建設湿地による医薬品の除去：除去性能、リスク低減、除去メカニズムにおける物理化学的特性の役割に関する批判的評価とメタ分析

Pharmaceuticals' removal by constructed wetlands: a critical evaluation and meta-analysis on performance, risk reduction, and role of physicochemical properties on removal mechanisms.

• Huma Ilyas
• Ilyas Masih
• Eric D van Hullebusch

抄録

本論文では、構築湿地（CW）における医薬品（PhCs）の除去、それを支配する物理化学的特性、除去メカニズムについて包括的かつ批判的な分析を行った。その結果、最も広く研究された34種類のPhCの平均除去効率は21%から93%であったが、1種類のPhCが負の除去効果を示したのを除いては、除去効果はほとんど認められなかった。さらに、CWは多くのPhCによって引き起こされる環境リスクを大幅に低減させる効果がある。リスク評価に基づき、12種類のPhCを高リスクカテゴリー（オキシテトラサイクリン＞ofloxacin＞スルファメトキサゾール＞エリスロマイシン＞スルファジアジン＞ゲムフィブロジル＞イブプロフェン＞アセトアミノフェン＞サリチル酸＞スルファメタジン＞ナプロキセン＞クラリスロマイシン）に分類し、定期的なモニタリングや水質基準の策定及び管理の目的で検討した。生分解（好気性及び嫌気性）は PhCs の大部分の除去に関与しており、多くの場合、他のメカニズム（例えば、吸着/吸収、植物の取り込み、及び光分解）と組み合わせて行われる。分子の物理化学的特性は、除去プロセスにおいて極めて重要な役割を果たしており、除去の重要な予測因子として機能する可能性がある。相関関係と重回帰分析から、有機炭素収着係数（Log Koc）、オクタノール-水分配係数（Log Dow）、分子量がPhCsの除去効率について良好な予測線形回帰モデルを形成していることが示唆された（R = 0.65、P値<0.05）。

This paper presents a comprehensive and critical analysis of the removal of pharmaceuticals (PhCs), the governing physicochemical properties, and removal mechanisms in constructed wetlands (CWs). The average removal efficiency of the most widely studied 34 PhCs ranges from 21% to 93%, with the exception of one PhC that exhibited negative removal. Moreover, CWs are effective in significantly reducing the environmental risk caused by many PhCs. Based on risk assessment, 12 PhCs were classified under high risk category (oxytetracycline > ofloxacin > sulfamethoxazole > erythromycin > sulfadiazine > gemfibrozil > ibuprofen > acetaminophen > salicylic acid > sulfamethazine > naproxen > clarithromycin), which could be considered for regular monitoring, water quality standard formulation and control purposes. Biodegradation (aerobic and anaerobic) is responsible for the removal of the majority of PhCs, often in conjunction with other mechanisms (e.g., adsorption/sorption, plant uptake, and photodegradation). The physicochemical properties of molecules play a pivotal role in the elimination processes, and could serve as important predictors of removal. The correlation and multiple linear regression analysis suggest that organic carbon sorption coefficient (Log Koc), octanol-water distribution coefficient (Log Dow), and molecular weight form a good predictive linear regression model for the removal efficiency of PhCs (R = 0.65, P-value <0.05).