Toxicokinetic modeling of the bioaccumulation of persistent organic compounds by freshwater benthic invertebrates
Modélisation toxico-cinétique de la bioaccumulation de composés organiques persistants par des invertébrés benthiques d’eau douce
Résumé
The presence of chemicals in the aquatic environment raises the question of their toxicity to organisms. In environmental risk assessment, the effects of a contamination on organisms are evaluated in two steps. Firstly, the toxicokinetics (TK) of the compound of interest are studied, that is to establish the link between the exposure concentration and the bioaccumulated concentration by the organism. Secondly, a toxicodynamic (TD) study is carried out to establish the link between the concentration of the contaminant bioaccumulated in the body and its toxicity. Bioaccumulation is a variable phenomenon, which depends on the physico-chemical properties of chemicals, the species considered and the environmental conditions. Mathematical tools, such as TK models, have been developed to explain this variability and seem to overcome this difficulty. Nevertheless, implementing such models entailed to unlock several limitations, such as estimating biotransformation rates and metabolites’ fate. Another current limitation of TK models lies in the assessment of uncertainty related to TK parameters. This thesis has developed a generic model and inference framework for describing and simulating the bioaccumulation of persistent chemicals (hexachlorobiphenyl, hexabromocyclododecane, pentabromodiphenyl-ether, pyrene) by various freshwater benthic invertebrate species (an insect, Chironomus riparius, an amphipod, Gammarus fossarum, and a gastropod mollusk, Radix auricularia). This thesis was based on a series of laboratory experiments, which provided bioaccumulation data suitable for model calibration, as well as for testing various hypotheses on exposure pathways. Model TK parameters are estimated through Bayesian inference, which simultaneously estimates all the parameters from all the available data, in order to obtain precisely the uncertainty around their value and the predictions of the model. Each hypothesis tested on the basis of experimental data corresponds to a model, allowing then to compare the performance. These models provided an accurate estimate of the model parameters and their uncertainty. Overall, these models fit well the experimental data, except for HBCD. A biotransformation function was also successfully implemented on the basis of data from the literature (phytopharmaceuticals, drugs, PAH). In that case, Bayesian inference applied to the generic model yielded reduced uncertainty around the biotransformation rate compared to the original models which used classical inference. This generic modelling and inference framework can be adapted to various species-contaminant pairs, and appears as an effective tool for describing contaminant kinetics, as well as for assessing the uncertainty related to model parameter estimation, or for predictions
La présence de contaminants dans le milieu aquatique soulève la question de leur toxicité pour les organismes. Dans l’évaluation du risque environnemental, les effets d’une contamination sur des organismes sont évalués en deux temps. Tout d’abord, une étude de la toxico-cinétique (TK) du composé d’intérêt a lieu, c’est-à-dire établir le lien entre la concentration d’exposition et la concentration bioaccumulée par l’organisme. Par la suite, une étude toxico-dynamique (TD) est réalisée pour établir le lien entre la concentration du contaminant bioaccumulé dans l’organisme et sa toxicité. La bioaccumulation est un phénomène variable, qui dépend des propriétés physico-chimiques des contaminants, de l’espèce considérée et des conditions environnementales. Des outils mathématiques, comme les modèles TK, ont été développés pour expliquer cette variabilité et paraissent de nature à pallier cette difficulté. Toutefois, l’implémentation de ces modèles impose de lever des verrous, comme l’estimation du taux de biotransformation et le devenir des métabolites, et d’estimer précisément l’incertitude sur les valeurs des paramètres toxico-cinétiques. Ces travaux de thèse ont permis de développer un cadre générique de modélisation et d’inférence associée pour décrire et prédire la bioaccumulation de composés persistants (hexachlorobiphényl, hexabromocyclododécane, pentabromodiphényl-éther, pyrène) par différentes espèces d’invertébrés benthiques (insecte Chironomus riparius, crustacé amphipode Gammarus fossarum, mollusque gastéropode Radix auricularia). La démarche adoptée au cours de cette thèse a consisté en la mise en œuvre d’essais de bioaccumulation au laboratoire, qui ont fournis les données expérimentales permettant de développer le cadre de modélisation et de tester différentes hypothèses sur les voies d’exposition des organismes. L’estimation des paramètres TK est réalisée par inférence Bayésienne, qui permet entre autres d’estimer simultanément tous les paramètres à partir de toutes les données disponibles, ce qui permet d’obtenir précisément l’incertitude autour de leur valeur et des prédictions du modèle. Les différentes hypothèses testées à partir des données expérimentales correspondent à autant de modèles, dont on peut comparer les « performances ». Dans l’ensemble, ces modèles ont permis d’obtenir une estimation précise des paramètres et de leur incertitude. De plus, leurs prédictions s’ajustaient correctement aux données expérimentales, sauf dans le cas de l’HBCD. Une fonction de biotransformation a également été implémentée avec succès sur la base de données issues de la littérature (produits phytopharmaceutiques, médicaments, HAP). L’inférence bayésienne appliquée au modèle générique a permis d’obtenir une incertitude réduite concernant le taux de biotransformation par rapport à celle des modèles originaux reposant sur une inférence classique. Ce cadre générique de modélisation et d’inférence associée, développé dans une approche bayésienne et pouvant s’adapter à chaque couple espèce-contaminant que l’on souhaite étudier, se révèle être un outil performant dans la description des toxico-cinétiques de contaminants ainsi que dans l’évaluation de l’incertitude sur les paramètres et les prédictions
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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