環境毒性学会誌 (Jpn. J. Environ. Toxicol.), 24, 26–32, 2021
報 告
2019
年度日本環境毒性学会 CERI 学会賞受賞（報告）
Report on CERI award in 2019
羽野健志 *
国立研究開発法人水産研究・教育機構水産技術研究所環境保全部／ 〒739–0452 広島県廿日市市丸石2–17–5
Takeshi HANO*
National Research Institute of Fisheries and Environment of Inland Sea, Fisheries Research and Education Agency/2–17–5 Maruishi, Hatsukaichi,
Hiroshima 739–0452, Japan 1. はじめに CERI 学会賞は，化学物質の評価・管理に関 連した研究分野において科学技術の進歩・発展 に資するため，45 歳以下の研究者を対象に，一 般財団法人化学物質評価研究機構「Chemicals Evaluation and Research Institute: CERI」 に よって日本環境毒性学会内に創設された賞です。 この度「漁網用防汚物質および農薬の沿岸域にお ける生態リスク評価」という業績題目で2019 年 度 CERI 学会賞に選出いただきました。評価対 象は現所属での成果となりますが，環境毒性学の 基礎は九州大学農学部水産学科・同大学院生物資 源環境化学府水産生物環境学研究室（当時）で大 嶋雄治先生（現九州大学教授）のもとで学びまし た。また，2.1 項で述べさせていただいているよ うに，私は大学4 年時の1 年間 CERI でお世話に なりました。それから約20 年が経過し，この度 CERI 賞を受賞できたことには非常に感慨深いも のがあります。 本報告では，大学在籍時の研究と受賞対象と なった研究内容について報告させていただきたい と思います。 2. 研究内容 2.1 CERI で学んだ環境毒性学の基礎 大学4 年を間近に控えた2001 年3 月，水産生 物環境学研究室への配属が決まりました。そして 研究室配属の翌日，私は大学の研究室ではなく， 久留米市（大学のある福岡市から JR で30 分）に ある CERI 久留米事業所にいました。CERI で 実験を行われていた姜益俊博士（現九州大学准教 授，当時博士課程1 年）の実験を手伝う傍ら曝露 試験のイロハを学ぶためでした。具体的な研究内 容は内分泌かく乱作用が疑われる化学物質がメダ カの再生産に及ぼす影響を調べることで，担当課 には横田博文博士（現神戸女学院大学教授），関 雅範博士（現 CERI 久留米事業所試験第四課長） が在籍され，メダカを用いた化学物質の曝露試験 （繁殖試験，初期生活段階試験，全生活段階試験） が行われていました。曝露試験はすべて流水式で 行われ，そこには極低濃度（ng/L, µg/L）の化学 物質を長期間（1 試験当たり3 週間∼3 か月）維持 するための様々な工夫が施されていました。今振 り返ると，CERI で学んだ曝露試験に関する日本 最高水準の技術やノウハウ，そして毒性試験に対 する考え方は，現在の私の大きな礎になっている と思います。
2.2 「透明・光る」トランスジェニック（TG）メ ダカを使って生きたままで内分泌かく乱作 用を検出する 修士1 年になって与えられたテーマは「透明・ 光るトランスジェニック（TG）メダカ」を用いた 内分泌かく乱化学物質の影響評価研究に資する 手法の開発でした。このメダカは，名古屋大学 理学部若松佑子教授（当時）を中心に作成された TG 系統（Wakamatsu et al., 2001）で，体が透 明で生殖細胞が GFP 蛍光を発するため，生きた ままで生殖腺の様子を観察することができます （Fig. 1）。 そこで私が着目したのは，ふ化直後の雌雄間で の生殖細胞数の違いでした。雌雄異体であるメダ カでは遺伝的メスでは生殖細胞がふ化直後から劇 的に増加するのに対し，遺伝的オスではその数は 変わりません。その結果，孵化後10 日令仔魚の メスではその数はオスの10 倍になります。通常 は組織切片を作成し生殖細胞を数える必要があり ますが，この TG メダカでは，仔魚を顕微鏡下で 仔魚における GFP の蛍光面積を測定するだけで 生殖細胞数が推定でき，これにより表現型として の性が判断できます。さらに，遺伝的性を裏付け る遺伝子マーカーとの比較により，化学物質の 女性ホルモン様作用を，「遺伝的オスの仔魚で生 殖細胞が増加する」現象として簡便かつ迅速に検 出する手法を確立しました（Hano et al., 2005）。 また，修士時代に立ち上げたメダカ胚に化学物 質を顕微注入する nanoinjection 法（Hano et al., 2007a, 2009）は，今もその技術が研究室で代々 引き継がれており，非常に嬉しく感じています （Chen et al., 2017; Qiu et al., 2019）。
