Health risk assessment associated with indoor air pollution by metals and metalloids in PM2.5: a cross-sectional study

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Fine particulate matter with an aerodynamic diameter <2.5 μm (PM2.5) is among the most hazardous atmospheric pollutants for human health. In Russia, no prior studies have assessed population health risks associated with indoor air contamination by PM2.5 containing potentially toxic metals and metalloids.

AIM: This work aimed to examine indoor air PM2.5 concentrations, investigate the content of metals and metalloids within PM2.5, and assess the associated inhalation health risks in Chelyabinsk.

METHODS: Samples were collected in university classrooms (n = 3), laboratories (n = 3), dormitory rooms (n = 4), and residential apartments (n = 14) in Chelyabinsk during seasons of low PM2.5 pollution (November–March) and high pollution (April–October) in 2024–2025. PM2.5 samples were obtained using cascade impactors on polycarbonate filters. Air PM2.5 concentrations were calculated from the mass increment of filters relative to the volume of sampled air. Concentrations of metals and metalloids (Al, As, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Zn) were measured using inductively coupled plasma mass spectrometry. These data were used to calculate carcinogenic and non-carcinogenic risks.

RESULTS: No statistically significant differences were observed between the indoor environments during either the low-pollution (p = 0.287) or high-pollution (p = 0.966) season. However, concentrations differed significantly between the two seasons (p < 0.001). In the low-pollution season, PM2.5 levels ranged 5–31 μg/m3 (median, 16 μg/m3). In the high-pollution season, PM2.5 concentrations ranged 13–59 μg/m3 (median, 32 μg/m3). Non-carcinogenic risk assessment showed that respiratory effects (HIresp) exceeded neurological effects (HIneuro). In adults, non-carcinogenic risk was minimal or within acceptable ranges; in children, depending on exposure scenario, risks ranged from high (HIresp = 6.42) and moderate (HIresp 3.10–3.75; HIneuro 3.17–5.19) to acceptable. Carcinogenic risks for both adults and children across exposure scenarios remained within acceptable limits (total risk, 5.71 × 10–6 to 4.66 × 10–5).

CONCLUSION: The identified high and moderate levels of non-carcinogenic health risk for children necessitate the development of targeted intervention measures.

About the authors

Tatyana G. Krupnova

South Ural State University

Author for correspondence.
Email: krupnovatg@susu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0862-710X
SPIN-code: 3000-8535

Cand. Sci. (Chemistry), Associate Professor

Russian Federation, Chelyabinsk

Olga V. Rakova

South Ural State University

Email: rakovaov@susu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5788-5933
SPIN-code: 6508-1984

Cand. Sci. (Chemistry)

Russian Federation, Chelyabinsk

Svetlana V. Gavrilkina

South Urals Federal Research Center of Mineralogy and Geoecology of the Urals Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: gidrosv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9892-226X
SPIN-code: 4626-8291

Cand. Sci. (Geology and Mineralogy)

