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| Artigos de Revisão, Biomed Biopharm Res., 2023; 20(1):126-135 doi: 10.19277/bbr.20.1.312; versão PDF [+]; html em inglês [EN] |
Revisão do estudo de ferramentas de modelagem ambiental para entender o real impacto dos produtos cosméticos na segurança ambiental
Caroline Inácio Bianchi and Patrícia Maria Berardo Gonçalves Maia Campos 
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Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto – Universidade de São Paulo, Avenida do Café, S/N, Ribeirão Preto - SP, 14040-903l
Resumo
Em contraste com a avaliação de risco à saúde humana, não há diretrizes definitivas para avaliação de risco ambiental de produtos cosméticos. O objetivo deste estudo foi realizar uma análise aprofundada de dez ferramentas de modelagem ambiental e estabelecer o melhor racional para avaliar o impacto na segurança ambiental considerando o recente cenário global de pandemia e evolução da mentalidade do consumidor. Foi realizada uma análise da literatura para as dez ferramentas ambientais de modelagem, sendo possível o download e comparação entre cada uma delas. O Chesar foi a ferramenta que se mostrou mais fácil para inserir dados e tem as etapas de aplicação mais claras e diretas e foi escolhida para a avaliação inicial de ingredientes que demonstram potenciais riscos ambientais. Para ferramentas de alto nível, não foi possível estabelecer comparação para escolha, pois os modelos são particulares e possuem poucos dados na literatura. Mesmo assim, para uma avaliação mais detalhada após a primeira avaliação inicial via Chesar, o iSTREEM pode ser usado. Este estudo fornece conhecimentos importantes sobre as ferramentas de modelagem e como estabelecer um racional para a avaliação de risco ambiental.
Palavras-chave: ferramentas de modelagem ambiental, avaliação de risco ambiental, produtos cosméticos, impacto ambiental, formulação
Para Citar: Bianchi, C. I. &. Maia Campos, P. M. B. G. (2023) A review of the study of environmental modeling tools to understand the real impact of cosmetic products on environmental safety. Biomedical and Biopharmaceutical Research, 20(1), 126-135..
Correspondência a:
Recebido 18/04/2023; Aceite 12/07/2023
Introdução
A partir do século XX, período em que os produtos cosméticos ganharam mercado, até ao contexto atual, pôde-se observar uma evolução natural na mentalidade do consumidor. Com o passar dos anos, a preocupação passa a ser não só com a eficácia cosmética do produto, mas também com a segurança humana e ambiental dos produtos adquiridos e as indústrias cosméticas precisam estar atentas a essas e outras novas necessidades (1).
Para entender a evolução da mentalidade ao longo dos anos, assim como a mentalidade atual, é necessário entender o contexto em que o consumidor está inserido, pois, embora o consumo seja habitual, ele também é contextual e regido pelas características de cada época.
Existem quatro contextos principais que interferem na mudança dos hábitos de consumo: (1) mudança no contexto social; (2) tecnológico; (3) regras e regulamentos e (4) desastres naturais como terremotos, furacões e pandemias globais como a pandemia de Covid-19 que vivemos. Todos esses contextos podem interferir significativamente tanto no consumo quanto na produção e na cadeia de suprimentos (2) e, especificamente discutindo a pandemia, provocada pelo Coronavírus SARS-CoV-2, impactos e mudanças nos hábitos de consumo são observados desde março de 2020.
Uma das ações que auxiliam na prevenção da doença é a higienização frequente e completa das mãos, com água e sabão ou uso de desinfetantes para as mãos, segundo a Organização Mundial da Saúde (3). A natureza contagiosa do novo vírus aumentou a conscientização sobre a importância da higiene pessoal, o que pode explicar, por exemplo, o aumento de 80% nos gastos com produtos de higiene pessoal no mesmo período na Austrália (4) e entender como a lavagem das mãos o comportamento pode sugerir conhecimentos de saúde (5), auxiliando na prevenção de doenças contagiosas. Corroborando com esse fato, uma pesquisa recente da Euromonitor (2021) indica um crescimento na frequência de uso de sabonetes líquidos em diferentes continentes e aponta como o consumidor hoje está “obcecado” por segurança (6).
