精神的負荷と身体的負荷

メンタル ワークロード (MWL) の概念は、最新の半自動化およびコンピューター化されたテクノロジによって、製造および管理タスクの両方で人間の精神的または情報処理能力に厳しい要件が課される可能性があるため、ますます重要になっています。 したがって、特に仕事の分析、仕事の要件の評価、および仕事の設計の分野では、精神的な作業負荷の概念化が、従来の身体的な作業負荷の概念化よりもさらに重要になっています。

メンタルワークロードの定義

メンタルワークロードの合意された定義はありません。 主な理由は、少なくとも 1 つの理論的に十分に基づいたアプローチと定義があるためです。 (2) タスク要件と人間の能力またはリソースとの間の相互作用の観点から定義された MWL (Hancock および Chignell 1986; Welford 1986; Wieland-Eckelmann 1992)。

どちらのアプローチも異なるコンテキストから生じていますが、さまざまな問題に対して必要かつ十分に根拠のある貢献を提供します。

　 要件リソースの相互作用 アプローチは、同一の身体的および心理社会的条件および要件に対する個人間で異なる反応を説明しようとするパーソナリティ-環境適合/不適合理論のコンテキスト内で開発されました。 したがって、このアプローチは、例えば、疲労、単調さ、感情的嫌悪、燃え尽き症候群、または病気の観点から、負荷の要件と条件に対する主観的な反応のパターンの個人差を説明するかもしれません (Gopher and Donchin 1986; Hancock and Meshkati 1988)。

　 タスク要件 アプローチは、主にタスクの設計、特に新しい未試行の将来のタスクの設計、またはいわゆる 将来のタスクの設計. ここでの背景は、応力-ひずみの概念です。 タスク要件はストレスを構成し、働く被験者は、他の形態のストレスと同じように、要求に適応または対処しようとします (Hancock and Chignell 1986)。 このタスク要件アプローチは、これらの将来のタスクを達成する従業員 (多くの場合、まだ不明) に対する後の影響を最適化するために、事前にタスクを設計する方法の問題に答えようとします。

MWL の両方の概念化には、少なくともいくつかの共通の特徴があります。

1. MWL は主に、タスクの入力の側面、つまり、タスクの結果を予測する際に使用される可能性がある、従業員に対するタスクによって行われる要件と要求を記述します。
2. MWL の精神的側面は、情報処理の観点から概念化されています。 情報処理には、認知的側面、動機付け/意志的側面、および感情的側面が含まれます。これは、人は常に対処しなければならない要求を評価し、処理のための努力を自己調整するためです。
3. 情報処理は、精神的プロセス、表現 (たとえば、知識や機械のメンタル モデル) および状態 (たとえば、意識状態、活性化の程度、あまり形式的ではないが気分) を統合します。
4. MWL は、タスク要件の多次元特性です。すべてのタスクは、相互に関連しているにもかかわらず、タスク設計で個別に処理する必要があるいくつかの異なる次元で変化するためです。
5. MWL は、少なくとも (a) 行動、例えば、戦略と結果としてのパフォーマンス、(b) 知覚された、主観的な短期的な幸福と長期的な健康への影響、および (c) ) 精神生理学的プロセス、例えば、職場での血圧の変化。これは、長期的にはポジティブな影響 (たとえば、フィットネスの改善を促進する) またはネガティブな種類の影響 (機能障害や病気を含む) になる可能性があります。
6. タスク設計の観点から、MWL は、発がん性の大気汚染の場合に必要となるように最小化するのではなく、最適化する必要があります。 その理由は、必要な活性化衝動、フィットネスの前提条件、および学習/トレーニングのオプションを提供するため、幸福、健康増進、および資格のために、厳しい精神的課題の要件が避けられないためです. 反対に要求の欠落は、不活性化、体力の喪失、資格の剥奪、いわゆる内因性 (タスク内容依存) のモチベーションの低下につながる可能性があります。 この分野での調査結果は、健康と人格を促進するタスク デザインの手法につながりました (Hacker 1986)。
7. したがって、MWL は、いずれにせよ、タスク分析、タスク要件評価、および修正および将来のタスク設計で取り扱わなければなりません。

理論的アプローチ: 要件-リソース アプローチ

人と環境の適合性の観点から、MWL とその結果は、図 1 に示すように、過小負荷、適切に適合する負荷、および過負荷に大まかに分類できます。 この分類は、タスク要件と精神的能力またはリソースとの関係から生じます。 タスクの要件は、リソースによって超過するか、適合するか、または満たされない可能性があります。 両方のタイプの不適合は、不適合の量的または質的モードから生じる可能性があり、質的には異なりますが、いずれにせよ否定的な結果をもたらします (図 1 を参照)。

図 1. 要件とリソースの関係のタイプと結果

一部の理論では、要件のリソースまたは容量側、つまりリソー​​ス関係から始めて MWL を定義しようとします。 これらの資源理論は、資源量理論と資源配分理論に細分化される可能性があります (Wieland-Eckelmann 1992)。 利用可能な容量の量は、単一のソース ( リソース理論) 処理を決定します。 このリソースの利用可能性は、覚醒によって異なります (Kahneman 1973)。 モダン の試合に リソース理論は、一連の比較的独立した処理リソースを想定しています。 したがって、パフォーマンスは、同じリソースまたは異なるリソースが同時に必要とされるかどうかの条件に依存します。 さまざまなリソースとは、たとえば、エンコード、処理、または応答するリソースです (Gopher and Donchin 1986; Welford 1986)。 これらのタイプの理論の最も重要な問題は、質的に異なる処理操作の XNUMX つまたは複数の明確に定義された容量を確実に特定することです。

リソース割り当て理論では、さまざまな戦略の関数として質的に変化する処理を想定しています。 戦略に応じて、タスクの達成に異なる精神的プロセスと表現が適用される場合があります。 したがって、安定したリソースの量ではなく、柔軟な割り当て戦略が重要なポイントになります。 ただし、ここでも重要な問題、特に戦略の診断方法に関する問題は解決されていません。

MWL の評価: 要求リソース アプローチの使用

明確に定義された測定単位がないため、現時点で MWL を厳密に測定することは不可能です。 しかし、確かに、評価のための概念化と手段は、客観性、信頼性、有効性、および有用性を備えた診断アプローチの一般的な品質基準を満たす必要があります。 しかし、現時点では、提案された技術や機器の全体的な品質についてはほとんどわかっていません。

要件とリソースのアプローチに従って MWL を評価することの難しさには、かなりの数の理由があります (O'Donnell and Eggemier 1986)。 MWL 評価の試みは、次のような質問に対処する必要があります: タスクは、自分で設定した目標に従っているのか、それとも外部で定義された順序を参照して指示されているのか? どのタイプの能力 (意識的な知的処理、暗黙知の適用など) が必要で、それらは同時にまたは順番に呼び出されますか? 利用可能なさまざまな戦略はありますか? もしそうなら、どの戦略ですか? 働く人のどの対処メカニズムが必要になる可能性がありますか?

最もよく議論されるアプローチは、次の観点から MWL を評価しようとするものです。

1. 必要な労力 (努力評価) Bartenwerfer (1970) または Eilers、Nachreiner および Hänicke (1986) によって提供されたものなどのスケーリング手順を適用するアプローチ (一部のバージョンでは精神生理学的に検証済み)、または
2. 占有されている、またはその逆、残りの精神的能力（精神的能力の評価) 従来の方法を適用するアプローチ デュアルタスクテクニック たとえば、O'Donnell と Eggemier (1986) によって議論されているように。

どちらのアプローチも、単一資源理論の仮定に大きく依存しているため、上記の質問と格闘する必要があります。

努力評価. たとえば、認識された相関関係に適用されるスケーリング手順などの努力評価手法 一般的な中枢活性化Bartenwerfer (1970) によって開発され、検証された. 被験者は、提示されたスケールのステップの XNUMX つを使用して、知覚された努力を説明するよう求められます。

上記の品質基準は、この技術によって満たされています。 その制限には、知覚された努力の本質的ではあるが疑わしい部分をカバーするスケールの一次元性が含まれます。 疲労、退屈、不安など、知覚された個人的なタスクの結果を予測する可能性が限られている、またはないこと。 特に、MWL の内容に依存する側面をほとんど何も識別および説明しない、非常に抽象的または形式的な努力の性質 (たとえば、資格や学習オプションの有用な適用の可能性など)。

