JMLS - Journal of Marine Life Science

JMLS 2019 December;4(2):45-52. http://jmls.or.kr Epub 2019 December 13
Copyright © 2019 by The Korean Society of Marine Life Science

Combined Toxicity in the Brackish Water Flea Diaphanosoma celebensis Exposed to Benzo[a]pyrene and Mercury

Je-Won Yoo; Department of Life Science, College of Natural Sciences, Sangmyung University, Seoul 03016, Korea
Hayoung Cho; Department of Life Science, College of Natural Sciences, Sangmyung University, Seoul 03016, Korea
Jeon Min Jeong; Department of Life Science, College of Natural Sciences, Sangmyung University, Seoul 03016, Korea
Young-Mi Lee; Department of Life Science, College of Natural Sciences, Sangmyung University, Seoul 03016, Korea

Abstract

다환방향족탄화수소류(PAHs)는 해양 환경에 오랜 기간 잔류하며 해양 생태계에 유해한 보편적인 환경 오염 물질이다. PAH류는 대부분 해양 환경에서 금속을 비롯한 다양한 오염 물질과 복합적으로 존재하지만 혼합 오염 물질이 개체에 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 HgCl₂와 Benzo[a]pyrene (B[a]P)이 해양 생물에 미치는 영향을 개체 수준에서 평가하기 위하여 기수산 물벼룩(Diaphanosoma celebensis)을 이용하여 단일 및 혼합 급성 독성 시험을 진행하였다. 혼합 독성 평가에 사용한 혼합물의 농도는 단일 독성 시험을 통하여 얻은 각각의 LC₅₀을 기준으로 3:7 (Mixture A), 5:5 (Mixture B), 7:3 (Mixture C)의 비율로 혼합하여 결정하였다. 실험 결과 B[a]P와 HgCl₂의 48 h - LC₅₀은 각각 25.75 μg l^-1와 3.6 μg l^-1로 나타났다. 혼합 독성 평가 결과 Mixture A, B, C에서 TU는 각각 1.06, 0.83, 0.96로 나타났다. 이는 Mixture A, B, C가 CA 모델에 따라 작용함을 보여주며, HgCl₂와 B[a]P의 상호작용을 연구하기 위해 CA 모델을 사용하는 것이 적합할 것으로 생각된다. 본 연구는 금속과 PAH류의 혼합 독성 평가를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are persistent and commonly detected in marine ecosystem. They coexist with a various contaminants including heavy metals in real environment, but most studies have been still focused on single effects of these contaminants to aquatic organisms. In this study, the single and combined effects of benzy[a]pyrene (B[a]P) and HgCl₂ were investigated in the brackish water flea, Diaphanosoma celebensis. For combined effect study, three mixtures A (3:7), B (5:5), and C (7:3) of benzy[a]pyrene (B[a]P) and HgCl₂ were determined by 48 h - LC₅₀ values of single exposure. Combined effects of both chemicals were estimated by concentration addition (CA) model and independent action (IA) model. As results, 48 h - LC₅₀ values of benzy[a]pyrene (B[a]P) and HgCl₂ was 25.75 μg l^-1 and 3.6 μg l^-1, respectively. TU values of mixture A, B, and C were 1.06, 0.83, and 0.96, respectively, indicating additive effects of mixtures using CA model. This study will be helpful as basic data for understanding the combined effects of contaminants in marine environment.

Keywords: Combined effects(혼합 독성) Mercury(수은) Benzo[a]pyrene(벤조[a]피렌) Concentration addition model(농도 가산 모델) Independent action model(독립 기전 모델)

Correspondence to: Young-Mi Lee; Department of Life Science, College of Natural Sciences, Sangmyung University, Seoul 03016, Korea; E-mail : ymlee70@smu.ac.kr;

Received: 20 September 2019;
Revised: 23 September 2019;
Accepted: 4 December 2019.