Além da alta demanda por produtos de higiene pessoal, como sabonetes, surgiu a oportunidade de outros produtos para as mãos, principalmente aqueles que oferecem benefícios reparadores ou cicatrizantes (7), pois o uso excessivo de produtos de higiene e limpeza pode danificar a pele função de barreira, aumentando a perda de água transepidérmica (TEWL), favorecendo o aparecimento de irritações cutâneas (8).
Assim, a ênfase nos cuidados com as mãos durante o período de pandemia proporcionou aumento do uso de sabonetes líquidos e hidratantes para as mãos e, consequentemente, aumento da exposição do consumidor e do meio ambiente aos ingredientes dessas formulações, o que pode impactar diretamente na segurança humana e ambiental. Diante desse cenário, é de grande importância a realização de estudos que visem atender às novas necessidades dos consumidores, bem como garantir a segurança humana e ambiental diante da nova exposição.
A avaliação teórica dos ingredientes quanto à segurança humana e ambiental e escolha dos ingredientes para formulações cosméticas inicia-se com o estudo do perfil toxicológico (risco), analisando todos os resultados toxicológicos possíveis para cada ingrediente utilizado na formulação. A seguir, considera-se o modo de uso do produto, a exposição e o público-alvo. Depois disso, a avaliação de risco é necessária (9], a partir da identificação de perigo, avaliação dose-resposta, avaliação de exposição e caracterização de risco, calculando a margem de segurança e comparações quantitativas. Para a avaliação do risco de segurança humana, existem diretrizes robustas (9,10). No entanto, para avaliação de risco ambiental não há diretrizes bem definidas.
Devido às diferenças nos fatores socioeconômicos e ambientais, incluindo uso do produto, infraestrutura de tratamento de esgoto e diluição nas águas receptoras, grandes variações espaciais na exposição a esses produtos químicos de esgoto são esperadas entre países e regiões, e até mesmo dentro da mesma bacia (11]. Portanto, é extremamente desafiador mapear e realizar uma avaliação de risco ambiental para todos os cenários.
Alternativamente, para entender os perigos ambientais potenciais dos ingredientes de produtos cosméticos, abordagens de modelagem podem ser usadas para fornecer concentrações ambientais previstas (CAPs) de ingredientes e fornecer um meio para realizar uma avaliação de risco ambiental comparando CAPs com limites de toxicidade para os quais as concentrações de efeitos não previstos (CENP).
No cenário cosmético, sabe-se que as formulações são continuamente introduzidas nos sistemas aquáticos e, diferentemente dos produtos farmacêuticos, por exemplo, os produtos cosméticos apresentam riscos ecológicos de maior perseverança devido ao seu uso contínuo ao longo da vida e não metabolizados antes da exposição.
De acordo com o último workshop do SETAC (Society of Environmental Toxicology and Chemistry) em 2016, existem dez ferramentas de modelagem ambiental que podem realizar uma avaliação de risco ambiental: E-FAST (EUA), EUSES (UE), Chesar (UE), CRAM (Canadá), HydroROUT CFM (St. Lawrence R.), GREAT-ER (Europa), STREAM-EU (Europa), ScenAT (Mundo), PhATE™ (EUA), iSTREEM® (EUA + Ontário).
Neste contexto, o objetivo deste estudo foi realizar uma análise aprofundada de dez ferramentas de modelagem ambiental e estabelecer a melhor justificativa para avaliar o impacto na segurança ambiental considerando o recente cenário global e contribuindo para o desenvolvimento de cosméticos mais seguros para o ser humano seres e para o meio ambiente.
As dez metodologias foram estudadas por meio da literatura - artigos, manuais das ferramentas e guias de avaliação de segurança ambiental, e foi compreendido cada tipo de modelo. Depois disso, algumas ferramentas de modelagem puderam ser baixadas para comparar e analisar frente à diretriz da ECHA (Agência Europeia dos Produtos Químicos / European Chemical Agency).
No final foi possível escolher um modelo de triagem para avaliação de risco inicial e um modelo de alto nível para avaliação de risco profunda.
Este estudo teve uma proposta inovadora, pois apresentou o estudo e comparação de dez ferramentas de modelagem ambiental que podem auxiliar na avaliação do risco ambiental exigido pela Diretiva Europeia e pela nova mentalidade dos consumidores de produtos cosméticos.
