В работе рассматриваются использование микроорганизмов как биоиндикаторов атмосферного воздуха. Проведен анализ состава и численности населения в воздушной среде в зависимости от уровня загрязнения воздуха. Исследования основывается на данных индекса качества воздуха (AQI) в различных районах Ташкента. Данные о загрязненном воздухе оказывают значительное влияние на микробиоту респираторной системы, что в свою очередь оказывает негативное влияние на здоровье человека.
Ключевые слова: загрязнение воздуха, индекс качества воздуха, биоиндикация.
Введение. Использование микроорганизмов как биоиндикаторов состояния окружающей среды, особенно воздуха, становится все более актуальным в современных экологических исследованиях. Микроорганизмы, присутствующие в воздушной среде, где обнаруживаются кокковидные, палочковидные бактерии, бациллы, клостридии, грибы и вирусы, реагируют на изменения условий окружающей среды, загрязнение и антропогенные факторы. Они могут служить индикаторами уровня загрязненности воздуха, поскольку их состав, численность и распределение изменяются в зависимости от воздействия загрязнителей, таких как тяжелые металлы, пестициды, промышленные выбросы и другие токсичные вещества. Исследование микробиоты воздуха позволяет выявлять потенциальные риски для здоровья человека, а также оценивать эффективность мер, направленных на улучшение качества атмосферного воздуха.
Cсуществующая на сегодняшний день система мониторинга загрязнения окружающей среды основана, как правило, на использовании химических методов анализа, что не позволяет оценить истинную опасность тех или иных загрязнителей на среду обитания, прогнозировать последствия их воздействия на живые организмы. В таких условиях всё большее значение приобретают биологические методы, основанные на использовании биологических объектов и позволяющие получить интегральную оценку экологической ситуации.
Таким образом, биомониторинг, или слежение за реакцией живых организмов на загрязнение окружающей среды, в настоящее время рассматривается как один из важнейших видов экологического мониторинга. Биомониторинг включает в себя биоиндикацию и биотестирование. Если под биотестированием понимают приемы исследования, при котором о качестве среды, судят по выживаемости, состоянию и поведению специально помещенных в эту среду организмов — тест-объектов, то биоиндикация представляет собой качественную оценку параметров среды обитания и её отдельных характеристик по состоянию биоты в природных условиях. [1].
Загрязнение воздуха увеличилось за эти годы, что оказало негативное влияние на общество из-за множества проблем, связанных со здоровьем, которым оно может способствовать. Хотя тип и степень загрязнения воздуха известны, молекулярные механизмы, лежащие в основе индукции негативных эффектов на организм человека, остаются неясными. Новые данные свидетельствуют о решающей роли различных молекулярных медиаторов в воспалении и окислительном стрессе при расстройствах, вызванных загрязнением воздуха. Среди них не кодирующие РНК (нкРНК), переносимые внеклеточными везикулами (ВВ), могут играть существенную роль в регуляции генов реакции клеток на стресс при полиорганных расстройствах, вызванных загрязнителями. [2]
Несколько биомаркеров использовались для раннего выявления проблем со здоровьем после воздействия загрязнения воздуха, включая использование длины теломер, которая указывает на клеточное старение в ответ на окислительный стресс. Окислительный стресс является одним из наиболее вероятных механизмов, связанных с воздействием загрязнителей воздуха.
Некоторые конкретные контексты, включая возрастные группы, пол, этническую принадлежность, профессию и состояние здоровья, показали значительные изменения длины теломер после воздействия загрязнителей воздуха.
Несколько отчетов продемонстрировали как отрицательные, так и положительные связи между длиной теломер и загрязнением воздуха, исследования использовали различные концентрации и время воздействия загрязнения воздуха при изучении длины теломер. Удивительно, но некоторые исследования сообщили, что низкие уровни воздействия загрязнителей воздуха (ниже регулируемых уровней) вызывали изменения длины теломер. Эти результаты показывают, что длина теломер, может быть, одним из наиболее практичных биомаркеров в наблюдении за загрязнением воздуха [3]
Биоиндикаторы окружающей среды — это виды или сообщества животных, растений, бактерий, грибов, водорослей, лишайников и планктона, существование, количество и природа которых могут быть использованы для выводов о качестве окружающей среды.