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Language: Korean/English, Full Text:

서 론

환경에서 많은 오염 물질은 단일 물질 상태보다 혼합물의 형태로 존재함에도 불구하고 기존에는 단일 화학 물질에 대한 연구를 바탕으로 오염 물질의 환경 내 농도를 규제해 왔다(Kortenkamp and Faust, 2018). 이처럼 복합적으로 존재하는 오염 물질은 서로 상호작용하여 상승(synergy), 길항(antagonism), 가산(addition)적인 효과를 일으킬 수 있다(Xie et al., 2006; Meng et al., 2008). 실제로 해양 식물 플랑크톤인 Dunaliella tertiolecta에 제초제, 살충제, 살균제를 복합적으로 노출시켜 상승작용을 분석한 연구(DeLorenzo and Serrano, 2003)와 카드뮴과 벤조[a]피렌을 갯지렁이인 Hediste diversicolor에 복합적으로 노출시켜 생체 변화 및 항산화 반응을 분석한 연구(Banni et al., 2009) 등 다양한 해양 생물을 이용한 중금속과 농약, 의약품, 위생용품, 제초제와 같은 여러 화학 물질의 혼합 독성 연구가 진행되고 있다(Backhaus et al., 2011; Deruytter et al., 2017; Mercurio et al., 2018).

대기 및 토양 환경으로부터 유출된 오염 물질들은 토양의 지하수, 담수, 강우를 통해 최종적으로 해양에 유입된다(Ahn et al., 2005). 대표적으로 중금속과 다환방향족탄화수소류(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs)는 해양 환경에 보편적으로 존재하는 오염 물질이다(Gauthier et al., 2014). 카드뮴, 납, 비소, 수은과 같은 중금속은 생물체에서 산화적 스트레스를 야기하며, DNA, 지질, 단백질 등과 같은 생체 고분자를 손상시키고, 신경 독성 및 유전 독성 등을 유발한다(Flora et al., 2008; Badr and El-Habit, 2018). 특히 수은은 해양 환경에 널리 퍼져있으며, 생물체 내에 축적되기 쉬운 대표적인 중금속이다(Abbott et al., 2017). Kim 등 (2017b)에 따르면 수은을 노출시킨 담수산 물벼룩(Daphnia magna)에서 산화적 스트레스가 증가하는 것을 확인하였으며, Puga 등 (2016)에 따르면 수은을 처리한 백색 참돔(Diplodus sargus)의 뇌에서 수은의 축적 및 시신경의 손상이 관찰되었다. PAH류 및 그 대사체 또한 생물체에서 산화적 스트레스를 유발하며, 생식 독성, 발달 장애, 면역 독성 등을 유발하는 것으로 알려져 있다(reviewed by Abdel-Shafy and Mansour, 2016). B[a]P는 대표적인 PAH류 중 하나로, Palanikumar 등 (2012)의 연구 결과, B[a]P에 노출된 갯농어 Chanos chanos에서 지질과산화물과 카탈라아제의 양이 증가하였으며 아세틸콜린에스터라아제 활성이 감소하였다. 이는 B[a]P가 산화적 스트레스 및 신경 독성을 야기하는 것을 의미한다.

물벼룩류(지각목, Cladocera)는 수생 생태계의 먹이사슬에서 1차 소비자로서 생산자와 최종 소비자를 연결해주는 에너지 전달자로 중요한 역할을 담당하며(Lal et al., 1984), 다양한 유해 화학 물질에 대한 생물 독성 평가에 주로 사용되어 왔다(Freitas and Rocha, 2011; Jemec et al., 2016). 기수산 물벼룩인 Diaphanosoma celebensis는 열대 아시아 지역에서 주로 서식하며 광염성을 나타내어 연안 생태계 모니터링에 적합하다(Korovchinsky, 1989). D. celebensis 성체의 크기는 413 μm에서 1,112 μm으로 크기가 작아 실험실에서 관리하기가 쉬우며 4~5일의 짧은 생활사를 가지고 있어 번식력이 높고, 단성생식(parthenogenesis)을 함에 따라 개체 간 유전적 동질성이 높아 독성 물질 평가 연구에 적합하다(Marcial and Hagiwara, 2007; Kim et al., 2018).

본 연구에서는 기수산 물벼룩 D. celebensis를 이용하여 수은과 B[a]P에 대한 단일 및 혼합 노출에 따른 급성 독성 영향을 조사하였다. 본 연구의 목적은 두 물질에 혼합 노출되었을 때 독성 영향을 이해하고, 향후 보다 다양한 물질에 대한 복합 독성 연구를 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.

