海洋与湖沼  2023, Vol. 54 Issue (4): 935-950   PDF    
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20221100312
中国海洋湖沼学会主办。
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文章信息

戴佳佳, 宋金明, 李学刚, 马骏, 袁华茂, 段丽琴, 温丽联, 王启栋. 2023.
DAI Jia-Jia, SONG Jin-Ming, LI Xue-Gang, MA Jun, YUAN Hua-Mao, DUAN Li-Qin, WEN Li-Lian, WANG Qi-Dong. 2023.
中国典型水域磺胺类合成药物的环境生物地球化学特征
ENVIRONMENTAL BIOGEOCHEMICAL CHARACTERISTICS OF SULFONAMIDES IN TYPICAL AQUATIC ENVIRONMENTS OF CHINA
海洋与湖沼, 54(4): 935-950
Oceanologia et Limnologia Sinica, 54(4): 935-950.
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20221100312

文章历史

收稿日期:2022-11-29
收修改稿日期:2022-12-26
中国典型水域磺胺类合成药物的环境生物地球化学特征
戴佳佳1,4, 宋金明1,2,3,4, 李学刚1,2,3,4, 马骏1,4, 袁华茂1,2,3,4, 段丽琴1,2,3,4, 温丽联1,3, 王启栋1,4     
1. 中国科学院海洋研究所 中国科学院海洋生态与环境科学重点实验室 山东青岛 266071;
2. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 海洋生态与环境科学功能实验室 山东青岛 266237;
3. 中国科学院大学 北京 100049;
4. 中国科学院海洋大科学研究中心 山东青岛 266071
摘要:作为广谱抗菌的人工合成药物——磺胺类(SAs)是应用最早的一类人工合成抑菌剂之一, 被广泛用于人类医疗、禽畜及水产养殖等。大量磺胺类药物的应用随代谢进入水环境中, 对水生生态系统和人类健康产生重要影响并构成潜在风险, 截至目前, 这些影响和风险并未被探明。因此, 对8种典型磺胺类合成药物在我国典型水环境中的分布特征进行了阐述, 评估了它们对不同水生生物的生态毒性及生态风险, 并诠释了它们在生物体内的代谢及其在生态系统中的降解途径。结果表明, 不同水环境中磺胺类合成药物的浓度分布差异显著, 磺胺甲恶唑和磺胺嘧啶分别在水体及沉积物中的浓度和污染程度最高; 水体藻类是磺胺类合成药物最敏感的水生物种, 其次是甲壳类和鱼类, 磺胺甲恶唑对水生生态系统构成高风险; 磺胺类合成药物进入体内后被代谢成不同的产物, 与母体合成药物一同进入水环境中经历降解过程; 生物降解是水生生态系统中磺胺类合成药物去除的主要途径, 不同种细菌、真菌及藻类均可降解磺胺类合成药物。在以后的研究中, 应当进一步加强磺胺类合成药物对水生生物的慢性毒性以及合成药物混合毒性的研究, 明晰水环境磺胺类合成药物的分布-代谢-传输-效应的综合过程, 探析磺胺类合成药物在水生生物体内的代谢过程与途径, 探明磺胺类合成药物在水环境中的生态风险, 为构建和谐地球健康环境、实现社会经济的可持续发展提供依据。
关键词磺胺类药物    分布特征    生物降解    生态风险    水环境    
ENVIRONMENTAL BIOGEOCHEMICAL CHARACTERISTICS OF SULFONAMIDES IN TYPICAL AQUATIC ENVIRONMENTS OF CHINA
DAI Jia-Jia1,4, SONG Jin-Ming1,2,3,4, LI Xue-Gang1,2,3,4, MA Jun1,4, YUAN Hua-Mao1,2,3,4, DUAN Li-Qin1,2,3,4, WEN Li-Lian1,3, WANG Qi-Dong1,4     
1. Key Laboratory of Marine Ecology and Environmental Sciences, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China;
2. Function Laboratory for Marine Ecology and Environmental Sciences, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China
Abstract: Sulfonamides (SAs), as broad-spectrum antibacterial synthetic drugs, are one of the earliest synthetic antibacterial agents, and are widely used in human medical treatment, livestock, and aquaculture. The sulfonamides are being discharged into the aquatic environment with metabolism, which has an important impact on the aquatic ecosystem and human health and possess potential risks. Up to now, their influences and risks have not been identified. Hence, the distribution characteristics of eight typical sulfonamides in typical aquatic environment in China were described, their ecotoxicity and ecological risks to different aquatic organisms were evaluated, and their metabolism in organisms and degradation pathways in ecosystems were explained. Results show that the concentrations of sulfonamides in different aquatic environments are significantly different, and the concentrations and pollution levels of sulfamethoxazole and sulfadiazine are the highest in water and sediment, respectively. Algae are the most sensitive aquatic species to sulfonamides, followed by crustaceans and fish. Sulfamethoxazole poses a high risk to aquatic ecosystem. Sulfonamides are metabolized into different metabolites after entering the body, and undergo a degradation process in the aquatic environment together with the parent synthetic drugs. Biodegradation is the main way to remove sulfonamides in aquatic ecosystem. Sulfonamides can be degraded by different bacteria, fungi, and algae. In the future research, it is important to intensify the research onto the chronic toxicity of sulfonamides in aquatic organisms and the mixed toxicity of synthetic drugs, to clarify the comprehensive process of distribution, metabolism, transport and effect of sulfonamides in the aquatic environment, to explore the metabolic process and pathway of sulfonamides in aquatic organisms, and to ascertain the ecological risks of sulfonamides in the aquatic environment, and finally to provide a basis for building a harmonious global health environment and realizing the sustainable development of social economy.
Key words: sulfonamides    distribution characteristics    biodegradation    ecological risk    aquatic environment    

人工合成药物是水环境中的一类新污染物, 其种类繁多, 包括解热镇痛药、抗生素、抗酸药、安眠药、镇静药、止泻药等, 被人用或动物养殖后, 通常随代谢被排入环境中, 特别是水环境中, 在污水处理厂和自然水体中均能检测到不同残留水平的人工合成药物。水环境中残留的人工合成药物可能对人类健康和生态环境构成威胁, 其研究已成为环境与健康领域的热点(彭全材等, 2018; Peng et al, 2019)。