Nesse contexto, este estudo traz uma importante contribuição ao propor um racional completo para avaliação de risco ambiental, considerando o estudo de modelos computacionais e contribuindo para o desenvolvimento de cosméticos mais seguros para o ser humano e para o meio ambiente.
Materiais e métodos
Com base na análise da literatura, as ferramentas de modelagem foram estudadas e divididas em dois grupos:
- Modelos de triagem: avaliação conservadora que padroniza os dados.
- Modelos de alto nível: avaliação detalhada que requer mais informações sobre o local a ser avaliado.
Com os estudos da literatura da ECHA, foi possível compreender as quatro etapas necessárias para fazer a avaliação de risco ambiental: Entrada, Estimativa de liberação da substância, Distribuição ambiental e Caracterização do risco, além de outros parâmetros, conforme indicado na Figura 1.
| Figura 1 - Comparação de modelos de triagem sob os parâmetros de avaliação. |
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Como parâmetro, foi analisado se as ferramentas seguem os passos da ECHA sobre avaliação de risco ambiental para produtos químicos.
O download pôde ser feito para os modelos de triagem e todas as entradas e parâmetros necessários considerados para cada um foram tabulados para comparação.
Para modelos de alto nível o estudo se baseou na literatura por serem modelos privados.
Resultados e discussão
As dez ferramentas de modelagem ambiental estudadas seguem a Orientação da Agência Europeia de Produtos Químicos sobre requisitos de informação e avaliação de segurança química (12): a avaliação da exposição ambiental é inicialmente baseada na avaliação de informações sobre as propriedades relevantes da substância (propriedades físico-químicas, destino e (eco) toxicológico), posteriormente na avaliação de perigos e mapeamento de usos.
No mínimo, pressão de vapor, solubilidade em água, peso molecular, coeficiente de partição octanol-água, ponto de fusão e impacto da biodegradabilidade no destino da substância no meio ambiente são as informações necessárias para a estimativa da exposição ambiental.
Para os modelos de triagem EUSES, Chesar e E-FAST, foi possível analisar detalhadamente as quatro etapas para avaliação de risco ambiental:
1, Dados de entrada: inclusão nas ferramentas de dados que identificam a substância a ser analisada (por exemplo, peso molecular, coeficiente de partição, etc):
Além dos dados mínimos informados acima, o E-FAST exige a remoção do tratamento de efluentes para cada substância. Esses dados não são fáceis de encontrar e geralmente requerem outras ferramentas para obtê-los, o que torna o E-FAST o modelo complexo nessa etapa.
O EUSES não demanda dados tão complexos quanto o E-FAST, mas demanda muita informação para rodar.
Por outro lado, no Chesar (uma ferramenta de evolução da EUSES) é possível inserir todos os dados através da IUCLID (International Uniform ChemicaL Information Database - base de dados da ECHA), tornando-se a melhor ferramenta para esta etapa.
2. Estimativa de liberação da substância: considera a quantidade de uso e a população exposta:
A EUSES foi considerada a ferramenta mais complexa nesta etapa porque enquanto as outras ferramentas de modelagem precisam apenas do volume anual de produção, ela precisa de outros dados para fazer uma estimativa, como tonelagem e análise química.
O E-FAST usa a população americana de 2003 e esta informação foi considerada antiga. Assim, Chesar mais uma vez foi o melhor modelo nesta etapa.
3. Distribuição ambiental: considera o local onde a substância é descartada:
E-FAST, além do tratamento de remoção de efluentes para cada substância requer fluxo de rio e é outro dado complexo comparando com EUSES e Chesar.
4. Caracterização do risco: Com base nos dados relatados em 1, 2 e 3, as ferramentas comparam a exposição real com a exposição ideal:
A caracterização do risco é diferente para essas ferramentas. Enquanto a EUSES e a Chesar fazem avaliação de risco ambiental com base no cálculo do valor CAP/CENP, o E-FAST usa um programa que o avaliador precisa inserir os dias do período e o programa vai determinar com que frequência o córrego que recebe a concentração vai ultrapassar o nível de preocupação (PMD).
Para as ferramentas de avaliação de alto nível (CRAM (Canadá), HydroROUT CFM (St. Lawrence R.), GREAT-ER (Europa), STREAM-EU (Europa), ScenAT (Mundo), PhATE™ (EUA), iSTREEM® (EUA + Ontário)), muitas vezes há suposições comuns compartilhadas e mecanismos de modelagem chave semelhantes. Mas, enquanto nos modelos de triagem as taxas de remoção e diluição são fixas e o pior cenário é considerado, nos modelos de alto nível é possível modificar tais fatores (13).