精神能力評価. 精神的能力の評価は、デュアルタスク技術と関連するデータ解釈手順で構成されています。 パフォーマンス動作特性 (POC). デュアル タスク技術は、いくつかの手順をカバーしています。 それらの共通の特徴は、被験者が同時に XNUMX つのタスクを実行するように要求されることです。 重要な仮説は次のとおりです。デュアルタスクの状況での追加または二次タスクが、ベースラインの単一タスクの状況と比較して低下するほど、主要なタスクの精神的能力の要件は低くなり、逆もまた同様です。 アプローチは現在拡大されており、デュアルタスク条件下でのさまざまなバージョンのタスク干渉が調査されています。 たとえば、被験者は、タスクの優先順位の段階的なバリエーションで XNUMX つのタスクを同時に実行するように指示されます。 POC 曲線は、同時に実行されるタスク間で限られたリソースを共有することから生じる可能性のあるデュアルタスクの組み合わせの影響をグラフで示します。

このアプローチの重要な仮定は、主に、すべてのタスクが安定した限定された意識的 (無意識的、自動化された、暗黙的または暗黙的) の処理能力の一定の割合を必要とするという提案にあり、XNUMX つの能力要件の仮説的な加法関係で構成されています。パフォーマンスデータのみへのアプローチの制限。 後者は、いくつかの理由で誤解を招く可能性があります。 まず第一に、パフォーマンス データと主観的に知覚されるデータの感度には大きな違いがあります。 認識される負荷は、主に必要なリソースの量によって決定されるようであり、多くの場合、作業メモリの観点から運用化されますが、パフォーマンスの尺度は、割り当て戦略に応じて、リソースの共有の効率によって主に決定されるようです (これは 解離理論; Wickens と Yeh 1983 を参照)。 さらに、情報処理能力と性格特性の個人差は、主観的（知覚）、パフォーマンス、および精神生理学的領域内のMWLの指標に強く影響します。

理論的アプローチ: タスク要件アプローチ

示されているように、タスクの要件は多次元的であり、したがって、それが知覚された努力であろうと残りの意識的な精神的能力であろうと、1986つの次元だけでは十分に説明できない場合があります. より深遠な記述は、タスク特性の段階的次元の理論的に選択されたパターンを適用するプロファイルのようなものかもしれません。 したがって、中心的な問題は、特にタスクの内容に関する「タスク」の概念化と、特に目標指向の行動の構造と段階に関する「タスクの達成」の概念化です。 タスクの役割は、文脈条件 (気温、騒音、労働時間など) が人に与える影響でさえ、タスクに依存するという事実によって強調されます。なぜなら、それらはゲート デバイスとして機能するタスクによって媒介されるからです (Fisher 1)。 . さまざまな理論的アプローチは、タスクの結果の有効な予測を提供する重要なタスクの次元に関して十分に一致しています。 いずれにせよ、タスクの結果には 2 つの要素があります。なぜなら、(XNUMX) 意図された結果が達成され、実行結果の基準が満たされなければならず、(XNUMX) 多数の意図しない個人的な短期的および累積的な長期的な副作用が現れるからです。たとえば、疲労、退屈（単調）、職業病、内発的動機、知識、スキルの向上などです。

MWLの評価. タスク要件アプローチでは、完全なアクションと部分的なアクションまたはモチベーション ポテンシャル スコアのようなアクション指向のアプローチ (両方の詳細については、Hacker 1986 を参照) は、分析と評価に不可欠なタスク特性として、少なくとも次のことを提案します。

• 自己設定した目標に関する決定に関する一時的および手続き上の自律性、および結果として、作業状況の透明性、予測可能性、および制御

• サブタスクの数と多様性（特に準備、組織化、実施結果のチェックに関するもの）、およびこれらのサブタスクを達成するための行動（すなわち、そのような行動が周期的な完全性と断片化を伴うかどうか）

• 行動を調節する精神的プロセスと表現の多様性（「レベル」）。 これらは、精神的に自動化またはルーチン化されたもの、知識ベースの「if-then」のもの、または知的で問題解決のものである可能性があります. (断片化ではなく、階層的な完全性によって特徴付けられることもあります)

• 必要な協力

• 長期学習の要件またはオプション。

これらのタスクの特徴を特定するには、文書分析、観察、インタビュー、グループディスカッションを含むジョブ/タスク分析の共同手順が必要であり、準実験的デザインに統合する必要があります (Rudolph、Schönfelder、および Hacker 1987)。 分析を導き、支援するタスク分析機器が利用可能です。 それらの一部は分析のみを支援します (たとえば、NASA-TLX タスク負荷指数、Hart および Staveland、1988 年) もあれば、評価および設計または再設計に役立つものもあります。 ここでの例は、TBS-GA (Tätigkeitsbewertungs System für geistige Arbeit [タスク診断調査 - メンタルワーク]) です。 Rudolph、Schönfelder、および Hacker (1987) を参照してください。

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抽出時間と バイオマーカー 生物学的マーカーの略で、人体などの生物学的システムで発生する測定可能なイベントを指す用語です。 このイベントは、生物のより一般的な状態または平均余命の反映またはマーカーとして解釈されます。 労働衛生では、一般的にバイオマーカーが健康状態や疾病リスクの指標として使用されます。

バイオマーカーは、ヒトを含む可能性のある in vitro および in vivo 研究に使用されます。 通常、1 つの特定のタイプの生物学的マーカーが識別されます。 いくつかのバイオマーカーは分類が難しいかもしれませんが、通常、それらは曝露のバイオマーカー、影響のバイオマーカー、または感受性のバイオマーカーに分けられます (表 XNUMX を参照)。

表 1. 労働衛生の毒物学研究で使用される曝露のバイオマーカーまたは影響のバイオマーカーの例

許容できる程度の妥当性があれば、バイオマーカーはいくつかの目的に使用できます。 バイオマーカーは、特定のタイプの中毒または他の化学的に誘発された悪影響の診断を支持または否定するために使用される場合があります。 健康な被験者では、バイオマーカーは特定の化学物質への曝露に対する個人の過敏性も反映する可能性があるため、リスク予測とカウンセリングの基礎として役立つ可能性があります. 暴露された労働者のグループでは、いくつかの暴露バイオマーカーを適用して、汚染軽減規制への準拠の程度または一般的な予防努力の有効性を評価できます。

曝露のバイオマーカー

曝露バイオマーカーは、体内の外因性化合物（または代謝産物）、化合物（または代謝産物）と内因性成分との間の相互作用生成物、または曝露に関連する別の事象である可能性があります。 最も一般的には、金属などの安定した化合物への曝露のバイオマーカーには、血液、血清、尿などの適切なサンプル中の金属濃度の測定値が含まれます。 揮発性化学物質の場合、(汚染のない空気を吸入した後) 呼気中のそれらの濃度を評価することができます。 化合物が体内で代謝される場合、XNUMX つまたは複数の代謝産物が曝露のバイオマーカーとして選択される可能性があります。 代謝物は、多くの場合、尿サンプルで測定されます。

最新の分析方法により、有機化合物の異性体または同族体の分離、および金属化合物のスペシエーションまたは特定の元素の同位体比の決定が可能になる場合があります。 高度な分析により、反応性化学物質との結合によって引き起こされる DNA やその他の高分子の構造の変化を調べることができます。 このような高度な技術は、バイオマーカー研究への応用において重要性が大幅に高まることは間違いありません。検出限界が低くなり、分析の妥当性が向上することで、これらのバイオマーカーがさらに有用になる可能性があります。

変異原性化学物質への暴露のバイオマーカーに関して、特に有望な開発が行われています。 これらの化合物は反応性があり、タンパク質や DNA などの高分子と付加物を形成する場合があります。 白血球または組織生検で DNA 付加物が検出される場合があり、特定の DNA 断片が尿中に排泄される場合があります。 例えば、エチレンオキシドへの暴露は DNA 塩基との反応を引き起こし、損傷した塩基の除去後、N-7-(2-ヒドロキシエチル)グアニンは尿中に排出されます。 一部の付加物は、特定の暴露を直接言及していない場合があります。 たとえば、8-ヒドロキシ-2'-デオキシグアノシンは DNA への酸化的損傷を反映しており、この反応はいくつかの化合物によって引き起こされる可能性があり、そのほとんどは脂質過酸化も誘発します。

