食品安全暴露评估方法专题

食品安全风险暴露评估方法 专题交流
食品安全暴露评估
• 概念
– 食品安全暴露评估：是对于那些通过食品的摄 入和其他有关途径可能暴露于人体和/或环境的 生物、化学和物理性因子(风险源及相关风险源) 的定性和/或定量评价。
• 食品中的危害基本可以分为三类：
– 即物理、化学和生物危害。
• 物理危害非常简单，可以通过良好的生产 操作规范加以避免，因此基本不作讨论。
黄 曲 霉 毒 素 B 1
膳食风险评估例文2（致癌物）
亚 硝 酸 盐
• 点评估的缺点:
– 反复使用保守的点评估会对实际暴露产生显著的过高 估计
– 对风险管理者和公众只能提供有限的信息 – 没有相关的置信措施 – 灵敏度和不确定度分析通常没有太大的实际意义
点评估与概率评估模型优缺点总结
• 概率模型的优点:
– 对风险管理者和公众提供了更有意义的信息 – 避免了点估计的过高偏见 – 风险估计的同时考虑了不确定度的定量措施 – 减小了评估的保守性 – 可以对点估计步骤中的保守性(RME)做定量估
• 膳食暴露评估方法包括起筛选作用的点评 估以及分布点评估、概率评估，各种评估 方法都各有其优点和局限性。
• 暴露评估是一个随着数据不断完善而不断 改进的过程。
点评估与概率评估的关系
点评估与概率评估模型优缺点总结
• 点评估的优点:
– 简单，易于理解和接受 – 能提供“估计界限”容易被管理者采纳
Monte
Carlo 方 法 进 行 暴 露 评 估 的 变 异 性 分 析
Monta carlo 方法 又称随机抽 样方法，该 方法利用随 机数进行统 计试验，以 求得的统计 特征值(如 均值、概率、 P95、P99 等)作为待 解问题的数 值解
采用 Boot strap 方法 进行 暴露 评估 的不 确定 性分 析
• 虽然概率模拟可能有助于提供更有意义的暴露估 计，但这种方法的优劣依赖于数据的质量
• 并且不应该将该方法视为是一种弥补低质量数据 或不合理数据的方法。
点评估、简单分布和概率分析的区别
• 区别点评估、简单分布和概率分析三种膳 食暴露模型的简单方法是：
– 将单个数据还是数据的分布作为代表数据输入 模型
• 概率法就是对相关水平的消费量及其所评价化学物在食品中的存在与 污染水平(浓度)进行模拟。
• 概率方法可能是最合适的方法:它将食品中某化学物的浓度与实际含有 • 该物质的食品消费量结合起来，从而提供了一个真实暴露评价的基础。
概率评估模型
1、
2、实际应用中的概率模型：
理想概率模型
（1）应用模型中：膳食摄入量xijk与化合物浓度cijk不具有同人同天的对应关系， 将其直接相乘获得膳食暴露量是不合理的。（2）但从概率分布的角度看，分别将 食品摄入量和化学物的浓度作为两个独立分布的总体A和B(这一独立性假定符合农 药残留摄入的实际情况)。在获得A，B两总体一定的分布特征和相应的总体参数后， 就可利用计算机模拟在A、B两个总体中抽样，通过大量的随机抽样(一般>10万 次)，即可获得yij的概率分布，从而可计算我们所需要的一系列统计量，如:平均值、 P50、P90、P95、97.5、P99等作为目标人群的摄入量估计值。
• 绝大多数情况下化学污染物监测是针对初级农产 品的，因此在计算加工食品时需将膳食数据中加 工食品消费量转化为初级农产品消费量，利用下 式对其调整:
• 从概率评估的公式可以看出，模型构建需 要三部分数据:
– 膳食调查数据
– 农药残留数据
– 将膳食数据和农药残留监测数据建立联系的桥 梁数据。
采 用
点评估的应用
• 点评估被认为是进行暴露筛选最合适的方法。 • 为了精确评估暴露，需要有能够整合食品消费量
与化学物浓度的更为复杂的方法，这样才能够更 切合实际的反应出真实的暴露情况。
简单分布（或分布点评估）模型
• 基本思想
– 采用食品摄入量的分布（考虑了相关食品消费量的变 异）
• 通常使用消费量调查的数据库系统。
点评估与简单分布的比较
• 点评估和简单分布的方法趋向于使用“最坏情况”的假设， 而不考虑化学物在食品中存在的概率，不同食品中化学物 的污染水平不同，或者食品消费量不同，因而常常过高地 估计暴露水平。
