燒烤場景中基于PBPK模型的人群PAHs暴露評估

宋韜，黃青,*，徐琪依，柴源

1. 暨南大學環境學院， 廣州510632 2. 廣東省環境污染與健康重點實驗室， 廣州 510632

有機污染物暴露水平與健康風險問題一直是環境與健康領域的主要研究方向之一，有重要的現實意義和研究價值。多環芳烴(polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs)作為環境中最常見的一類有機污染物，其來源很大一部分為人為源，主要體現為工業源、交通源和生活源等[1]。其中，生活源由于濃度低、頻率不固定等特點，其暴露風險容易被人們忽視，燒烤源就是其中一個典型代表。隨著人們生活方式的改變，更多的人們喜歡燒烤類的食物，甚至形成一種獨特的飲食方式。在燒烤活動中，生物質燃料的不完全燃燒或肉類食品脂肪的高溫熱解會產生大量PAHs類化合物，對近距離接觸燒烤源的廚師、服務員等人群以及食客產生較大的健康影響[2-3]。通常，PAHs會通過呼吸作用、皮膚吸附、膳食暴露等途徑進入人體[4-6]，在細胞色素酶的代謝作用下PAHs在體內降解，并通過排泄物排出體外[5-8]。

生理藥代動力學(physiologically-based pharmacokinetic，PBPK)模型是廣泛適用于各類暴露場景[9-14]的環境模型之一，其特點在于可以定量預測目標化合物在暴露對象體內的吸附、分布、代謝動力學過程，并能夠根據實際或假設的環境條件進行暴露模擬。PBPK模型已經被研究人員大量地應用于多種化合物暴露劑量的模擬，如苯并[a]芘 (B[a]P)[9-11]、溴代二氯甲烷[12]、雙酚A[13]、PAEs[14]、鎘[15]、DDTs[16]等。我們嘗試使用基于中國人群參數建立的PBPK模型來解決本地化燒烤場景中國居民PAHs的暴露劑量相關問題。

目前，已經有大量文獻報道不同人群尿液中羥基多環芳烴(OH-PAHs)濃度水平[17-19]。然而，人體組織內暴露標志物濃度的濃度確因樣品難以獲得與實驗困難等原因，數據則相對較少。本文利用蒙特卡洛法和本地化的PBPK模型分別模擬燒烤源暴露人群PAHs外暴露劑量與各人群體內組織中PAHs暴露標志物濃度變化過程，計算了人群終身致癌風險和暴露標志物富集水平。探討了暴露途經、性別等因素對暴露劑量、標志物濃度的影響，為環境健康模型模擬提供可參考案例。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 實驗方案

為了分析不同人群暴露于燒烤源后的PAHs外暴露水平與模擬人群各組織中PAHs暴露標志物濃度，本研究建立了如下相應的蒙特卡洛模型與PBPK模型。年齡、性別、職業差異是環境暴露水平與人體健康評估中3種重要的影響因素。本研究中，我們選取了4組不同人群作為暴露對象，分別有：成年男性，成年女性，兒童(6～12歲，不區分性別)，職業人群。職業人群是指近距離接觸燒烤源，日均暴露時間和頻率均高于普通居民的廚師、服務員等相關從業人群。為了簡化模型，假定職業人群的暴露參數除呼吸速率(IRinh)外與成年男性相同。選擇2013年一次野外采樣[20]的燒烤源環境數據(距離烤爐2 m 和10 m 處)作為PAHs暴露條件，進行內、外暴露劑量評估。

外暴露劑量使用B[a]P等效濃度(B[a]P-eq)計算得到。暴露條件根據Wu 等[20]的研究確定為：氣相B[a]P-eq(3.7±5.5) ng·m-3、顆粒相(10±8.7) ng·m-3(2 m處)和氣相(2.5±3.8) ng·m-3、顆粒相(2.5±0.5) ng·m-3(10 m處)。而對于內暴露，則采用PAHs的一種單體——芘在人體內的“組織-時間序列濃度”(tissues time-course concentration)模擬描述，暴露條件根據Wu等[20]和Li等[21]的研究確定為空氣環境中芘濃度為(155±5) ng·m-3，燒烤類食物中芘含量平均值為99 μg·kg-1。把實驗對象中的成年男性、成年女性、兒童作為非職業組，暴露途經有呼吸、皮膚接觸和膳食暴露，假定其平均進食時間作為暴露時長，約為1 h·d-1。而職業人群則通過呼吸、皮膚接觸暴露于PAHs，并選擇法定每日工作時間上限8 h(8 h·d-1)作為日均暴露時長。