付加体形成または酸化によって、他の巨大分子も変化し得る。 特に興味深いことに、そのような反応性化合物は、化合物への曝露のバイオマーカーとして決定できるヘモグロビン付加物を生成する可能性があります。 利点は、血液サンプルから十分な量のヘモグロビンを取得できることです。赤血球の寿命が XNUMX か月であることを考えると、タンパク質のアミノ酸で形成された付加体は、この期間中の総暴露量を示します。

付加物は、高性能脂質クロマトグラフィーなどの高感度技術によって決定される場合があり、いくつかの免疫学的方法も利用できます。 一般に、分析方法は新しく、高価であり、さらなる開発と検証が必要です。 を使用することで、より良い感度を得ることができます。 ³²DNA損傷が起こったことを非特異的に示すPポストラベリングアッセイ。 これらの技術はすべて、生物学的モニタリングに役立つ可能性があり、ますます多くの研究に適用されています。 しかし、よりシンプルで感度の高い分析方法が必要です。 一部の方法は低レベルの暴露で特異性が限られているため、喫煙やその他の要因が測定結果に大きな影響を与える可能性があり、解釈が困難になる可能性があります。

変異原性化合物、または変異原に代謝される化合物への暴露は、暴露された個人からの尿の変異原性を評価することによって決定することもできます。 尿サンプルは、簡単に測定できる方法で特定の点変異が発現している細菌株と一緒に培養されます。 尿サンプルに変異原性化学物質が存在する場合、細菌の変異率が高くなります。

曝露バイオマーカーは、曝露の時間的変動および異なるコンパートメントとの関係に関して評価する必要があります。 したがって、バイオマーカーによって表される時間枠、つまりバイオマーカー測定値が過去の曝露および/または蓄積された身体負荷を反映する程度は、結果を解釈するためにトキシコキネティックスデータから決定する必要があります。 特に、バイオマーカーが特定の標的臓器に留まる程度を考慮する必要があります。 血液サンプルはバイオマーカーの研究によく使用されますが、末梢血はコンパートメント間の輸送媒体として機能しますが、一般にコンパートメントとは見なされません。 血液中の濃度がさまざまな臓器のレベルを反映する程度は、さまざまな化学物質間で大きく異なり、通常、曝露の長さと曝露からの時間にも依存します。

このタイプの証拠は、バイオマーカーを（総）吸収線量の指標または有効線量（すなわち、標的組織に到達した量）の指標として分類するために使用されることがあります。 例えば、特定の溶媒への曝露は、曝露後の特定の時間における血液中の溶媒の実際の濃度に関するデータから評価することができる。 この測定値は、体内に吸収された溶媒の量を反映します。 吸収された量の一部は、溶媒の蒸気圧により吐き出されます。 血液中を循環している間、溶媒は体のさまざまな成分と相互作用し、最終的には酵素によって分解されるようになります. 代謝プロセスの結果は、グルタチオンとの抱合によって生成される特定のメルカプツール酸を測定することによって評価できます。 メルカプツール酸の累積排泄は、血中濃度よりも有効用量をよりよく反映している可能性があります.

生殖や老化などのライフイベントは、化学物質の分布に影響を与える可能性があります。 体内の化学物質の分布は妊娠によって大きく影響を受け、多くの化学物質が胎盤関門を通過して胎児が暴露される可能性があります。 授乳は脂溶性化学物質の排泄を引き起こす可能性があり、その結果、乳児による摂取の増加とともに母親の保持が減少します。 減量中または骨粗鬆症の発症中に、貯蔵された化学物質が放出される可能性があり、標的臓器の「内因性」暴露が新たに長期化する可能性があります。 他の要因が個々の化合物の吸収、代謝、保持、および分布に影響を与える可能性があり、感受性のバイオマーカーがいくつか利用可能です (以下を参照)。

効果のバイオマーカー

影響のマーカーは、内因性成分、機能的能力の尺度、または暴露によって影響を受ける身体または臓器系の状態またはバランスの他の指標である可能性があります。 このような効果マーカーは、一般に、異常の前臨床指標です。

これらのバイオマーカーは、特異的または非特異的である可能性があります。 特定のバイオマーカーは、特定の曝露の生物学的影響を示し、予防目的に使用できる可能性がある証拠を提供するため、有用です。 非特異的なバイオマーカーは、影響の個々の原因を示すものではありませんが、混合暴露による総合的な統合効果を反映している可能性があります。 したがって、両方のタイプのバイオマーカーは、労働衛生においてかなり役立つ可能性があります。

曝露バイオマーカーと効果バイオマーカーの間に明確な区別はありません。 たとえば、付加体の形成は、曝露ではなく影響を反映していると言えます。 しかし、効果バイオマーカーは通常、細胞、組織、または全身の機能の変化を示します。 一部の研究者は、暴露された実験動物の肝臓重量の増加や子供の成長低下などの全体的な変化を影響のバイオマーカーとして含めています。 労働衛生の目的で、効果バイオマーカーは、酵素の阻害など、無症状または可逆的な生化学的変化を示すものに制限する必要があります。 最も頻繁に使用される効果バイオマーカーは、おそらく特定の殺虫剤、つまり有機リン酸塩とカルバメートによって引き起こされるコリンエステラーゼの阻害です。 ほとんどの場合、この効果は完全に可逆的であり、酵素阻害は、この特定の殺虫剤グループへの総曝露を反映しています。

一部の曝露は、酵素阻害をもたらさず、むしろ酵素活性の増加をもたらします。 これは、P450 ファミリーに属するいくつかの酵素の場合です (「毒性反応の遺伝的決定因子」を参照)。 それらは、特定の溶剤や多環芳香族炭化水素 (PAH) への暴露によって誘発される可能性があります。 これらの酵素は、生検が困難な組織に主に発現しているため、その特定の酵素によって代謝される化合物を投与することにより、in vivo で間接的に酵素活性を測定し、尿または血漿中の分解産物を測定します。

他の暴露は、体内で保護タンパク質の合成を誘発する可能性があります。 最良の例は、おそらくカドミウムに結合し、この金属の排泄を促進するメタロチオネインです。 カドミウム曝露は、メタロチオネイン遺伝子の発現増加をもたらす要因の XNUMX つです。 同様の保護タンパク質が存在する可能性がありますが、バイオマーカーとして受け入れられるようになるにはまだ十分に調査されていません. バイオマーカーとして使用できる可能性のある候補の中には、もともと熱ショックタンパク質と呼ばれていた、いわゆるストレスタンパク質があります。 これらのタンパク質は、さまざまな有害な暴露に反応して、さまざまな生物によって生成されます。

酸化的損傷は、血清中のマロンジアルデヒドの濃度またはエタンの呼気を測定することによって評価できます。 同様に、アルブミンなどの分子量の小さいタンパク質の尿中排泄は、初期の腎障害のバイオマーカーとして使用される可能性があります。 臨床現場で日常的に使用されるいくつかのパラメーター (例えば、血清ホルモンまたは酵素レベル) も、バイオマーカーとして有用である可能性があります。 ただし、これらのパラメーターの多くは、障害を早期に検出するのに十分な感度を備えていない可能性があります。

効果パラメーターの別のグループは、遺伝毒性効果 (染色体構造の変化) に関連しています。 このような影響は、細胞分裂を行う白血球の顕微鏡検査によって検出される可能性があります。 染色体への重大な損傷 (染色体異常または小核の形成) は、顕微鏡で見ることができます。 損傷は、細胞分裂中に細胞に色素を加えることによっても明らかになることがあります。 遺伝毒性物質への暴露は、各染色体の XNUMX つの染色分体間の色素交換の増加 (姉妹染色分体交換) として視覚化できます。 染色体異常は、がん発症リスクの増加に関連していますが、姉妹染色分体交換率の増加の重要性はあまり明確ではありません。

遺伝毒性のより高度な評価は、体細胞、つまり口腔粘膜から得られた白血球または上皮細胞の特定の点変異に基づいています。 特定の遺伝子座での変異により、細胞は毒性のある化学物質 (6-チオグアニンなど) を含む培養で増殖できるようになる場合があります。 あるいは、特定の遺伝子産物を評価することができる（例えば、特定の癌遺伝子によってコードされる癌タンパク質の血清または組織濃度）。 明らかに、これらの変異は、被った遺伝毒性損傷の合計を反映しており、原因となる曝露について必ずしも何も示していません。 これらの方法はまだ労働衛生での実用化の準備ができていませんが、この一連の研究の急速な進歩は、そのような方法が数年以内に利用可能になることを示唆しています.

