SETAC Asia-Pacific 15th Biennial Meeting in Tsukuba

参加しました。

これまで参加したSETACの中でも満足度が高かったです。規模が大き過ぎず、それでいて自分の興味のある内容（NAMsとかAOPとか）がそれなりに多かったため、密に交流や議論ができたからだと思います。運営の皆さま、大変お疲れさまでした。

興味のあった内容を箇条書き。

• オーストラリアでのPFAS生態リスク評価のPlenary talk。食物連鎖を考慮して基準を策定する必要があるという話など。地味に驚いたのが、地下性生物の毒性試験データベースStygoTox。
• Beate Escher氏のES&Tの論文。読んでおきたい。AOPで試験法を選ぶこちらの論文も面白そう。
• EUのPrecisionToxプロジェクトの発表いくつか。生物種横断的にBMD解析をして、さらに行動影響との関連も議論しようとしていました。Pu Xia氏の発表ではWGCNAも利用。
• McGill大学の博士学生さんの発表で、データ解析法によってtPOD（transcriptome Point of Departure）の値が大幅に変わるという話。似たような文献はありますが、もう少し網羅的に試していました。USEPAのETAPの方法が必ずしもapicalな影響に最も近似しているわけではない、とのこと。MultiomicsのプラットフォームとしてDIABLOを紹介していました。
• ビスフェノールAの代替物BADGE。
• Permeabilityのin vitro試験。log Kowとは相関がなく、独立して評価すべきだという提案。例えばPAMPA（Parallel Artificial Membrane Permeability Assay）。撹拌するかどうかで結果が大きく変わってしまうため、文献値を採用するときは要注意。
• ミジンコのexo-metabolome。特に体内との比較は直接していないとのこと。
• シングルセルのICP-MS分析の導入部に3Dプリンティングした器具を用いる。
• Pu Xia氏の発表で紹介されていたSaarimäki et al. (2023) 。AOPとomicsデータの関連という点で確認しておきたい。

論文のメモ: ビッグデータ駆動のAOP構築

Zhang K, Pan R, Shi H, Zhao Y, 2026, Beyond Oxidative Stress: Rethinking Mechanistic Inference in Big Data-Driven Adverse Outcome Pathway Construction, Environ Sci Technol, in press.

ES&TのViewpoint。AOPの構築についてかなり認識が合致していたのでメモ。

ハイスループットスクリーニングやオミクスによって、大量のデータが生み出され、データドリブンなAOPの構築研究がなされてきているが、そもそものデータにバイアスがかかっていないか、という意見。例えば酸化ストレスとかDNA損傷とかは非常に研究の蓄積が豊富だけど、既存のデータベースなどはそこに偏りすぎているために、本来はそれらが下流の二次的な応答であるような場合でも主要な応答であると解釈されてしまうかもしれない、と述べられています。

一つの解決策として、トランスクリプトームなどのオミクスはMIE（Molecular Initiating Event）に相当する分子応答を直接見つけることは難しいため、レセプター結合アッセイやchemoproteomics、分子ドッキングなど他の証拠、特に化学物質と分子の直接の相互作用を探れる手法を併用すべきとのことです。

論文のメモ: マテリアルズインフォマティクスへの因果探索の応用

大学に異動になって2年目の夏学期、思ったより忙しかったです。特に何か大きな仕事があったわけではないのですが、論文化できていない成果の溜まり具合は博士取得以降最大かも。プロジェクトは前職から続いているのに、異動のためにその作業を進めてくれる人がいなくて、かつ自身は大学の用務やらに時間を取られているからですかね。

Gocho K, Hamaie M, Tanibata N, Takeda H, Nakayama M, Karasuyama M, Kobayashi R, 2025, Causal Analysis of Factors for Li Ionic Conductivity in Olivine-Type LiMXO4 Materials Using LiNGAM, J. Physical Chem. C 129(2): 1035-1043..