재료 및 방법

1. 시험 물질

Benzo[a]pyrene (B[a]P; purity, ≥96%)와 $\rm {HgCl_2}$ (purity, ≥99.5%)을 포함한 모든 시약은 Sigma-Aldrich (St. Louis, MO, USA)에서 구입하여 사용하였다. 노출 실험에 사용된 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 stock solution은 각각 1 $\rm {mg ~ ml^{-1}}$와 10 $\rm {mg ~ ml^{-1}}$ 농도가 되도록 dimethylsulfoxide (DMSO; Sigma-Aldrich, St. Louis, MO, USA)에 희석하여 제조하였다.

2. 시험생물

3. 단일 물질 노출 시험

단일 물질에 대한 독성 시험은 OECD test guideline 202 (TG202; OECD, 2004)를 변형하여 48시간 노출 후 치사율을 관찰하였다. D. celebensis는 neonate (<24 h)를 3일 간 배양하여 4일 차 개체를 사용하였다. Six-well cell culture plate (SPL life science, Korea)에 4일 차 D. celebensis를 5마리씩 넣은 후 5 ml의 working solution을 처리하였다. 실험은 농도 당 4회 반복하였으며, 각각 20개체를 사용하였다. Working solution의 농도는 B[a]P 1.875~30 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$, $\rm {HgCl_2}$ 3.75~60 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$로 처리하였다. 이때 최종 DMSO 농도는 0.01%를 넘지 않았다. 노출 기간 동안 먹이는 공급하지 않았다.

4. 혼합 물질 노출 시험

B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 혼합 물질에 대한 독성 시험은 Kortenkamp 등 (2009)이 언급한 방법에 따라 단일 물질 시험을 통해 얻은 $LC_{50}$을 근거로 하여 진행하였다. 단일 물질의 $LC_{50}$을 기준으로 하여 혼합물을 제조하였으며, B[a]P : $\rm {HgCl_2}$의 $LC_{50}$ 비율을 3:7 (Mixture A), 5:5 (Mixture B), 7:3 (Mixture C)로 총 3가지 혼합물에 대해 노출을 진행하였다. 노출 시험은 단일 물질 시험과 동일한 방식으로 진행하였다. 혼합 물질의 농도는 각각 2.56~40.98 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture A), 3.67~ 58.7 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture B), 4.78~76.42 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture C)로 하였다.

5. 혼합 물질 독성 예측값 계산

5.1 농도 가산 모델

농도 가산 모델(Concentration Addition 모델; CA 모델)은 두 가지 이상의 오염 물질이 동일한 작용 기작(mode of action)을 가질 때 혼합 물질에 대한 독성 영향을 예측하기 위해 사용되는 모델이다. 혼합 물질에 대한 독성 영향은 식 (1)을 통해 계산하였다(Puckowski et al., 2017).

$$\sum{ \frac{C_i}{EC_i} } ~=~ 1$$

$C_i$는 혼합 물질에 포함되어 있는 단일 물질 $i$의 농도를 의미하며, $EC50_i$ 물질 $i$에 대한 $EC_{50}$ 값을 의미한다.

혼합 물질의 독성을 예측하기 위해 toxic unit (TU)의 개념이 이용된다. 특정 반응수준(예, $EC_{50}$, $LC_{50}$, $LC_{10}$)을 나타내는 물질의 농도를 1 TU로 정의하며, 일반적으로 $EC_{50}$ 또는 $LC_{50}$ 값을 나타내는 농도를 1 toxic unit (1 TU)으로 정의한다(Broderius et al., 1995). 혼합 물질의 TU는 식 (2)를 통해 계산하였다.

$$\sum{TU_{i}}~=~\sum{\frac{C_{i}}{EC_{i}}}$$

$TU_{i}$는 혼합 물질에 포함되어 있는 단일 물질(물질 $i$)의 TU를 의미한다. 예측된 TU와 실제 TU를 비교하여 혼합 물질의 영향을 판단할 수 있다. 혼합 물질의 TU가 0.8~1.2인 경우 가산작용(additive effect)를 나타낸다고 보며, 혼합물의 TU가 0.8보다 낮으면 상승작용(synergistic effect), 1.2보다 높은 경우를 길항작용(antagonistic effect)로 본다(Broderius et al., 1995; Puckowski et al., 2017).

