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    中國(guó)地區(qū)干酪生物胺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中膳食暴露評(píng)估模型的構(gòu)建

    2013-08-07 09:14:16王淵龍劉振民
    食品工業(yè)科技 2013年23期
    關(guān)鍵詞:干酪膳食概率

    劉 景,任 婧,王淵龍,劉振民

    (光明乳業(yè)股份有限公司乳業(yè)研究院,乳業(yè)生物技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200436)

    生物胺(Biogenic amino,BA)是一類具有生物活性的低分子量含氮有機(jī)化合物的總稱,是人體有機(jī)組成成分[1],但在體內(nèi)聚積達(dá)到高水平即產(chǎn)生毒性[2-4]。乳制品中的生物胺以干酪為典型,是發(fā)酵和貯存過程中的天然產(chǎn)物。生物胺的毒性和劑量-反應(yīng)關(guān)系一直缺乏相關(guān)研究報(bào)道[5],國(guó)際上對(duì)食品中的生物胺尚無統(tǒng)一限量標(biāo)準(zhǔn)[6-7]?,F(xiàn)有法規(guī)多只限定魚類及其制品中的組胺含量[8-9],或?qū)κ称分薪M胺或酪胺含量給出建議上限值[10]。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是對(duì)動(dòng)植物和人類或環(huán)境暴露于某危害因素產(chǎn)生或?qū)a(chǎn)生不良效應(yīng)的可能性和嚴(yán)重性的科學(xué)評(píng)價(jià)[11],包括定性和定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,后者以數(shù)值表達(dá)方式評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)及伴隨的不確定性指標(biāo)[12]。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估一般由危害識(shí)別、危害描述、暴露評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)描述等四部分組成,其中暴露評(píng)估是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最重要的組成部分。目前涉及食品中生物胺的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究多為定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估或指導(dǎo)性意見[13-14],且集中于組胺含量最高的魚制品或水產(chǎn)品[15]。由于干酪在中國(guó)是新興食品,對(duì)中國(guó)地區(qū)干酪生物胺的危害研究尚屬起步階段[16],其針對(duì)性的膳食暴露評(píng)估方法也未見報(bào)道。本研究基于對(duì)中國(guó)地區(qū)市售的97 份干酪樣品檢測(cè)獲得的生物胺數(shù)據(jù),以及衛(wèi)生部2002 年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查數(shù)據(jù),首次開展了中國(guó)地區(qū)干酪生物胺定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)的探索,建立了不同年齡、地區(qū)及性別人群的干酪生物胺膳食暴露概率評(píng)估模型。對(duì)中國(guó)食品及乳業(yè)主管部門建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)、制定科學(xué)高效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施、降低人群干酪生物胺膳食攝入危險(xiǎn)具有良好的參考意義。

    1 材料與方法

    1.1 材料與儀器

    干酪樣本 主要來源為中國(guó)國(guó)內(nèi)市售成品干酪,包括原制干酪、再制干酪,以及原料干酪(主要供餐廳等制作西餐、披薩、甜點(diǎn)等使用)等,樣本共97組,其中原制干酪63 組、再制干酪27 組、原料干酪7組。采用柱前衍生高效液相色譜法[17]分析測(cè)定8 種主要生物胺濃度及總含量。

    干酪消費(fèi)和消費(fèi)人群數(shù)據(jù) 根據(jù)在2002 年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查中一年食物頻率調(diào)查的數(shù)據(jù)而得到的中國(guó)居民奶制品食用數(shù)據(jù)[18],同時(shí)參考2002 年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查報(bào)告[19-20]及其他已發(fā)表文獻(xiàn)[21-22],按不同地區(qū)(城市、農(nóng)村)、不同年齡段(15~17、18~44、45~59、60 歲及以上)和不同性別收集整理相應(yīng)的干酪消費(fèi)數(shù)據(jù)。

    消費(fèi)人群個(gè)體數(shù)據(jù)則采用2002 年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查報(bào)告中營(yíng)養(yǎng)與健康狀況數(shù)據(jù)[20],以及“中國(guó)健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查”項(xiàng)目的研究結(jié)果[23-24]。如無體重?cái)?shù)據(jù)的消費(fèi)人群,其體重?cái)?shù)據(jù)以60kg/人計(jì)。

    @Risk 5.7 分析軟件 美國(guó)Palisade 公司。

    1.2 實(shí)驗(yàn)方法

    1.2.1 生物胺檢測(cè)方法 干酪中生物胺含量檢測(cè)采用國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)方法柱前衍生高效液相色譜法。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)樣品和檢測(cè)樣品的色譜峰保留時(shí)間定性,外標(biāo)法定量[17]。