感受性のバイオマーカー

感受性のマーカーは、遺伝性であれ誘導性であれ、個体が生体異物の影響またはそのような化合物のグループの影響に対して特に敏感であることを示す指標です。 ほとんどの注意は遺伝的感受性に集中していますが、他の要因も少なくとも同じくらい重要かもしれません. 過感受性は、遺伝的形質、個人の体質、または環境要因による可能性があります。

特定の化学物質を代謝する能力は可変であり、遺伝的に決定されます (「毒性反応の遺伝的決定因子」を参照)。 いくつかの関連する酵素は、単一の遺伝子によって制御されているようです。 例えば外来化学物質の酸化は、主にP450ファミリーに属する酵素ファミリーによって行われます。 他の酵素は、抱合によって代謝産物をより水溶性にします（例：N-アセチルトランスフェラーゼおよびμ-グルタチオン-S-トランスフェラーゼ)。 これらの酵素の活性は遺伝的に制御されており、かなり異なります。 前述のように、活性は、少量の薬物を投与し、尿中の代謝産物の量を測定することによって測定できます。 遺伝子のいくつかは現在特徴付けられており、遺伝子型を決定するための技術が利用可能です。 重要な研究は、特定の癌の形態を発症するリスクが外来化合物を代謝する能力に関連していることを示唆しています。 多くの問題がまだ解決されていないため、現時点では、これらの潜在的な感受性バイオマーカーの労働衛生における使用が制限されています。

アルファなどの他の継承された形質₁抗トリプシン欠乏症またはグルコース-6-リン酸デヒドロゲナーゼ欠乏症もまた、体内の防御機構の欠損を引き起こし、それによって特定の暴露に対する過敏症を引き起こします.

感受性に関するほとんどの研究は、遺伝的素因を扱ってきました。 他の要因も同様に役割を果たしており、部分的に無視されてきました. 例えば、慢性疾患を持つ個人は、職業上の曝露に対してより敏感である可能性があります。 また、病気の過程や有毒化学物質への以前の曝露が無症状の臓器損傷を引き起こした場合、新たな有毒物質への曝露に耐える能力が低下する可能性があります. この場合、臓器機能の生化学的指標が感受性バイオマーカーとして使用される場合があります。 おそらく過感受性に関する最も良い例は、アレルギー反応に関するものです。 個人が特定の曝露に対して感作された場合、血清中に特異的な抗体が検出されます。 個人が感作されていない場合でも、他の現在または過去の曝露が、職業曝露に関連する悪影響を引き起こすリスクを高める可能性があります。

主な問題は、職場での混合暴露の共同効果を決定することです。 さらに、個人的な習慣や薬物使用により、感受性が高まる可能性があります。 たとえば、たばこの煙には通常、かなりの量のカドミウムが含まれています。 したがって、カドミウムへの職業的暴露により、体内にこの金属を相当量蓄積しているヘビースモーカーは、カドミウム関連の腎疾患を発症するリスクが高くなります.

労働衛生への応用

バイオマーカーは毒物学研究に非常に有用であり、多くは生物学的モニタリングに適用できる可能性があります。 とはいえ、限界も認識しなければなりません。 多くのバイオマーカーは、これまで実験動物でのみ研究されてきました。 他の種のトキシコキネティックスのパターンは、必ずしも人間の状況を反映していない可能性があり、外挿には、人間のボランティアでの確認研究が必要な場合があります。 また、遺伝的要因または体質的要因による個人差も考慮する必要があります。

場合によっては、ばく露バイオマーカーがまったく実現できない場合があります (たとえば、in vivo で短寿命の化学物質の場合)。 他の化学物質は、神経系などの通常の手順ではアクセスできない臓器に保存されているか、影響を与える可能性があります. 曝露経路も分布パターンに影響を与える可能性があり、したがってバイオマーカーの測定とその解釈にも影響を与える可能性があります。 たとえば、嗅神経を介した脳への直接曝露は、曝露バイオマーカーの測定による検出を逃れる可能性があります。 バイオマーカーの影響に関しては、それらの多くはまったく特定されておらず、変化はライフスタイル要因を含むさまざまな原因による可能性があります. おそらく特に感受性バイオマーカーに関しては、個々の遺伝子型の全体的な健康上の重要性について多くの不確実性が残っているため、解釈は現時点では非常に慎重でなければなりません.

労働衛生において、理想的なバイオマーカーはいくつかの要件を満たす必要があります。 まず第一に、サンプルの収集と分析はシンプルで信頼できるものでなければなりません。 最適な分析品質を得るには標準化が必要ですが、特定の要件はかなり異なります。 主な関心領域には、個人の準備、サンプリング手順とサンプルの取り扱い、および測定手順が含まれます。 後者には、校正や品質保証手順などの技術的要因と、オペレーターの教育や訓練などの個人関連要因が含まれます。

分析の妥当性とトレーサビリティを文書化するために、参照物質は関連するマトリックスに基づいており、適切な濃度の毒性物質または関連する代謝物が適切なレベルで含まれている必要があります。 バイオマーカーを生物学的モニタリングまたは診断目的で使用するには、責任のある研究所が、定義された性能特性を備えた十分に文書化された分析手順と、結果の検証を可能にするアクセス可能な記録を持っている必要があります。 とはいえ、同時に、一般的な品質保証手順を補足するための標準物質の特徴付けと使用の経済性を考慮しなければなりません。 したがって、達成可能な結果の品質とその用途は、参照資料、人員、および機器を含む品質保証の追加コストとバランスを取る必要があります。

もうXNUMXつの要件は、バイオマーカーが、少なくとも研究の状況下では、特定のタイプの曝露に対して特異的であり、曝露の程度と明確な関係があることです. そうしないと、バイオマーカー測定の結果を解釈するのが難しすぎる可能性があります。 ばく露バイオマーカーの測定結果を適切に解釈するには、診断の有効性を知る必要があります (つまり、バイオマーカー値を健康リスクの可能性の大きさに変換すること)。 この分野では、金属はバイオマーカー研究のパラダイムとして機能します。 最近の研究は、用量反応関係の複雑さと微妙さを実証しており、無影響レベルを特定すること、したがって許容暴露を定義することもかなり困難です。 ただし、この種の研究は、関連する情報を明らかにするために必要な調査と改良の種類も示しています。 ほとんどの有機化合物について、曝露とそれに対応する健康への悪影響との間の定量的な関連性はまだ利用できません。 多くの場合、主要な標的臓器でさえ確実にわかっていません。 さらに、毒性データとバイオマーカー濃度の評価は、一度に単一の化合物にさらされるのではなく、物質の混合物にさらされることによって複雑になることがよくあります。

バイオマーカーを職業上の健康目的に適用する前に、いくつかの追加の考慮事項が必要です。 まず、バイオマーカーは無症状で可逆的な変化のみを反映する必要があります。 第二に、バイオマーカーの結果が健康リスクに関して解釈できることを考えると、予防努力が利用可能であり、バイオマーカーのデータが暴露を減らす必要性を示唆している場合に備えて現実的であると見なされるべきです. 第三に、バイオマーカーの実際の使用は、一般的に倫理的に許容できるものと見なされなければなりません。

産業衛生測定値は、適用される暴露限度と比較される場合があります。 同様に、曝露バイオマーカーまたは効果バイオマーカーの結果は、生物学的曝露指数と呼ばれることもある生物学的作用限界と比較することができます。 そのような制限は、適切な分野の臨床医と科学者の最善のアドバイスに基づいている必要があり、「リスク管理者」としての責任ある管理者は、関連する倫理的、社会的、文化的、経済的要因を考慮に入れる必要があります。 可能であれば、科学的根拠には、危険にさらされている集団内の感受性の変動に関する情報によって補足された用量反応関係を含める必要があります。 一部の国では、労働者や一般市民が基準設定プロセスに関与し、特に科学的な不確実性が大きい場合に重要な情報を提供しています。 主な不確実性の XNUMX つは、予防すべき健康への悪影響をどのように定義するかということです。たとえば、曝露バイオマーカーとしての付加体形成自体が、予防すべき悪影響 (すなわち、効果バイオマーカー) を表しているかどうかなどです。 同じ化合物について、一方で偶発的曝露と他方で職業的曝露に対して異なる制限を設けることが倫理的に正当化できるかどうかを決定する際に、難しい問題が生じる可能性があります。