因果探索のLiNGAMをマテリアルズインフォマティクス（MI）に適用した論文。私はMIのことは一切分かっていませんが、参考にできそうな箇所だけつまみ読み。

機械学習による予測に因果推論を適用する論文は環境分野（というかQSAR）でもいくつかありましたが（→参照）、この論文では機械学習で重要だった変数にLiNGAMを適用して変数間（descriptor）の因果構造や目的変数に影響する因果を明らかにしようとしています。目的変数の直接の親だとLiNGAMで判断された変数を用いて、重回帰分析を行い、LiNGAMの結果の検証も行っています。

（環境）毒性分野での因果探索の応用を考えるうえで参考にしたい方向性だと感じました。

論文のメモ: リスク評価ツールとしてのヨコエビのエクジソン受容体

Sousa JP, Espeyte A, Neuparth T, Recoura-Massaquant R, Bancel S, Delorme N, Chaumot A, Castro LFC, Santos MM, Geffard O, Ruivo R, Degli-Esposti D, 2026, The amphipod ecdysone receptor as a complementary tool for environmental risk assessment: from functional analysis to proof of concept study, Environment International 110210.

内分泌かく乱作用をターゲットにした化学物質のリスク管理・評価は脊椎動物に偏っているので、無脊椎動物でもやろうよ、ということで脱皮・成長・繁殖にかかわるエクジソン（ecdysone）の受容体（EcR）に着目して、ヨコエビGammarus属のEcRとRXRのレポータージーンアッセイ系（ヘテロダイマー）を構築し、環境水に適用した論文。

無脊椎動物の内分泌かく乱の話は、派手ではないけどここ数年ずっと進められている印象です。適当に流し読みした感じですが、ネオニコのイミダクロプリドがG. fossarumのEcR:RXRレポータージーンアッセイ系でわずかに陽性だという話もあります。ただもう一種のG. locustaでは特に陽性ではない、というより一濃度区でしか試験していないようです。

環境水に適用している点はとても良い。もっとも陽性になった場合の原因物質までは探っていないようです。

論文のメモ: ゼブラフィッシュ胚試験と甲状腺ホルモン阻害

Knapen D, Vergauwen L, Baumann L, Holbech H, 2026, Advancing fish embryo tests for endocrine disruptor testing: assessing endocrine adversity in nonprotected life stages, Environ Toxicol Chem, 45(2): 289-291.

ET&C誌のPoints of Reference。

魚類胚急性毒性試験いわゆるFET（OECD TG236）は、動物福祉に配慮しつつ内分泌かく乱の"adversity"も考慮できるようにOECDで改良中である（tFET）、というある種の宣伝記事。内分泌かく乱というより実質的には甲状腺ホルモンかく乱のことですね。tFETとの比較で出されているのはRADARやREACTIVのようなアッセイ。これらは内分泌かく乱作用をスクリーニング的に検出できるがadversityは分からない、と整理されています。

てっきりtFETもスクリーニング的な位置づけかと思っていたので少し意外でしたが、甲状腺ホルモンのかく乱に関してはtFETでも遊泳能力の低下が検出できて生態学的に意義のある影響を捉えられると主張されているんですね。

Vandeputte E, Stinckens E, Verreth J, Fibiger Sørensen S, Holbech H, Vergauwen L, Knapen D, 2026, Zebrafish neuromast development: a target for endocrine disrupting chemicals?, Frontiers Toxicol 8: 1733477.

上の論文と同じグループから。魚の側線（lateral line）における感丘（neuromast）はhair cellsがあり機械的な刺激を神経シグナルに変換しています。ばらつきが大きく、あまりキレイな結果ではありませんが、FM1-43でゼブラフィッシュのhair cellsを蛍光染色して、甲状腺ホルモン合成阻害剤やエストロゲン受容体アンタゴニストがhair cellsの発達を阻害したと報告しています。

ただ側線や感丘の発達が内分泌かく乱阻害に特有の影響とは言っていないようです。

2026年に出た6PPDキノンの論文まとめ

ギンザケ死亡症候群の原因物質であると2020年の年末に報告された6PPD quinone（6PPD-キノン; 6PPD-Q）の話（→2020年のScience）。いくつか面白かった論文をここにピックアップしています。

2024年、2025年のメモはそれぞれこちらとこちら。

McMinn MH, Tang Y, Berger P, Poisson K, Oliveira Tavares Lima A, Stubbins A, Güler AT, Tian Z, 2025, From the Road to the Field: Decoding Chemical Transformation in Aging Tire and Artificial Turf Crumb Rubber, Environ Sci Technol 60(1): 1051-1062.