    1.2.2 建模方法

    1.2.2.1 膳食暴露模型 對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估而言,并不存在一個(gè)單一數(shù)據(jù)就能夠代表所有個(gè)體的消費(fèi)量、以及消費(fèi)相關(guān)物質(zhì)濃度的情況。因此,暴露評(píng)估通常需要建立以下特定模型來代表真實(shí)的暴露情況:

    目前用于膳食暴露評(píng)估的模型主要有點(diǎn)評(píng)估模型、簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型及概率評(píng)估模型三大類。

    1.2.2.2 點(diǎn)評(píng)估模型 點(diǎn)評(píng)估模型具有以下假定:危害物攝入量等于食品消費(fèi)量的固定值(如平均的或較高的消費(fèi)量數(shù)據(jù))乘以危害物的殘留含量或濃度(通常是平均殘留量水平或法規(guī)允許值的上限)。常用的點(diǎn)評(píng)估模型為:

    式中:y-某種危害物的人群暴露量(攝入量);xk,97.5-第k 類食物消費(fèi)量分布的97.5% 分位數(shù);ck,max-第k 類食物中某一危害物的最大殘留量;p-消費(fèi)食物種類數(shù)目;ˉw-被評(píng)估人群的平均體重。

    點(diǎn)評(píng)估模型方法采用的是食物高消費(fèi)量和污染物高殘留量進(jìn)行計(jì)算,體現(xiàn)了保護(hù)大部分人群的原則,簡(jiǎn)單易行,便于推廣;但另一方面,忽略了觀察個(gè)體體重差異、個(gè)體消費(fèi)量不同、消費(fèi)食物中化學(xué)殘留物濃度水平不同等方面的變異,結(jié)果較為粗糙保守。因此,點(diǎn)評(píng)估方法通常用于暴露評(píng)估的第一步——暴露篩選[25]。而在實(shí)際情況中,為了精確評(píng)估暴露,需要有更準(zhǔn)確反映出真實(shí)暴露情況的方法。

    1.2.2.3 簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型 在點(diǎn)評(píng)估模型基礎(chǔ)上,簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型考慮了相關(guān)食品消費(fèi)量的變異,相應(yīng)危害物濃度則采用最大監(jiān)測(cè)值。簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型可表示如下:

    式中:yij-第i 個(gè)體在第j 天中某種危害物的暴露量;xijk-觀察個(gè)體i 第j 天消費(fèi)的第k 種食物量;ck,max-危害物在第k 種食物中殘留濃度的最大值;wi-觀察個(gè)體i 的體重;p-第j 天中消費(fèi)食物種類數(shù)目。

    簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型結(jié)果雖然比點(diǎn)評(píng)估更具有信息價(jià)值,但由于保留了很多保守的假設(shè),污染物數(shù)據(jù)仍然采用高端檢測(cè)值,因此通常只用于衡量暴露評(píng)估的上限[26]。

    1.2.2.4 概率評(píng)估模型 概率評(píng)估包括對(duì)各參數(shù)的變異性與不確定性分布的描述。它通過發(fā)生概率對(duì)模型的每一個(gè)參數(shù)可能引發(fā)的各種結(jié)果進(jìn)行考慮。

    本研究使用的非參數(shù)概率評(píng)估模型為:

    模型中,xijk為膳食調(diào)查中食物的消費(fèi)量,ci'j'k'則來源于對(duì)市場(chǎng)上各種產(chǎn)品中危害物的常規(guī)監(jiān)測(cè)。分別將食物消費(fèi)量和危害物殘留量作為兩個(gè)獨(dú)立分布的總體,獲得其特定的分布特征和參數(shù),利用@ Risk軟件的Monte Carlo 模擬,在這兩個(gè)總體中進(jìn)行隨機(jī)抽樣并配對(duì)相乘,并使用人群體重進(jìn)行校正,從而獲得危害物暴露量yij的概率分布。該模型的變異度利用暴露量分布的特征統(tǒng)計(jì)量(如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等)和百分位點(diǎn)值表示。

    本研究采用Bootstrap 方法量化概率評(píng)估模型的不確定度。從生物胺殘留量數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取數(shù)據(jù),經(jīng)過5000 次迭代運(yùn)算后組成一個(gè)Bootstrap 樣本,每個(gè)Bootstrap 樣本進(jìn)行5000 次Monte-Carlo 模擬。由于干酪中生物胺殘留數(shù)據(jù)呈高度偏態(tài)分布,因此,本研究采用各統(tǒng)計(jì)量的四分位間距(P75-P25)和90%置信區(qū)間(P5-P95)表示不確定度。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 干酪中生物胺的分布

