Estrategias de evaluación del riesgo asociado a hidrocarburos aromáticos policíclicos en aire ambiente

Y. ELORRIAGA; M. E. VALDES; D. MARINO; A. E. RONCO

Puerto Madryn.

Congreso; XVI CONGRESO ARGENTINO DE TOXICOLOGÍA . I CONGRESO INTERNACIONAL DE TOXICOLOGIA DE LA INFANCIA Y LA ADOLESCENCIA; 2009

Asociación Toxicológica Argentina. Centro Colaborador de OPS/OMS en Salud Ambiental Infantil.

Los hidrocarburos aromáticos policíclicos (HAPs) representan un conjunto de compuestos químicos derivados de procesos industriales y de combustión. En aire ambiente se encuentran ampliamente distribuidos, como mezclas complejas y asociados al material particulado. Los principales impactos de los HAPs se centran en sus propiedades genotóxicas. Existen niveles de referencia recomendados para algunos HAPs (como el benzo(a)pireno, (BaP) calculados a través de la unidad de riesgo estimada, así como también se han propuesto modelos predictivos para evaluar el riesgo asociado a las mezclas de estos compuestos. El objetivo del presente trabajo es evaluar diversas estrategias de estimación de riesgo como herramientas de diagnóstico, además de conocer y categorizar diferentes zonas, en estudios de caso. Para ello se tomaron datos bibliográficos de concentraciones de HAPs asociados a material particulado en aire ambiente de zonas industriales, urbanas y rurales. Se evaluó el riesgo para la población, teniendo en cuenta la distribución de sensibilidades y concentraciones según diferentes criterios: 1) tomando como nivel de referencia la concentración de BaP; 2) considerando concentraciones de mezclas de compuestos usando factores de transformación (BaPeq); 3) utilizando un modelo predictivo específico para mezclas. Cuando se contó con datos históricos de variación de concentraciones a lo largo de décadas, se evaluó la incidencia de dichos cambios en el riesgo asociado. Los resultados obtenidos verifican mayor riesgo asociable a la presencia de HAPs en aire ambiente de zonas con mayor actividad industrial y altamente urbanizadas, favoreciéndose el diagnóstico con modelos más explicativos basados en el análisis de mezclas.