Uma avaliação detalhada abrangendo as 4 etapas da avaliação de risco ambiental não pode ser realizada, pois o único disponível para download e teste foi o iSTREEM®.
iSTREEM® é uma ferramenta gratuita, modelo GIS baseado na web que estima a concentração de um produto químico que desce pelo ralo e os níveis residuais que subsequentemente entram no ambiente aquático. Esta ferramenta disponível publicamente pode ser usada para melhorar o pesquisador para estimar as concentrações químicas em efluentes de estações de tratamento de águas residuais, águas superficiais e em muitas saídas de água potável em condições de fluxo médio e baixo. O modelo de computador abrange mais de 240.000 milhas fluviais nos Estados Unidos e inclui 13.300 estações de tratamento de águas residuais e 1.700 instalações municipais de água potável a jusante das estações de tratamento (14, 15).
Para o modelo calcular o CAP, o usuário deve incluir:
- A extensão geográfica a ser avaliada.
- Fator de cobrança (taxa de utilização por pessoa – g/pessoa/dia).
- Remoção de tratamento de águas residuais.
- Taxa de decomposição no rio (k/dia).
- Selecione o fluxo de água (médio ou baixo)
A remoção do tratamento de águas residuais pode ser alcançada por meio de outro modelo de exposição chamado SimpleTreat.
A avaliação de segurança parte do pior cenário e, posteriormente, se necessário, é feita uma análise mais detalhada para validação.
Dessa forma, mesmo não sendo possível estudar a fundo os modelos de alto nível, o conhecimento da existência de cada um deles foi de extrema importância para possíveis parcerias futuras.
O iSTREEM® é uma ferramenta completa e ideal para uma avaliação aprofundada da segurança ambiental, caso seja necessário. Ou seja, se após a avaliação de pior caso realizada com as ferramentas de triagem, o ingrediente for de alto risco ambiental, existe a possibilidade de uma avaliação mais detalhada via iSTREEM e entendimento do impacto, considerando diferentes diluições e diferentes localizações geográficas.
Conclusão
Esses resultados de comparação de ferramentas de modelagem ambiental são inéditos na literatura e fornecem as informações de perspectivas que podem ajudar no desenvolvimento de cosméticos mais seguros considerando o recente cenário de exposição.
Com este estudo foi possível realizar avaliação detalhada e comparação entre as ferramentas de modelagem ambiental de triagem.
A ferramenta EUSES é um sistema antigo e não é fácil de usar, exigindo muitos insumos para avaliação. A ferramenta E-FAST, apesar de ter a população exposta mais próxima do Brasil, possui dados antigos (data de 2003) e complexos como a remoção do tratamento de efluentes para cada substância. Também não é tão completo quanto o EUSES.
Finalmente, Chesar é uma ferramenta que facilita a entrada de dados. Foi considerada a ferramenta mais fácil de usar e possui etapas de aplicação mais claras e diretas. Dentre as ferramentas de projeção, a ferramenta Chesar foi escolhida para a avaliação inicial de ingredientes que demonstram potencial risco ambiental.
Para as ferramentas de modelagem ambiental de alto nível, não foi possível estabelecer uma comparação entre os modelos escolhidos, pois os modelos são privados e possuem poucos dados na literatura. Ainda assim, seguindo a avaliação racional de segurança, para uma avaliação mais detalhada após a primeira avaliação inicial via Chesar, pode-se utilizar o iSTREEM.
Contribuição dos autores
Todo o estudo foi conduzido por Caroline Inácio Bianchi e Patrícia Maria Berardo Gonçalves Maia Campos. Ambas as pesquisadoras foram responsáveis pela contextualização. Caroline foi responsável pela parte experimental e escrita, enquanto Patrícia foi responsável pela supervisão do estudo e revisão do artigo..
Agradecimentos
A discussão deste trabalho contou com o apoio da Natura&Co LATAM que possui grande conhecimento sobre o assunto.
Conflito de Interesses
A Editora presente na autoria deste manuscrito não participou nos processos de pessoais revisão e/ou decisão. As autoras declararam não possuir quaisquer relações financeiras ou que possam configurar um potencial conflitos de interesse.
