Dermal LD 50 、log K OW 、與 LC-based TSCA ITC 模式(修正

3.6.2 重複 3.6.1 中之分析方法與比較步驟，惟其中經 TSCA ITC 數 學模式產生之SI ratio 以 Eq. 3-4 所示修正後之數學模式產生。此重複步 驟旨在檢驗：1)與以 OEL 為基準之 TSCA ITC 數學預測模式相較，以 LC₅₀或LCLo 為基準推估化學毒物人體累積閾劑量之修正模式所產生的 危害預測值是否具較高預測效能，可作為 SN 制定之科學規範；2)利用 LC₅₀或 LCLo 做為數學預測模式中呼吸劑量計算之參考暴露濃度，是否 可有效降低 TSCA ITC 原型模式中因使用 OEL 計算呼吸劑量所形成的 不確定性(uncertainty)。

3.6.3 OEL-based TSCA ITC 與 LC-based TSCA ITC 預測模式之 SI ratio 比較

本研究的主要目的之一，為透過修正TSCA ITC 模式對化學毒物人 體累積閾劑量之推估，提高其預測效能，及建立以急性系統毒害效應為

基 礎 、 可 適 用 於 緊 急 應 變 狀 況 暴 露 危 害 評 估 之 預 測 模 式 。 比 較 經 OEL-based TSCA ITC 模式及 LC₅₀-/LCLo-based 模式所產生之 SI ratio 值，提供TSCA ITC 模式經修正後，預測效能是否有效提升之直接評估。

OEL-based、LC₅₀-based、及 LCLo-based TSCA ITC 模式所產生之 SI ratio 依標的化學物之 SN 數目區分為七 SN 數目群組。以上三模式產生 之SI ratio 值分別計算與比較其於各群組間之有效使用度(availability)、

中位數與數值分佈、及三模式對預測經由皮膚暴露造成系統毒害潛能可 靠性之差異。此外本階段中亦將修正預測模式內推算呼吸劑量之囓齒類 動物 LC₅₀與 LCLo 數值依動物種類區分，分別比較依動物種類細分之 TSCA ITC 修正模式(Eq. 3-4)預測值於不同 SN 數目群組間之有效使用度 (availability)、中位數、與 SI ratio 數值之分布情形。

3.6.4 TSCA ITC 原型與修正模式對不同類別化學物之適用性分析

OEL-based、LC₅₀-based、及 LCLo-based TSCA ITC 模式所產生之皮 膚暴露危害預測值，在本階段中將依化學物之類別分類，以觀察以上三 種模式對於不同類別化學物之適用性。標的化學物之分類依據為本章第 五節中所述之美國 Haz-Map 化學物分類系統。本研究採用之標的化學 物以上在經由 Haz-Map 系統分類後，將其中主要暴露途徑不包括皮膚

(plastics and rubber)、金屬(metals)、生物性因子(biological agents)、其他 化學物(Other chemicals)、以及無法分類之化學物(unknown)。故在 3.6.4 中 比 較 之 化 學 物 類 別 包 括 ： 有 機 溶 劑(solvents) 、 氮 化 物 (nitrogen compounds) 、 農 藥 (pesticides) 及 毒 性 氣 體 與 蒸 氣 (toxic gases and vapors)。以上類別化學物之 TSCA ITC 原型/修正模式所產生 SI ratio 依 化學物之SN 數目群組分別計算與比較其於各群組間分布情形，以中位 數與箱型圖表示，並分別分析三模式SI ratio 與其具有 SN 個數間對數線 性關係，用於評估各類化學物經皮暴露致毒潛能時之預測能力差異。此 為本階段之第一循環分析。

第二循環之分析將上列四類化學物中暴露發生時呼吸暴露顯著高於 皮膚暴露者，亦即toxic gases and vapors，排除不計，再比較其它三類 別化學物(含 solvents、nitrogen compounds 及 pesticides)於七 SN 數目群 組間之原型/修正模式 SI ratio 分布；以檢驗三模式對於以皮膚暴露為主 要暴露途徑之化學毒物敏感度(sensitivity)是否較高。第三循環之分析則 對第二循環中分析之化學物進行逐類檢驗，進一步分別比較 solvents、

nitrogen compounds 及 pesticides 等各類別化學物於七 SN 數目群組間原 型/修正模式之 SI ratio 分布情形；分析結果以中位數、箱型圖及對數線 性關係表示。