公開は2025年12月ですが、2026年のメモに載せておきます。Science論文の1st authorのTian氏のグループです。人工芝のcrumb rubber粒子とタイヤ摩耗粉塵（TWP）、タイヤトレッド凍結破砕粒子（CMTT）を劣化させて、タイヤ関連物質の経時変化をノンターゲット分析で調べた研究。分子ネットワーキングで構造に基づく化学物質の類型化を行っている点が特徴的です。

TMQ（2,2,4-trimethyl-1,2-dihydroquinoline）やそのオリゴマーをピックアップして議論しています。特にオリゴマーは廃タイヤ粉末（crumb rubber）を投与したヨコヅナダンゴウオの血中から検出されたという報告があるとのこと。TMQはポリマーで、他の化合物とくっついて未知の反応物を色々と生成するようです。6PPD-Qはあまり関係なし。

Liu L, Zhao W, Luo X, Tan X, Liu L, Huang L, Yuan Z, Li Zm, Li F, Zheng H, 2026, Environmentally relevant 6PPD-quinone drives personality-specific behavioral abnormalities in juvenile grouper through interplay between neuroinflammation and gut microbial dysbiosis, Aquatic Toxicol 107707.

公開は2026年1月3日。耐性種であるハタを6PPD/6PPD-Qに曝露して行動や腸内細菌叢、脳の遺伝子発現変動を調べた研究。6PPDや6PPD-Qに曝露した時にILやTh1/Th2パスウェイなどが動いているとか、タイトジャンクション関連のclaudin-4とmmp13aが発現低下/増加しているとか。ただしclaudin-4は6PPDと6PPD-Qの両方に関して。

しかしこの議論をしておいてBlairとGreerを引用していないのは驚きです。

Ren S, Xia Y, Wang M, Zhao S, Wu X, Man M, Du Y, Yang D, Lv M, Chen L,  Ding J, 2026, Evaluating 6PPD-Q bioavailability and biotransformation in zebrafish by diffusive gradients in thin-films, Environ Research: 123851.

公開は2026年1月21日。あまり深く読んでませんが、DGT（Diffusive Gradients in Thin-films）で曝露実験系におけるbioavailableな6PPD-Qの濃度測定を実施した研究です。6PPD-Qの代謝産物も測定しているのがミソ。これまでの6PPD-Q研究と一致して、ベンゼン環にOHが付与されるものが、CYPによる主要な産物のようです。

（2026.02.27 追記）

Wei N, Yan X, Yu M, Li R, Xiao Z, Chen S, Yangb L, Wang Q, Liu Q, Jiang, G, 2026, Binding of N-(1, 3-Dimethylbutyl)-N’-phenyl-p-phenylenediamine Quinone (6PPDQ) to Mitochondrial Proteins Provokes Mitochondria Dysfunction. Chemical ResToxicol.

公開は2026年2月19日。ヒト肺がん非小細胞（A549）を用いて6PPD-Qのタンパク質への結合脳を調べ、NDUS6・COX5B・ATP5PBの3つのタンパク質がミトコンドリア阻害の主要因であることを見つけたという論文。複合体IおよびIVの活性低下、膜電位の低下やATPの減少、ROS増加が8.9 ug/Lの6PPD-Qによって生じたとのこと。

（2026.03.25 追記）

Fu Z, Mao W, Qu J, Wu X, 2026, Mitochondrial DNA copy number mediates PPD-Qs-induced lipid level alterations in humans, Ecotoxicol Environ Safety 314: 120047.

