Giải mã những tác động ẩn giấu của các hỗn hợp hóa chất đến sức khỏe con người

Liếu Tiếu

03-04-2025

Since Doctor Black Drongo became senile with severe dementia, losing his medical abilities, the health status of the Bird Village deteriorated quickly.

Trích “No-fish Dietary”; Wild Wise Weird [1]

Trong cuộc sống hàng ngày, con người liên tục tiếp xúc với các hỗn hợp hóa chất phức tạp—từ ô nhiễm không khí và thuốc trừ sâu đến các chất trong sản phẩm chăm sóc cá nhân. Việc hiểu cách các tổ hợp này ảnh hưởng đến sức khỏe con người đã trở thành một thách thức trung tâm trong nghiên cứu về sức khỏe môi trường. Theo truyền thống, các nhà khoa học đã đo lường tác động tổng thể của một hỗn hợp, coi như tất cả các hóa chất đều tác động theo cùng một hướng. Tuy nhiên, thực tế phức tạp hơn: trong các hỗn hợp này, một số hóa chất có thể gây hại trong khi những chất khác có thể bảo vệ, tạo ra cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "hiệu ứng cục bộ" (partial effects). Trong một nghiên cứu gần đây, Kamenetsky và cộng sự [2] đã thực hiện một bước tiến quan trọng bằng cách đánh giá mức độ hiệu quả của các phương pháp hiện tại trong việc phân tách các tác động đối lập này trong các hỗn hợp môi trường.

Sử dụng các phương pháp thống kê tiên tiến, nhóm nghiên cứu đã đánh giá các kỹ thuật được sử dụng rộng rãi—Quantile G-Computation (QGC) và Weighted Quantile Sum Regression (WQSr)—cùng với một số cải tiến sáng tạo để kiểm tra khả năng ước tính chính xác các hiệu ứng cục bộ của chúng [3,4]. Các mô phỏng của họ cho thấy rằng các phương pháp này nhạy cảm với các thách thức phổ biến được tìm thấy trong dữ liệu thực tế, chẳng hạn như sự tương quan cao giữa các yếu tố phơi nhiễm (điển hình trong các nghiên cứu về ô nhiễm không khí), kích thước mẫu nhỏ hoặc sự mất cân bằng khi một nhóm hóa chất gây ra tác động mạnh hơn nhiều so với nhóm khác.

Để minh họa những phát hiện của mình, các nhà nghiên cứu đã áp dụng các phương pháp này vào hai nghiên cứu điển hình. Đầu tiên, trong nghiên cứu về thai kỳ LIFECODES, họ đã điều tra xem các hóa chất thường được tìm thấy trong các sản phẩm chăm sóc cá nhân (phthalates, parabens, và phenols) có ảnh hưởng đến stress oxy hóa trong thai kỳ hay không—một yếu tố liên quan đến các kết quả bất lợi khi sinh. Như dự đoán, hỗn hợp này có liên quan đến việc tăng stress oxy hóa, cho thấy khả năng gây hại tiềm ẩn. Thứ hai, sử dụng dữ liệu từ Khảo sát Kiểm tra Sức khỏe và Dinh dưỡng Quốc gia (National Health and Nutrition Examination Survey - NHANES), họ đã khám phá mối liên hệ giữa các chất ô nhiễm hữu cơ khó phân hủy (persistent organic pollutants - POPs) với chiều dài telomere, một dấu ấn sinh học của sự lão hóa tế bào. Tuy nhiên, trong trường hợp này, kết quả ít thuyết phục hơn, có lẽ là do sự phức tạp và tương quan cao giữa các chất ô nhiễm này.

Các nhà nghiên cứu kết luận rằng mặc dù các phương pháp thống kê này cung cấp những hiểu biết có giá trị, nhưng không phương pháp nào có thể được coi là đáng tin cậy một cách phổ quát. Điều quan trọng là, các phương pháp kết hợp kiến thức khoa học tiên nghiệm—xác định trước những hóa chất nào có khả năng gây hại hoặc bảo vệ—luôn vượt trội hơn các phương pháp hoàn toàn dựa trên dữ liệu. Phát hiện này nhấn mạnh vai trò không thể thiếu của bằng chứng độc chất học và dịch tễ học khi phân tích các hỗn hợp môi trường phức tạp.

Nói rộng hơn, nghiên cứu này đóng vai trò như một lời nhắc nhở về các mối liên hệ phức tạp và thường ẩn giấu giữa sức khỏe con người và môi trường. Nó cũng kêu gọi sự chú ý đến nhu cầu cấp thiết về các công cụ phân tích phức tạp hơn có khả năng nắm bắt những cách thức tinh tế mà các yếu tố phơi nhiễm hóa chất hàng ngày định hình sức khỏe của chúng ta—đặc biệt là trong một thế giới mà tự nhiên hiếm khi vận hành theo các quy luật đơn giản [5].

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/

[2] Kamenetsky ME, et al. (2025). Partial effects in environmental mixtures—Evidence and guidance on methods and implications. Environmental Health Perspectives. https://doi.org/10.1289/EHP14942

[3] Keil AP, et al. (2020). A quantile-based gComputation approach to addressing the effects of exposure mixtures. Environmental Health Perspectives, 128(4),047004. https://doi.org/10.1289/EHP5838

[4] Carrico C, et al. (2015). Characterization of Weighted Quantile Sum Regression for highly correlated data in a risk analysis setting. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 20, 100-120. https://doi.org/10.1007/s13253-014-0180-3

[5] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267