Türkiye de Yapılan Çalışmalar 54

O Biotic Ligand Model (BLM) é um software que pode ser utilizado para calcular a especiação química de um metal dissolvido, incluindo a complexação com ligantes orgânicos, inorgânicos e bióticos (HydroQual, 2007). O ligante biótico representa um receptor discreto ou um local de ação em um organismo, onde a acumulação de um metal tem como resultado a toxicidade. O BLM pode assim ser utilizado para predizer a acumulação de metal neste local, a partir de sua concentração na água e de sua especiação química.

De acordo com a estrutura conceitual do BLM, a acumulação de um metal ao ligante biótico, a partir de uma determinada concentração (threshold), conduz à toxicidade. Esta acumulação crítica no ligante biótico é chamada de LA50, isto é, a acumulação letal de um metal que resulta em 50% de mortalidade em uma exposição toxicológica. A LA50 é expresso na unidade nmol/g peso úmido do ligante biótico. Desde que o BLM inclui a especiação química do metal, sua complexação e competição com outros metais (ex: Ca, Na, Mg) no ligante biótico, a quantidade de metal dissolvido necessária para atingir o

threshold (LA50) irá variar, dependendo das características físico-químicas da água. Portanto, além de calcular a especiação química, o BLM também pode ser utilizado para predizer a concentração de metal que resultará em toxicidade, num determinado sistema aquático.

A versão utilizada do (BLM) foi obtida diretamente da internet, no site

http://www.hydroqual.com/blm. Esta versão é de Junho de 2007 (Biotic Ligand Model Windows Interface, Version 2.2.3). É muito importante ressaltar que esta versão foi desenvolvida e calibrada considerando apenas ensaios para toxicidade aguda.

A figura 4.3 mostra a tela de abertura do programa. Como pode ser observado, as informações sobre qualidade da água que devem preenchidas nesta tela, para rodar o programa, são: temperatura; pH; carbono orgânico dissolvido; cátions principais (Ca, Mg, Na e K); ânions principais (SO4 e Cl); alcalinidade; e sulfetos. O campo “HA” refere-se à fração de ácido húmico do carbono orgânico dissolvido (Humic Acid Fraction of DOC).

O BLM utiliza o Windermere Humic Aqueous Model (WHAM, Version 1.0) para modelar a interação entre metais e a matéria orgânica, sendo que este modelo leva em consideração a presença tanto de ácidos húmicos como fúlvicos. Desta forma, é necessário especificar a porcentagem de cada uma destes tipos. Infelizmente, esta caracterização não é feita de forma rotineira e, na ausência desta classificação, um valor de 10% para o conteúdo de ácidos húmicos é o recomendado para a maioria das águas naturais, tendo sido utilizado para as simulações de toxicidade aguda e também crônica (Aiken, 1985).

Figura 4.3 – Tela de abertura do programa BLM

Pesquisa bibliográfica foi realizada com o objetivo de buscar mais informações sobre conteúdo e composição de matéria orgânica dissolvida em água, na região amazônica, de forma a permitir a utilização do modelo BLM com parâmetros ajustados e consistentes. Pouquíssimos dados estão disponíveis. Benedetti et al. (2002) estudaram a matéria orgânica natural nos rios Amazonas e Negro e verificaram características diferentes, dependendo do local, sendo o carbono coloidal do Rio Amazonas predominantemente do tipo fúlvico, enquanto que as frações particuladas e coloidais do Rio Negro são predominantemente do tipo húmico. No primeiro caso, a relação FA/HA pode chegar até a 5,17. De qualquer forma, a variabilidade do conteúdo da matéria orgânica dissolvida em diferentes tipos de água não é considerado um parâmetro crítico para o modelo e poucos benefícios são alcançados por meio de sua caracterização, além das concentrações do carbono orgânico dissolvido (HidroQual, 2007). Esta premissa pode ser justificada pelo fato de que, na natureza, a matéria orgânica não ocorre fracionada em ácidos húmicos e fúlvicos, e sim em conjunto.

Após o preenchimento de todos os campos, foi feita a seleção das unidades utilizadas para os diferentes parâmetros, conforme exemplo mostrado na figura 4.4.