    通過對(duì)中國(guó)地區(qū)市售的97 份干酪樣本的分析,得到干酪中主要8 種生物胺的含量分布,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。結(jié)果顯示,中國(guó)地區(qū)市售干酪中的生物胺按平均濃度從高到低,依次為腐胺、組胺、β-苯乙胺、尸胺、酪胺、色胺、亞精胺、精胺;按最高濃度從高到低,則依次為β-苯乙胺、腐胺、尸胺、組胺、酪胺、色胺、亞精胺、精胺。

    2.2 干酪生物胺膳食暴露非參數(shù)概率評(píng)估模型變異度分析

    使用2002 年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查數(shù)據(jù)[19],并按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局全國(guó)人口普查抽樣方案,將大城市、中小城市定為城市地區(qū),一類農(nóng)村、二類農(nóng)村、三類農(nóng)村和四類農(nóng)村定為農(nóng)村地區(qū),按照15~17歲(青少年)、18~44 歲(成年)、45~59 歲(中年)、60歲及以上(老年)劃分為4 個(gè)年齡組。不同年齡組、地區(qū)和性別人群干酪生物胺膳食暴露量分布數(shù)據(jù)見表2。

    表1 干酪樣本中生物胺的含量概況(單位:mg/kg)Table 1 Summary of biogenic amines concentration of cheeses samples(unit:mg/kg)

    表2 中國(guó)人群干酪生物胺膳食暴露量Table 2 The dietary exposure of biogenic amines in cheese of populations in China

    城市地區(qū)各年齡段人群生物胺膳食暴露量平均值由高到低分別為:15~17 歲青少年(67.64μg·kg-1·d-1)、18~44 歲成年(11.49μg·kg-1·d-1)、60 歲及以上老年(10.99μg·kg-1·d-1)、45~59 歲中年(7.35μg·kg-1·d-1)。農(nóng)村地區(qū)各年齡段人群生物胺膳食暴露量平均值由高到低分別為:15~17 歲青少年(2.50μg·kg-1·d-1)、18~44歲成年(1.79μg·kg-1·d-1)、45~59 歲中年(0.808μg·kg-1·d-1)、60 歲及以上老年(0.646μg·kg-1·d-1)。其中,15~17 歲城市地區(qū)青少年人群干酪生物胺的膳食暴露量值最高,60 歲及以上農(nóng)村地區(qū)老年人群干酪生物胺的膳食暴露量值最低,城市青少年膳食暴露量平均值是農(nóng)村老年人群的104.7 倍。而且,對(duì)于15~17 歲城市青少年人群,女性青少年的膳食暴露量明顯高于男性青少年,女性青少年干酪生物胺的膳食暴露量平均值(119.01μg·kg-1·d-1)是男性青少年(32.44μg·kg-1·d-1)的3.67 倍。對(duì)于60 歲及以上農(nóng)村老年人群,男性老年人的膳食暴露量明顯高于女性老年人,男性老年人干酪生物胺的膳食暴露量平均值(0.894μg·kg-1·d-1)是女性老年人(0.195μg·kg-1·d-1)的4.58 倍。

    對(duì)于同一年齡段的人群而言,城市地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)生物胺膳食暴露量平均值的差異非常大。城市地區(qū)的青少年、成年、中年、老年人群的干酪生物胺膳食暴露量平均值分別是農(nóng)村地區(qū)相應(yīng)人群的27.06、6.42、9.10、17.01 倍。在中國(guó)地區(qū),城市人群的干酪生物胺暴露量明顯高于同年齡段的農(nóng)村人群;且城市地區(qū)女性暴露量通常高于男性,而農(nóng)村地區(qū)則相反,女性暴露量普遍低于男性。

    表3 18~44 歲城市人群的干酪中生物胺膳食暴露量不確定度分析Table 3 The dietary exposure uncertainty in 18~44 years old population from city

    表4 18~44 歲農(nóng)村人群的干酪中生物胺膳食暴露量不確定度分析Table 4 The dietary exposure uncertainty in 18~44 years old population from countryside

    2.3 非參數(shù)概率評(píng)估模型的不確定性分析

    以我國(guó)18~44 歲成年居民為例,采用暴露量分布的四分位間距(P75-P25)和90%置信區(qū)間(P5-P95)表示模型的不確定度,分析不同性別和城鄉(xiāng)人群的干酪生物胺膳食暴露量分布,結(jié)果見表3 和表4。對(duì)比表2 中18~44 歲成年居民暴露量和表3、表4 中數(shù)據(jù)可以看出,暴露量的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和百分位值的差異均在90%置信區(qū)間內(nèi),在統(tǒng)計(jì)學(xué)上可認(rèn)為數(shù)據(jù)有效。這說明抽樣迭代與模擬次數(shù)是足夠的,描述暴露變異的百分位數(shù)能夠達(dá)到穩(wěn)定,本研究中的Monte-Carlo 模擬能較好地量化模型變異性。