Russian Federation, Miass

References

  1. Vahlsing C, Smith KR. Global review of national ambient air quality standards for PM(10) and SO(2) (24h). Air Qual Atmos Health. 2012;(5):393–399. doi: 10.1007/s11869-010-0131-2
  2. Revich BA. Fine suspended particulates in ambient air and their health effects in megalopolises. Environmental Monitoring and Ecosystem Modelling. 2018;29(3):53–78. doi: 10.21513/0207-2564-2018-3-53-78 EDN: YRXUVF
  3. Barskova LS, Vitkina TI, Veremchuk LV, Gvozdenko TA. Assessment of the influence of the composition of atmospheric microparticles on redox homeostasis of alveolar macrophages. Hygiene and Sanitation. 2022;101(9):1004–1010. doi: 10.47470/0016-9900-2022-101-9-1004-1010 EDN: ADUQKY
  4. Burnett R, Chen H, Szyszkowicz M, et al. Global estimates of mortality associated with longterm exposure to outdoor fine particulate matter. Proc Natl Acad Sci USA. 2018;115(38):9592–9597. doi: 10.1073/pnas.1803222115
  5. Altieri KE, Keen SL. Public health benefits of reducing exposure to ambient fine particulate matter in South Africa. Sci Total Environ. 2019;(684):610–620. doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.05.3552
  6. Meo SA, Salih MA, Al-Hussain F, et al. Environmental pollutants PM2.5, PM10, carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), sulfur dioxide (SO2), and ozone (O3) impair human cognitive functions. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2024;28(2):789–796. doi: 10.26355/eurrev_202401_35079
  7. Pope CA 3rd, Burnett RT, Thun MJ, et al. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to fine particulate air pollution. Journal of the American Medical Association. 2002;287(9):1132–1141. doi: 10.1001/jama.287.9.1132
  8. Turner MC, Krewski D, Pope CA 3rd, et al. Long-term ambient fine particulate matter air pollution and lung cancer in a large cohort of never-smokers. Am J Respir Crit Care Med. 2011;184(12):1374–1381. doi: 10.1164/rccm.201106–1011OC
  9. Ali MU, Liu G, Yousaf B, et al. A systematic review on global pollution status of particulate matter-associated potential toxic elements and health perspectives in urban environment. Environ Geochem Health. 2019;(41):1131–1162. doi: 10.1007/s10653-018-0203-z
  10. Yang YW, Liou SH, Hsueh YM, et al. Risk of Alzheimer's disease with metal concentrations in whole blood and urine: A case-control study using propensity score matching. Toxicology and Applied Pharmacology. 2018;356:8–14. doi: 10.1016/j.taap.2018.07.015
  11. Tellez-Plaza M, Guallar E, Navas-Acien A. Environmental metals and cardiovascular disease. BMJ. 2018;362:k3435. doi: 10.1136/bmj.k3435
  12. Zhang Y, Xu C, Fu Z, et al. Associations between total mercury and methyl mercury exposure and cardiovascular risk factors in US adolescents. Environ Sci Pollut Res Int. 2018;25(7):6265–6272. doi: 10.1007/s11356-017-0905-2
  13. Grau-Perez M, Zhao J, Pierce B, et al. Urinary metals and leukocyte telomere length in American Indian communities: The Strong Heart and the Strong Heart Family Study. Environ Pollut. 2019;(246):311–318. doi: 10.1016/j.envpol.2018.12.010
  14. Velmurugan G, Swaminathan K, Veerasekar G, et al. Metals in urine in relation to the prevalence of pre-diabetes, diabetes and atherosclerosis in rural India. Occup Environ Med. 2018;75(9):661–667. doi: 10.1136/oemed-2018-104996
  15. Longnecker MP, Daniels JL. Environmental contaminants as etiologic factors for diabetes. Environ Health Perspect. 2001;109(Suppl 6): 871–876. doi: 10.1289/ehp.01109s6871
  16. Bell DSH. Riceabetes: Is the association of type 2 diabetes with rice intake due to a high carbohydrate intake or due to exposure to excess inorganic arsenic? Postgrad Med. 2015;127(8):781–782. doi: 10.1080/00325481.2015.1098518
  17. Lee J, Lee S, Bae G. A review of the association between air pollutant exposure and allergic diseases in children. Atmospheric Pollution Research. 2014;5(4):616–629. doi: 10.5094/APR.2014.071
  18. Krupnova TG, Rakova OV, Bondarenko KA, et al. Elemental composition of PM2.5 and PM10 and health risks assessment in the industrial districts of Chelyabinsk, South Ural Region, Russia. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(23):12354. doi: 10.3390/ijerph182312354
  19. Klepeis NE, Nelson WS, Ott WR, et al. The national human activity pattern survey (NHAPS): a resource for assessing exposure to environmental pollutants. J Expo Anal Environ Epidemiol. 2001;11(3):231–252. doi: 10.1038/sj.jea.7500165
  20. Fang B, Zeng H, Zhang L, et al. Toxic metals in outdoor/indoor airborne PM2.5 in port city of Northern, China: Characteristics, sources, and personal exposure risk assessment. Environ Pollut. 2021;279:116937. doi: 10.1016/j.envpol.2021.116937
  21. Liu J, Chen H, Qiao S, Zhang Y. Indoor/outdoor relationships of PM2.5-associated toxic metals/metalloids at a rural residence in North China: sources and probabilistic health risks. Atmospheric Pollution Research. 2023;14(5):101753. doi: 10.1016/j.apr.2023.101753
  22. Jung CC. Investigation of source and infiltration of toxic metals in indoor PM2.5 using Pb isotopes during a season of high pollution in an urban area. Environ Geochem Health. 2023;46(1):7. doi: 10.1007/s10653-023-01801-7
  23. Jung CC, Chung YJ, Chiang TY, et al. Evaluating the representativeness of atmospheric PM2.5 data for indoor exposure: insights from concentrations, chemical compositions, and sources. Environ Pollut. 2025;375:126350. doi: 10.1016/j.envpol.2025.126350
  24. Dolgushina NA, Kuvshinova IA. Air pollution and noncancenogenic risks assessment in industrial cities of Chelyabinsk region. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2019;26(6):17–22. doi: 10.33396/1728-0869-2019-6-17-22 EDN: AHPZTI
  25. Krupnova TG, Mashkova IV, Scalev ED, et al. Concentrations of metal(loid)s in outdoor and indoor dust from Russian City. International Journal of Geomate. 2018;15(52):30–37. doi: 10.21660/2018.52.8197 EDN: BLHCBN
  26. Krupnova TG, Rakova OV, Mashkova IV, et al. Health risk assessment of metal(loid)s exposure via indoor dust from urban area in Chelyabinsk, Russia. International Journal of Geomate. 2019;16(55):1–7. doi: 10.21660/2019.55.16501 EDN: OBLWPP
  27. Lee SC, Li WM, Ao CH. Investigation of indoor air quality at residential homes in Hong Kong-case study. Atmospheric Environment. 2002;36(2):225–237. doi: 10.1016/S1352-2310(01)00435-6
  28. Polezer G, Oliveira A, Potgieter-Vermaak S, et al. The influence that different urban development models has on PM2.5 elemental and bioaccessible profiles. Sci Rep. 2019;9(1):14846. doi: 10.1038/s41598-019-51340-4

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».