5.2 독립 기전 모델

독립 기전 모델(Independent Action 모델; IA 모델)은 CA 모델의 대안 중 하나이며, 혼합물이 서로 다른 작용 기작을 가지는 물질로 구성된 경우 혼합물의 독성을 예측하기 위해 사용하는 모델이다(Kortenkamp et al., 2009). IA 모델에 의한 독성의 예측값은 식 (3)을 통해 계산하였다.

$$E(c_{mix})~=~1~-~\prod_{i=1}^{n} (1~-~R_{i})$$

$E(C_{i})$는 개별 물질이 혼합물 내에 존재하는 농도에서 나타내는 영향이며, $E(C_{mix})$는 혼합 물질에 의한 영향(0부터 1)을 의미한다.

IA 모델을 적용하기 위해서는 개별 물질들이 서로 상호작용하지 않고, 동일한 종말점(end point)를 가져야 한다(Backhaus and Faust, 2012). 일반적으로 개별 물질의 농도가 무영향관찰농도(No Observed Effect Concentration, NOEC) 이하일 경우 혼합물은 독성이 없다고 가정한다.

6. 통계분석

단일 물질 및 혼합 물질의 급성 노출 실험에 따른 $LC_{50}$ 값은 EPA probit analysis program (version 1.5)를 통해 구하였다. IA 모델을 이용한 $LC_{50}$을 예측하기 위해 R language (version 3.6.1, www.r-progect.org)를 이용하였다. EPA probit analysis program을 통해 구한 $LC_{01}$-$LC_{99}$을 R language의 drc packages를 이용해 dose-response curve를 만들었다. 단일 물질에 대한 dose-response curve를 이용해 LC 값에 대한 식을 얻어낸 후 식 (3)을 이용해 IA 모델의 $LC_{50}$을 예측하였다.

결 과

1. B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 단일 노출에 따른 급성 독성

본 연구에서는 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$에 48시간 노출된 D. celebensis에서 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 농도가 증가함에 따라 생존율이 감소하는 것을 확인하였다(Fig. 1). 48 h - $LC_{50}$은 각각 25.75 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (B[a]P, 95% CI: 21.03~31.63 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$), 3.60 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ ($\rm {HgCl_2}$, 95% CI: 2.92~4.39 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$)로 계산되었다(Table 1). 단일 물질의 단위무게 당 독성은 $\rm {HgCl_2}$가 B[a]P에 비해 더 높은 것으로 나타났다.

Figure #1

Fig. 1. Survival rate of Diaphanosoma celebensis exposed to (A) Benzo[a]pyrene (1.875~30 μg/l) and (B) $\rm {HgCl_2}$ (3.75~60 μg/l) for 48 h. Data are mean ± standard deviation (S. D.).

Table #1

Table 1. 48 h - $LC_{50}$ values and 95% CI (Confidence Interval) of Diaphanosoma celebensis exposed to single and mixture of B[a]P and $\rm {HgCl_2}$

2. B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 혼합 노출에 따른 급성 독성

B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 혼합 물질에 대한 노출 결과 단일 물질 시험과 마찬가지로 농도가 증가함에 따라 생존율이 감소하는 양상을 확인하였다(Fig. 2). 단일 물질 및 혼합물의 $LC_{50}$과 CA, IA 모델을 이용해 예측한 $LC_{50}$은 Table 1에 나타내었다. Mixture A, B, C의 48 h - $LC_{50}$은 각각 10.90 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture A, 95% CI: 8.32~14.34 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$), 12.24 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture B, 95% CI: 9.44~13.12 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$), 18.25 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture C, 95% CI: 15.28~21.76 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$)로 관찰되었다. CA 모델을 통해 예측한 48 h - $LC_{50}$은 Mixture A, B, C에서 각각 10.25 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (TU 1.06), 14.68 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (TU 0.83), 19.11 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (TU 0.96)로 나타났다(Fig. 3). Mixture A의 경우 CA 모델을 통해 예측한 값보다 낮은 독성을 보였으며, Mixture B와 C의 경우는 예측값보다 높은 독성을 나타냈다. 반면 IA 모델을 통해 예측한 48 h - $LC_{50}$은 14.29 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture A), 22.77 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture B), 26.70 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$ (Mixture C)로 모든 경우에서 실제 값보다 높게 나타났다.