公開は2026年3月21日。中国の成人255名の血中脂質とPPD-Q濃度、およびミトコンドリアコピー数を調べてその関連を議論した論文です。6PPD-QだけでなくIPPD-Qや77PD-Q、CPPD-Q、DPPD-Qなども調べています。血清PPD-Q濃度と脂質レベルが正の相関関係にあり、PPD-Q濃度とミトコンドリアDNAコピー数にも正の相関があるとのことです。ミトコンドリアDNAのコピー数が増えているのはadaptive/compensatoryな反応ではないかと推測しています。

（2026.05.10 追記）

Scholz NL, Davis JW, Spromberg JA, Feist BE, Linbo TL, Labenia JS, Cameron JR, French BL, Baldwin DH, Incardona JP, Collier TK, 2026, The Origin Story for 6PPD-quinone in Ecotoxicology, Environ Sci Technol Letters, accepted.

公開は2026年4月25日。元（？）NOAAのScholz氏ら、米国西海岸におけるギンザケの死亡に長年関わってきた人達による6PPD-Q発見にいたるまでのお話しと今後の展望。

Soucek DJ, Dorman RA, Candrl JS, Moody AH, Lane RF, Greer JB, Hansen JD, Steevens JA, 2026, Time course of effects and tissue concentrations of 6PPDQ in three sensitive salmonids with additional data for two centrarchid species, Environ Sci Technol, 60(8): 6002-6010.

公開は2026年2月19日。USGSから。ギンザケ、カワマス、ニジマスの6PPD-Q試験を標準化された条件でやり直したという論文。死亡した個体全身の6PPD-Q濃度を定量していて、感受性の中程度のニジマスは、高感受性のギンザケやカワマスよりも体内濃度が高いという結果。つまり取り込み量だけで感受性が決まるわけではないということですね。これは既存論文と同じです（Hiki and Yamamoto, 2022, ES&T Letters）。

Lin J, Roberts C, Kohlman E, Jain N, Amekor M, Alcaraz AJ, Wiseman S, Hogan N, Brinkmann M, Hecker M, 2026, Molecular Toxicity Pathways and Transcriptomic Points of Departure (tPODs) of 6PPD-Quinone in Early-Life Stage Lake Trout (Salvelinus namaycush), Environ Sci Technol 60, 15, 11324–11336

公開は2026年4月8日。カナダのサスカチュワン大学から。レイクトラウトの稚魚を対照区含む6濃度区（n = 5）の6PPD-Qに曝露してtranscriptomic Points of Departure (tPOD) を求めた研究。レイクトラウトの96時間LC50は過去の文献で0.50 μg/L、45日間のLC50は0.39 μg/Lとされていて、算出方法に次第ではありますがtPODも同程度とのこと。

Cheng R, Zhang W, Su Y, Yang Z, Shao X, 2026, Chemoproteomic Profiling Reveals 6PPDQ-Mediated Neurotoxicity in Rainbow Trout through Disruption of the Glutamate–Glutamine Cycle, Environ Sci Technol accepted.

公開は2026年5月5日。中国の中山大学から。ニジマス脳で6PPD-Q曝露によりグルタミンシンテターゼ（GS）の阻害が生じ、グルタミン酸が蓄積し、NMDA受容体が刺激されCa2+が過剰流入し、細胞死につながったとのこと。これはかなり衝撃。clickable probを用いた手法の新しさも驚きだし、結果も妥当な気がします。驚きで詳細を読め込めていないのですが、曝露後20分でGSの活性が下がったとあります。この反応が6PPD-Q毒性の端緒だとすれば、次は種間感受性と物質特異性がここで説明できるかどうかがカギですね。

（2026.08.24 追記）

Hamada Y, Horie M, Moriyama A, Fujita K, Naito W, 2026, 6PPD quinone induces cytokine production in fish cells via oxidative stress, Aquatic Toxicol, 107899.

