지질 환경과 질병 발생의 몇 가지 예
엄밀한 상관성을 밝히기는 어려우나 대체적으로 지질학적인 환경과 질병발생간에 그 지리적 분포가 일치하여 나타나는 몇 가지 예가 있습니다. 그중 하나로서 주변 지질에 기초로 한 식수의 경도(hardness) 변화와 심장질환에 의한 사망률 변화의 지리학적 패턴이 전체적으로 유사한 것으로 나타난 바 있습니다. 미국 중부지역의 석회석 대수층에서 유래한 경도가 높은 지하수 지역에서 관상동맥질환에 의한 사망률이 일반적으로 낮은 것입니다. 대서양 해변 지역의 지하수는 상대적으로 연수의 성격을 보이며 심장질환 사망률도 상대적으로 높게 나타났습니다. 이에 대한 명확한 해답은 아직까지 제시되지 않고 있으며 경수에 알려지지 않은 심장질환에 대한 대처 효과가 있거나, 산성인 연수가 식수 공급망에서 쉽게 금속 성분을 용출할 수 있기 때문인 것으로 해석하고 있습니다.
이란 지역의 식도암 발생과 지리적 분포 상관성
이란 지역에서는 식도암 발생의 지리적 분포와 토양의 특성 분포가 밀접한 상관성을 갖는 것으로 나타났습니다. 이 경우에서도 실제로 토양의 화학 조성이 암 발생에 직접적인 영향을 주는지 여부는 밝히지 못하고 있습니다. 또 다른 지역에서도 지구화학적 원인에 의해 암 발생의 지리적 변화를 설명하고자 하였습니다. 영국 웨일스 지방에서 위장암 발생이 토양 내 유기물의 함량과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 유기물의 중금속 농축 작용에 의해서인지를 현재로서는 정확하게 알려지지 않고 있습니다. 이와 같이 질병 발생의 지리적 변화와 지질학적 환경을 관련시켜 설명하고자 하는 노력은 계속되어 오고 있으나 식습관의 변화, 흡연 등의 다른 요소에 의해 그 상관성이 희석되어 뚜렷하게 밝혀지지 않고 있는 실정입니다.
미량 원소의 상호작용
미량 원소의 상호 작용 앞에서 언급했듯이 다양한 광물학적, 지구화학적 변수들이 동시에 다방면으로 작용하는 지질학적 환경에서 엄격한 인과관계를 발견하기란 쉽지 않습니다. 또 한 다른 미량 원소에 의해 특정 원소의 효과가 상쇄되기도 합니다. 영국 중부지방의 소에서 Cu 결핍 현상이 다른 지역에서와 마찬가지로 셰일층을 기반으로 한 지질 특성과 강한 상관성이 있는 것으로 나타났습니다. 그러나, 셰일이나 여기에서 유래한 토양에서 Cu가 부족한 것이 아니라 이 지역의 수계에서 나타나듯이 Mo가 과잉으로 존재하여 그 원인이 되고 있습니다. 즉, Mo의 과잉 섭취가 Cu 결핍 현상을 가져오게 됩니다. 일반적인 농도의 Mo를 가지는 지역의 소에서는 혈중 Cu 농도가 낮더라도 Cu 결핍현상이 나타나지 않고 있습니다. 이와 같은 미량 원소들의 상호 작용이 계속적으로 밝혀지고 있으며 이러한 관계, 특히 서로 상대적인 경우에 주기율표상의 위치에 의해 설명될 수 있습니다.
동일족내 원소들의 유사함
동일족내의 원소들(S와 Se, Zn과 Cd, Ca와 Mg 등)은 유사한 전자구조를 가지며 따라서 결합 특성도 유사하기 때문입니다. Cu와 Mo 같이 유사하지 않은 원소들의 뚜렷한 상호 작용은 보다 복잡한 화학적, 생화학적 관련성을 포함하여 단 순하게 규명되지는 않고 있습니다. 또한 이러한 미량 원소들의 상호 작용은 특정 원소들만을 섭취할 경우 그 원소들에 의한 독성뿐만 아니라 다른 원소들의 화 학적 불균형에 의해서도 건강상의 문제가 발생할 수 있음을 보여 줍니다. 12-4-3 자연적인 미량 원소의 불균형과 동물건강 가축의 성장에 있어서 영양분의 부족 현상이 주요한 영향을 미치게 되지만 미량 원소의 결핍이나 불균형에 의해서도 생산성 저하 등의 문제를 일으키게 됩니다. 일반적으로 Co, Cu, I, Fe, Mn, Se, Zn 등의 결핍이나 Cu, F, Mn, Mo의 과잉으로 인한 영향이 As, Pb, Cd, Hg, AI 등의 독성과 함께 동물의 성장에 부정적으로 나타났습니다. 가축들의 사료와 조직 또는 체액의 조성 조사를 통한 동물의 질병과 감염지 역을 조사하는 방법이 많이 시행되어 왔지만 하상 퇴적물을 이용한 광역적인 지구화학도의 중요성이 점차 수의학이나 농학자들에게도 인식되고 있습니다. 이러한 광역지구화학도를 통해 동물의 질병 상황을 예상할 수도 있으며 수계 내의 낮은 미량 원소 함량과 가축에서의 결핍 현상과의 상관성을 찾을 수 있습니다.
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