バイオマーカーの使用によって生成された情報は、一般に、医師と患者の関係の中で検査を受ける個人に伝えられるべきです。 倫理的な懸念は、実際の健康リスクに関して現在詳細に解釈できない非常に実験的なバイオマーカー分析に関連して特に考慮する必要があります。 例えば、一般集団については、血中鉛濃度以外の曝露バイオマーカーの解釈に関して、現時点では限られたガイダンスが存在します。 また、生成されたデータの信頼性も重要です (つまり、適切なサンプリングが行われているかどうか、関連する実験室で健全な品質保証手順が使用されているかどうか)。 特別な懸念の追加領域は、個々の過感受性に関連しています。 研究からのフィードバックを提供する際には、これらの問題を考慮に入れる必要があります。

バイオマーカー研究の影響を受ける、またはバイオマーカー研究の実施に関係する社会のすべてのセクターは、研究によって生成された情報をどのように扱うかについての意思決定プロセスに関与する必要があります。 避けられない倫理的対立を防止または克服するための具体的な手順は、地域または国の法的および社会的枠組みの中で開発されるべきです。 しかし、それぞれの状況は異なる一連の疑問と落とし穴を表しており、暴露バイオマーカーのすべてのアプリケーションをカバーするために一般市民が関与するための単一の手順を開発することはできません。

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警戒の概念は、信号の効率的な登録と処理を必要とするタスクにおける人間の観察者の警戒状態を指します。 警戒タスクの主な特徴は、比較的長い持続時間と、他の刺激イベントの背景に対してまれで予測不可能なターゲット刺激 (信号) を検出する必要があることです。

警戒タスク

警戒研究の典型的なタスクは、レーダー オペレーターのタスクでした。 歴史的に、第二次世界大戦中の明らかに不十分なパフォーマンスは、警戒に関する広範な研究の主要な推進力となっています。 警戒が必要なもう XNUMX つの主要なタスクは、工業検査です。 より一般的には、比較的まれな信号の検出を必要とするあらゆる種類の監視タスクには、これらの重大なイベントの検出と対応に失敗するリスクが伴います。

警戒タスクは、共通の特徴にもかかわらず、異種のセットを構成し、いくつかの次元で異なります。 明らかに重要な次元は、全体的な刺激率とターゲット刺激の率です。 刺激率を明確に定義することは常に可能であるとは限りません。 これは、モニタリング タスクの一連のダイヤルで重要な値を検出する場合のように、継続的に提示されるバックグラウンド刺激に対するターゲット イベントの検出を必要とするタスクの場合です。 それほど重要ではない違いは、逐次識別タスクと同時識別タスクの違いです。 同時識別タスクでは、ターゲット刺激と背景刺激の両方が同時に存在しますが、逐次識別タスクでは、メモリに対する要求が行われるように、一方が他方の後に提示されます。 ほとんどの警戒タスクは視覚刺激の検出を必要としますが、他のモダリティの刺激も研究されています。 刺激は、単一の空間位置に限定することも、ターゲット刺激のさまざまなソースを存在させることもできます。 ターゲット刺激は、物理的特性によって背景刺激と異なる場合がありますが、より概念的なもの (他のパターンとは異なる可能性のあるメーターの読み取り値の特定のパターンなど) によっても異なる場合があります。 もちろん、ターゲットの目立ちやすさはさまざまです。簡単に検出できるものもあれば、背景の刺激と区別するのが難しいものもあります。 多くの産業検査タスクの場合のように、ターゲット刺激は一意である場合もあれば、バックグラウンド刺激から引き離す明確な境界のないターゲット刺激のセットが存在する場合もあります。 警戒タスクが異なる次元のこのリストは拡張することができますが、リストのこの長さでさえ、警戒タスクの不均一性を強調するのに十分です。

パフォーマンスの変動と警戒の減少

警戒タスクで最も頻繁に使用されるパフォーマンス指標は、検出されたターゲット刺激の割合です。たとえば、産業検査での欠陥製品です。 これは、いわゆる ヒット. 気づかれずに残っている標的刺激は呼ばれます ミス. 命中率は便利な指標ですが、やや不完全です。 100% のヒットを達成できる簡単な戦略があります。すべての刺激をターゲットとして分類するだけで済みます。 ただし、100% のヒット率には 100% の誤警報率が伴います。つまり、ターゲット刺激が正しく検出されるだけでなく、バ​​ックグラウンド刺激も誤って「検出」されます。 この一連の推論から、誤報が発生した場合は常に、ヒット率に加えてその割合を知ることが重要であることが明確になります。 警戒タスクのパフォーマンスのもう XNUMX つの尺度は、ターゲット刺激に応答するのに必要な時間 (応答時間) です。

警戒タスクのパフォーマンスは、XNUMX つの典型的な属性を示します。 XNUMX つ目は、警戒パフォーマンスの全体的なレベルが低いことです。 これは、同じ刺激に対する理想的な状況 (観察期間が短い、各識別に対する観察者の準備が整っているなど) と比較して低いです。 XNUMX番目の属性は、いわゆる警戒の低下であり、最初の数分以内に始まる可能性のある時計の過程でのパフォーマンスの低下です. これらの観察結果は両方ともヒットの割合を参照していますが、応答時間についても報告されています。 警戒の減少は警戒タスクの典型ですが、普遍的なものではありません。

全体的なパフォーマンスの低下と警戒力の低下の原因を調査する際に、タスクの基本的な特性に関連する概念と、生物的およびタスクとは無関係の状況要因に関連する概念とを区別します。 タスク関連の要因の中には、戦略的要因と非戦略的要因を区別することができます。

警戒タスクにおける戦略的プロセス

欠陥製品のような信号の検出は、一部は観察者の戦略の問題であり、一部は信号の識別可能性の問題です。 この区別は、 信号検出の理論 (TSD)、および区別の重要性を強調するために、理論のいくつかの基本を提示する必要があります。 「シグナルの存在の証拠」として定義される仮想変数を考えてみましょう。 信号が提示されると、この変数は何らかの値をとり、バックグラウンド刺激が提示されると、平均してより低い値をとります。 エビデンス変数の値は、シグナルの繰り返しの提示によって変化すると想定されます。 したがって、図 1 に示すように、いわゆる確率密度関数によって特徴付けることができます。別の密度関数は、背景刺激の提示時の証拠変数の値を特徴付けます。 シグナルがバックグラウンド刺激に類似​​している場合、関数が重複するため、証拠変数の特定の値がシグナルまたはバックグラウンド刺激のいずれかに由来する可能性があります。 図 1 の密度関数の特定の形状は、この議論に必須ではありません。

図 1. しきい値と識別可能性

オブザーバーの検出応答は、証拠変数に基づいています。 証拠変数の値がしきい値を超えると必ず検出応答が与えられるように、しきい値が設定されていると想定されます。 図 1 に示すように、しきい値の右側にある密度関数の下の領域は、ヒットと誤警報の確率に対応します。 実際には、XNUMX つの関数の分離の推定値としきい値の位置を導き出すことができます。 XNUMX つの密度関数の分離は、背景刺激からのターゲット刺激の識別可能性を特徴付けますが、しきい値の位置は観察者の戦略を特徴付けます。 しきい値の変動は、ヒットと誤警報の割合の共同変動を生み出します。 しきい値が高いと、ヒットと誤報の割合が小さくなり、しきい値が低いと割合が大きくなります。 したがって、戦略の選択 (しきい値の配置) は、本質的に、特定の識別可能性に対して可能な組み合わせの中から、ヒット率と誤警報率の特定の組み合わせを選択することです。

しきい値の位置に影響を与える XNUMX つの主な要因は、ペイオフと信号周波数です。 ヒットから得られるものが多く、誤報によって失われるものがほとんどない場合、しきい値は低い値に設定されます。また、誤報のコストが高く、ヒットによるメリットが小さい場合は、しきい値が高い値に設定されます。 信号の割合が高い場合は、しきい値設定が低くなる可能性がありますが、信号の割合が低い場合は、しきい値設定が高くなる傾向があります。 しきい値設定に対する信号周波数の影響は、警戒タスクのヒットの割合と警戒の減少に関する全体的なパフォーマンスの低下の主な要因です。

戦略的変更（しきい値変更）による警戒の低下を考慮すると、監視中の攻撃の割合の減少は、誤警報の割合の減少を伴う必要があります。 実際、これは多くの研究に当てはまり、警戒タスクの全体的なパフォーマンスの低下は (最適な状況と比較して)、少なくとも部分的には閾値の調整に起因する可能性があります。 監視の過程で、検出応答の相対頻度がターゲットの相対頻度と一致するようになります。この調整は、ヒットの割合が比較的少なく、誤警報の割合も比較的少ない高いしきい値を意味します。 それにもかかわらず、しきい値設定の変更ではなく、識別可能性の変更に起因する警戒の低下があります。 これらは主に、刺激イベントの割合が比較的高い逐次識別タスクで観察されています。

警戒タスクにおける非戦略的プロセス

警戒タスクの全体的なパフォーマンスの低下の一部と、警戒の低下の多くの例は、検出しきい値を低信号レートに戦略的に調整するという観点から説明できますが、そのような説明は完全ではありません. 監視中に観察者に変化があり、刺激の識別可能性を低下させたり、タスク特性への適応とは見なされない明らかなしきい値シフトを引き起こしたりする可能性があります。 40年以上にわたる警戒研究の中で、全体的なパフォーマンスの低下や警戒の低下に寄与する多くの非戦略的要因が特定されています.