目前, 化学合成原料药约有2 000余种, 总量达1 070万吨左右, 中国、意大利、印度的生产量约占全球总量的70%, 中国作为全球最大的原料药生产国占28%。我国生产的化学合成原料药1 500余种, 2013~2021年间化学合成原料药在262.1~347.8万吨, 平均年产300.1万吨。我国也是全球最大的抗菌类合成药物的生产国, 2020年产量达22.3万吨, 需求量约13.8万吨。磺胺类作为人工合成广谱抑菌剂自20世纪30年代末开始使用以来, 被广泛应用于人类疾病治疗以及禽畜和水产养殖疾病预防。磺胺类合成药物含有对氨基苯磺酰胺母核结构, 可以中断叶酸的合成, 从而抑制细菌的生长和繁殖。据统计, 2018年全球磺胺类产量达到7万吨, 我国产量1.45万吨, 这其中约90%用于兽用, 人用约10%。2020年我国磺胺类药物使用量约4 800吨, 其中兽用4 290吨。磺胺类合成药物由于在人类和动物体内的吸收和降解能力较差, 大约有40%~90%以母体合成药物或者代谢产物的形式通过尿液和粪便排出体外(Motoyama et al, 2011), 污水处理厂并不能完全去除磺胺类合成药物(杨钊等, 2019; Wu et al, 2021), 且由于在生物处理过程中代谢产物N4-乙酰磺胺发生反向转化, 甚至检测到磺胺类合成药物在污水处理厂流出水中浓度的增加(García Galán et al, 2012), 从而导致大量的磺胺类合成药物进入水环境中。目前水环境中磺胺类合成药物的残留主要来源于生活污水、医用及制药废水、畜牧及水产养殖废水, 在地表水、地下水甚至饮用水中都频繁检测到磺胺类合成药物, 其残留浓度大多在ng/L至μg/L水平(沈群辉等, 2012; 杨俊等, 2019; Zeng et al, 2022)。

与微塑料等新污染物相比, 虽然水环境中磺胺类合成药物的存留时间较短, 但由于其使用量大且使用频繁更易于进入水环境中, 表现出“假持久性”, 由于这种在水环境中的持久存在, 水环境中残留的磺胺类合成药物可能对水生生物的生长产生影响, 对水生生态系统构成潜在风险。更为严重的是, 磺胺类合成药物的过度使用和滥用可能会诱导抗生素抗性基因(antibiotic resistant genes, ARGs)的产生, 增加致病菌的抗药性, 并加速合成药物抗药性在环境介质和动植物体内的传播。此外, 残留的磺胺类合成药物经食物链富集, 进入人体内吸收利用, 导致人类健康受到威胁(He et al, 2016; Xiong et al, 2019a)。环境中磺胺类合成药物的降解主要有生物降解和非生物降解两类, 目前针对生物降解的研究较多, 在有氧或厌氧条件下的生态系统中都观察到磺胺类合成药物的生物降解, 并已从活性污泥、土壤及海水中分离出多种磺胺类合成药物降解菌株, 提出了一些磺胺类合成药物的生物降解途径(Ricken et al, 2013; Jiang et al, 2014)。此外, 微藻介导的磺胺类合成药物生物降解备受关注, 可能是一种环保、有效和安全地去除磺胺类合成药物的技术手段(Xiong et al, 2018)。

本文在对八种常用的磺胺类合成药物(表 1)在我国典型水环境中的分布特征进行归纳总结的基础上, 解析了其在生物体内的代谢及其在生态系统中的降解途径及生态环境风险, 为系统了解磺胺类人工合成药物的水环境生物地球化学特征, 进而为进一步探明其在水环境中的生态风险和污染防治提供借鉴。

表 1 八种常用磺胺类合成药物的理化性质 Tab. 1 The physico-chemical properties of eight common sulfonamides
合成药物 CAS号 化学结构 摩尔质量/(g/mol) logKowa 水溶性b/(mg/L)
磺胺甲恶唑 723-46-6 253.28 0.89 610 (37 ℃)
磺胺嘧啶 68-35-9 250.28 −0.09 77 (25 ℃)
磺胺二甲嘧啶 57-68-1 278.33 0.19 1 500 (29 ℃)
磺胺吡啶 144-83-2 249.29 0.35 268 (25 ℃)
磺胺二甲氧嘧啶 122-11-2 310.33 1.63 343
磺胺氯哒嗪 80-32-0 284.72 0.31 7 000 (37 ℃)
磺胺甲嘧啶 127-79-7 264.31 0.14 202 (20 ℃)
磺胺噻唑 72-14-0 255.30 0.05 373 (25 ℃)
注: 表中数据来源于Chemical Aquatic Fate and Effects (CAFE)数据库(2022), a表示Kow的对数, Kow表示正辛醇-水分配系数, b表示在某温度下的水溶性
1 磺胺类合成药物的水环境分布特征

由于磺胺类合成药物的高水溶性和应用广泛性, 因此水环境是磺胺类合成药物最主要的归宿地之一。大量研究表明, 在我国地表水(七大河流和主要湖泊)、海水(四大海域和海湾)以及沉积物中均有磺胺类合成药物检出, 其中, 最常检出的磺胺类合成药物包括磺胺甲恶唑、磺胺嘧啶、磺胺二甲嘧啶等。

1.1 地表水及海水

我国典型水环境水体中磺胺类合成药物的浓度水平见表 2。在我国七大河流中, 海河、辽河和珠江中磺胺类合成药物的污染情况较为严重, 尤其是海河流域, 受污染程度最高, 其中磺胺甲恶唑的最大检出浓度高达4 870 ng/L (Chen et al, 2018)。主要原因是海河位于人口密度高的发达地区, 流经北京和天津, 导致磺胺类合成药物在污水中的排放密度及排放量均较大; 其次, 海河中较低的水流量也可能导致其合成药物浓度升高(Zhou et al, 2011)。辽河中磺胺甲恶唑的检出浓度最高, 最大浓度超过1 000 ng/L, 仅次于海河(Bai et al, 2014)。珠江中磺胺二甲嘧啶的检出浓度最高, 最大浓度为623 ng/L (Cui et al, 2020)。近年来, 长江流域磺胺类合成药物的浓度有下降趋势(Zhang et al, 2020), 这可能与2016~2017年不允许在长江干流和支流1 km范围内建造重工企业和危险化工厂有关(Yin, 2021), 因为其他污染物会加强和累计磺胺类物质在水环境中的输送汇集(Peng et al, 2019)。尽管黄河是中国第二长河, 但其相关研究相对较少, 少许的报道显示其检出浓度较低, 磺胺甲恶唑的最大浓度为56 ng/L, 磺胺二甲嘧啶和磺胺嘧啶浓度均低于检测限(Xu et al, 2009), 与磺胺类物质被高泥沙黄河水的吸附有关。有关松花江和淮河的研究报道最少, 且检出浓度相对较低(Wang et al, 2017c; 张慧等, 2019)。松花江中磺胺甲恶唑检出浓度最高, 最大浓度为73.1 ng/L, 其次是磺胺嘧啶, 最大浓度仅为13.9 ng/L。其余六条河流也存在类似现象, 磺胺甲恶唑的平均浓度和最大浓度远高于磺胺嘧啶。有数据表明, 2013年磺胺嘧啶在中国的总使用量达1 260 t, 约为磺胺甲恶唑的4倍(Zhang et al, 2015), 这应当与磺胺嘧啶和磺胺甲恶唑的吸附性能差异大有关。