修士2 年の夏から1 年間，今度は名古屋大学に 派遣していただき，TG メダカを用いた流水式曝 露試験を行いました。名古屋大学では，エストロ ゲン物質によるメダカオス成魚の精巣の萎縮と浄 水（エストロゲン物質を含まない水）に戻した後 の回復過程を GFP 蛍光により同一個体で継続的 に追跡することに成功するなど，学位論文の要諦 となる成果を得ることができました（Hano et al., 2007b, 2011）。 2.3 フィールドを「海」へ瀬戸内水研での GC/ MSとの出会い 博士後期課程1 年で九大を中退後，6 年間の県 庁職員や乗船調査員勤務を経て，大学時代からの 憧れの職場であった（独）水産総合研究センター 瀬戸内海区水産研究所化学環境部（当時）に2010 年4 月研究員として着任しました。ここで，以後 の研究生活で 伴侶 となるガスクロマトグラフ 質量分析計（GC/MS）と出会います。 着任時の私は GC/MS はもちろん，分析化学の 経験は皆無でした。一方，化学物質のリスク評価 にとって生物試験と環境中濃度分析は両輪です。 生物試験は学生時代に経験を積んだので，分析技 術の習得は必須だと思い，GC/MS の原理と扱い 方，そして抽出や濃縮といった前処理操作の基礎 を学びました。 着任後初めて担当した業務は「漁網用代替防汚 剤ポリカーバメート（PC）の海水中の分析方法 の確立と実環境における濃度分布調査」でした。 PC はトリブチルスズ（TBT）の使用が禁止され て以降，国内では最もよく使われている代替防 汚剤の有効成分です。しかし，業務を開始した 2011 年当時は海水中の PC を分析する手法が未 確立であったこともあり，実環境中における海 水中濃度や海産生物への影響の知見は殆どない というのが現状でした。これは，PC は構造が複 雑（Fig. 2）で，前処理では10 種類近い試薬とメ チル誘導体化が必要で作業が煩雑であることが一 因であり，それ故初心者にはとてもハードルの高 い分析対象でした。1 年間にわたって試薬の量や 混合比，反応時間などを詳細に検討し，定量下 限値を2.2 ng/L とする分析方法を確立しました。 Fig. 1. 透明光る TG メダカ GFP 蛍光で精巣（左）と卵巣（右）が観察できる
次に広島湾内で採水を行い（Fig. 3），2 年間で計 120 検体の濃度を調べました。その結果，複数の サンプルで PC 由来ピークを確認し，「世界で初 めて PC 由来成分を海水中から検出」することに 成功しました。海水中の PC 濃度範囲は<2.2（定 量下限値）∼110 ng/L であり，従来法（定量下限 値200 ng/L）をそのまま採用しても検出はできな かったため，結果として1 年間の努力が報われ たことに安堵しました。さらに，林岳彦博士（国 立環境研究所 主任研究員）に階層ベイズモデル （Hayashi and Kashiwagi, 2011）を学び，PC 由 来成分の広島湾の環境中濃度を中央値と信頼区間 で提示・予測しました。これにより，PC のリス ク評価研究をより定量的に展開することができま した（Hano et al., 2015）。 2.4 GC/MS で新たな研究展開「微量分析」から 「メタボロミクス」へ 瀬戸内海区水産研究所では，専ら GC/MS を 化学物質の微量分析に使用していましたが，着 任2 年目頃から他に何か使えないか，と考え始 めるようになりました。その折，宇野誠一博士 （現鹿児島大学教授）による GC/MS を用いた代 謝物総体解析（メタボロミクス）の研究論文（Uno et al., 2011）を拝読し，宇野先生に適宜指導を仰 ぎながらメタボロミクスの手法を会得しました。 メタボロミクスで対象とする代謝物は，遺伝子 やタンパク質に比べ表現型に近いため，環境毒 性学における表現型（死亡や発生・行動異常）を 読み解くうえで極めて有効です。また，代謝物 はすべての生物において共通です。例えば珪藻・ ミジンコ・メダカの体内にはブドウ糖（グルコー ス）が共通して存在します。当時メタボロミクス は環境毒性学分野での適用事例は少なかったこと もあり，その新規性をアピールすることで研究資 金獲得や研究論文作成につながりました。