    表3 為18~44 歲城市男性成年居民干酪生物胺暴露量不同百分位值的不確定度分析,其中P75、P90、P95、P99 的四分位間距分別為0.02、0.11、0.29、2.15μg·kg-1·d-1;同年齡段城市女性的相應(yīng)P75、P90、P95、P99 的四分位間距分別為0.04、0.17、0.43、3.295μg·kg-1·d-1,不確定度呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。表4 中18~44歲農(nóng)村居民的不確定度分析也顯示類似結(jié)果??梢钥闯觯瑢?duì)18~44 歲成年城鄉(xiāng)居民人群而言,干酪生物胺膳食暴露量百分位值越大,評(píng)估結(jié)果的不確定度越大。

    2.4 干酪生物胺膳食暴露非參數(shù)概率評(píng)估方法與點(diǎn)評(píng)估方法的比較

    一般來說,點(diǎn)評(píng)估模型結(jié)果在模型假設(shè)前提沒有經(jīng)過修正的情況下通常傾向于過度保守;而簡(jiǎn)單分布評(píng)估也是基于點(diǎn)評(píng)估的一種較保守的估計(jì)方法。本研究將點(diǎn)評(píng)估和簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型與建立的干酪生物胺膳食暴露概率評(píng)估模型比較,對(duì)其準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)于目標(biāo)人群消費(fèi)干酪的生物胺膳食暴露,將點(diǎn)評(píng)估、簡(jiǎn)單分布和概率評(píng)估結(jié)果的高百分位值(P90,P95,P97.5,P99)相比較,要求概率評(píng)估高暴露量百分位數(shù)值低于點(diǎn)評(píng)估和簡(jiǎn)單分布評(píng)估結(jié)果,并且90%置信區(qū)間不與之重疊,即可認(rèn)為模型有效。

    以18~44 歲城市男性居民人群為研究對(duì)象,干酪生物胺膳食暴露量點(diǎn)評(píng)估、簡(jiǎn)單分布點(diǎn)評(píng)估和概率評(píng)估結(jié)果見表5。由結(jié)果比較分析可知,概率評(píng)估的高百分位值P90-P99 均低于點(diǎn)評(píng)估值和簡(jiǎn)單分布評(píng)估值,且概率評(píng)估高百分位數(shù)的90%置信區(qū)間并未與點(diǎn)評(píng)估值和分布點(diǎn)評(píng)估值重疊,說明這種差別是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。本研究構(gòu)建的概率評(píng)估模型相比點(diǎn)評(píng)估和簡(jiǎn)單分布評(píng)估模型穩(wěn)定性好,評(píng)估結(jié)果更準(zhǔn)確。

    表5 18~44 歲城市男性居民人群暴露評(píng)估結(jié)果比較Table 5 Comparison of exposure assessment of 18~44 years old male residents in city

    3 結(jié)論

    受不同國(guó)家和地區(qū)消費(fèi)習(xí)慣、文化背景、經(jīng)濟(jì)條件等多方面差異的影響,食品中污染物的濃度與分布也不同,因此,不同國(guó)家需要根據(jù)本國(guó)實(shí)際情況構(gòu)建膳食暴露評(píng)估模型。本研究結(jié)果顯示,在中國(guó)地區(qū)的干酪生物胺膳食暴露的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,點(diǎn)評(píng)估和簡(jiǎn)單評(píng)估結(jié)果過于保守,而基于Monte-Carlo 方法建立的概率評(píng)估克服了其他評(píng)估方法無法量化評(píng)估結(jié)果的變異性和不確定性的缺點(diǎn),評(píng)估結(jié)果也更具科學(xué)性和合理性。

    但是概率評(píng)估也有一定的局限。首先,對(duì)計(jì)算機(jī)資源和相應(yīng)軟件等要求較高[27];同時(shí),對(duì)抽樣迭代模擬的方法和次數(shù)也有一定要求,必須進(jìn)行足夠多次數(shù)的抽樣迭代和模擬,方能獲得相對(duì)穩(wěn)定的結(jié)果[28]。另外,概念評(píng)估方法耗時(shí)較長(zhǎng),對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量要求也較高。因此,在時(shí)間、硬件及數(shù)據(jù)條件充分的前提下,概率評(píng)估方法是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估科學(xué)膳食暴露的良好選擇。

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