Figure #2

Fig. 2. Survival rate of Diaphanosoma celebenesis exposed to (A) mixture A (3:7), (B) mixture B (5:5), (C) mixture C (7:3) of Benzo[a]- pyrene and $\rm {HgCl_2}$ for 48 h. Data are mean ± standard deviation (S. D.).

Figure #3

Fig. 3. Isobolographic analysis of combined exposure using mean toxic unit (TU) of mixture (Mixture A, B, C from left side). Error bar, full line, and dotted line indicate 95% confidence interval, 1 TU, and 0.8~1.2 TU, respectively.

고 찰

D. celebensis에 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$를 단일 노출한 결과 B[a]P에 비해 $\rm {HgCl_2}$의 독성이 강한 것으로 나타났다. 유사한 결과로 담수산 물벼룩(Daphnia magna; <24 h)을 이용한 기존의 연구에 따르면 $\rm {HgCl_2}$의 경우 48 h - $LC_{50}$이 0.65~3.82 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$로 보고되었으며 (Okamoto et al., 2014; Kim et al., 2017a), B[a]P의 경우 48 h - $LC_{50}$이 4.7~250 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$로 보고되었다(Atienzar et al., 1999; Ikenaka et al., 2013). 이는 $\rm {HgCl_2}$가 B[a]P에 비해 새각류(Branchiopoda)에서 상대적으로 높은 독성을 나타내는 것으로 보인다.

본 연구에서는 $\rm {HgCl_2}$와 B[a]P의 상호작용을 확인하기 위해 단일 물질 시험의 결과를 바탕으로 혼합 독성 시험을 진행하였으며, 혼합 독성 평가에 이용되는 대표적인 모델인 CA 및 IA 모델의 개념을 이용해 혼합 물질의 독성값을 예측하였다. 실제 독성의 측정치는 모든 혼합물에서 IA 모델을 통해 예측한 값보다 독성이 강한 것으로 나타났다. 반면 CA 모델을 통해 예측한 $LC_{50}$은 IA 모델을 통한 예측값보다 실제 결과와 유사한 결과를 나타냈다. Mixture B와 C의 경우 관찰된 TU가 1보다 낮게 나타났으며, 이는 예측한 독성보다 더 높은 독성을 가지는 것을 의미한다. 반면 Mixture A의 경우 관찰된 TU가 1.06으로 CA 모델을 통해 예측된 독성보다 더 낮은 독성을 가지는 것으로 나타났다(Fig. 3). 하지만 일반적으로 혼합물의 TU가 0.8~1.2 범위 내에 포함되는 경우 유의미한 상승작용이나 길항작용을 갖지 않는 것으로 판단하기 때문에, 세 가지 혼합물 모두 가산작용(additive effect)을 나타내는 것으로 해석할 수 있다. Mixture A, B, C 내의 B[a]P 및 $\rm {HgCl_2}$의 개별 농도가 무영향관찰농도보다 낮거나(B[a]P: 7.5 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$), $LC_{01}$ 값(B[a]P: 8.31 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$, $\rm {HgCl_2}$: 1.19 $\rm {\mu g ~ l^{-1}}$)의 절반 이하로 존재하는 농도에서 개체의 생존율에 영향이 나타났다(Fig. 2). 이는 두 물질이 IA 모델에 의해 작용하지 않는 것을 의미한다.