為比較OEL-based、LC₅₀-based 及 LCLo-based 模式之預測能力是否

隨檢驗之化學物類別不同而有顯著變化，各模式對全體化學物、第一循 環 四 類 化 學 物(skin-relevant chemicals) 、 及 第 二 循 環 三 類 化 學 物 (skin-dominant chemicals)中具 4 個以上 SN 者之 SI ratio 中位數依不同 SN 群組以統計學無母數檢定方法之 Wilcoxon 符號排序檢定(Wilcoxon signed-rank test)⁽³⁸⁾進行配對比較。Wilcoxon signed-rank test 使用統計分 析軟體SingmaPlot^® 10 (Systat Software, Point Richmond, CA, USA) 進 行。配對比較組包括：1)未分類之所有化學物與第一循環之四類化學 物；及2)第一循環之四類化學物與第二循環之三類化學物。第一組配對 之設計在檢驗，對具4 個以上 SN 之化學物而言，本研究採用三模式產 生之SI ratio 於不同 SN 群組間之分布趨勢是否受到化學物暴露途徑包含 皮膚與否之影響；第二組配對之設計則檢驗三模式產生SI ratio 之分布 趨勢是否受到化學物主要暴露途徑為皮膚與否之影響。

第四章 結果與討論

第一節 各機構制定皮膚標記符號間之差異

研究結果顯示：至2006 年止，美國 NIOSH REL、ACGIH TLV、英 國 WEL、德國 MAK、荷蘭 MAC、芬蘭 MAC 及瑞典 OEL 各有 142、

219、101、286、163、199 及 115 個化學物或化學群組具有 SN。其中 部分化學物及群組具來自多機構之SNs，故本研究蒐集之標的化學物實 際總數為480，約占各機構制定 SN 相加總數的 40%(n = 1,225)。標的化 學物依其所具SN 數目進行分類後發現(表 4-1)：所有機構均訂有 SN 的 化學物佔總數的3.3%，而僅有一個 SN 的化學物則高達 46.9%，且群組 中化學物之樣本數呈隨SN 數目遞減而漸增之趨勢。若以本研究所涵括 的職業衛生管理機構制定SN 時的一致性作為評估化學物是否具備經皮 吸收致毒潛能的指標，則約有近半數的標的化學物僅有單一機構認定應 為皮膚暴露危害因子，而高達總數約70%的標的化學物(n = 335)僅有低 於半數的機構認為應具有 SN。以上結果顯示：在本研究所選取比較之 各機構間，對目前透過 OEL 管制的工業化學毒物是否構成皮膚暴露危 害因子嚴重缺乏一致性的認定。

第二節 皮膚標記符號數目群組間 dermal LD₅₀、log K_OW及 TSCA ITC 模式預測值 SI ratio 之比較

4.2.1 各群組間化性、毒性、及危害預測數據之有效使用度分析

就標的化學物之dermal LD₅₀、log K_OW及 TSCA ITC 模式預測值(SI ratio)三項資料之有效使用度分析，平均而言(表 4-1)，超過 90%的化學 物具有經由實驗測定之log K_OW，但具有dermal LD₅₀數據的化學物則低 於60%。此現象可能歸因於：log K_OW為一典型、慣用之化學物特性，

且可以透過標準方法量測；而急毒性dermal LD₅₀之評估則自 1980 年代 起方有標準化之測量方式，且迄今並非工業化學物 OEL 制定過程中必 須之評估數據⁽¹²⁾。SI ratio 之有效使用度略高於 70%。此結果反應本研 究所採用TSCA ITC 數學模式的先天限制⁽⁹⁾：該數學模式旨在推估化學 物經皮膚吸收可能誘發之系統毒性，推估的方法在於比較經由皮膚吸收 於體內累積劑量佔經由呼吸吸收劑量之比例，亦即皮膚吸收劑量與可接 受身體累積量相較下之顯著性。在原型模式中呼吸吸收劑量是以 OEL 值作為可接受之最高空氣濃度推導而得，故僅適用於 OEL 之制定為防 止因呼吸暴露導致系統毒害生成之化學物。以本研究所選取之標的化學 物而言，29.8% OEL 之制定數值目的在防止呼吸道、黏膜、及皮膚局部