警戒課題におけるターゲットへの正しい反応には、十分に正確な感覚登録、適切な閾値位置、および知覚プロセスと関連する反応関連プロセスとの間のリンクが必要です。 見張りの間、オブザーバーは特定のタスクセット、特定の方法でターゲット刺激に反応するための特定の準備を維持する必要があります. 特定のタスク セットがなければ、オブザーバーは必要な方法でターゲット刺激に応答しないため、これは重要な要件です。 したがって、失敗の XNUMX つの主な原因は、不正確な感覚登録と、標的刺激に反応する準備の遅れです。 そのような失敗を説明する主要な仮説を簡単にレビューします。

刺激の検出と識別は、その外観について時間的または空間的な不確実性がない場合に高速になります。 時間的および/または空間的な不確実性は、警戒のパフォーマンスを低下させる可能性があります。 これは本質的な予測です 期待理論. オブザーバーの最適な準備には、時間的および空間的な確実性が必要です。 明らかに、警戒タスクはこの点で最適とは言えません。 期待理論の主な焦点は全体的な低パフォーマンスにありますが、警戒の低下の一部を説明するのにも役立ちます. ランダムな間隔で信号が頻繁に発生しない場合、最初は信号が提示されていないときに高いレベルの準備が整っている可能性があります。 さらに、信号は低いレベルの準備で提示されます。 これにより、一般的に時折高いレベルの準備ができなくなり、それらから得られる利益が監視の過程で消えてしまいます。

期待理論と密接な関係がある 注意理論. もちろん、警戒の注意理論の変種は、一般的な注意の支配的な理論に関連しています。 注意の見方を「処理のための選択」または「行動のための選択」と考えてください。 この見解によれば、刺激は環境から選択され、現在支配的な行動計画またはタスクセットに役立つときはいつでも高効率で処理されます。 すでに述べたように、選択は、そのような刺激がいつどこで発生するかについての正確な期待から恩恵を受けます. しかし、刺激は、アクション プラン (タスク セット) がアクティブな場合にのみ選択されます。 (たとえば、車の運転手は、信号や他の交通などに反応します。乗客は、通常はそうしませんが、どちらもほとんど同じ状況にあります。決定的な違いは、XNUMX つのタスク セットの違いです。ドライバーのタスク セットには、信号機への応答が必要です。)

アクション プランが一時的に非アクティブ化された場合、つまり、タスク セットが一時的に存在しない場合、処理のための刺激の選択が損なわれます。 警戒タスクには、刺激を処理するための短いサイクル時間、フィードバックの欠如、明らかなタスクの難しさによる動機付けの課題がほとんどないなど、タスクセットの継続的なメンテナンスを思いとどまらせる多くの機能が組み込まれています。 いわゆるブロッキングは、単純な暗算や単純な信号への迅速なシリアル応答など、サイクル時間が短いほとんどすべての単純な認知タスクで観察できます。 同様のブロッキングは、警戒タスクで設定されたタスクのメンテナンスでも発生します。 応答の頻度が低く、不在のタスクセットの期間中に提示されたターゲットが、不在が終了したときに存在しなくなる可能性があるため、応答の遅延ではなくミスが観察されるため、応答の遅延としてすぐに認識できるわけではありません。 ブロッキングは、タスクに費やす時間が長くなるにつれて頻繁になります。 これにより、警戒度が低下する可能性があります。 適切なタスク セットの可用性が一時的に失われる別の理由が考えられます (注意散漫など)。

特定の刺激は、現在の行動計画のサービスでは選択されませんが、独自の特性によって選択されます。 これらは、観察者に向かって移動する強烈で斬新な刺激であり、突然発症するか、観察者の現在の行動計画が何であるかに関係なく、その他の理由で即時の行動が必要になる可能性があります. そのような刺激を検出しないリスクはほとんどありません。 それらは、刺激源への視線の方向のシフトを含む方向付け反応によって示されるように、自動的に注意を引き付けます。 ただし、警報ベルに応答することは、通常、警戒作業とは見なされません。 独自の特徴によって注目を集める刺激に加えて、練習の結果として自動的に処理される刺激があります。 それらは環境から「飛び出す」ように見えます。 この種の自動処理には、いわゆる一貫したマッピング、つまり刺激に対する応答の一貫した割り当てを使用した広範な練習が必要です。 刺激の自動処理が開発されると、警戒の減少は小さいか、まったくない可能性があります。

最後に、警戒のパフォーマンスは、覚醒の欠如に苦しんでいます。 この概念は、かなりグローバルな方法で、睡眠から通常の覚醒、高興奮までの神経活動の強度を指します。 覚醒に影響を与えると考えられている要因の XNUMX つは外部刺激であり、これはかなり低く、ほとんどの警戒タスクで均一です。 したがって、中枢神経系の活動の強度は、時計の経過とともに全体的に低下する可能性があります. 覚醒理論の重要な側面は、警戒のパフォーマンスを、さまざまなタスクに関係のない状況要因や生物に関連する要因に関連付けることです。

状況的および有機的要因の影響

覚醒が低いと、警戒タスクのパフォーマンスが低下します。 したがって、パフォーマンスは、覚醒を促進する傾向がある状況要因によって強化される可能性があり、覚醒レベルを低下させるすべての手段によって低下する可能性があります。 結局のところ、この一般化は、警戒タスクの全体的なパフォーマンス レベルについてはほぼ正しいのですが、覚醒のさまざまな種類の操作では、警戒の低下に対する影響が見られないか、信頼性が低くなります。

覚醒レベルを上げる方法の XNUMX つは、追加のノイズを導入することです。 ただし、警戒の減少は一般的に影響を受けず、全体的なパフォーマンスに関しては結果に一貫性がありません。パフォーマンスレベルの向上、不変、および低下がすべて観察されています。 おそらく、ノイズの複雑な性質が関係しています。 たとえば、それは感情的にニュートラルまたは迷惑になる可能性があります。 それは興奮させるだけでなく、気を散らすものでもあります。 より一貫しているのは、睡眠不足の影響であり、これは「覚醒を抑える」ものです。 それは一般的に警戒のパフォーマンスを低下させ、警戒の減少を強化することが時々見られます。 警戒能力の適切な変化は、ベンゾジアゼピンやアルコールなどの抑制薬や、アンフェタミン、カフェイン、ニコチンなどの刺激薬でも観察されています。

個人差は、警戒タスクのパフォーマンスの顕著な特徴です。 個人差は、すべての種類の警戒作業で一貫しているわけではありませんが、同様の作業ではかなり一貫しています。 性別と一般的な知能の影響はほとんどまたはまったくありません。 年齢に関しては、警戒能力は小児期に増加し、XNUMX 歳を超えると低下する傾向があります。 さらに、内向的な人は外向的な人よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性が高くなります。

警戒性能の向上

既存の理論とデータは、警戒のパフォーマンスを向上させるいくつかの手段を示唆しています。 提案の具体性に応じて、さまざまな長さのリストを作成することは難しくありません。 以下に、特定のタスク要件に適合させる必要があるいくつかのかなり大まかな提案を示します。 それらは、知覚的差別の容易さ、適切な戦略的調整、不確実性の減少、注意の欠如の影響の回避、および覚醒の維持に関連しています。

警戒タスクには、最適でない条件下での差別が必要です。 したがって、識別をできるだけ簡単にするか、信号をできるだけ目立つようにすることをお勧めします。 この一般的な目標に関連する対策は、単純なもの (適切な照明や製品ごとの検査時間の延長など) の場合もあれば、ターゲットの目立ちやすさを高めるための特別なデバイスを含む、より高度な場合もあります。 同時比較は逐次比較よりも簡単であるため、参照標準が利用できると役立ちます。 技術的な装置によって、標準と検査対象を素早く交互に表示することが可能な場合があり、その結果、違いがディスプレイの動きや、視覚系が特に敏感なその他の変化として現れるようになります。

