中國地區(qū)干酪生物胺風險評估中膳食暴露評估模型的構建

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)生物技術國家重點實驗室，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化合物的總稱，是人體有機組成成分［1］，但在體內(nèi)聚積達到高水平即產(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-反應關系一直缺乏相關研究報道［5］，國際上對食品中的生物胺尚無統(tǒng)一限量標準［6-7］。現(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］。風險評估是對動植物和人類或環(huán)境暴露于某危害因素產(chǎn)生或?qū)a(chǎn)生不良效應的可能性和嚴重性的科學評價［11］，包括定性和定量風險評估，后者以數(shù)值表達方式評估風險及伴隨的不確定性指標［12］。風險評估一般由危害識別、危害描述、暴露評估和風險描述等四部分組成，其中暴露評估是風險評估最重要的組成部分。目前涉及食品中生物胺的風險評估研究多為定性風險評估或指導性意見［13-14］，且集中于組胺含量最高的魚制品或水產(chǎn)品［15］。由于干酪在中國是新興食品，對中國地區(qū)干酪生物胺的危害研究尚屬起步階段［16］，其針對性的膳食暴露評估方法也未見報道。本研究基于對中國地區(qū)市售的97 份干酪樣品檢測獲得的生物胺數(shù)據(jù)，以及衛(wèi)生部2002 年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查數(shù)據(jù)，首次開展了中國地區(qū)干酪生物胺定量風險評估技術的探索，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估模型。對中國食品及乳業(yè)主管部門建立風險評估技術、制定科學高效的風險管理措施、降低人群干酪生物胺膳食攝入危險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 主要來源為中國國內(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］分析測定8 種主要生物胺濃度及總含量。

干酪消費和消費人群數(shù)據(jù) 根據(jù)在2002 年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查中一年食物頻率調(diào)查的數(shù)據(jù)而得到的中國居民奶制品食用數(shù)據(jù)［18］，同時參考2002 年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查報告［19-20］及其他已發(fā)表文獻［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的干酪消費數(shù)據(jù)。

消費人群個體數(shù)據(jù)則采用2002 年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查報告中營養(yǎng)與健康狀況數(shù)據(jù)［20］，以及“中國健康與營養(yǎng)調(diào)查”項目的研究結果［23-24］。如無體重數(shù)據(jù)的消費人群，其體重數(shù)據(jù)以60kg/人計。

@Risk 5.7 分析軟件 美國Palisade 公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 生物胺檢測方法 干酪中生物胺含量檢測采用國家標準方法柱前衍生高效液相色譜法。根據(jù)標準樣品和檢測樣品的色譜峰保留時間定性，外標法定量［17］。

1.2.2 建模方法

1.2.2.1 膳食暴露模型 對食品安全風險評估而言，并不存在一個單一數(shù)據(jù)就能夠代表所有個體的消費量、以及消費相關物質(zhì)濃度的情況。因此，暴露評估通常需要建立以下特定模型來代表真實的暴露情況:

目前用于膳食暴露評估的模型主要有點評估模型、簡單分布評估模型及概率評估模型三大類。

1.2.2.2 點評估模型 點評估模型具有以下假定:危害物攝入量等于食品消費量的固定值(如平均的或較高的消費量數(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)。常用的點評估模型為:

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-消費食物種類數(shù)目;ˉw-被評估人群的平均體重。

點評估模型方法采用的是食物高消費量和污染物高殘留量進行計算，體現(xiàn)了保護大部分人群的原則，簡單易行，便于推廣;但另一方面，忽略了觀察個體體重差異、個體消費量不同、消費食物中化學殘留物濃度水平不同等方面的變異，結果較為粗糙保守。因此，點評估方法通常用于暴露評估的第一步——暴露篩選［25］。而在實際情況中，為了精確評估暴露，需要有更準確反映出真實暴露情況的方法。