表 2 我国典型水环境水体中磺胺类合成药物的浓度(单位: ng/L) Tab. 2 The concentrations of sulfonamides in typical waters in China (unit: ng/L)
水体类别 采样地点 采样时间(数量) 磺胺甲恶唑 磺胺嘧啶 磺胺二甲嘧啶 磺胺吡啶 磺胺二甲氧嘧啶 磺胺氯哒嗪 磺胺甲嘧啶 磺胺
噻唑
参考文献
河流 松花江干流 2016
(n=64)
2.1~73.1 ND~13.9 ND~3.1 Wang et al, 2017b
辽河 2012.05
(n=50)
ND~1 483.9
(104.9)
ND~0.96
(ND)
ND~5.9
(0.94)
ND~13.52
(0.98)
ND ND~7.5
(0.8)
Bai et al, 2014
海河干流 近十年
(n=328)
4 870a
(157)
505a
(54.6)
940a
(33.4)
380a
(156)
Chen et al, 2018
黄河
干流
2006.06
(n=16)
3~56
(25)
ND ND Xu et al, 2009
淮河
干流
2016.11
(n=17)
ND~41.8
(8.44)
ND~7.69
(ND)
ND~25.1
(3.14)
ND~1.85
(ND)
张慧等, 2019
长江 2018.09
(n=12)
0.43~7.95
(3.84)
ND~0.46
(0.23)
0.24~0.79
(0.48)
Zhang et al, 2020
珠江 2018.07
(n=8)
8.85~37
(21.09)
3.42~17.3
(9.25)
3.35~623
(207.29)
ND~25.2
(13.99)
0.22~35
(10.23)
Cui et al, 2020
2018.12
(n=8)
8.26~62.7
(34.33)
2.84~26.3
(9.89)
3~350
(100.82)
6.37~73.8
(33.55)
0.76~5.19
(2.17)
Cui et al, 2020
湖泊 鄱阳湖 2014.12
(n=10)
ND~6.3 ND ND ND Ding et al, 2017
2015.06
(n=18)
ND~5.1 ND ND ND Ding et al, 2017
洞庭湖 2015.12
(n=18)
0.47~47.41
(11.80)
0.77~61.28
(24.35)
ND~14.88
(3.46)
Liu et al, 2018
2016.08
(n=18)
ND~5.63
(1.36)
ND~8.73
(1.07)
ND~2.46
(0.67)
Liu et al, 2018
太湖
近岸
2015.06
(n=7)
ND~12.4
(8.2)
ND~6.0
(2.0)
ND~6.5
(1.8)
ND~0.4
(0.2)
0.8~4.2
(2.1)
1.4~2.7
(2.2)
Hu et al, 2017
巢湖 2020.07~08
(n=63)
ND~39.42
(2.35)
ND~54.71
(4.58)
ND~214.71
(62.62)
Zhou et al, 2022
洪湖 2015.11
(n=11)
ND~254.9
(66.6)
ND~322.5
(163.6)
ND~141.5
(48.9)
Wang et al, 2017c
2016.05
(n=11)
ND~91.5
(40.1)
2.6~187.0
(90.3)
ND~99.2
(45.9)
Wang et al, 2017c
淀山湖 2017.04
(n=10)
0~1.30
(0.76)
0.33~54.09
(19.33)
ND~2.38
(0.90)
1.55~48.53
(11.54)
ND Cao et al, 2020
2017.07
(n=10)
0.24~0.47
(0.35)
0.49~26.55
(7.45)
ND~0.81
(0.23)
0.06~0.53
(0.25)
ND Cao et al, 2020
白洋淀 2019.05
(n=46)
1.08~452
(66.4)
ND~642
(29.4)
0.21~47.7
(2.94)
ND~0.51
(ND)
ND~0.57
(ND)
ND~0.74
(0.29)
Yang et al, 2021b
海域 渤海近岸 2015.06
(n=22)
ND~30
(17.7)
ND~7.1
(7.1)
ND~0.6
(0.6)
Du et al, 2019
渤海湾近岸 2016.08
(n=10)
1.87~17.53
(6.67)
1.6~10.87
(4.39)
2.8~5.47
(3.84)
1.73~3.13
(2.23)
2~4.4
(2.8)
Zhang et al, 2018
黄海近岸 2018.08
(n=10)
ND~0.88
(0.21)
ND ND~0.68
(0.16)
Han et al, 2020
2018.11
(n=6)
1.41~5.17
(2.77)
ND~0.51
(0.21)
ND~0.64
(0.19)
Han et al, 2020
南黄海近岸 2015.08
(n=30)
ND~48.1
(7.7)
ND~9.3
(1.8)
ND~4.8
(0.2)
Du et al, 2017
东海近岸 2018.04~05
(n=13)
0.81~16.65 0.15~21.85 ND~2.03 ND~4.45 ND~9.52 ND~20.35 ND~0.41 Li et al, 2020
南海 2013.09
(n=39)
6.21a
(1.32)
2.7a
(0.70)
2.68a
(0.24)
ND Chen et al, 2015
北部湾 2018.11
(n=3)
4.45~6.21
(5.20)
0.53~0.65
(0.60)
0.60~0.64
(0.62)
0~1.71
(1.07)
ND ND ND Wu et al, 2021
注: 表中数据为最小值和最大值浓度范围, a表示最大值, 括号内为平均值, ND表示未检出或低于检测限, 空白项表示无数据

在我国已研究报道的湖泊中, 磺胺类合成药物检出浓度相对较高的是白洋淀和洪湖, 其中磺胺甲恶唑和磺胺嘧啶的最高检出浓度分别为452和642 ng/L (白洋淀)、254.9和322.5 ng/L(洪湖)(Wang et al, 2017a; Yang et al, 2021b)。作为湖北省最大的淡水湖, 洪湖自身也被用作大型的水产养殖基地(杨聪等, 2022), 这是其磺胺类合成药物检出浓度比其他湖泊更高的主要原因。洞庭湖作为连接长江的湖泊以及我国第二大淡水湖, 水体流动性大, 具有较强的稀释作用。与国内其他湖泊相比, 洞庭湖中磺胺甲恶唑和磺胺二甲嘧啶的检出浓度较低。此外, 除了白洋淀湖和洪湖以外, 洞庭湖中磺胺嘧啶的检出浓度远高于其他湖泊(Liu et al, 2018)。巢湖和淀山湖中磺胺二甲嘧啶的检出浓度较高, 最大浓度分别为214.71和54.09 ng/L (Cao et al, 2020; Zhou et al, 2022)。鄱阳湖和太湖的检出浓度较低, 太湖中除了磺胺甲恶唑最高检出浓度为12.4 ng/L外, 其余磺胺类合成药物最高浓度均小于10 ng/L, 可能是由于湖水流动性较大导致合成药物浓度降低(Ding et al, 2017; Hu et al, 2017)。