ターゲットの正しい検出の割合が比較的低いことにつながるしきい値の戦略的な変更に対抗するために (および実行されるアクションの頻度の点でタスクの退屈さを軽減するために)、偽のターゲットを導入することが提案されています。 ただし、これはあまりお勧めではないようです。 偽のターゲットは、全体的なヒットの割合を増加させますが、より頻繁な誤警報を犠牲にします. さらに、応答しないすべての刺激 (工業検査タスクでの発信不良材料) のうち、検出されないターゲットの割合が必ずしも減少するとは限りません。 より適しているのは、ヒットと誤報の相対的な重要性に関する明示的な知識、およびおそらく「良い」か「悪い」かを判断するためのしきい値の適切な配置を得るための他の手段であるように思われます。

時間的および空間的な不確実性は、警戒パフォーマンスの低下の重要な決定要因です。 一部のタスクでは、検査対象の特定の位置を定義することで、空間的な不確実性を減らすことができます。 ただし、時間的な不確実性についてはほとんど何もできません。ターゲットの発生がその提示に先立って通知される場合、監視タスクではオブザーバーは不要になります。 ただし、原則としてできることの XNUMX つは、障害が集中して発生する傾向がある場合は、検査対象を混在させることです。 これは、ターゲットのない非常に長い間隔と非常に短い間隔を回避するのに役立ちます。

注意力の低下や少なくともパフォーマンスへの影響を減らすためのいくつかの明白な提案があります. 適切なトレーニングにより、背景とターゲットの刺激があまり変化しない場合、ターゲットのある種の自動処理をおそらく取得できます。 タスク セットの継続的なメンテナンスの必要性は、頻繁な短い休憩、ジョブ ローテーション、ジョブの拡大、またはジョブのエンリッチメントによって回避できます。 多様性の導入は、検査員自身が箱や他の場所から検査対象の資料を入手するのと同じくらい簡単です。 これにより、セルフペーシングも導入され、タスク セットの一時的な非アクティブ化中の信号の提示を回避するのに役立つ場合があります。 作業セットの持続的なメンテナンスは、フィードバック、監督者による関心の示され、作業の重要性に対するオペレーターの認識によってサポートされます。 もちろん、パフォーマンス レベルの正確なフィードバックは、通常の警戒作業では不可能です。 ただし、オブザーバーの動機に関する限り、不正確または不完全なフィードバックでも役立ちます。

十分なレベルの覚醒を維持するために講じることができる対策がいくつかあります。 薬物の継続的な使用は実際には存在するかもしれませんが、推奨事項にはありません。 バックグラウンド ミュージックの中には便利なものもありますが、逆効果になることもあります。 警戒作業中の社会的孤立はほとんど避けるべきであり、夜遅くのような覚醒レベルの低い時間帯には、短時間の見張りなどの支援策が特に重要です.

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遺伝毒性評価は、遺伝子、染色体、ゲノムの XNUMX つの一般的な種類の変化 (突然変異) のいずれかを遺伝物質 (DNA) に誘発する薬剤の評価です。 人間などの生物では、遺伝子は DNA で構成されており、DNA はヌクレオチド塩基と呼ばれる個々の単位で構成されています。 遺伝子は、染色体と呼ばれる個別の物理的構造に配置されています。 遺伝毒性は、人の健康に重大かつ不可逆的な影響を与える可能性があります。 遺伝毒性損傷は、がんの誘発における重要なステップであり、先天異常や胎児死亡の誘発にも関与する可能性があります。 上記の XNUMX つのクラスの変異は、人間などの生物が持つ XNUMX 種類の組織、すなわち精子または卵子 (生殖細胞) と残りの組織 (体細胞) のいずれかで発生する可能性があります。

遺伝子変異を測定するアッセイは、遺伝子内のヌクレオチドの置換、付加、または欠失を検出するアッセイです。 染色体変異を測定するアッセイは、1927 つまたは複数の染色体が関与する切断または染色体再編成を検出するアッセイです。 ゲノム変異を測定するアッセイは、異数性と呼ばれる染色体数の変化を検出するアッセイです。 遺伝毒性評価は、200 年に Herman Muller が遺伝毒性 (変異原性) 因子を検出する最初のアッセイを開発して以来、大きく変化しました。 それ以来、DNA の変異を測定する XNUMX 以上のアッセイが開発されました。 しかし、現在、遺伝毒性評価に一般的に使用されているアッセイは XNUMX 未満です。 この記事では、これらのアッセイをレビューし、それらが何を測定するかを説明し、毒性評価におけるこれらのアッセイの役割を探ります。

開発前のがんハザードの特定 遺伝毒性学分野

遺伝毒物学は、全体的なリスク評価プロセスの不可欠な部分となり、発がん活性の信頼できる予測因子として近年注目を集めています。 しかし、遺伝毒性学が開発される前 (1970 年以前) には、ヒトに対する潜在的ながんの危険性を特定するために他の方法が使用されていました。 ヒトのがんリスクを特定するために現在使用されている方法には、次の XNUMX つの主要なカテゴリがあります。疫学研究、長期 in vivo バイオアッセイ、中期 in vivo バイオアッセイ、短期 in vivo および in vitro バイオアッセイ、人工知能およびメカニズムベースの推論。

表 1 に、これらの方法の長所と短所を示します。

表 1. ヒトのがんリスクを特定する現在の方法の長所と短所

遺伝毒性試験の理論的根拠と概念的根拠

遺伝毒性評価に使用されるアッセイの正確な種類と数は常に進化しており、国によって異なりますが、最も一般的なものには、(1) 細菌および/または培養哺乳類細胞における遺伝子変異、および (2) 細胞における染色体変異のアッセイが含まれます。培養された哺乳動物細胞および/または生きているマウス内の骨髄。 この XNUMX 番目のカテゴリ内のアッセイの一部は、異数性も検出できます。 これらのアッセイは生殖細胞の変異を検出しませんが、主に生殖細胞アッセイを実行するための余分なコストと複雑さのために使用されます。 それにもかかわらず、マウスの生殖細胞アッセイは、生殖細胞の影響に関する情報が必要な場合に使用されます。

25 年間 (1970 年から 1995 年) にわたる体系的な研究、特にノースカロライナ州の米国国家毒性プログラムでの体系的な研究により、病原体の変異原性を検出するための個別の数のアッセイが使用されるようになりました。 アッセイの有用性を評価する理論的根拠は、齧歯類でがんを引き起こし、ヒトでがんを引き起こすと疑われる物質 (すなわち、発がん物質) を検出する能力に基づいていました。 これは、過去数十年間の研究により、がん細胞には特定の遺伝子に変異が含まれており、多くの発がん物質が変異原でもあることが示されているためです。 したがって、がん細胞は体細胞変異を含むと見なされ、発がんは体細胞変異誘発の一種と見なされます。

今日最も一般的に使用されている遺伝毒性アッセイが選択されたのは、その大規模なデータベース、比較的低コスト、および実行の容易さだけでなく、多くのげっ歯類およびおそらくヒトの発がん物質を検出することが示されているためです。 その結果、遺伝毒性アッセイは、エージェントの潜在的な発がん性を予測するために使用されます。

遺伝毒性学の分野における重要な概念的および実際的な発展は、多くの発がん物質が体内の酵素によって修飾され、親化学物質の最終的な発がん性および変異原性の形態であることが多い変化した形態 (代謝物) を作成するという認識でした。 ペトリ皿でこの代謝を複製するために、ハインリッヒ・マリングは、げっ歯類の肝臓からの調製物を含めると、この代謝変換または活性化を行うのに必要な酵素の多くが含まれることを示しました. したがって、ディッシュまたはチューブ (in vitro) で実行される多くの遺伝毒性アッセイでは、同様の酵素製剤の添加が採用されています。 単純な製剤は S9 ミックスと呼ばれ、精製された製剤はミクロソームと呼ばれます。 一部の細菌細胞および哺乳類細胞は、これらの酵素を産生するげっ歯類またはヒト由来の遺伝子の一部を含むように遺伝子操作されており、S9 ミックスまたはミクロソームを追加する必要性が減少しています。