公開は2026年6月9日。産総研から。Greer et al. (2023) で使用されている3種のサケ科魚類の細胞株を用いて細胞毒性やミトコンドリア影響（MTT assayとJC-1による膜電位）、インターロイキンの発現変動などを調べています。用いた細胞株はニジマス生殖腺RTG-2、ギンザケ胚CSE-119、マスノスケ胚CHSE-214の3種。

さらに6PPDと6PPD-Qだけでなく、7PPD-Qと8PPD-Qも対象にしており、両者は6PPD-Qより毒性が低いことを報告しています。

Moriyama A., Horie M, Naito W, 2026. In Vitro Toxicity Assessment of Tire-related Chemicals in Cells from Diverse Fish Species, Bulletin Environmen Contam Toxicol, 117(2), 40.

公開は2026年8月11日。同じく産総研からTechnical Note。両者の3種の細胞株に加えて、ベニザケ由来のSSE-5と、サケ科由来ではないブルーギル由来のBF-2とファットヘッドミノー由来のFHMを加えて6PPD-Qの毒性試験をしています。Alamar- blueベースで、EC50が算出できるほど明確な応答が見られたのは、やはりギンザケCSE-119とニジマスRTG-2のみで、他はあまり明瞭な濃度応答関係がみられていません。

Yang Y, Liu Q, Zhou X, Jiang Y, Wang Y, Zhou Z, 2026, Integrated in vitro multi-endpoint framework for assessing 6PPD-Quinone cytotoxicity in fish and mammalian cell lines, Environ Pollution, 128626.

公開は2026年6月25日。中国海洋大学から。上のMoriyama et al. (2026) と同様に、ギンザケRTG-2と他にサケ科ではない魚類の細胞株2種と哺乳類の細胞株2種を用いて6PPD-Qの毒性試験を実施しています。Annexin Vでアポトーシスの評価などもしています。

キグチ（yellow croacker）の腎臓由来の細胞株PCKもニジマスRTG-2並みに細胞生存率が落ちていますが、試験濃度が最低0.1 µM（= 30 µg/L）とかでかなり高いのでちょっと判断しづらいかも。

Zhang X, Zhang W, You J, Xing X, Shao X, 2026, Chemoproteomics Prioritizes Mitochondrial ADP/ATP Translocase as a Candidate Target Associated with 6PPDQ-Induced Respiratory Toxicity in Rainbow Trout Gill, Environ Sci Technol in press.

公開は2026年8月20日。上に書いた5月5日公開の論文と同じ中山大学のグループから。底質毒性で（私にとって）おなじみのJinan UniversityのJing Youも著者に入っています。

ニジマスの鰓を対象にABPP（Activity-Based Protein Profiling）を適用して、ANT（ADP/ATP translocase = Adenine Nucleotide Translocator）が6PPD-Qの作用部位候補ではないかと提唱している論文。

Enrichment解析の多種間比較ツール: EchoGO

Escobar-Sierra C, Langschied F, Inostroza PA, 2026, EchoGO: A Cross-Species Consensus Framework for Functional Enrichment in Non-Model Organisms, Zenodo, DOI: 10.5281/zenodo.17658714

ZenodoやGitHubで公開されているRパッケージ。まだ使っていませんが、とりあえずメモ。ゲノムがある種にも、ゲノムがない種（de novo RNA-Seq）にも対応しているとのこと。

論文のメモ: 化学物質モニタリングの不足と限界

Bub S, Petschick LL, Stehle S, Wolfram J, Schulz R, 2025, Limitations of chemical monitoring hinder aquatic risk evaluations on the macroscale, Science 388(6753): 1301-1305.

