Im Rahmen der EU-Richtlinie REACH müssen industrierelevante Chemikalien bezüglich des Risikos für Mensch und Umwelt (neu) untersucht und bewertet werden, wobei die Anzahl an Tierversuchen zu minimieren ist und neue toxikologische Prüfmethoden, Bewertungsstrategien sowie alternative Testsysteme entwickelt und optimiert werden sollen. Ubiquitär vorkommende Testorganismen, welche ähnliche Eigenschaften und eine vergleichbare Sensitivität bezüglich äußerer Einflüsse wie komplexere Organismen (Fisch, Säugetier, Mensch) besitzen, sind hier besonders gefragt um die Belastung abzuschätzen und Trendaussagen über die Wirkung zu formulieren. Durch den Einsatz vieler dieser Testorganismen sowie durch die Ermittlung der chemischen Reaktivität und der Strukturmerkmale einer Verbindung kann ein globales Bild über die Wirkung erhalten werden. Ein Organismus, der diese Charakteristika aufweist, ist der eukaryotische Einzeller Tetrahymena pyriformis GL. In der vorliegenden Dissertation wird zum einen die jeweilige Toxizität elektrophiler Substanzen unterschiedlicher Stoffklassen und Reaktions-mechanismen (α,β-ungesättigte Carbonyl- und Carboxylverbindungen, heterozyklische Drei- und Vierringe, α-halogenierte Carbonyle, Harnstoffe und Thioharnstoffe, aromatische Disulfide sowie aliphatische und aromatische Nitroverbindungen) nach den Expositionszeiten 24 h, 48 h und 72 h mit Hilfe eines etablierten Wachstumshemmtests (Müller, 2001) bestimmt und Struktur-Toxizitäts-Beziehungen bzw. Strukturalarme abgeleitet. Neben der methodischen Optimierung werden die substanzspezifischen Eigenschaften, Flüchtigkeit und Sorptionsfähigkeit, quantitativ erfasst und durch neu aufgestellten Modellgleichungen für jede Substanz ermittelt. Mit der Bestimmung der Toxizitätserhöhung, Te, welche auch als ein Maß für die Reaktivität angesehen werden kann, werden Organismen-spezifische Narkose-Basis-Geraden generiert, exzesstoxische Verbindungen identifiziert und Strukturalarme für die jeweiligen Stoffklassen aufgestellt. Zum anderen werden binäre Mischungen untersucht, welche aus den Einzelstoffen bestehen, deren Toxizität im ersten Abschnitt der Arbeit ermittelt wurden und bei denen theoretische Annahmen über die Reaktionsmechanismen bestehen. Dieser Abschnitt identifiziert, ob gleiche bzw. unähnliche primäre Wechselwirkungen zweier Substanzen mit den biologischen Targets vorliegen und welcher Mechanismus, der reaktive Mechanismus exzesstoxischer Substanzen oder die Wechselwirkungen mit Membran-Bestandteilen, dominierend ist. Für die Auswertung der Mischungsergebnisse werden die etablierten biometrischen Modelle Konzentrations-Additivität und Unabhängigen Wirkung verwendet. Es wird dargestellt, dass die Mischungstoxizitäten der binären Mischungen ähnlich wirkender Substanzen zwar relativ genau mithilfe beider Modelle berechnet werden, jedoch keine eindeutige Charakterisierung der Mechanismen möglich ist. Die Ergebnisse der untersuchten binären Mischungen unterschiedlich wirkender Substanzen zeigen dagegen, dass die Mischungstoxizitäten unähnlicher Substanzen relativ genau mithilfe des Modells der Unabhängigen Wirkung berechnet werden und eine Charakterisierung der Mechanismen möglich ist.

Currently, bacterial movement in karst aquifers is not well understood. Use of stable isotopes to label non-pathogenic Escherichia coli as a particulate groundwater tracer in karst systems has been examined in previous studies. Loss of the stable isotope signal is anticipated in traces greater than 500 m in length. Potential loss of 15N due to predation by protozoa was examined. Filter-sterilized water from Royal Spring in Georgetown, Kentucky, was inoculated with a mixture of either Tetrahymena pyriformis or Colpoda steinii and 15N-enriched E. coli and stored in the dark at 14°C. Samples were analyzed for their nitrogen isotope composition (as δ15N values), and for population counts of bacteria and protozoa in a time course experiment, on days zero and seven after inoculation. Protozoan populations increased in the presence of E. coli, while bacterial populations decreased. δ15N values increased in T. pyriformis fed enriched E. coli but did not show values as high as the bacteria themselves, indicating that attenuation via predation may be a concern in future groundwater traces.