遺伝毒性アッセイおよび技術

遺伝毒性スクリーニングに使用される主な細菌系は、サルモネラ菌 (エイムズ) 変異原性アッセイであり、程度ははるかに低いものの WP2 株です。 大腸菌. 1980 年代半ばの研究では、サルモネラ システムの 98 つの菌株 (TA100 と TA90) のみを使用するだけで、既知のサルモネラ変異原の約 XNUMX% を検出できることが示されました。 したがって、これら XNUMX つの菌株は、ほとんどのスクリーニング目的に使用されます。 ただし、より広範なテストには、他のさまざまな菌株が利用可能です。

これらのアッセイはさまざまな方法で実行されますが、9 つの一般的な手順は、プレートの取り込みと液体懸濁液のアッセイです。 プレート組み込みアッセイでは、細胞、被験物質、および（必要に応じて）S9 を一緒に液化寒天に加え、ペトリ寒天プレートの表面に注ぎます。 トップアガーは数分以内に硬化し、プレートを9〜XNUMX日間インキュベートします。その後、変異細胞が増殖してコロニーと呼ばれる視覚的に検出可能な細胞のクラスターを形成し、カウントされます. 寒天培地には、選択剤が含まれているか、新しく変異した細胞のみが増殖するような成分で構成されています。 液体インキュベーションアッセイも同様ですが、細胞、試験薬剤、および SXNUMX を液化寒天を含まない液体で一緒にインキュベートし、次に細胞を洗浄して試験薬剤と SXNUMX を除去し、寒天に播種します。

哺乳動物培養細胞の変異は、主に次の XNUMX つの遺伝子のいずれかで検出されます。 hprt & tk. 細菌アッセイと同様に、哺乳動物細胞株 (げっ歯類またはヒト細胞から開発) をプラスチック製の培養皿またはチューブ内で試験剤に曝露し、変異細胞のみを増殖させる選択剤を含む培地を含む培養皿に播種します。 . この目的で使用されるアッセイには、CHO/HPRT、TK6、およびマウス リンパ腫 L5178Y/TK が含まれます。^{+ / -} アッセイ。 代謝に関与するいくつかのヒト遺伝子を含むだけでなく、さまざまな DNA 修復変異を含む他の細胞株も使用されます。 これらのシステムは、遺伝子内の突然変異 (遺伝子突然変異) および遺伝子に隣接する染色体の領域を含む突然変異 (染色体突然変異) の回復を可能にします。 ただし、この後者のタイプの突然変異は、 tk よりも遺伝子システム hprt の位置による遺伝子システム tk 遺伝子。

細菌変異原性の液体培養試験と同様に、哺乳動物細胞変異原性試験では、一般に培養皿または試験管中の細胞を被験物質および S9 の存在下で数時間暴露します。 次に、細胞を洗浄し、さらに数日間培養して、正常な (野生型) 遺伝子産物を分解し、新たに変異した遺伝子産物を発現させて蓄積させます。変異細胞のみが増殖します。 細菌アッセイと同様に、変異細胞は視覚的に検出可能なコロニーに成長し、その後カウントされます。

染色体変異は、主に細胞遺伝学的アッセイによって特定されます。細胞遺伝学的アッセイでは、げっ歯類および/または培養皿内のげっ歯類またはヒトの細胞を被験化学物質に曝露し、XNUMX つまたは複数の細胞分裂を起こさせ、染色体を染色し、顕微鏡で染色体を視覚的に調べます。染色体の構造や数の変化を検出します。 さまざまなエンドポイントを調べることができますが、規制当局によって現在最も重要であると認められているのは、染色体異常と小核と呼ばれるサブカテゴリの XNUMX つです。

染色体異常の存在について細胞にスコアを付けるには、かなりのトレーニングと専門知識が必要であり、これは時間とお金の面で費用のかかる手順になります。 対照的に、小核はほとんどトレーニングを必要とせず、その検出は自動化できます。 小核は、染色体を含む核とは異なる、細胞内の小さな点として現れます。 小核は、染色体の切断または異数性のいずれかから生じます。 染色体異常に比べて小核の採点が容易であるため、また最近の研究では、生きているマウスの骨髄に染色体異常を誘発する薬剤は、一般にこの組織に小核を誘発することが示されているため、小核は現在、一般的に骨髄の能力の指標として測定されています。染色体突然変異誘発剤。

生殖細胞アッセイは、上記の他のアッセイよりもはるかに少ない頻度で使用されますが、エージェントが生殖細胞にリスクをもたらすかどうかを判断するために不可欠です。変異は、次世代の健康への影響につながる可能性があります. 最も一般的に使用される生殖細胞アッセイはマウスで行われ、(1) 染色体間の遺伝性転座 (交換) (遺伝性転座アッセイ)、(2) 特定の遺伝子が関与する遺伝子または染色体変異 (目に見えるまたは生化学的な特異的遺伝子座) を検出するシステムを含みます。アッセイ）、および（3）生存率に影響を与える変異（優性致死アッセイ）。 体細胞アッセイと同様に、生殖細胞アッセイでの作業仮定は、これらのアッセイで陽性の薬剤は潜在的なヒト生殖細胞変異原であると推定されるということです。

現状と今後の展望

最近の研究では、げっ歯類の 90 種類の発がん性物質 (推定ヒト発がん性物質および体細胞変異原物質) の約 41% を検出するために必要な情報は 1 つだけであることが示されています。 これらには、(2) 試薬の化学構造に関する知識、特に求電子部分が含まれている場合 (構造活性相関に関するセクションを参照)。 (3) サルモネラ変異原性データ。 (90) げっ歯類 (マウスおよびラット) における XNUMX 日間の慢性毒性試験からのデータ。 実際、IARC が宣言したヒト発がん物質の本質的にすべてが、サルモネラ菌アッセイとマウス骨髄小核アッセイだけを使用して変異原として検出可能です。 潜在的なヒト発がん物質を検出するためのこれらの変異原性アッセイの使用は、ほとんどのヒト発がん物質がラットとマウスの両方で発がん性があり（トランス種発がん物質）、ほとんどのトランス種発がん物質がサルモネラ菌で変異原性であり、および/または小核を誘発するという発見によってさらに支持されています。マウスの骨髄で。

DNA技術の進歩、ヒトゲノムプロジェクト、およびがんにおける突然変異の役割に関する理解の向上により、標準的なスクリーニング手順に組み込まれる可能性が高い新しい遺伝毒性アッセイが開発されています. これらの中には、トランスジェニック細胞とげっ歯類の使用があります。 トランスジェニックシステムは、別の種の遺伝子が細胞または生物に導入されたシステムです。 例えば、マウスへの細菌遺伝子の導入に基づいて、動物の任意の臓器または組織における突然変異の検出を可能にするトランスジェニックマウスが現在実験的に使用されている. サルモネラなどの細菌細胞、および P450 遺伝子などの発がん性/変異原性物質の代謝に関与する遺伝子を含む哺乳動物細胞 (ヒト細胞株を含む) が利用可能になりました。 トランスジェニックげっ歯類内のトランスジーン、または hprt、またはサルモネラ内の標的遺伝子を実行できるようになったため、化学物質によって誘発された突然変異の正確な性質を決定でき、化学物質の作用機序への洞察を提供し、病原体に推定的に曝露されたヒトの突然変異との比較を可能にします.

細胞遺伝学における分子の進歩により、染色体変異のより詳細な評価が可能になりました。 これらには、特定の遺伝子に結合する (ハイブリダイズする) プローブ (DNA の小さな断片) の使用が含まれます。 染色体上の遺伝子の再編成は、プローブの位置の変化によって明らかになります。プローブは蛍光性で、染色体上の色付きのセクターとして簡単に視覚化できます。 DNA切断のための単一細胞ゲル電気泳動アッセイ（一般に「コメット」アッセイと呼ばれる）は、単一細胞内のDNA切断の検出を可能にし、染色体損傷を検出するための細胞遺伝学的技術と組み合わせて非常に有用なツールになる可能性があります.

長年の使用と大規模で体系的に開発されたデータベースの生成の後、遺伝毒性評価は、短期間 (数週間) で比較的低コストでわずか数回のアッセイで実行できるようになりました。 得られたデータを使用して、薬剤がげっ歯類になる能力、およびおそらくヒトの発がん物質/体細胞変異原になる能力を予測することができます。 このような能力により、環境への変異原性物質および発がん性物質の導入を制限し、代替の非変異原性物質を開発することが可能になります。 将来の研究は、現在のアッセイよりも優れた予測性を備えたさらに優れた方法につながるはずです.

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