1.2.2.3 簡單分布評估模型 在點評估模型基礎上，簡單分布評估模型考慮了相關食品消費量的變異，相應危害物濃度則采用最大監(jiān)測值。簡單分布評估模型可表示如下:

式中:yij-第i 個體在第j 天中某種危害物的暴露量;xijk-觀察個體i 第j 天消費的第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-觀察個體i 的體重;p-第j 天中消費食物種類數(shù)目。

簡單分布評估模型結果雖然比點評估更具有信息價值，但由于保留了很多保守的假設，污染物數(shù)據(jù)仍然采用高端檢測值，因此通常只用于衡量暴露評估的上限［26］。

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

本研究使用的非參數(shù)概率評估模型為:

模型中，xijk為膳食調(diào)查中食物的消費量，ci'j'k'則來源于對市場上各種產(chǎn)品中危害物的常規(guī)監(jiān)測。分別將食物消費量和危害物殘留量作為兩個獨立分布的總體，獲得其特定的分布特征和參數(shù)，利用@ Risk軟件的Monte Carlo 模擬，在這兩個總體中進行隨機抽樣并配對相乘，并使用人群體重進行校正，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)計量(如平均值、標準差等)和百分位點值表示。

本研究采用Bootstrap 方法量化概率評估模型的不確定度。從生物胺殘留量數(shù)據(jù)中隨機抽取數(shù)據(jù)，經(jīng)過5000 次迭代運算后組成一個Bootstrap 樣本，每個Bootstrap 樣本進行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 結果與分析

2.1 干酪中生物胺的分布

通過對中國地區(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)計結果見表1。結果顯示，中國地區(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)概率評估模型變異度分析

使用2002 年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查數(shù)據(jù)［19］，并按照國家統(tǒng)計局全國人口普查抽樣方案，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)相應人群的27.06、6.42、9.10、17.01 倍。在中國地區(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)概率評估模型的不確定性分析

以我國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，結果見表3 和表4。對比表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、標準差和百分位值的差異均在90%置信區(qū)間內(nèi)，在統(tǒng)計學上可認為數(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，不確定度呈增長趨勢。表4 中18～44歲農(nóng)村居民的不確定度分析也顯示類似結果。可以看出，對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，評估結果的不確定度越大。

2.4 干酪生物胺膳食暴露非參數(shù)概率評估方法與點評估方法的比較

一般來說，點評估模型結果在模型假設前提沒有經(jīng)過修正的情況下通常傾向于過度保守;而簡單分布評估也是基于點評估的一種較保守的估計方法。本研究將點評估和簡單分布評估模型與建立的干酪生物胺膳食暴露概率評估模型比較，對其準確性和可靠性進行評價。對于目標人群消費干酪的生物胺膳食暴露，將點評估、簡單分布和概率評估結果的高百分位值(P90，P95，P97.5，P99)相比較，要求概率評估高暴露量百分位數(shù)值低于點評估和簡單分布評估結果，并且90%置信區(qū)間不與之重疊，即可認為模型有效。

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

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

3 結論

受不同國家和地區(qū)消費習慣、文化背景、經(jīng)濟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，不同國家需要根據(jù)本國實際情況構建膳食暴露評估模型。本研究結果顯示，在中國地區(qū)的干酪生物胺膳食暴露的風險評估中，點評估和簡單評估結果過于保守，而基于Monte-Carlo 方法建立的概率評估克服了其他評估方法無法量化評估結果的變異性和不確定性的缺點，評估結果也更具科學性和合理性。

但是概率評估也有一定的局限。首先，對計算機資源和相應軟件等要求較高［27］;同時，對抽樣迭代模擬的方法和次數(shù)也有一定要求，必須進行足夠多次數(shù)的抽樣迭代和模擬，方能獲得相對穩(wěn)定的結果［28］。另外，概念評估方法耗時較長，對數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量要求也較高。因此，在時間、硬件及數(shù)據(jù)條件充分的前提下，概率評估方法是進行風險評估科學膳食暴露的良好選擇。

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