수은은 생물체 내에서 sulfhydryl groups 뿐만 아니라 phosphoryl, carboxyl, amide, amine groups 등과 결합하여 이러한 작용기를 갖는 단백질의 작용을 억제할 수 있으며, 활성산소종의 생성과 DNA 손상 등을 통해 세포 죽음, 신경 독성 등과 같은 광범위한 독성작용을 야기하는 것으로 알려져 있다(Rice et al., 2014; Nesci et al., 2016; Kim et al., 2017a). B[a]P 또는 그 대사체 역시 생물체 내에서 지질, 단백질, DNA 등 생체 고분자 물질과 상호작용하여 손상을 일으키는 것으로 알려져 있으며, 산화적 스트레스를 야기하고, 면역 독성 및 신경 독성 등 다양한 독성작용을 일으키는 것으로 알려져 있다(Boysen and Hecht, 2003; Wu et al., 2007; Das et al., 2016). 이처럼 두 물질이 가지는 광범위한 독성으로 인해 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$가 D. celebensis에 복합적으로 노출되었을 때 농도 부가적인 반응을 나타냈으며 CA 모델에 따라 작용한 것으로 보인다. CA 모델은 IA 모델과 비교해 많은 오염 물질에서 적합성이 확인되었으며, 비교적 높은 독성값을 예측하기 때문에 많은 연구자들은 CA 모델의 중요성을 언급하고 있다(Kortenkamp et al., 2009; Backhaus and Faust, 2012; Altenburger et al., 2013; Puckowski et al., 2017). 본 연구의 결과 또한 CA 모델의 적합성을 나타냈으며, 수은과 B[a]P를 비롯해 광범위한 독성을 나타내는 오염 물질의 혼합 독성을 평가하기 위해서는 CA 모델을 사용하는 것이 적합하다고 생각된다.

Table 2에서 보는 바와 같이, 기존의 금속과 PAH류의 복합 독성 연구에 따르면 D. magna에서 $\rm {CdCl_2}$과 phenanthrenequinone의 혼합 독성 시험 결과, 가산작용을 나타냈다(Xie et al., 2007). 또한 CuSO4의 경우, phenanthrene과의 혼합 독성 시험에서 가산작용을 보였으며, phenanthrenequinone과의 조합에서는 상승작용을 나타냈다(Xie et al., 2006). Gust (2006)의 Hyalella azteca를 이용한 연구에 따르면 $\rm {CdCl_2}$과 phenanthrene의 혼합 독성 시험 결과, 처리 기간에 따라 가산, 길항, 상승작용을 모두 보인 바 있다. 이처럼 수생 무척추동물에 대한 금속과 PAH류의 혼합 독성은 생물, 물질의 종류, 처리 기간, 처리 방법 등에 따라 상호작용의 종류에 차이를 나타내기 때문에 다양한 생물 및 노출방법을 이용하여 혼합물의 상호작용에 대한 추가적인 연구가 진행되어야 한다.

본 연구에서 기수산 물벼룩 D. celebensis에 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$를 단일 및 혼합 노출시킨 결과 생존율에 영향을 미쳤으며, 이를 토대로 단일 물질 및 혼합물의 48 h - $LC_{50}$을 결정하였다. CA 모델을 적용한 경우 B[a]P와 $\rm {HgCl_2}$의 혼합물 3:7, 5:5, 7:3의 TU는 각각 1.06, 0.83, 0.96이었으며 이는 0.8~1.2 범위에 해당되어 농도 가산 효과를 갖는 것으로 나타났다. 두 물질의 혼합 노출의 결과는 IA 모델을 따르지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구는 해양에 존재하는 다양한 오염 물질의 혼합 독성효과를 이해하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Table #2

Table 2. Previous studies on combined effects of heavy metals and PAHs to survival of aquatic invertebrates

References: 1. Abbott LC, Moussa EAM, Carl TL, Cortez D, Clayton HL, Holland CS, Lindsay K, Hassan SAH. 2017. Early Exposure to Mercuric Chloride or Methylmercury Alters Zebrafish Embryo (Danio rerio) Development. Poult Fish Wildl Sci 05.; 2. Abdel-Shafy HI, Mansour MSM. 2016. A review on polycyclic aromatic hydrocarbons: Source, environmental impact, effect on human health and remediation. Egypt J Pet 25: 107-123.; 3. Ahn JH, Grant SB, Surbeck CQ, DiGiacomo PM, Nezlin NP, Jiang S. 2005. Coastal Water Quality Impact of Stormwater Runoff from an Urban Watershed in Southern California. Environ Sci Technol 39: 5940-5953.; 4. Altenburger R, Backhaus T, Boedeker W, Faust M, Scholze M. 2013. Simplifying complexity: mixture toxicity assessment in the last 20 years. Environ Toxicol Chem 32: 1685-1687.; 5. Atienzar FA, Conradi M, Evenden AJ, Jha AN, Depledge MH. 1999. 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