总体来讲, 在经济发达、人口密集的地区, 磺胺类合成药物的检出浓度较高。在所有检出的磺胺类合成药物中, 磺胺甲恶唑的检出频率以及浓度水平最高, 最高浓度可达到μg/L级别。尽管磺胺甲恶唑的用量较小, 但可能由于其水溶性较高, 且难以被沉积物吸附, 导致大多数情况下其在水体中具有高检出浓度和频率。此外, 在某些水域中还检测到了磺胺类合成药物的代谢产物(Jia et al, 2011), 这提示研究要更加关注合成药物代谢产物的生态环境效应。

同种磺胺类合成药物在不同水域中的浓度存在较大差异, 与我国的河流、湖泊地表水相比, 作为陆架边缘海的渤海、黄海、东海以及南海海水中的磺胺类合成药物浓度普遍较低, 其中磺胺甲恶唑的浓度相对更高。海水中磺胺类合成药物浓度低, 这在很大程度上归因于海水的环境容量大、稀释能力较强, 此外, 河流运输中稀释、沉积和降解的影响也不容忽视(Anh et al, 2021)。磺胺类合成药物在不同区域的生产及应用存在差异, 与其采样方法及时间不同或被调查地区的季节变化等有关。多数磺胺类合成药物浓度水平存在明显的季节性变化, 冬季检出频率和浓度普遍高于夏季。一是冬季发病率高, 合成药物使用量较大。二是夏季是汛期, 水流量大会导致合成药物浓度的稀释。三是水温较高的夏季可能会加快合成药物在水中的生物降解和光降解速率。但也有的水域表现完全相反, 夏季合成药物的含量反而高于冬季(Hu et al, 2017), 一方面可能是因为夏季时这些合成药物的使用量增加, 另一方面也可能是沿河水产养殖场的合成药物残留在汛期被雨水冲入河中所致。

1.2 沉积物

沉积物作为水环境物质的最终归宿和二次污染源, 沉积物中的物质行为是水环境生物地球化学的极为重要的组成部分(Song, 2010), 同样, 沉积物也是新污染物合成药物的储存库及水中合成药物潜在的污染源。合成药物进入水环境后可能被吸附, 并蓄积在沉积物中, 此时沉积物成为合成药物的储存库。当水环境发生改变时, 沉积物中的合成药物又可能重新释放进入水中。然而, 相对于水中磺胺类合成药物环境残留水平的研究, 沉积物中的相关研究相对较少。

我国典型水环境沉积物中磺胺类合成药物的浓度水平如表 3所示。沉积物中检出的磺胺类合成药物种类基本与水体一致, 但磺胺类合成药物在沉积物中的浓度水平相对较低, 平均浓度大多低于10 ng/g。这可能是由于磺胺类合成药物的分配系数较低, 易溶于水且不易吸附在沉积物中所致。目前, 关于我国不同水域沉积物中磺胺类合成药物浓度的研究很不系统, 还未见到有关松花江和淮河沉积物中的相关研究报道。从已报道的研究来看, 海河沉积物中磺胺类合成药物的浓度相对较高, 其中, 磺胺嘧啶的最大浓度高达12 300 ng/g, 而磺胺甲恶唑只有25.4 ng/g, 与水中的数据完全相反(Chen et al, 2018), 这可能是由于磺胺嘧啶的吸附性能较强所致(Na et al, 2013)。与水体不同的是, 沉积物中磺胺类合成药物浓度的季节性变化并不明显, 这可能是因为沉积物中合成药物的移动性相对差一些, 具有一定的稳定性。因此, 沉积物中合成药物的污染特征可反映该水体中合成药物的历史使用情况。目前, 关于合成药物在环境中迁移转化相关的研究很少, 沉积物吸附可能是导致合成药物在水环境中持续存在的最重要机制之一(Yang et al, 2021a)。

表 3 我国典型水环境沉积物中磺胺类合成药物的浓度(单位: ng/g) Tab. 3 The concentrations of sulfonamides in sediment of typical waters in China (unit: ng/g)
采样地点 采样时间(数量) 磺胺甲恶唑 磺胺嘧啶 磺胺二甲嘧啶 磺胺吡啶 磺胺二甲氧嘧啶 磺胺氯哒嗪 磺胺甲嘧啶 磺胺噻唑 参考文献
辽河 2012.05
(n=50)
ND~2.63
(ND)
ND~0.68
(ND)
ND~0.97
(0.06)
ND ND ND Bai et al, 2014
海河干流 近十年
(n=320)
25.4a
(2.4)
12 300a
(518)
59a
(4)
6 310a
(473)
Chen et al, 2018
黄河干流 2008.05
(n=15)
ND ND~7.23 ND ND Zhou et al, 2011
2008.11
(n=15)
ND ND~22.0 ND ND Zhou et al, 2011
长江 2018.09
(n=12)
0.14~2.04
(1.39)
ND~0.57
(0.1)
ND~0.27
(0.16)
Zhang et al, 2020
淀山湖 2017.04
(n=10)
0.05~0.36
(0.18)
ND~7.43
(1.19)
ND ND ND Cao et al, 2020
2017.07
(n=10)
0.13~6.80
(1.04)
0.02~8.97
(1.04)
ND ND ND Cao et al, 2020
白洋淀 2008.08, 2010.10
(n=45)
ND~7.86
(0.28)
ND~2.07
(0.41)
ND~6.92
(1.47)
ND~1.40
(0.16)
ND~0.2
(0.04)
ND~2.47
(0.05)
ND~5.94
(0.64)
Li et al, 2012b
黄海近岸 2018.08
(n=8)
ND~0.09
(0.02)
ND~0.44
(0.08)
ND~0.08
(ND)
Han et al, 2020
2018.11
(n=5)
ND~2.55
(0.38)
ND~0.29
(0.06)
ND~0.08
(0.02)
Han et al, 2020
南海 2013.09
(n=24)
ND 1.7a
(0.07)
ND ND ND Chen et al, 2015
注: 表中数据为最小值和最大值浓度范围, a表示最大值, 括号内为平均值, ND表示未检出或低于检测限, 空白项表示无数据
2 磺胺类合成药物的生物转化及降解 2.1 生物转化