（例え ば，多機能生理活性物質タウリンによる有害化学 物質の毒性軽減機構の解明（Hano et al., 2017a, 2017b），除草剤による海草アマモの光合成阻害 のメカニズム解明（Mochida et al., 2019），致死 濃度の PC に曝された海産魚類3 種（マダイ，カ レイ類2 種）で共通して変動する代謝物の特定 （Hano et al., 2017d），魚類の糞便中の代謝物を 調べることで魚の健康異常を非侵襲的に診断する 手法の開発など（Hano et al., 2018, 2021））。 また，水産学分野においてもメタボロミクスは 適用事例が少ないのが現状です。現在，各分野の 研究者と連携し，養殖の発展のための餌料開発 （Higuchi et al., 2019），赤潮を形成する植物プ ランクトンの生理診断研究などへの適用（Hano and Tomaru, 2019）など，水産をキーワードに 様々な方面に研究展開を進めています。 Fig. 2. PC の構造式 2 つの成分（（青枠2 分子）と（赤枠1 分子））が亜 鉛（Zn）を介して結合した複雑な構造を有する。 Fig. 3. 広島湾における採水風景 （Hano et al. 2015 を改変） Fig. 4. 本研究で対象とした海産甲殻類
2.5 フィールド調査の重要性を実感した農薬の リスク評価研究 農薬が河口干潟域の海産甲殻類に及ぼす影響 評価研究を2014 年に開始しました。当時は研究 事例が殆どなかったことから，まずは毒性試験と フィールド調査を行い，基盤情報を収集すること としました。前者では海産甲殻類を用いたネオニ コチノイド系農薬7 種とフェニルピラゾール系農 薬フィプロニル（Fip）の96-h 急性毒性試験，後 者では瀬戸内海の河口干潟域において農薬の濃度 分析と海産甲殻類の生息密度を調べました。 事前の沿岸干潟域での生物調査でクルマエ ビ（Penaeus japonicus）， ウ リ タ エ ビ ジ ャ コ （Crangon uritai），クロイサザアミ（Neomysis awatschensis）が採捕できたので（Fig. 4），これ らを調査対象として農薬8 種の急性毒性試験を 行うこととしました。なお，クロイサザアミは 室内馴致が困難であったため，海産アミ（Ameri-camysis bahia）を代替種として用いました。毒 性試験の結果，クルマエビでは96-h EC50値が Fip で0.17 µg/L で 最 も 強 毒 性 で あ っ た の に 対 し，ネオニコチノイド系農薬では14–940 µg/L で あり，両者には80–5500 倍の開きがありました （Hano et al., 2017c, 2019）。この傾向は他の2 種 でも概ね一致していました。また，3 種の海産甲 殻類種間でも農薬に対し大きな感受性差が認めら れ，その耐性は総じてウリタエビジャコ>クルマ エビ≈海産アミでした。この感受性の差異は薬物 代謝酵素群の関与に起因すると推察しています （Hano et al., 2020）。 2015∼2018 年の5∼12 月にかけて計169 検体 の海水サンプルを採取し河口干潟域における農薬 の濃度を調べました。当初の予想通り，農薬の使 用時期に応じてそれらの濃度も大きく変動してい ました。例えばイミダクロプリドや Fip はそれ ぞれ最大0.27 µg/L, 0.09 µg/L で6–7 月にかけて 検出されましたが，他の月では検出されません でした。一方，ネオニコチノイド系農薬の中でも 使用量が多いジノテフラン（Din）は9 月に最大 1.1 µg/L で検出されました（Hano et al., 2019）。 また，環境水中には様々な濃度で農薬が混在し ているため，その混在比で海産甲殻類への影響も 変わります。そこで，各農薬の毒性試験で得られ た96-h EC50値と生存曲線の傾きを環境中濃度と 組み合わせることで，各海産甲殻類種における影 響 割 合（Pmix: Proportion of mixture toxicity ef-fect）（Faust et al., 2003）を算出することとしま した。データの考察には永井孝志博士（現農業・ 食品産業技術総合研究機構 上級研究員）に助言 をいただきました。Pmixは，従来の初期リスク評 価（PEC/PNEC 比）で使用する不確実性係数を 必要とせず，リスク影響を定量化できるのが大 きな利点で，「各生物種で○○ % の個体に影響が 及ぶ」という形で影響割合を提示することができ ます。169 検体それぞれで Pmixを算出した結果， Fip が検出された6 月に Pmixは最大となり，クル マエビで最大21%，アミでは最大72% の個体に 影響が及ぶという憂慮すべき試算が得られまし た（Fip への感受性が低いエビジャコでは3.4%）。 