1.2 外暴露模擬與健康風險

日均攝入量(estimated daily intake, EDI)根據暴露途徑分為呼吸(inh)、皮膚接觸(der)和膳食攝入(diet)，分別根據式(1～4)在Matlab平臺上進行蒙特卡洛模擬運算，循環次數為1 000次。每組1 000個獨立的模擬結果再通過正態擬合函數normfit得出α=0.05條件下的EDI均值與標準差。

EDIinh(ng·d-1) = (Cg+Cp)· IRinh· ET

(1)

EDIder(ng·d-1) =Cg·kp· SA ·fsa· ET

(2)

EDIdiet(ng·d-1) =Cfood· IRdiet

(3)

EDI = EDIinh+ EDIder+ EDIdiet

(4)

其中，Cg,Cp(ng·m-3)分別表示氣相、顆粒相B[a]P-eq濃度；IRinh(m3·h-1) 表示呼吸速率，對于男、女、兒童、職業人群取值分別為U(6.7, 11.1)，U(6.3, 8.7)，U(7.0, 9.2)，U(17.2, 28.5)(U為均勻分布)；kp(m·h-1)，B[a]P的皮膚滲透系數，取值為2.5 m·h-1[6]；SA (m2)是皮膚表面積；fsa是皮膚暴露比例，取值25%[20]；ET (h·d-1)表示暴露持續時長，對非職業人群和職業人群分別為1 h·d-1和8 h·d-1；Cfood(ng·g-1)是食物中的B[a]P-eq濃度，數值取0.4～0.6 ng·g-1 [13]。IRdiet(g·d-1) 代表日均食物攝入量，取值分別為成人為98.4 g·d-1, 兒童為U(68.1, 88.9) g·d-1。

人群終身致癌風險按照式(5)計算：

ILCR =∑CSFi· EDI· ED· EF · cf · bw-1· AT-1

(5)

其中，CSF，經呼吸、皮膚接觸、膳食暴露途經的致癌斜率因子分別為3.14、37.4、7.3 kg·d·mg-1(US EPA, 2013)；ED，終身暴露年數，成人取52年，兒童取6年；EF，暴露頻率，假定職業人群每周工作5 d，可得到260 d·a-1；cf，轉化系數，10-6；AT，平均時長，25 550 d。

1.3 內暴露模擬(PBPK模型建立)

芘作為美國環保署(US EPA)推薦的16種優控PAHs之一，芘和它的主要代謝物(1-羥基芘)無論是對非職業或職業人群都被認為是非常有效的PAHs暴露標志物[17-18]。因此，本研究選擇模擬人暴露于芘后的體內血液循環過程、肺部氣血交換過程、皮膚吸附、肝代謝等生化過程。基于先前的研究[9,11,13-14]，本研究根據物質平衡原理建立了如圖 1中所示的PBPK模型結構。房室具體包括肺、脂肪、皮膚、腎、肝、血液，均認為是灌注限制(perfused-limited) 組織。

1.3.1 模型參數

本研究中，所用的PBPK模型生理參數包括不同人群的組織體積(Vi)、組織血流量(Qi)、體重(bw)、皮膚表面積(SA)、呼吸速率(IRinh)(表2)。通常情況下，模型中組織體積與組織血流量可以分別通過對象的體重和心輸出量(cardiac output, CO)計算得出(式6，7)[22-23]。式(6，7)中，i代表脂肪、皮膚等組織，比率系數(Vic,Qic)在表1中給出。心輸出量同樣也可通過暴露對象體重計算得出[13](式7)。同時，體重、皮膚表面積、呼吸速率等暴露參數也是模型生理參數的一部分(表2)，取值參考自《中國人群暴露參數手冊》。模型中的物化參數只與化合物本身性質有關，用于表示化合物經皮接觸、經口攝入以及組織-血液、空氣-血液分配系數，不同的污染物有各自的分配系數和皮膚滲透系數。其中皮膚滲透系數(kp)，氣-血分配系數參考Heredia-Ortiz等的結果[9]。組織-血液分配系數參考Brown等[23]的結果。