• “最坏情况的点估计值”和“最坏情况的简单分布”均假 定食品中化学物的高暴露人群不但摄入大量相关食品，而 且他们总是或者至少是主要暴露于含有高浓度所评价化学 物质的食品。
– 在考虑参数和模型结构时，必须对这个程序所 构建模型的暴露状态作详细的说明。
膳食暴露评估模型构建与软件开发
• 以现有食品消费资料和食品污染物常规监测资料为基础的膳食暴露评 估概率模型研究悄然兴起，并迅速发展为目前膳食暴露评估研究的热 点。
• 美国和欧盟在这方面的研究一直处于技术前沿，其研究和应用现状在 很大程度上反映了该领域在世界范围内的研究水平。
点评估模型
• 点评估模型基于以下假定：
– 第一，从各种来源的暴露量等于一个食品消费 量(如平均的或较高的消费量数据)
– 第二，采用一个固定的残留物质含量/或浓度 (通常是平均残留量水平或耐受或法规允许值的 上限)，然后将这两个量相乘。
急性暴露量常用的点评估模型
慢性暴露量常用的点评估模型
膳食风险函数
膳食暴露评估 (dietary exposure assessment)
• 膳食暴露评估:是估算人们在一天内可能暴 露的程度。
– 例如农药残留的膳食暴露量与食品中农药残留 量和人一天内各类食品消费量有关;
– 膳食风险可以用农药的毒性与暴露的函数表示。
暴露量的评估
• 暴露量评估的基本思想
– 暴露量=食物消费量×食物污染物浓度
• 相对于欧盟和美国，我国在膳食暴露评估模型及软件研究上要迟缓一 些。
• 我国已开发：中国膳食暴露评估模型软件(中华人民共和国国家版权 局:计算机软件著作权登记证书 119729号)采用《中国膳食暴露评估模 型软件(cDEMMs)》
膳食暴露评估例文1
研究方法： 基于总膳食研究的点
评估法
膳食风险评估例文2（致癌物）
风险函数：
人群校正安全剂量：
点评估模型的特点
• 点评估采用了食品高消费量和污染物高残留量进行计算， 体现了保护大部分人群的原则。
• 简便易行，易于推广。 • 此方法忽略了观察个体体重差异、个体消费量不同、消费
食品中农药残留物浓度水平不同等方面的变异，结果较为 粗糙和保守。 • 同时由于采用污染物最高残留值，将高估暴露的风险，从 而产生过度保守值，特别是当食品种类数p较大时，累加 后的高估计值将远远高于实际暴露。
计 – 灵敏度分析更有意义：能够提供灵敏度分析，
使评估者分析那些参数不确定的暴露的灵敏度
点评估与概率评估模型优缺点总结
• 概率模型的缺点:
– 更复杂因此更耗费时间 – 对计算结果进行定性确证更复杂 – 目前的法规指南还不能应用概率论 – 还不能说明相互间的变异性
使用概率模拟模型的注意事项
• 需要足够数量的关于食品污染物检测数据和食品 消费数据。
概率分析模型的产生源自文库
• 理论上，一个高暴露人群的膳食中该物质的总暴露量是由所有相关食 品的高摄入量相加得到的;但这将在总体上过高估计可能的暴露量
• 对高暴露人群的暴露量要确切评估，这就需要通过总膳食研究中市场 菜篮子方法结合生物标志物的真实摄入资料，或者通过使用概率方法 进行随机模型模拟来提供几种选择加以克服。
• 暴露评估涉及到两个重要参数：
– 一个是食品中危害物的含量 – 一个是膳食摄入量。
暴露量的评估
• 暴露量评估的理论模型
– 点评估模型： – 简单分布模型 – 概率评估模型
• 美国、欧盟代表了世界暴露评估领域的发 展水平
• 以下例子中点评估的模式是参照美国EPA模 式进行的膳食化学污染物暴露评估
– 食品中化学物残留量/或浓度使用一个固定参数值的方 法，例如：假定某化学物质在所有食品中均以最高允 许污染水平存在。
简单分布模型的特点
• 考虑了食品消费模式中所存在的变量。这种结果 比点评估更具有信息价值，但是它仍然保留了很 多保守的假设：
– 如食品中化学物残留量/或浓度使用一个固定参数值 – 个人消费的所有饮料，其中都含有超标的糖份; – 100%的农作物都用农药处理过等等 – 因此经常只考虑作为暴露评估的上限。