磺胺类合成药物进入生物体内后主要在肝脏中进行代谢。研究表明, 磺胺类合成药物在体内并没有完全代谢, 大多数是以原药或代谢产物的形式排出体外, 进入生态环境中(Motoyama et al, 2011)。磺胺类合成药物在人或动物体内的生物转化主要通过N4-氮原子的氧化、乙酰化或羟基化途径进行, N1-或N4-氮原子的葡萄糖醛酸化也有发生(Baran et al, 2011)。在人体内, 磺胺嘧啶通过其N4-氮原子的氧化和乙酰化途径生成代谢产物N4-羟基磺胺嘧啶和N4-乙酰磺胺嘧啶(Vree et al, 1995)。磺胺二甲氧嘧啶在人体内通过N1-葡萄糖醛酸化和N4-乙酰化途径进行代谢(Vree et al, 1990)。在人尿液样本中检测到磺胺甲恶唑的三种代谢产物, 分别为5-甲基羟基磺胺甲恶唑、N4-乙酰基-5-甲基羟基磺胺甲恶唑以及磺胺甲恶唑-N1-葡萄糖醛酸苷(Vree et al, 1994)。磺胺类合成药物在动物体内的代谢与人体内相似, N4-乙酰化是其主要代谢途径。在牛和猪养殖场中发现了磺胺二甲嘧啶的代谢产物N4-乙酰磺胺二甲嘧啶, 代谢产物的浓度比母体合成药物低2~50倍, 表现出不同的生物转化率(Haller et al, 2002)。此外, 动物体内的代谢产物还包括其他形式, 比如脱氨代谢物和N4-葡萄糖偶联物(García-Galán et al, 2008)。这些代谢产物通常具有较低的抗菌活性, 但是其活性在体外条件下可以很容易地恢复, 如N4-乙酰磺胺二甲嘧啶在废水处理过程中又重新转化为母体合成药物磺胺二甲嘧啶(Göbel et al, 2005)。除上述主要代谢产物外, 其他代谢产物的浓度很低, 在环境中可能不明显。磺胺类合成药物的主要代谢产物如图 1所示。应当注意的是, 一旦从体内释放到环境中, 母体合成药物及其代谢产物都可能经历生物降解和非生物降解过程。

图 1 磺胺类合成药物在生物体内的主要代谢产物(García-Galán et al, 2008) Fig. 1 Major metabolites of sulfonamides in organisms (García-Galán et al, 2008)
2.2 磺胺类的降解 2.2.1 生物降解

生态系统中生物降解在磺胺类合成药物的去除中具有重要作用(García Galán et al, 2012)。尽管在常规污水处理厂中被广泛应用的活性污泥工艺对磺胺甲恶唑的去除效果并不明显, 但是从活性污泥中分离出的纯细菌可显著增强对磺胺甲恶唑的去除能力, 某些物种甚至可以完全矿化磺胺甲恶唑(Wang et al, 2018)。迄今为止, 已经分离出多种磺胺类合成药物的降解微生物, 其中大多数都是从活性污泥、废水、土壤和海水中分离得到的。接种微杆菌BR1培养24.5 h后, 磺胺甲恶唑、磺胺嘧啶、磺胺二甲嘧啶、磺胺二甲氧嘧啶和磺胺甲噻二唑可被完全降解。进一步研究表明, 其降解是由还原型辅酶Ⅰ (nicotinamide adenine dinucleotide, NADH)依赖性羟基化引发, 鉴定出磺胺甲恶唑的降解产物为3-氨基-5-甲基异恶唑、4-苯醌-亚胺和4-氨基苯酚以及磺胺嘧啶的降解产物为2-氨基嘧啶, 另外还有其他三种磺胺类合成药物的降解产物也被发现(Ricken et al, 2013)。不同菌种在不同的营养条件下表现出特定的生物降解速率, 易于降解的能源可能对于有效的磺胺甲恶唑生物降解至关重要(Herzog et al, 2013)。从活性污泥中分离出的水谷鞘氨醇杆菌LLE5以磺胺甲恶唑为唯一碳源, 7天内可降解高达93.87%的50 mg/L磺胺甲恶唑, 其中磺胺、4-氨基苯硫酚、3-氨基-5-甲基异恶唑和苯胺为降解途径中的代谢产物(Song et al, 2021)。从活性污泥和废水中分离出的反硝化无色杆菌PR1能够以磺胺甲恶唑为唯一来源或与醋酸盐和琥珀酸盐共同代谢磺胺甲恶唑, 并且在环境相关和高浓度下(ng/L至mg/L水平)均能够完全降解磺胺甲恶唑。同时观察到3-氨基-5-甲基异恶唑是其唯一的代谢物, 并且发现它是无毒的(Nguyen et al, 2017)。嗜冷假单胞菌HA-4在10 ℃下培养192 h后对磺胺甲恶唑的最大去除率为34.30%, 表明其在低温下降解甲恶唑的潜力。鉴定HA-4生物降解磺胺甲恶唑的主要中间体包括苯胺、3-氨基-5-甲基异恶唑、4-氨基苯硫酚和磺胺(Jiang et al, 2014)。两种土壤微杆菌(SDZm4和sp.C448)可以完全降解磺胺嘧啶和磺胺二甲嘧啶, 并且观察到磺胺类合成药物的生物降解速率随着碳源的添加而增加, 此外鉴定出二者的降解产物分别2-氨基嘧啶和2-氨基-4, 6-二甲基嘧啶(Tappe et al, 2013; Topp et al, 2013)。从海水中分离得到的不动杆菌HS51可在2天内降解72%的磺胺吡啶和67%的磺胺噻唑(10 mg/L)(Zhang et al, 2012)。

除细菌外, 真菌也具有降解磺胺类合成药物的能力。有研究表明, 白腐真菌(糙皮侧耳、肺形侧耳和栓菌属)都能够降解磺胺甲恶唑和甲氧苄啶(De Araujo et al, 2017)。侧耳属真菌的降解能力高于栓菌属。其中糙皮侧耳的降解能力最强, 培养15 d后降解了大约74%的磺胺甲恶唑和40%的甲氧苄啶。血红密孔菌和粪产碱菌共培养24 h后, 去除了73.7%的磺胺甲恶唑, 去除效率显著高于单一培养物(Li et al, 2016)。

关于藻类降解磺胺类合成药物的研究也有报道。已经证实, 混合营养微藻可以通过生物降解过程从废水或合成废水中降解磺胺类合成药物(Xiong et al, 2018)。一种绿色微藻斜生栅藻与磺胺二甲嘧啶和磺胺甲恶唑培养11 d后的降解率分别为17.3%和29.3%, 联合作用时降解率发生了变化, 加入磺胺甲恶唑后, 磺胺二甲嘧啶的降解率明显提高了3.4倍。同时鉴定出磺胺甲恶唑的6种代谢产物和磺胺二甲嘧啶的7种中间体, 并提出了转化途径, 包括环裂解、羟基化、甲基化、亚硝化和脱氨反应。此外, 还观察到仅磺胺甲恶唑抑制假单胞菌的生长, 而其代谢产物无毒性(Xiong et al, 2019b)。蛋白核小球藻在没有其他碳源的情况下11 d内降解了14.9%的磺胺甲恶唑, 而当培养5 d时添加乙酸钠后, 蛋白核小球藻对磺胺甲恶唑的降解效率从6.05%显著提高到99.3%。此外, 对其代谢途径的研究表明磺胺甲恶唑的15种代谢产物是氧化、羟基化、甲酰化、侧链断裂以及与蝶呤相关的偶联作用的结果(Xiong et al, 2020)。