In der vorliegenden Arbeit sollte die Eignung von T. pyriformis GL für den Nachweis von Botulinumneurotoxinen als biologische Alternative zum Maus-Bioassay untersucht werden. Dazu wurden funktionelle Tests für die Quantifizierung der mutmaßlich SNARE-abhängigen Prozesse Phagozytose und Exozytose entwickelt. Die Botulinumneurotoxine wurden durch Kultivierung der C. botulinum-Toxovare A bis G in einem Caseinpepton-Glukose-Hefeextrakt-Medium mit und ohne Zusatz von Trypsin herge-stellt. Die Neurotoxinkonzentrationen wurden mit Hilfe des Maus-Bioassays bestimmt. Für den Phagozytosetest wurde E. coli K12 als Beutekeim gewählt. Es konnte gezeigt werden, dass die KbE/ml von E. coli K12 allein durch die Phagozytoseaktivität von T. pyriformis reduziert wurde. Für den Exozytosetest wurde die saure Phosphatase als Leitenzym gewählt. Die neurotoxinhaltigen Kulturüberstände wurden mit Neurotoxinendkonzentrationen von 1,50E+02 MLD/ml (Maus letale Dosis/ml) bei den trypsinisierten und nicht trypsinisierten Ansätzen der Toxovare A bis D, F und G bzw. von 1,50E+00 MLD/ml bei dem trypsinisierten Ansatz des Toxovars E in den entwickelten Tests eingesetzt und auf ihren Einfluss untersucht. Die eingesetzten Neurotoxinkonzentrationen erwiesen sich als nicht ausreichend. Zudem wurde eine erhebliche Anfälligkeit der Phagozytose- und Exozytoseleistung von T. pyriformis gegen die Proteinkonzentrationen der eingesetzten Kulturüberstände nachgewiesen. Aufgrund dessen ist die Eignung von T. pyriformis im Rahmen der entwickelten Tests für den Nachweis von Botulinumneurotoxinen aus Proben wie biologischen Substraten oder mit ähnlichen, komplexen Matrizes nicht gegeben.

In der vorliegenden Arbeit sollte die Eignung von T. pyriformis GL für den Nachweis von Botulinumneurotoxinen als biologische Alternative zum Maus-Bioassay untersucht werden. Dazu wurden funktionelle Tests für die Quantifizierung der mutmaßlich SNARE-abhängigen Prozesse Phagozytose und Exozytose entwickelt. Die Botulinumneurotoxine wurden durch Kultivierung der C. botulinum-Toxovare A bis G in einem Caseinpepton-Glukose-Hefeextrakt-Medium mit und ohne Zusatz von Trypsin herge-stellt. Die Neurotoxinkonzentrationen wurden mit Hilfe des Maus-Bioassays bestimmt. Für den Phagozytosetest wurde E. coli K12 als Beutekeim gewählt. Es konnte gezeigt werden, dass die KbE/ml von E. coli K12 allein durch die Phagozytoseaktivität von T. pyriformis reduziert wurde. Für den Exozytosetest wurde die saure Phosphatase als Leitenzym gewählt. Die neurotoxinhaltigen Kulturüberstände wurden mit Neurotoxinendkonzentrationen von 1,50E+02 MLD/ml (Maus letale Dosis/ml) bei den trypsinisierten und nicht trypsinisierten Ansätzen der Toxovare A bis D, F und G bzw. von 1,50E+00 MLD/ml bei dem trypsinisierten Ansatz des Toxovars E in den entwickelten Tests eingesetzt und auf ihren Einfluss untersucht. Die eingesetzten Neurotoxinkonzentrationen erwiesen sich als nicht ausreichend. Zudem wurde eine erhebliche Anfälligkeit der Phagozytose- und Exozytoseleistung von T. pyriformis gegen die Proteinkonzentrationen der eingesetzten Kulturüberstände nachgewiesen. Aufgrund dessen ist die Eignung von T. pyriformis im Rahmen der entwickelten Tests für den Nachweis von Botulinumneurotoxinen aus Proben wie biologischen Substraten oder mit ähnlichen, komplexen Matrizes nicht gegeben.

no / Predictive toxicology is concerned with the development of models that are able to predict the toxicity of chemicals. A reliable prediction of toxic effects of chemicals in living systems is highly desirable in cosmetics, drug design or food protection to speed up the process of chemical compound discovery while reducing the need for lab tests. There is an extensive literature associated with the best practice of model generation and data integration but management and automated identification of relevant models from available collections of models is still an open problem. Currently, the decision on which model should be used for a new chemical compound is left to users. This paper intends to initiate the discussion on automated model identification. We present an algorithm, based on Pareto optimality, which mines model collections and identifies a model that offers a reliable prediction for a new chemical compound. The performance of this new approach is verified for two endpoints: IGC50 and LogP. The results show a great potential for automated model identification methods in predictive toxicology.

Zur Bestimmung der toxizitätsrelevanten Thiolreaktivität wurde ein Chemoassay mit dem Modellnukleophil 4-Nitrothiophenol (NBT) entwickelt. Es wurden die Reaktionsgeschwindigkeitskonstanten kNBT für insgesamt 145 Verbindungen aus verschiedenen Stoffklassen bestimmt. Ein Modell zur Berücksichtigung der Flüchtigkeit der Elektrophile bei der Berechnung von kNBT wurde entwickelt. Außerdem wurde der Einfluss des pH-Werts auf die Thiolreaktivität unter reaktionsmechanistischen Gesichtspunkten diskutiert. Die NBT-Reaktivität wurde mit der Reaktivität gegenüber anderen toxizitätsrelevanten Nukleophilen verglichen. Zur Einordnung der Thiolreaktivität in den toxikologischen Zusammenhang wurden die Korrelationen zwischen kNBT und ausgewählten toxikologischen Endpunkten betrachtet. Am Beispiel der aquatischen Toxizität im Bioassay mit Tetrahymena pyriformis konnten stoffklassenspezifische Modelle zur Beschreibung der absoluten Toxizität log EC50 und der Toxizitätserhöhung log Te mit guter bis sehr guter Vorhersagekraft abgeleitet werden.