Figura 4.4 – Tela do BLM utilizada para seleção das unidades dos diferentes parâmetros

Antes de utilizar o programa, foi feita a seleção do elemento químico considerado nos estudos (cobre) e também do organismo utilizado nos ensaios de toxicidade (C. dubia), conforme exemplo mostrado na figura 4.5.

Figura 4.5 – Tela do programa BLM utilizada para seleção do organismo e do elemento

Considerando que o programa foi originalmente desenvolvido e calibrado para ensaios agudos, foi necessário fazer as calibrações e ajustes para ensaios de toxicidade crônica.

Neste caso, seguiu-se as orientações do pesquisador Dr. Karel De Schamphelaere, incorporando alguns arquivos à atual versão do BLM e selecionando a opção “user selected metal/organism”, conforme mostrado na figura 4.5. O Dr. Karel De Schamphelaere realizou diversos estudos e apresentou vários trabalhos sobre toxicidade aguda e crônica. Em De Schamphelaere e Jansen (2004a) foram apresentados estudos para desenvolvimento e validação de campo do BLM, na predição de toxicidade crônica em Daphnia magna. Dos três modelos testados, o “modelo 3” foi o que apresentou melhor capacidade de predição. As orientações repassadas pelo Dr. Karel De Schamphelaere para este trabalho foram baseadas neste “modelo 3”, especialmente naquilo que se refere aos valores de log K para ligações de alguns compostos de cobre e de outros metais com o ligante biótico, e também para um valor crítico da concentração de Cu no ligante biótico do organismo-teste (“sensibilidade” ou LA50). Como este valor crítico foi obtido para

Daphnia magna, foi necessário ajustá-lo, considerando que o organismo utilizado nos ensaios foi a Ceriodaphnia dubia. Este ajuste foi feito de forma empírica, isto é, alterou-se o seu valor, sequencialmente, até que viesse a ser obtida uma boa correlação entre resultados medidos e previstos. Além disto, foram feitas também outras simulações, variando-se a concentração de matéria orgânica e a porcentagem de ácido húmico (em relação ao ácido fúlvico), até que se obtivesse os gráficos mais consistentes de correlação entre toxicidade medida e prevista para os ensaios crônicos. Neste trabalho, os resultados mais consistentes foram obtidos quando considerou-se a concentração total de carbono orgânico dissolvido (e não uma fração desta), 10% de ácidos húmicos e 10 nmol/gw como concentração crítica de cobre no ligante biótico.

Outra consideração muito importante a ser feita na utilização do BLM para ensaios de toxicidade crônica refere-se aos parâmetros obtidos em laboratório. Os resultados destes ensaios foram expressos segundo CENO – concentração de efeito não observado (concentração mais elevada que não causa efeitos deletérios aos organismos) e CEO - concentração de efeito observado (concentração mais baixa que causa efeitos deletérios). Como CENO e CEO são obtidos por meio de tratamentos estatísticos de variabilidade, a partir de um valor de concentração de teste pré-estabelecido, neste caso podem ser considerados como padrões “tendenciosos” e inadequados para o modelo BLM, pois não sãomedidas pontuais, obtidas a partir de uma curva concentração-efeito (Di Toro et al., 2001). Assim, foi necessário “converter” os valores de CENO e CEO para outros valores

que não dependiam de análise estatística de variabilidade, a partir dos dados brutos obtidos nos ensaios. Os parâmetros CI50 ou CI25 (concentração de inibição mediana) avaliam a concentração da amostra que causa inibição em 50% ou 25% da população testada, para ensaios crônicos. Esta inibição pode ser crescimento, reprodução ou outro parâmetro. Um bom exemplo está apresentado em Schwartz e Vigneault (2007).

Com o objetivo de converter os parâmetros CENO e CEO, a partir dos dados brutos, para CI25 e CI50, foi utilizado o software ICp 2.0 (Inhibition Concentration Approach), desenvolvido pela EPA - U.S. Environmental Protection Agency. Este programa faz a interpolação linear dos dados brutos e gera os valores de concentração de inibição. Neste estudo, foram considerados os resultados da concentração de inibição para a reprodução de 50% dos organismos (CI50), porque sua correlação com os valores previstos foi melhor.