总体而言, 有关磺胺甲恶唑生物降解的研究报道最多, 可能是与它在水环境中表现出较高的生态风险有关。磺胺甲恶唑的主要生物降解途径如图 2图 3所示。在细菌中, 磺胺甲恶唑生物降解的主要中间体通过其苯胺或胺基芳杂环侧基的羟基化和乙酰化反应生成, 3-氨基-5-甲基异恶唑是最常检测到的产物。藻类的生物降解目前尚未得到系统的研究, 已报道的降解途径涉及环裂解、氧化、偶联、羟基化、甲基化、亚硝化和脱氨等多种反应。应当注意的是, 磺胺类合成药物降解菌株的实际应用具有引起合成药物抗性细菌繁殖和抗性基因传播的潜在风险, 真菌形态和缓慢的分解代谢动力学阻碍了其大规模应用。此外, 细菌和真菌的正常生长还需要额外的碳源和营养源来维持, 固碳最终会释放到大气CO2中, 这也是应用细菌和真菌进行生物降解的缺点。而藻类介导的生物降解是一种太阳能驱动、生态综合和可持续的策略, 可能是一种更为环保、有效和安全的磺胺类合成药物去除手段(Xiong et al, 2018)。

图 2 磺胺甲恶唑在不同细菌中的降解途径(Ricken et al, 2013; Jiang et al, 2014; Song et al, 2021) Fig. 2 Degradation pathways of sulfamethoxazole in different bacteria (Ricken et al, 2013; Jiang et al, 2014; Song et al, 2021)

图 3 磺胺甲恶唑在不同藻类中的降解途径(Xiong et al, 2019b, 2020) Fig. 3 Degradation pathways of sulfamethoxazole in different algae (Xiong et al, 2019b, 2020)
2.2.2 非生物降解

非生物降解主要包括光降解、水解和吸附等。其中, 光降解是磺胺类合成药物重要的降解过程, 因为它们具有芳香环、杂原子和其他能吸收太阳辐射的功能性发色团(Fatta-Kassinos et al, 2011)。在模拟太阳光照24 h内, 辐照导致除磺胺二甲嘧啶(52%)外的磺胺类合成药物(磺胺嘧啶、磺胺甲恶唑)及其N4-乙酰代谢产物几乎全部降解(88%~ 98%), 其光降解产物主要通过S-N键的断裂和SO2的挤出这两条途径生成(Periša et al, 2013)。在紫外线照射下, 磺胺类合成药物的光降解均遵循准一级反应动力学, 具有五杂环的磺胺类合成药物(磺胺甲恶唑、磺胺噻唑)表现出比具有六杂环磺胺类合成药物(磺胺二甲嘧啶、磺胺嘧啶)明显更高的光降解速率(Lian et al, 2015)。光降解在水中能够有效降解磺胺类合成药物, 但由于紫外光的实际应用较难实现, 因此利用太阳光对水环境中磺胺类合成药物进行降解具有实际意义。

3 磺胺类合成药物的生态环境风险 3.1 磺胺类合成药物的生态毒理

磺胺类合成药物残留对水环境中的生态危害主要体现在对水生生物的影响以及对物质循环的干扰两个方面。当合成药物的残留浓度和时间超过微生物的耐受极限时, 会抑制微生物的生长甚至杀死微生物, 显著影响微生物的数量和种类, 使微生物群落产生抗药性, 扰乱生态系统的平衡, 干扰物质循环(Zeng et al, 2022)。尽管水环境中的磺胺类合成药物及代谢产物相对存留的时间较短, 但是由于其在水环境中具有“假持久性”特点, 其生物毒性仍不可忽视。

磺胺类合成药物对水生生物危害的研究主要是通过毒性试验评估。现有的毒性试验大多聚焦在高浓度合成药物对水生生物的急性毒性试验, 而对于环境中的低浓度合成药物残留毒性试验研究较少。不同种类的合成药物对于水生生物的急性毒性是不同的, 根据海洋环境保护科学问题联合专家组(GESAMP)提出的分类标准, 半数效应浓度(median effect concentration, EC50)或半数致死浓度(median lethal concentration, LC50)值低于0.1 mg/L的被划分为极高毒性, 在0.1~1 mg/L范围内被归为高度毒性, 1~10 mg/L之间属于中度毒性, 10~100 mg/L之间被认为是轻度毒性, 高于100 mg/L被认为是实验无毒性(Duan et al, 2022)。

迄今为止, 已确定受影响的非目标水生物种包括海洋细菌(费舍尔弧菌Vibrio fischeri)、藻类(蓝藻Synechococcus leopolensis、绿藻Pseudokirchneriella subcapitataScenedesmus vacuolatus)、甲壳类(大型溞Daphnia magna)和鱼类(青鳉鱼Oryzias latipes和斑马鱼Danio rerio)。细菌、藻类、甲壳类和鱼类在食物链中都占据着重要的营养水平, 这些都是值得关注的关键类群。藻类代表水生食物链底部的初级生产者, 甲壳类和鱼类代表水生食物链中上层的生物。表 4中总结了常用磺胺类合成药物对这四类非目标水生生物的急性毒性数据(EC50和LC50值)。如表 4所示, 急性毒性数据因试验物种和合成药物种类不同而有所差异。其中, 最敏感的淡水生物是蓝藻Synechococcus leopolensis, 磺胺甲恶唑对其暴露96 h的EC50值仅为0.026 8 mg/L, 表现出极高毒性(Ferrari et al, 2004)。磺胺类合成药物对淡水绿藻Scenedesmus vacuolatus暴露24 h的EC50值在1.54~32.25 mg/L (Białk-Bielińska et al, 2011), 属于轻度或中度毒性。对于海洋生物而言, 海洋细菌Vibrio fischeri对磺胺类合成药物大多不敏感, 其中磺胺甲恶唑和磺胺二甲嘧啶暴露30 min的EC50值大于100 mg/L, 磺胺二甲氧嘧啶则超过500 mg/L (Białk-Bielińska et al, 2011)。磺胺类合成药物对甲壳类和鱼类几乎无毒性, 其中对甲壳类(大型溞Daphnia magna)暴露48 h的EC50值范围为149.3~375.3 mg/L (Kim et al, 2007; De Liguoro et al, 2009), 对青鳉鱼Oryzias latipes作用96 h的LC50值大多超过500 mg/L (Kim et al, 2007; Park et al, 2008)。此外, 磺胺甲恶唑对斑马鱼Danio rerio的96 h EC50值甚至大于1 000 mg/L (Isidori et al, 2005)。总体来讲, 低营养水平的生物(如藻类)对磺胺类合成药物的敏感性比高营养水平的生物(如甲壳类和鱼类)更高, 即营养水平越高, 毒性越低。磺胺甲恶唑对藻类的急性毒性最高, 尤其是蓝藻, 比绿藻高出两个数量级。海水中的磺胺类合成药物由于其浓度较低, 对海洋细菌Vibrio fischeri并未表现出较高的急性毒性。