Биоиндикаторы могут использоваться для обнаружения загрязнителей окружающей среды путем визуального осмотра на месте или с помощью лабораторного анализа. Грибы являются одной из важнейших групп биоиндикаторов окружающей среды из-за их повсеместного распространения, разнообразных экологических ролей, замечательного биологического разнообразия и высокой чувствительности к изменениям окружающей среды. Грибы используются исследователями как обоюдоострые инструменты как для биомониторинга, так и для микоремедиации одновременно.
Применение биоиндикаторов продвинулось вперед благодаря интеграции генной инженерии, высокопроизводительного секвенирования ДНК и методов редактирования генов. Поэтому микоиндикаторы имеют важное значение как новые инструменты для более точного и доступного раннего обнаружения загрязнителей окружающей среды, способствующие усилиям по смягчению последствий загрязнения как в естественной, так и в антропогенной среде. [4]
Цель. Целью исследования является выявление закономерностей в изменении состава и численности микроорганизмов в воздухе под действием загрязнителей. Выяснить степень загрязнения воздуха в Ташкенте.
Материалы и методы. Были использованы данные AQI принадлежащие сайту AirVisual для определения уровня загрязнения воздуха в Ташкенте в трех районах. [4]
Результаты и Обсуждение. Валамазарском районе индекс AQIбыл равен 212, что означает выхождение на улицу без маски опасно для здоровья, PM.25 равен 137 мг/м 3 .А ведь, состав респираторного микробиома зависит от сложного баланса между характеристиками хозяина, диетой и факторами окружающей среды. Некоторые исследования указывают на двунаправленную связь между респираторной микробиотой и болезнями.
Загрязнение воздуха последовательно связано с повышенной респираторной заболеваемостью и смертностью в разных группах населения и в разных возрастах. Шестнадцать исследований продемонстрировали изменения в микробиоме с загрязнением как окружающей среды, так и воздуха в домохозяйствах.
Повышение уровня загрязняющих веществ в воздухе связано с более низкой относительной численностью Corynebacterium и повышением уровня колонизации патогенов, таких как Haemophilus influenzae, Moraxella catarrhalis, Streptococcus pneumoniae и Pseudomonas aeruginosa и Acinetobacter baumannii , что изменяет заболеваемость и клиническое течение респираторных инфекций. Это в конечном итоге приводит к избыточной заболеваемости и смертности из-за устойчивости к противомикробным препаратам. Изменения загрязнения воздуха на респираторный микробиом могут влиять на респираторные инфекции в отделениях интенсивной терапии. Использование пробиотиков может восстановить разнообразие исходного микробиома, предотвращая инфекции, вызванные резистентными организмами в отделениях интенсивной терапии. Использование защитного оборудования снизило влияние загрязнителей воздуха на увеличение потенциально патогенных микроорганизмов. [5]
Качество воздуха в Мирабатском районе не сильно отличался от предыдущего и индекс AQI представлял собой 227, а PM2.5= 152 мг/м3/ Что тоже не обещала безопасной прогулки и физической активности на улице.
Разработка адекватного и практичного Плана управления качеством атмосферного воздуха в различных пространственных масштабах на местном (микро), городском (среднем), национальном (макро)) и временном (краткосрочном и долгосрочном) является незаменимым решением для предотвращения риска для здоровья населения, связанного с загрязнением воздуха.
Система мониторинга качества воздуха предоставляет регулирующим органам комплексные данные о текущих загрязнителях воздуха в определенном месте. Затем данные мониторинга загрязняющих веществ в воздухе обрабатываются в безразмерную единицу, называемую «Индекс качества воздуха» (AQI); он служит информационным средством для людей, чтобы знать качество воздуха в их местоположении и принимать соответствующие превентивные меры (общественное участие).
Таким образом, AQI является полезным инструментом для общественности, заинтересованных сторон и регулирующих органов, чтобы понять текущее состояние качества воздуха. AQI по всему миру учитывает
– количество загрязняющих веществ (большинство развитых стран и некоторые развивающиеся страны учитывают PM 2.5 для измерения общего состояния контролируемого качества воздуха),
– время усреднения, в течение которого измеряются загрязняющие вещества, метод расчета для вычисления индексов качества воздуха для каждого загрязняющего вещества,
– режим расчета для агрегирования общего индекса,
– шкалу индекса, категории, схему цветового кодирования и соответствующие описательные термины загрязняющих веществ.
