行为、毒害效应参数，评价其风险，面临效率低、通量低的问题。这已导致 10 万种以上的大量的既有化学品，未经过任何环境暴露、危害和风险评价，而在市场上使用，被有的学者称为“化学定时炸弹”。

传统的毒性测试，还要消耗大量的实验动物，有悖于替代(Replacement)、减少(Reduction)和优化(Refinement)的动物实验伦理 3R 原则。传统的毒性测试，还面临动物毒性测试结果向保护人体健康的毒性外推的困局。环境保护的根本目的，是保护人类的健康和福祉，促进人类社会的持续发展。

上述现实问题，推动了环境健康相关学科的发展。新时代的毒理学研究，从传统较高剂量的给药暴露为主，向包括环境低浓度长期暴露的多途径累积暴露转变；从传统以动物实验为主，向基于人源细胞的高通量、高内涵测试转变；从传统以描述性为主的科学，向更具机理性、预测性科学的方向转变，并通过与环境化学、分子生物学、计算科学、机器学习和大数据分析等学科方向的交叉，环境计算毒理学伴随时代的需求而生并快速发展。

环境计算毒理学应用于 PBT 化学品的筛查预测，是其服务于化学品风险防控和新污染物治理的核心使命。筛查，就是基于计算毒理学的蕴含的科学规律和模型，区分哪些是 PBT 化学品；预测，就是定量地给出相关化学品 P, B 和 T 属性的参数值。

通过模拟实验和分子模拟计算，团队揭示了化学品的环境分配与降解转化(如生理毒代动力学、环境光化学转化、水解、大气自由基氧化)行为机制、内分泌干扰等毒理效应的分子起始事件，创建了环境危害性参数的计算毒理学模型、PBT化学品集成筛查模型；发展了新污染物环境暴露的高通量分析方法，预测了新污染物在地下水等介质中的健康和生态风险。

PBT化学品的计算毒理学筛查技术

陈景文 等 著

北京：科学出版社，2023.5

（环境暴露与人群健康丛书）

ISBN 978-7-03-074868-3

《PBT 化学品的计算毒理学筛查技术》介绍化学品环境管理现状，环境迁移性、持久性、生物积累性与毒性的基本概念，以及相关属性参数的数据和预测模型；结合作者的研究工作，从机理与数据驱动建模的角度，介绍化学品 PBT 属性筛查与预测的计算毒理学技术及方法案例；展望人工智能、机器学习等建模技术在化学品管理中的应用前景。

本书适合从事化学品环境风险防控、新污染物治理的工作者阅读，也可用作环境科学与工程及化学工程相关专业的研究生教材或参考书。

目录速览

作者简介

陈景文大连理工大学教授，国家杰出青年科学基金获得者，入选长江学者特聘教授、国家“万人计划”科技创新领军人才。面向化学品风险防控和新污染物治理的重大需求，在环境计算毒理学、新污染物筛查与监测技术方向开展研究工作。获首届“高校优秀青年教师奖”、辽宁省“十大科技英才奖”、“霍英东教育基金会高等院校教育教学奖”二等奖。现任国家级一流课程“环境化学”主讲教师，教育部高等学校环境科学与工程类专业教学指导委员会委员、国务院学位委员会第八届学科评议组成员，期刊ACS Sustain. Chem. Eng.，《海洋环境科学》和《生态毒理学报》副主编，中国毒理学会理事及计算毒理学专业委员会主任、中国环境科学学会化学品风险防控专业委员会副主任等。

（本文编辑：王芳）

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