なお，Fip が検出されず，ネオニコチノイド系農 薬のみが検出された検体での Pmixは最大0.8% で あり，その影響は検出できないほど低い値でした （Hano et al., 2019）。 実環境中の農薬濃度にも季節変動があるよう に，海産甲殻類の出現にも季節変動や年変動が観 察されました。例えばクルマエビの出現は，6 月 はわずかで8 月から秋にかけて多くなります。エ ビジャコは6–8 月にピークとなり，アミでは季節 性よりむしろ年変動が大きいことが分かりまし た。即ち，農薬の環境中濃度と海産甲殻類の出現 を重ねてみると，Fip が検出された時期（6–7 月） に出現する個体が影響を受けやすいことになりま す（Hano et al., 2019）。 以上の結果はフィールドにおける農薬の水生生 物へのリスク評価を行う際，農薬の用途に応じ た季節変動に基づく環境水中濃度に加え，農薬 に曝される（影響を受ける）生物側の出現特性を 把握する必要性を示唆しているといえます。ま た，永井博士は有機化学物質研究会（2015）のご 講演の中で「減らすべきは農薬の使用量ではな く，農薬使用に伴うリスクである」と述べられて います。今回のデータで言えば，Din は実環境 中では最も高濃度・高頻度（98%）で検出されま したが，海産甲殻類への毒性は低いため，その 使用量を減らしても Pmixはほとんど変わりませ ん。一方，Pmixは毒性が強い Fip により大きく 変動します。例えば，Fip の環境中最高濃度が 1/3（0.09→0.03 µg/L）になればクルマエビの最大
Pmixは1/10（20→2%）になる試算が得られてい ます。今回得られた毒性試験とフィールド調査の データは，永井博士の上記の提言を裏付けるデー タといえます。本研究では海産甲殻類種3 種，農 薬8 種を対象としましたが，今後はさらにその対 象を拡大し，沿岸干潟域における農薬のリスク影 響評価研究を継続していく必要があると考えてい ます。 3. 最後に 2.3 項の続きになりますが，ある年の年度末事 業報告会で評価委員の先生から「（あなたのよう な分析を始めたばかりの人が）なぜ今まで誰もで きなかった PC を検出できたのですか」という質 問を頂きました。私は『「根性」「上司の理解」，そ して「実験環境」です』と回答しました。「根性で とにかくやってみる」は今や死語かもしれません が，研究者にとってはとても大切なことだと思っ ています。今思えば水産生物環境学研究室時代に 培われ自然と身についたものだったかもしれませ ん。また，後者2 つに関していえば，当時の上司 （田中博之博士，藤井一則博士）の理解や自由に 何でもトライできる寛容的な研究室の空気が，私 にポジティブな影響を与えてくれたのだと思いま す。 私の研究生活はまだ15 年にも満たないもので すが，自分なりに「環境毒性学」をキーワードに 研究を進めてきました。一方で，研究は1 人でで きるものではないということを日々直面する困難 を1 つ1 つ乗り越える度に痛感してきました。本 報告で紹介してきた先生方，本城凡夫先生（九州 大学名誉教授），仲山慶博士（現愛媛大学講師）を はじめとする水産生物環境学研究室の方々，現所 属研究所の上司・先輩・同僚（持田和彦博士，大 久保信幸博士，伊藤克敏博士，伊藤真奈博士，河 野久美子博士，市橋秀樹博士，隠塚俊満博士）， 実験補助員の方々の温かいご指導，そして家族の サポートがあったからこそ今の自分があることに 感謝しつつ，また今回の受賞を契機に歴代の受賞 者の先生方（Fig. 5，及び永井孝志博士2016 年受 賞，岩崎雄一博士2018 年受賞）と連携し環境毒 性学会の活性化に少しでも貢献することを誓い， 受賞報告とさせていただきます。 文献
Chen, K., Tsutsumi, Y., Yoshitake, S., Qiu, X., Xu, H., Hashiguchi, Y., Honda, M., Tashi-ro, K., Nakayama, K., Hano, T., Suzuki, N., Hayakawa, K., Shimasaki, Y., Oshima, Y. (2017) Alteration of development and gene expression induced by in ovo-nanoinjection of 3-hydroxybenzo[c]phenanthrene into Japanese medaka (Oryzias latipes) embry-os. Aquatic Toxicology (Amsterdam,
Neth-erlands), 182, 194–204.