Представлены рационализированные и обширные обзоры различных моделей индекса качества воздуха (AQI), которые использовались во всем мире с 1960 по 2021 год, сравнивая их на основе нескольких параметров, таких как типы и количество загрязняющих веществ (критерии или опасные загрязняющие вещества воздуха), время усреднения (долгосрочное или краткосрочное), методы расчета (линейные или нелинейные), режимы расчета [один загрязнитель (максимальное значение) или несколько загрязнителей (комбинированный эффект)].
Проанализировав сильные и слабые стороны всех разработанных на данный момент моделей AQI, рекомендуется разработать более надежную, расширяемую и сопоставимую модель AQI, которая будет использоваться в качестве исполнительного инструмента для разработки стратегических программ по борьбе с загрязнением в целях сохранения здоровья населения. [6]
Самым низким показателем AQI= 151 с отметкой вредно для организма и с PM2.5=56.3 мг/м3. В остальных районах показатель AQI не сильно отличался и варьировался от 151 до 232. Что не обнадеживает на прогулку полезную для здоровья.
Для определения состава воздуха проветриваемый действующий класс был оборудован приборами в 18 местах для оценки пространственных изменений загрязнения воздуха в классе (CRAP), теплового комфорта и показателей вентиляции при 10 различных сценариях (базовый сценарий без очистителя воздуха (AP); три сценария с одним AP; три сценария с двумя AP в тех же местах; три сценария с двумя AP в разных местах). В отличие от PM 2.5, контролируемые концентрации PM 10 и CO 2 следовали суточному профилю занятости.
Наибольшее вертикальное изменение (38 %) CO 2 было в зоне входа в класс на высоте 40–300 см. CO 2 увеличивалось до 225 см перед дальнейшей стратификацией. PM 10 увеличивалось до самых высоких уровней на высоте сидящих детей (100 см), прежде чем уменьшалось до высоты дыхания взрослых (150 см).
Наибольшие горизонтальные изменения CO 2 (PM 10) составляли 29 % (22 %) на высоте 40 см между зоной входа и занятой зоной.
Воздействие CO 2 (PM 10) на учителей в зоне дыхания варьировалось до 6 % (3 %); соответствующие изменения в контролируемых местах составляли до 14 % (19 %).
Воздействие CO 2 на учителей было на 13 % выше, чем на детей, и на 18 % ниже для PM 10. Выбросы от транспорта (PM 2,5 и NO x), вторичные загрязнители (ЛОС и O 3), параметры теплового комфорта и уровень шума в классе незначительно различались между сценариями.
Сокращение PM 10 не было удвоено при использовании двух очистителей воздуха, которые были наиболее эффективны при размещении в зоне с самой высокой концентрацией PM. Перекрестные сравнения сценариев показали: использование AP снизило пространственное среднее значение PM 10 в классе до 14 %; PM 10 был снижен за счет увеличения фильтрующей способности AP; и AP оказал незначительное влияние на пространственное среднее значение CO 2.
PM 10 показал максимальное снижение на 46 % (зона учителя), 62 % (зона пребывания) и 50 % (зона входа) на высоте дыхания детей, в зависимости от сценария использования. Это исследование предоставило данные с высоким разрешением для проверки подробных числовых моделей для классов и информирования о принятии решений по размещению AP для минимизации воздействия CRAP и повторно вдыхаемого CO 2 на детей. [7]
Химический состав атмосферных частиц изучается уже несколько десятилетий, и традиционные методы анализа частиц обычно требуют длительной подготовки образцов. В рамках исследования одновременное количественное обнаружение нескольких металлических видов (Zn, Cu и Ni) в отдельных микроразмерных взвешенных частицах было изучено путем объединения стратегий случайного леса (RF) и выбора переменных.