TSCA ITC 原型模式(OEL-based TSCA ITC model)。此一結果亦說明透過 該模式之修正以尋求替代方案，並以毒理學數據取代 OEL 作為呼吸劑 量評估之基準實為必須。表4-1 同時顯示：dermal LD₅₀及SI ratio 之平 均有效使用度雖不及 log K_OW，但呈現隨化學物 SN 數目增加而上升的 趨勢。以上觀察建議:當dermal LD₅₀及SI ratio 等科學數據存在並可應 用於SN 之制定時，各制定機構間之認定標準趨近一致，顯示以上兩類 數據仍然是目前SN 制定時所使用的主要科學資料。因其平均有效使用 度已超過90%，故上述趨勢在 log K_OW中較不明顯。在第二章中曾討論，

dermal LD₅₀、數學模式預測值及log K_OW為 ACGIH 所建議應於 SN 制定 時考量的三類指標。雖然目前世界其他主要的職業衛生管理機構並無與 ACGIH 相似的操作型定義，但由以上分析可以觀察到在 SN 制定時，各 機關仍仰賴傳統之化性與毒性資料作為皮膚暴露危害辨識之基礎。

4.2.2 各群組間化性、毒性數據、及危害預測數據之分佈情形

在本研究中，化學物具有的 SN 數目反映其經皮膚暴露可引發之系 統毒性潛能高低。若化學物之 dermal LD₅₀能確切反映其經皮吸收致毒 潛能，則循其定義，當其數值越小、亦即化學物經由皮膚暴露導致半數 實驗動物死亡所須劑量越少時，該化學物之毒性越高。Log K_OW數值越 大，代表該化學物之脂溶性越高，建議可經由皮膚吸收造成體內總暴露

量亦隨而增加。而SI ratio 數值越高，表示與經由空氣暴露吸收造成的 危害相較，此化學物經由皮膚吸收之劑量亦越大，致毒潛能越高。圖4-1 至4-3 展示具不同數目 SN 之化學物間 dermal LD₅₀、log K_OW及SI ratio 數據之分佈情形。如圖顯示：dermal LD₅₀、 log K_OW及SI ratio 數值均 可隨化學物經皮暴露致毒潛能而變化，但並無明確之變化趨勢。

因 SN 個數小於 3 時，代表多數的機構並不認為化學物為皮膚暴露 危害因子，故第二輪分析中僅就具4 個以上 SN(含 4 個)之化學物進行比 較，結果發現(表 4-2)：SI ratio 之中位數隨化學物具有之 SN 數目增加而 上升，與預期之化學物經皮膚吸收致毒潛能趨勢相符；具6 個以上 SNs 之化學物其dermal LD₅₀中位數較具4 或 5 個 SNs 之化學物中位數為高，

反應出具6 個以上 SNs 之化學物其以 dermal LD₅₀表示之皮膚毒性實際 上為各組間最低者，與預期應有之趨勢不符。對傳統採用「經皮吸收導 致系統毒害效應」作為SN 定義的管理機構而言，dermal LD₅₀為數量相 較下最為豐富的皮膚暴露毒性數據。再加上其量化的本質，一般認知均 為 dermal LD₅₀是良好的皮膚暴露危害量化指標，可充分支援 SN 之制 定。在GHS 系統中，亦以 dermal LD₅₀作為化學物皮膚危害等級之區分 標準⁽²³⁾。但本研究的發現則呈現相反的結論。dermal LD₅₀測量化學物經 由皮膚暴露可造成的急性毒害效應，常用於決定重覆劑量暴露毒性

驗時所應使用的劑量區間，故在本質上是較為簡易的前測型實驗，也因 此其結果之量化可信度具爭議性，難論定為適合應用於SN 制定之量化 指標。圖4-2 及表 4-2 均顯示 log K_OW值並無隨SN 數目變化之明顯趨勢。

如前述，log K_OW值可用以評估化學物為皮膚吸收之大小程度。對採用

如前述，log K_OW值可用以評估化學物為皮膚吸收之大小程度。對採用