Faust, M., Altenburger, R., Backhaus, T., Blanck, H., Boedeker, W., Gramatica, P., Hamer, V., Scholze, M., Vighi, M., Grimme, L. H. (2003) Joint algal toxicity of 16 dis-similarly acting chemicals is predictable by the concept of independent action.
Aquat-ic ToxAquat-icology (Amsterdam, Netherlands),
63(1), 43–63.
Hano, T., Oshima, Y., Oe, T., Kinoshita, M., Tanaka, M., Wakamatsu, Y., Ozato, K., Honjo, T. (2005) Quantitative bio-imaging analysis for evaluation of sexual differen-tiation in germ cells of olvas-GFP/ST-II YI medaka (Oryzias latipes) nanoinjected in ovo with ethinylestradiol. Environmental
Toxicology and Chemistry, 24(1), 70–77.
Hano, T., Oshima, Y., Kim, S. G., Satone, H., Oba, Y., Kitano, T., Inoue, S., Shimasaki, Fig. 5. 歴 代 CERI 賞 受 賞 者 と の 記 念 写 真 撮 影
（2019.9.26 撮影）左から加茂将史博士（2014 年受賞），仲山慶博士（同2015 年），筆者，坂 本正樹博士（同2017 年）
Y., Honjo, T. (2007a) Tributyltin causes abnormal development in embryos of me-daka, Oryzias latipes. Chemosphere, 69(6), 927–933.
Hano, T., Oshima, Y., Kinoshita, M., Tanaka, M., Mishima, N., Ohyama, T., Yanagawa, T., Wakamatsu, Y., Ozato, K., Honjo, T. (2007b) Quantitative bioimaging analysis of gonads in olvas-GFP/ST-II YI medaka (Transgenic Oryzias latipes) exposed to ethinylestradiol. Environmental Science &
Technology, 41(4), 1473–1479.
Hano, T., Oshima, Y., Kinoshita, M., Tanaka, M., Wakamatsu, Y., Ozato, K., Nassef, M., Shimasaki, Y., Honjo, T. (2009) In ovo nanoinjection of nonylphenol affects embryonic development of a transgenic see-through medaka (Oryzias latipes), olvas-GFP/STII-YI strain. Chemosphere, 77(11), 1594–1599.
Hano, T., Oshima, Y., Kinoshita, M., Tanaka, M., Mishima, N., Wakamatsu, Y., Ozato, K., Shimasaki, Y., Honjo, T. (2011) Evaluation of the effects of ethinylestradiol on sexual differentiation in the olvas-GFP/STII-YI medaka (transgenic Oryzias latipes) strain as estimated by proliferative activity of germ cells. Aquatic Toxicology (Amsterdam,
Netherlands), 104(3-4), 177–184.
Hano, T., Ito, K., Mochida, K., Ohkubo, N., Kono, K., Onduka, T., Ito, M., Ichihashi, H., Fujii, K., Tanaka, H. (2015) Primary risk assessment of dimethyldithiocarbamate, a dithiocarbamate fungicide metabolite, based on their probabilistic concentrations in a coastal environment. Chemosphere, 131, 225–231.
Hano, T., Ito, K., Kono, K., Ito, M., Mochida, K., Ohkubo, N. (2017a) Effect of taurine sup-plementation on hepatic metabolism and alleviation of cadmium toxicity and bio-accumulation in a marine teleost, red sea bream, Pagrus major. Fish Physiology and
Biochemistry, 43(1), 137–152.