ドイツの人たちがアメリカの公共の化学物質モニタリングデータと生態毒性データを解析した論文です。生態リスクを適切に評価するための化学物質の測定がなされていないのではないか、というのが主要なメッセージ。毒性データとしてEnviroToxやREACH、さらにはin vitroのToxCastやin silicoのECOSARを参照して、そのうちのごく一部しかモニタリングされていないことを指摘しています（図1）。もっともモニタリングされている物質は毒性が強い傾向にあるようです。

あとは時空間的な分布と、化学分析の検出・定量下限の話。殺虫剤は毒性が低いので検出・定量ができないためにリスクを把握できていないことがあると指摘されています。ピレスロイドがやり玉に挙げられていますが、ピレスロイドは疎水性がかなり高いので、底質濃度を代わりに測定してやれば良いのでは。

論文のメモ: Emerging contaminantsのリスク評価へのビッグデータの活用（因果推論＋機械学習）

Cui HL, Gao SH, Wang HC, Zhang LY, Luo Y, Ying GG, Sun WL, Yu YJ, Liang B, Wang AJ, 2025, Big data integration for environmental risk assessment of emerging contaminants, Nature Sustainability, 1-11.

Nature SustainabilityのPerspective論文。Emerging contaminantsのリスク評価をテーマにして、因果推論というワードが登場していたので、関連する箇所のみ読みました。すごく真新しい話が書いているわけではありませんが、因果推論まわりのメモです。

BOX1にBig dataから優先すべき化学物質を同定する試みの例が述べられています。ざっくり書くと、XG Boostなどの機械学習を用いて、Shanon indexのような指標を説明できる化学物質を選ぶという流れです。因果推論は、その機械学習のあとに色んな要素の関係を解釈するためのツールとして用いるイメージですね。

サンプルサイズが小さいため、SHAPなどで機械学習で変数を選択しても、それは因果の証拠というよりも探索的・仮説構築的なものだと言及されています。

（追記 2026.01.20）

Han M, Liang J, Jin B, Wang Z, Wu W, Arp HPH, 2024, Machine learning coupled with causal inference to identify COVID-19 related chemicals that pose a high concern to drinking water, iScience 27(2): 109012.

COVID-19に関連する化学物質のPBT（persistence/bioaccumulation/toxicity）特性を予測する論文。まぁQSARな話で、分子記述子からPBT特性を予測する機械学習モデルを作成するという内容です。ここまでは良くある内容ですが、比較的新しいのは上記のperspectiveと同様に、SHAPで重要な変数を抜き出して、その変数間での因果推論を実施している点でしょうか。最上流と最下流（PBT特性）の変数はドメイン知識で決定。

論文のメモ: 環境リスク評価におけるNAMsの受容を阻害するもの

Jeffcoat P, Hickey GM, Maguire S, Basu N, 2025, Breaking the “Toxic Ignorance Cycles” that Hinder New Approach Method (NAM) Acceptance in Environmental Risk Assessment, Environ Sci Technol, in press.

カナダMcGill大学の論文。ES&Tの"Policy Analysis"という枠。抽象的で少し難解でしたがなかなか面白かったです。

非常にざっくり書くと、NAMs（New Approach Methodologies）のような新しい技術についてデータ不足だからといつまでも意思決定に使用しなければ、さらにデータが生成されずに悪循環に陥るという話を議論しています。そしてその悪循環を打破するための方策を述べています。

詳細は理解しきれてませんが、不確実性やignorance*1を考慮したうえでNAMsの規制導入を提案している点は同意（Figure 2の本文言及あたりで述べられています）。暴論を言えば、現在の化学物質のリスク評価も不確実性だらけで、現実世界で生じているリスクをそのまま反映しているわけではないため、NAMsを導入すると決めてその方向で割り切って進めるのは悪くないと思います。

ちなみに引用されているUSEPAの"Value of Information Case Study"という報告書。その中で、短期間曝露実験のOMICSベースのNAMsを用いて行政判断にかかる時間を短縮することは、公衆衛生の面でも経済的にも便益が大きいと述べられているそうです（→報告書）。NAMsについてこのように規制コストと便益のトレードオフを正面から議論されているのは知りませんでした。

*1:Ignoranceには選択的なignoranceｍforbidden knowledge、nescienceがあるなど、なんと訳すべきか迷ったのでそのままignoranceとしました。