經口攝入系數(oral absorption coefficient,ko)用于表示食入劑量被人體(肝組織)吸收的速率大小，它直接決定了膳食暴露途經中，組織濃度的動力學過程。本研究中，綜合了Haddad 等[25]、Crowell等[11]和Viau等[4]3篇早期關于大鼠/小鼠PAHs經口芘暴露研究的結果，取他們通過實驗數據得到的優化ko值(分別為0.035 min-1、0.005～0.01 min-1、0.014 min-1)的平均值(0.023 min-1)作為本研究的ko參數(表3)。吸附比例(absorption fraction，fabs)定義為進入代謝組織的芘最終以代謝物形式通過尿液代謝出的比例[4]。在本研究中，我們綜合了Viau等[4]、Chien等[5]和Li等[21]關于芘膳食暴露研究中使用或得到的優化參數fabs，取它們的平均值3.76%為本研究使用參數(表3)。米-門(Michaelis-Menten)機理的一階線性估計描述肝組織代謝過程是最常用的代謝機理之一(式10)。其關鍵代謝參數——消除速率常數(intrinsic clearance, CLint)等于最大代謝速率常數和米氏常數的比值(Vmax/Km)[9]。本文采用了Haddad等[26]通過體外模擬實驗得到的用于人肝代謝芘的CLint(0.068±0.025 L·min-1·kg-0.74)作為代謝參數(表3)。

圖1 PBPK模型結構Fig. 1 PBPK model structure

表1 生理參數表：血流量比例，組織體積比例與組織-血分配系數Table 1 Physiological parameters: blood flow fraction, volume fraction and tissues-blood partition coefficients

表2 中國人群暴露參數Table 2 Chinese population exposure parameters

注： “—”表示本研究中PBPK模型與外暴露量估算不需要用到的參數。Note: “—” means unused parameters in PBPK and external dose modeling.

表3 芘的物化參數和代謝參數Table 3 Physico-chemical and metabolic parameter for pyrene

注：pba=2.04，kp=0.0119 cm·h-1原本在Heredia-Ortiz等[9]的研究中用于B[a]P模型。Note:pba=2.04,kp=0.0119 cm·h-1have been used in B[a]P model in the reference[9].

Vi(L) =Vic· bw

(6)

Qi(L·min-1) =Qic· CO

(7)

CO (L·min-1) = 15.87 · bw0.75

(8)

1.3.2 PBPK模型運行

根據物質守恒原理，建立圖1所示的PBPK模型，各組織濃度用微分方程組(式8～12)表示。利用Matlab對建立的PBPK微分方程組進行數值求解，以分鐘作為時間步長，初始條件設定為各組織濃度均為零。

脂肪和腎：i=f或k

Vi· dCi/ dt=Qi· (CA -Ci/pci)

(9)

皮膚：

Vs· dCs/ dt=

Qs· (CA -Cs/pcs) +kps· SA ·fsa·Cg

(10)

理論上，肺、皮膚生物轉化，肝代謝(hepatic metabolism)作用均會使體內的PAHs含量減少。然而，Heredia-Ortiz等[9]認為因肝代謝是模型中主要PAHs代謝過程，肺、皮膚生物轉化過程相對前者可以忽略。又因肝組織是食物經胃腸通道進入人體的目標組織，PAHs在肝組織的濃度可以表示為:

Vl· dCl/ dt=Ql· (CA-Cl/pcl) +fabs·ko·Ad

-CLint·Cl/pcl

(11)

其中，Ad為目標化合物食入量(ng)。

血液：

CO · CA = ΣQi·Ci

(12)