Referências
1. Maia, J. I. B. (2017). Innovation in cosmetics-innovative makeup products: efficacy and safety. [Integrated Master’s Degree, University of Lisbon Faculty of Pharmacy]. University of Lisbon Repository. https://repositorio.ul.pt/bitstream/10451/36037/1/MICF_Joana_Maia.pdf
2. Sheth J. (2020). Impact of Covid-19 on consumer behavior: Will the old habits return or die?. Journal of business research, 117, 280–283. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.05.059
3. WHO (World Health Organization). Coronavirus disease (COVID-19) advice for the public. Available at: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public, accessed 28 June 2022.
4. Loxton, M., Truskett, R., Scarf, B., Sindone, L., Baldry, G., & Zhao, Y. (2020). Consumer behaviour during crises: preliminary research on how coronavirus has manifested consumer panic buying, herd mentality, changing discretionary spending and the role of the media in influencing behavior. Journal of Risk and Financial Management, 13(8), 166. https://www.mdpi.com/1911-8074/13/8/166
5. Duan, Y., Shang, B., Liang, W., Lin, Z., Hu, C., Baker, J. S., Wang, Y., & He, J. (2022). Predicting hand washing, mask wearing and social distancing behaviors among older adults during the covid-19 pandemic: an integrated social cognition model. BMC geriatrics, 22(1), 91. https://doi.org/10.1186/s12877-022-02785-2.
6. Westbrook, G., & Angus, A. TOP 10 GLOBAL CONSUMER TRENDS 2021. Euromonitor International, 2021. Available at: https://go.euromonitor.com/white-paper-EC-2021-Top-10-Global-Consumer-Trends.html, accessed 18 April 2021.
7. Mogelonsky, M. “A pandemia do Covid-19 chegou: Como os consumidores e as indústrias estão reagindo nos EUA?”. MINTEL. Available at: https://brasil.mintel.com/blog/a-pandemia-do-covid-19-chegou-como-os-consumidores-e-as-industrias-estao-reagindo-nos-eua, accessed 10 September 2020.
8. Cadioli, G.F. & Campos, P. M. (2020). “Os Cosméticos em Tempos de Pandemia”. Cosmetics & Toiletries (Brasil), 32 (5), 40-41.
9. SCCS members, & Other experts (2021). The SCCS Notes of Guidance for the testing of cosmetic ingredients and their safety evaluation, 11th revision, 30-31 March 2021, SCCS/1628/21. Regulatory toxicology and pharmacology : RTP, 127, 105052. https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2021.105052
10. ANVISA – Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Guia para Avaliação de Segurança de Produtos Cosméticos, 2ª edition (2012). ANVISA. https://www.gov.br/anvisa/pt-br/centraisdeconteudo/publicacoes/cosmeticos/manuais-e-guias/guia-para-avaliacao-de-seguranca-de-produtos-cosmeticos.pdf
11. Keller, V. D., Williams, R. J., Lofthouse, C., & Johnson, A. C. (2014). Worldwide estimation of river concentrations of any chemical originating from sewage-treatment plants using dilution factors. Environmental toxicology and chemistry, 33(2), 447–452. https://doi.org/10.1002/etc.2441
12. ECHA. (2016) Guidance on Information Requirements and Chemical Safety Assessment, Chapter R. 16: Environmental exposure assessment.
13. Grill, G., Li, J., Khan, U., Zhong, Y., Lehner, B., Nicell, J., & Ariwi, J. (2018). Estimating the eco-toxicological risk of estrogens in China's rivers using a high-resolution contaminant fate model. Water research, 145, 707–720. https://doi.org/10.1016/j.watres.2018.08.053
14. Wang, X., Homer, M., Dyer, S. D., White-Hull, C., & Du, C. (2005). A river water quality model integrated with a web-based geographic information system. Journal of environmental management, 75(3), 219–228. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2004.11.025
15. Kapo, K. E., DeLeo, P. C., Vamshi, R., Holmes, C. M., Ferrer, D., Dyer, S. D., Wang, X., & White-Hull, C. (2016). iSTREEM(®) : An approach for broad-scale in-stream exposure assessment of "down-the-drain" chemicals. Integrated environmental assessment and management, 12(4), 782–792. https://doi.org/10.1002/ieam.1793