Для установления модели RF были применены спектры лазерно-индуцированного пробоя 15 загрязненных образцов черного углерода, а также были предложены метод предварительной спектральной обработки сглаживания movmean и методы выбора переменных [измерение важности переменной (VIM), генетический алгоритм (GA) и проекция важности переменной (VIP)]. Наконец, оптимизированная модель калибровки RF с показателями оценки средней относительной ошибки (MRE), среднеквадратической ошибки (RMSE) и коэффициента детерминации (R 2) была построена на основе оптимальных входных переменных и параметров модели.
По сравнению с методом одномерной регрессии модели VIP-RF (Zn) и VIM-RF (Cu и Ni) показали лучшую корреляционную связь (R p 2 = 0,9662 для Zn, R p 2 = 0,9596 для Cu и R p 2 = 0,9548 для Ni). Для Zn, Cu и Ni значения RMSEP (RMSE прогноза) снизились на 116,44, 68,94 и 102,10 ppm, в то время как значения MREP (MRE прогноза) снизились на 67, 55 и 48 % соответственно. Значения отношения прогноза к отклонению (RPD) моделей VIP-RF (Zn), VIM-RF (Cu) и VIM-RF (Ni) составили 5,4, 5,0 и 4,7 соответственно. Эффективность этого комбинированного подхода демонстрирует заметное повышение точности количественного анализа отдельных частиц, что позволяет предположить, что он является перспективным инструментом для мониторинга и контроля загрязнения воздуха твердыми частицами в режиме реального времени в будущем [8].
Изучение измерения окислительно-восстановительного потенциала (ОВП) влажности воздуха как показателя загрязнения воздуха, который может иметь преимущества по сравнению с другими измерениями. Во-первых, рассматриваются концепция качества воздуха и определение уровней загрязнения воздуха. Затем кратко объясняются методы и цель измерения загрязнения влажности воздуха. Затем в статье освещается ряд предварительных наблюдений и результатов текущих исследований влияния ОВП влажности воздуха на физические ощущения человека, жизнеспособность растений и распространение микроорганизмов.
Кроме того, обсуждаются последствия контроля ОВП влажности воздуха для воздействия на человека и его здоровья. В заключение предварительные данные свидетельствуют о том, что ОВП влажности воздуха имеет большой потенциал в качестве индикатора загрязнения воздуха и что модуляция значения ОВП в окружающей среде может улучшить тепловые ощущения у людей, улучшить здоровье растений и предотвратить распространение токсичных микроорганизмов. Для подтверждения этих наблюдений необходимы будущие исследования. [9]
Связей между загрязнением воздуха и мужской сексуальной функцией. В данном исследовании приняли участие 5047 мужчин из Китая. Оценивалось среднее воздействие загрязнения воздуха (PM 2.5, PM 10, SO 2, CO, NO 2 и O 3) за предыдущие 1, 3, 6 и 12 месяцев до ответа участников. Мужская сексуальная функция оценивалась с использованием Международного индекса эректильной функции-5 (IIEF-5) и Инструмента диагностики преждевременной эякуляции (PEDT).
Для изучения связей между загрязнением воздуха и мужской сексуальной функцией использовались обобщенные линейные модели. Для выявления связи среди конкретных групп населения использовался алгоритм K-прототипа. Значительные неблагоприятные эффекты на оценку IIEF-5 наблюдались при воздействии NO 2 в течение предыдущих 1, 3 и 6 месяцев (1 м: β = -5,26E-05; 3 м: β = -4,83E-05; 6 м: β = -4,23E-05, P < 0,05).
Было обнаружено, что воздействие PM 2,5 в течение предыдущих 12 месяцев значительно отрицательно влияет на PEDT после корректировки с учетом сопутствующих переменных. Наше исследование впервые показало отрицательные корреляции между воздействием загрязняющих веществ в воздухе и мужской сексуальной функцией. Более того, эти ассоциации были более выражены среди определенных участников, которые поддерживают нормальный ИМТ, демонстрируют экстравертные черты и в настоящее время курят и употребляют алкоголь. [10]
Воздействие загрязнения воздуха в детстве способствует сердечно-сосудистым заболеваниям во взрослом возрасте. Иммунные и окислительные стрессовые нарушения могут опосредовать воздействие загрязнения воздуха на сердечно-сосудистую систему, но основные механизмы плохо изучены у подростков. Поэтому мы стремились выявить иммунные биомаркеры, связывающие воздействие загрязнения воздуха и уровень артериального давления у подростков. Случайным образом набрали 100 подростков (средний возраст 16 лет) из Фресно, Калифорния.