Hano, T., Ito, M., Ito, K., Kono, K., Ohkubo, N. (2017b) Dietary taurine supplementation ameliorates the lethal effect of phenan-threne but not the bioaccumulation in a marine teleost, red sea bream, Pagrus
major. Ecotoxicology and Environmental Safety, 137, 272–280.
Hano, T., Ohkubo, N., Ito, M., Onduka, T., Ito, K., Sakaji, H. (2017c) Comparative toxici-ty of seven neonicotinoid insecticides and their two metabolites to juveniles of the marine crustacean kuruma prawn
(Mar-supenaeus japonicas). Japanese Journal of Envirommental Toxicology, 20, 35–48.
Hano, T., Ohkubo, N., Mochida, K. (2017d) A hepatic metabolomics-based diagnostic ap-proach to assess lethal toxicity of dithiocar-bamate fungicide polycardithiocar-bamate in three marine fish species. Ecotoxicology and
En-vironmental Safety, 138, 64–70.
Hano, T., Ito, M., Ito, K., Uchida, M. (2018) Sample treatment optimization for fish stool metabolomics. Journal of
Chroma-tography. B, Analytical Technologies in the Biomedical and Life Sciences, 1092,
258–267.
Hano, T., Ito, K., Ohkubo, N., Sakaji, H., Wata-nabe, A., Takashima, K., Sato, T., Suga-ya, T., Matsuki, K., Onduka, T., Ito, M., Somiya, R., Mochida, K. (2019) Occurrence of neonicotinoids and fipronil in estuaries and their potential risks to aquatic inver-tebrates. Environmental Pollution, 252(Pt A), 205–215.
Hano, T., Tomaru, Y. (2019) Metabolom-ics-based approach to explore growth phase-dependent markers in cultured di-atom Chaetoceros tenuissimus. Journal of
Chromatography. B, Analytical Technol-ogies in the Biomedical and Life Sciences,
1128, 121779.
Hano, T., Ito, K., Ohkubo, N., Ito, M., Wata-nabe, A., Sakaji, H. (2020) Involvement of oxygenase confers higher resistance
to neonicotinoid insecticides in estuarine resident sand shrimp Crangon uritai than in kuruma prawn Penaeus japonicus and mysid Americamysis bahia. Fisheries
Sci-ence, 86(6), 1079–1086.
Hano, T., Ito, M., Ito, K., Uchida, M. (2021) Al-terations of stool metabolome, phenome, and microbiome of the marine fish, red sea bream, Pagrus major, following exposure to phenanthrene: A non-invasive approach for exposure assessment. Science of the
Total Environment, 752, 141796.
Hayashi, T., Kashiwagi, N. (2011) A Bayesian approach to probabilistic ecological risk assessment: Risk comparison of nine toxic substances in Tokyo surface waters.
Envi-ronmental Science and Pollution Research International, 18(3), 365–375.
Higuchi, M., Mekuchi, M., Hano, T., Imaizumi, H. (2019) Trans-omics analyses revealed differences in hormonal and nutritional status between wild and cultured female Japanese eel (Anguilla japonica). PLoS
One, 14(5), e0209063.
Mochida, K., Hano, T., Onduka, T., Ito, K., Yoshida, G. (2019) Physiological responses of eelgrass (Zostera marina) to ambient
stresses such as herbicide, insufficient light, and high water temperature. Aquatic
Toxicology (Amsterdam, Netherlands), 208,
20–28.
Qiu, X., Kim, S., Kang, I. J., Hano, T., Shima-saki, Y., Oshima, Y. (2019) Combined tox-icities of tributyltin and polychlorinated biphenyls on the development and hatch-ing of Japanese medaka (Oryzias latipes) embryos via in ovo nanoinjection.
Chemo-sphere, 225, 927–934.
Uno, S., Shintoyo, A., Kokushi, E., Yamamo-to, M., Nakayama, K., Koyama, J. (2011) Gas chromatography-mass spectrometry for metabolite profiling of Japanese me-daka (Oryzias latipes) juveniles exposed to malathion. Environmental Science and
Pollution Research International, 19(7),
2595–2605.
Wakamatsu, Y., Pristyazhnyuk, S., Kinoshi-ta, M., Tanaka, M., Ozato, K. (2001) The see-through medaka: A fish model that is transparent throughout life. Proceedings
of the National Academy of Sciences of the United States of America, 98(18), 10046–