表 4 磺胺类合成药物对非目标水生生物的急性毒性 Tab. 4 Acute toxicity of sulfonamides to non-target aquatic organisms
合成药物 类群 物种 试验终点 浓度/(mg/L) 参考文献
磺胺甲恶唑 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 100 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Synechococcus leopolensis 96 h EC50 0.026 8 Ferrari et al, 2004
Pseudokirchneriella subcapitata 72 h EC50 1.53 Eguchi et al, 2004
Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 1.54 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 189.2 Kim et al, 2007
鱼类 Oryzias latipes 96 h LC50 562.5 Kim et al, 2007
Danio rerio 96 h EC50 > 1 000 Isidori et al, 2005
磺胺嘧啶 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 25 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Pseudokirchneriella subcapitata 72 h EC50 2.19 Eguchi et al, 2004
Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 2.22 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 212 De Liguoro et al, 2009
磺胺二甲嘧啶 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 100 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Pseudokirchneriella subcapitata 72 h EC50 8.7 Yang et al, 2008
Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 19.52 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 202 De Liguoro et al, 2009
鱼类 Oryzias latipes 96 h LC50 > 100 Kim et al, 2007
磺胺吡啶 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 50 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Pseudokirchneriella subcapitata 48 h EC50 191 Kusk et al, 2018
Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 5.28 Białk-Bielińska et al, 2011
磺胺二甲氧嘧啶 细菌 Vibrio fischeri 15 min EC50 > 500 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 270 De Liguoro et al, 2009
鱼类 Oryzias latipes 96 h LC50 > 500 Park et al, 2008
磺胺氯哒嗪 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 50 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 32.25 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 375.3 Kim et al, 2007
鱼类 Oryzias latipes 96 h LC50 535.7 Kim et al, 2007
磺胺甲嘧啶 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 50 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 11.90 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 277 De Liguoro et al, 2009
磺胺噻唑 细菌 Vibrio fischeri 30 min EC50 > 50 Białk-Bielińska et al, 2011
藻类 Scenedesmus vacuolatus 24 h EC50 13.10 Białk-Bielińska et al, 2011
甲壳类 Daphnia magna 48 h EC50 149.3 Kim et al, 2007
鱼类 Oryzias latipes 96 h LC50 > 500 Kim et al, 2007

由于水环境中磺胺类合成药物的残留浓度较低(从ng/L至μg/L水平), 因此在这些浓度下, 它们不太可能引起急性毒性。然而, 这些污染物的持续排放和持续存在很可能对非目标水生生物产生意想不到的危害, 比如抑制藻类生长、光合作用和抗氧化系统(Wang et al, 2017b), 导致鱼类发育畸形、运动能力下降、器官功能紊乱和氧化应激等(Lin et al, 2014; 林涛等, 2014), 因此不应该低估它们的潜在危害。根据已有研究, 磺胺类合成药物对水生生物的影响主要涉及三种机制: (1) 诱导氧化应激, 生物标志物包括过氧化氢酶(catalase, CAT)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase, SOD)、谷胱甘肽巯基转移酶(glutathione S-transferase, GST)、谷胱甘肽过氧化物酶(glutathione peroxidase, GSH-Px)、谷胱甘肽还原酶(glutathione reductase, GR)、丙二醛(malonaldehyde, MDA)、还原型谷胱甘肽(glutathione, GSH)和7-乙氧基异吩恶唑酮脱乙基酶(7-ethoxyresorufin-O-deethylase, EROD); (2) 引起神经毒性, 生物标志物为乙酰胆碱酯酶(acetylcholinesterase, AChE); (3) 影响遗传毒性的DNA完整性(Duan et al, 2022)。当草鱼在0.3 μg/L的磺胺甲恶唑浓度下处理30 d时, CAT和SOD的活性显著降低, 这表明低浓度的磺胺甲恶唑诱导了氧化应激并造成了严重损伤(Zhao et al, 2020)。较高浓度的磺胺甲恶唑短期处理可抑制金鱼中AChE的活性, 而低浓度长期处理并未显著改变AChE的活性却显著降低了SOD的活性(Yang et al, 2019)。低浓度(260 ng/L)的磺胺甲恶唑持续作用84 d后, 不仅损害了尼罗罗非鱼的肠道完整性并诱发肠道菌群失调, 还引起了其肠道和肝脏氧化应激并造成了DNA损伤(Limbu et al, 2018)。

3.2 磺胺类合成药物代谢及降解产物的生态毒理

不仅母体合成药物, 其代谢及降解产物也对非目标水生生物具有毒理学作用。通过光降解产生的磺胺甲恶唑降解产物对费舍尔弧菌仍然保持发光毒性, 其生长抑制活性与母体合成药物相比略有下降, 但是这种下降与磺胺甲恶唑的转化不成比例(Gmurek et al, 2015)。磺胺甲恶唑的部分臭氧化降解产物对大型蚤和近头状伪蹄形藻的毒性显示在反应早期阶段形成了有毒副产物, 并且在磺胺甲恶唑完全耗尽后仍有相当大的毒性持续存在(del Mar Gómez-Ramos et al, 2011)。此外, 尽管未观察到磺胺甲恶唑代谢产物对蛋白核小球藻生长的明显抑制, 但是磺胺甲恶唑与蝶呤偶联复合物的形成可能会干扰叶酸的生物合成(Xiong et al, 2020)。这些研究都表明去除母体合成药物不足以避免环境中有毒物质的释放, 应当重视其代谢及降解产物所产生的潜在不利影响。然而, 目前有关这方面的研究相对匮乏, 未来还应加强对磺胺类合成药物代谢及降解产物的毒理学表征。

由于不同类型的人工合成药物被排放到水环境, 水生生物总是暴露于多种药物污染物的混合物中(Yang et al, 2020), 因此进一步评估混合物对水生生物的影响十分重要。尽管单个磺胺类合成药物在水环境中的浓度过低, 不会对水生生物产生明显的毒性, 但多种磺胺类合成药物的联合作用可能对水生生物产生较强的毒性。特别是两种及以上的合成药物有时作为一种联合药物同时使用, 如磺胺甲恶唑和甲氧苄啶(Kovalakova et al, 2020)。合成药物混合物对鱼类、藻类、甲壳类和细菌的毒性影响已有研究, 其中磺胺类合成药物混合物对水生生物的毒性表现出协同或叠加效应(Yang et al, 2008; Hamid et al, 2020)。此外, 磺胺类合成药物与其他类型人工合成药物的联合毒性也有报道。磺胺间甲氧嘧啶、头孢噻肟钠、四环素及恩诺沙星联用显著抑制了斑马鱼幼虫的早期发育并破坏了其代谢系统(Qiu et al, 2020)。磺胺甲恶唑和咖啡因的联合作用对金鱼体内AChE和GST活性变化表现为叠加作用, 而对EROD和SOD的诱导表现为拮抗作用(Li et al, 2012a)。这些研究提示我们未来有必要进行深入且系统地研究, 以更好地了解不同人工合成药物对水生系统的综合影响。