Используя данные центрального участка, пространственно-временное моделирование и воздействие взвешивания расстояния до дома участника, мы оценили средние уровни загрязняющих веществ [твердые частицы (PM), полиароматические углеводороды (PAH), озон (O 3), оксид углерода (CO) и оксиды азота (NO x)]. Мы собирали образцы крови и показатели жизнедеятельности во время визитов к врачу. Используя протеомные платформы, мы количественно оценили маркеры воспаления, окислительного стресса, коагуляции и эндотелиальной функции.
Характеристика иммунных клеток проводилась с помощью массовой цитометрии (CyTOF). Мы исследовали связи между уровнями загрязняющих веществ, цитокинами, типами иммунных клеток и артериальным давлением (АД) с использованием метода частичных наименьших квадратов (PLS) и линейной регрессии, при этом внося поправки на важные факторы: при использовании PLS биомаркеры, объясняющие большую часть дисперсии воздействия загрязнения воздуха, включали маркеры окислительного стресса (GDF-15 и миелопероксидаза), острого воспаления (С-реактивный белок), гемостаза (ADAMTS, D-димер) и типы иммунных клеток, такие как моноциты.
Большинство этих биомаркеров были независимо связаны с уровнями загрязнения воздуха в полностью скорректированных регрессионных моделях. В анализах CyTOF моноциты были обогащены у участников с самым высоким по сравнению с самым низким воздействием PM 2,5. Как в PLS, так и в линейной регрессии диастолическое АД было независимо связано с уровнями загрязнения PM 2,5, NO, NO 2, CO и PAH 456 (P ≤ 0,009). Более того, уровни моноцитов были независимо связаны как с загрязнением воздуха, так и с уровнями диастолического АД (P ≤ 0,010). В клеточных анализах in vitro плазма участников с высоким уровнем воздействия PM 2,5 вызывала эндотелиальную дисфункцию, оцениваемую по экспрессии eNOS и ICAM-1, а также по образованию трубок. [11]
Изучение связи между загрязнителями воздуха, связанными с транспортом (TRAP), и биомаркерами нарушения метаболизма, окислительного стресса и повреждения эпителия легких у детей. Был проведен поперечный анализ в выборке преимущественно латиноамериканских детей из семей с низким доходом (n = 218) для изучения связей между загрязнителями воздуха (диоксид азота (NO2), оксиды азота (NOx), элементарный углерод, полициклические ароматические углеводороды, оксид углерода (CO), мелкодисперсные частицы (PM2,5) и биомаркерами метаболической функции (липопротеины высокой плотности (ЛПВП), гемоглобин A1c (HbA1c), окислительный стресс (8-изопростан) и повреждение эпителия легких (белок клубовидных клеток 16 (CC16).
Холестерин ЛПВП показал обратную связь с NO 2 и NO x, с самой сильной связью между ЛПВП и 3-месячным воздействием NO 2 (-15,4 мг/дл на увеличение IQR в 3-месячном NO 2, 95 % ДИ = -27,4, -3,4). 8-изопростан показал последовательную картину увеличения значений при 1-дневном и 1-недельном воздействии по всем загрязняющим веществам. Незначительное увеличение % HbA1c было обнаружено в течение 1-месячного периода и снижение CC16 в 3-месячных периодах воздействия [12].
Заключение. Для определения частоты воздуха можно воспользоваться длиной теломер. показателем ОВП реакций организма. Индикатором загрязнения воздуха AQI. Показателем мужской сексуальной функцией. Химический составом воздуха и конечно микроорганизмами такие как бактерии, грибы, животные и лишайники, определение чистоты вдыхаемая человеком воздуха необходима для поддержания и улучшения качества жизни населения, Ведь. От качества воздуха зависит здоровье подрастающего поколения. Состояния воздуха. В столице Узбекистана оставляет желать лучшего. Ведь, не первый год занимает лидирующие позиции в списке самых загрязненных мест на планете.
Литература:
- Красногорская Н. Н., Журавлёва С. Е., Цвиленва Н. Ю., Миннуллина Г. Р., Даутова А. Т. Биомониторинг атмосферного воздуха — инструмент охраны окружающей среды урбанизированных территорий // Фундаментальные исследования. — 2004. — № 5. — С. 35–37; URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=5589 (дата обращения: 13.02.2025).
- D'Amico G, Santonocito R, Vitale AM, Scalia F, Marino Gammazza A, Campanella C, Bucchieri F, Cappello F, Caruso Bavisotto C. Air Pollution: Role of Extracellular Vesicles-Derived Non-Coding RNAs in Environmental Stress Response. Cells. 2023 May 29;12(11):1498. doi: 10.3390/cells12111498. PMID: 37296619; PMCID: PMC10252408.
- Assavanopakun P, Sapbamrer R, Kumfu S, Chattipakorn N, Chattipakorn SC. Effects of air pollution on telomere length: Evidence from in vitro to clinical studies. Environ Pollut. 2022 Nov 1;312:120096. doi: 10.1016/j.envpol.2022.120096. Epub 2022 Sep 3. PMID: 36067971.
- Warnasuriya SD, Udayanga D, Manamgoda DS, Biles C. Fungi as environmental bioindicators. Sci Total Environ. 2023 Sep 20;892:164583. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.164583. Epub 2023 Jun 3. PMID: 37277042.
- Vieceli T, Tejada S, Martinez-Reviejo R, Pumarola T, Schrenzel J, Waterer GW, Rello J. Impact of air pollution on respiratory microbiome: A narrative review. Intensive Crit Care Nurs. 2023 Feb;74:103336. doi: 10.1016/j.iccn.2022.103336. Epub 2022 Oct 28. PMID: 37440188.
- K P, Kumar P. A critical evaluation of air quality index models (1960–2021). Environ Monit Assess. 2022 Apr 1;194(4):324. doi: 10.1007/s10661–022–09896–8. PMID: 35359193.
- Kumar P, Rawat N, Tiwari A. Micro-characteristics of a naturally ventilated classroom air quality under varying air purifier placements. Environ Res. 2023 Jan 15;217:114849. doi: 10.1016/j.envres.2022.114849. Epub 2022 Nov 19. PMID: 36414109.
- Chen T, Zhang T, Niu C, Feng T, Tang H, Cheng X, Li H. Multi-element Quantitative Analysis of Single Micro-sized Suspended Particles in Air with High Accuracy Based on Random Forest and Variable Selection Strategies. Anal Chem. 2022 Dec 20;94(50):17595–17605. doi: 10.1021/acs.analchem.2c04163. Epub 2022 Dec 7. PMID: 36475646.
- Tokuda Y. Suitability of air moisture oxidation-reduction potential as an indicator of atmospheric pollution. Sci Total Environ. 2022 Sep 15;839:156137. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.156137. Epub 2022 May 20. PMID: 35605872.
- Shen Z, Zhang F, Guo Z, Qu R, Wei Y, Wang J, Zhang W, Xing X, Zhang Y, Liu J, Tang D. Association between air pollution and male sexual function: A nationwide observational study in China. J Hazard Mater. 2024 May 5;469:134010. doi: 10.1016/j.jhazmat.2024.134010. Epub 2024 Mar 13. PMID: 38492404.
- Prunicki M, Cauwenberghs N, Ataam JA, Movassagh H, Kim JB, Kuznetsova T, Wu JC, Maecker H, Haddad F, Nadeau K. Immune biomarkers link air pollution exposure to blood pressure in adolescents. Environ Health. 2020 Oct 16;19(1):108. doi: 10.1186/s12940–020–00662–2. Erratum in: Environ Health. 2022 Nov 28;21(1):117. doi: 10.1186/s12940–022–00916–1. PMID: 33066786; PMCID: PMC7566149.
- Zhang AL, Balmes JR, Lutzker L, Mann JK, Margolis HG, Tyner T, Holland N, Noth EM, Lurmann F, Hammond SK, Holm SM. Traffic-related air pollution, biomarkers of metabolic dysfunction, oxidative stress, and CC16 in children. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2022 Jul;32(4):530–537. doi: 10.1038/s41370–021–00378–6. Epub 2021 Aug 20. PMID: 34417545; PMCID: PMC8858324.