3.3 磺胺类合成药物的生态风险评估

生态风险主要由合成药物的毒性体现, 水环境中磺胺类合成药物的生态风险可以使用风险熵(risk quotients, RQs)进行评估, 计算公式如下:

    (1)
    (2)

式中: MEC为合成药物实测浓度(measured environmental concentration), 单位: ng/L; PNEC为预测无效应浓度(predicted no-effect concentration), 单位: ng/L; EC50为半数效应浓度, LC50为半数致死浓度, 单位: ng/L; AF为评估因子(assessment factor), 急性毒性试验中取值为1 000 (杨俊等, 2019)。

磺胺类合成药物的急性毒性数据(EC50和LC50值)见表 4, 针对其最敏感物种所对应的急性毒性结果, 根据公式(2)计算获得最小的PNEC值。MEC值取自表 2中磺胺类合成药物的最大检出浓度, 通过公式(1)计算得到RQs值。根据RQs值的高低划分风险等级, 其中: RQs < 0.1为低风险; 0.1≤RQs < 1为中风险; RQs≥1为高风险(Hernando et al, 2006)。需要指出的是, 由于毒性数据有限, 基于此方法获得的PNEC值具有很大的不确定性, 因为它们完全依赖于最小的急性毒性数据。每种合成药物的毒性数据在很大程度上取决于其化学性质、测试种类和试验条件。因此, 较少的毒性数据可能会导致较大的不确定性。

我国典型水环境中磺胺类合成药物的最大RQs值见表 5。如4.1中所述, 除缺乏磺胺二甲氧嘧啶对藻类的急性毒性数据外, 其余七种磺胺类合成药物都对藻类表现出最高的急性毒性。其中, 磺胺甲恶唑对海河水体中藻类的RQs值高达181.72, 表现出高生态风险。磺胺嘧啶和磺胺二甲嘧啶分别对白洋淀和海河水体中的藻类构成中生态风险, 而磺胺吡啶、磺胺二甲氧嘧啶、磺胺氯哒嗪、磺胺甲嘧啶以及磺胺噻唑则对水体中的藻类或甲壳类呈现出低生态风险。综上, 磺胺甲恶唑对海河水体中最敏感水生物种藻类存在高生态风险, 应当引起重视。

4 总结与展望

水环境正面临着磺胺类合成药物被广泛使用所带来的重大威胁。在我国七大河流、湖泊以及四大海域的水体和沉积物中都检测到了不同种类的磺胺类合成药物, 其中磺胺甲恶唑在水体中的检出浓度较高, 最大浓度达到μg/L级, 而磺胺嘧啶在沉积物中的检出浓度较高, 浓度高达μg/g级, 这与两者的吸附能力有关。我国典型水环境中磺胺类合成药物的浓度分布明显不同, 这主要与经济水平、人口密度、降水量、水流量、采样方法及时间等因素有关。进入人体和动物体内的磺胺类合成药物可以被代谢生成不同的产物, 这些代谢产物随母体合成药物一起进入环境中。生物降解是生态系统中磺胺类合成药物去除的主要途径, 磺胺类合成药物可以被不同种细菌、真菌及藻类所降解。在水生生态系统中, 磺胺类合成药物对藻类的急性毒性高于甲壳类和鱼类, 其中磺胺甲恶唑的毒性最强。此外, 磺胺甲恶唑对海河水体中的藻类表现出高生态风险, 应当特别关注海河中水生生物的健康状况。

表 5 磺胺类合成药物在水环境中的风险熵(RQs) Tab. 5 The RQs of sulfonamides in aquatic environment
合成药物 最敏感物种 MEC值/(ng/L) 水体 RQs 参考文献
磺胺甲恶唑 Synechococcus leopolensis 4 870 海河 181.72 Chen et al, 2018
磺胺嘧啶 Pseudokirchneriella subcapitata 642 白洋淀 0.29 Yang et al, 2021b
磺胺二甲嘧啶 Pseudokirchneriella subcapitata 940 海河 0.11 Chen et al, 2018
磺胺吡啶 Scenedesmus vacuolatus 73.8 珠江 0.01 Cui et al, 2020
磺胺二甲氧嘧啶 Daphnia magna 35 珠江 0.000 1 Cui et al, 2020
磺胺氯哒嗪 Scenedesmus vacuolatus 380 海河 0.01 Chen et al, 2018
磺胺甲嘧啶 Scenedesmus vacuolatus 141.5 洪湖 0.01 Wang et al, 2017c
磺胺噻唑 Scenedesmus vacuolatus 16.7 鄱阳湖 0.001 Ding et al, 2017

磺胺类合成药物在水环境中的生态环境行为至今并不清晰, 生态环境风险未知, 需要采用多学科的综合知识和高技术手段, 探明合成药物的环境生物地球化学行为, 为人类健康和社会经济可持续发展提供科学基础。须特别关注: (1) 加强磺胺类合成药物对水生生物的长期毒性研究。以往关于磺胺类合成药物的毒性研究大多是针对其短期的急性毒性, 然而需要更多关注的是其长期的慢性毒性作用, 这样可以了解低浓度磺胺类合成药物长期暴露于各种水生生物的真实情况; (2) 系统开展磺胺类合成药物混合毒性的研究。磺胺类合成药物在水环境中并不只是单独存在, 还有其他种类的合成药物及其代谢和降解产物的存在, 因此未来应当评估多种合成药物及其代谢或降解产物联合的生态毒性, 以了解合成药物混合物对水生系统的实际毒性; (3) 聚焦水环境磺胺类合成药物的分布-代谢-传输-效应的综合过程及其在水生生物体内的代谢过程与途径的研究。目前, 有关磺胺类合成药物在水生生物体内代谢过程的研究相对匮乏, 未来可以磺胺类合成药物在哺乳动物体内的代谢研究为基础, 探析其在水生生物体内的代谢过程与代谢途径, 反演人为活动对水生生态环境的影响, 从微观层面探析水生生物在化学物质迁移转化中的作用; (4) 以磺胺类合成药物为切入点, 严格进行合成药物的生产与使用的监管管控。我国作为合成药物生产和消耗大国, 面临着比其他国家更大的风险和挑战, 未来不仅要加强对磺胺类等合成药物使用及排放的监管, 同时须开展有效和廉价去除水环境中的磺胺类等合成药物及其代谢/降解产物的技术体系研发, 从而促进地球环境的和谐发展。

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