氣血交換過程：

CA = (CO · CV + IR ·Cg) / (CO + IR /pba)

(13)

2 結果與討論(Results and discussion)

2.1 外暴露模擬

2.1.1 B[a]P-eq日均攝入量

根據B[a]P-eq濃度計算得出的4類人群(男、女、兒童、職業人群)EDI分別為(54±5.9)，(54±5.8)，(43±5.4)，(178±98) ng·d-1(圖2)。對于非職業人群，EDIinh和EDIder都表現出“成年男性>成年女性>兒童”的規律。并且由于EDIdiet的人群差異主要由日均進食量造成，《手冊》中的兒童日均肉類消耗推薦值小于成人推薦值，因此，兒童EDIdiet也小于成年人。職業人群EDIinh和EDIder均顯著大于非職業人群。

對于非職業人群，EDI貢獻比例的分析顯示：第一，膳食暴露對總EDI的貢獻度均大于90%，是絕對主導因素。第二，皮膚接觸產生的EDI幾乎是呼吸產生的2倍，即皮膚接觸暴露更應引起防護關注。以上分析結果與段小麗等[27]的計算結論一致。

而對于職業人群，由于接觸污染源的時間更長，其EDI總量大于非職業人群，呼吸貢獻約84%，皮膚貢獻約16%。因此，對于燒烤從業人員防護重點應在于佩戴口罩，加強廚房煙氣排出等措施。

2.1.2 健康風險評價

應用式(5)計算得出，通過3種主要暴露途徑對男性、女性、兒童和職業人群造成終身累計超額致癌風險(ILCR)總和為3.87×10-6、4.81×10-6、7.57×10-7、1.28×10-5。通常認為ILCR值10-6～10-4為致癌風險的最大可接受水平，因此，4類人群致癌風險均在可接受范圍內，職業人群風險高于非職業人群風險一個數量級，兒童致癌風險可以忽略。

圖2 不同人群苯并[a]芘等效劑量日均攝入量估算結果比較Fig. 2 Comparisons among estimated daily intake of B[a]P-eq dose of different population

2.2 內暴露模擬

尿液中的代謝標志物——羥基多環芳烴(OH-PAHs) 在我國很早就被用于評價焦化工人、交警等高暴露職業人群的PAHs暴露水平，也被用于兒童、學生等敏感人群[17-19,28]。然而，通過尿液中檢測出的羥基多環芳烴濃度代表的PAHs內暴露量，有可能低估了真實暴露量，特別是對于5～6環結構的PAHs單體。首先，PAHs代謝物可以通過其他途經排出(糞便)或被其他組織(大腦)富集[8]；其次，在體內酶生物轉化作用下，體內PAHs代謝物會以非羥基結構存在，并被儲存或排出體外。因此，使用模型模擬的方法得到組織中暴露標志物的濃度，相對于最常用的尿液檢測方法具有一定的優勢。本文中，我們分別根據職業與非職業人群的暴露特點，給出了他們相應的組織內暴露標志物濃度模擬結果。圖3為成年男性、成年女性、兒童和職業人群的各組織中暴露標志物(芘)濃度—時間曲線。

2.2.1 非職業人群

圖3中，成年男性、成年女性、兒童各組織最大濃度分別是脂肪0.36、0.56、0.43 ng · L-1；皮膚0.64、0.75、0.71 ng·L-1；腎0.97、1.12、1.05 ng·L-1；肝6.52、7.29、8.67 ng·L-1和靜脈血0.71、0.80、0.94 ng·L-1。3類非職業人群組織濃度排序均為：肝>腎臟>靜脈血≥皮膚>脂肪。統計分析顯示，成年女性組織濃度水平高于男性(P<0.01)，性別差異特點與Brown 等[22]報導的相同，兒童組織中只有脂肪濃度顯著高于成人水平(P<0.01)，其余組織與成人無顯著差別(P>0.05)。本文中，較大的Vfc和較小的CLint導致女性人群攝入量較大而代謝量較少，是導致模擬組織濃度大于男性的主要原因。綜上，兒童和女性作為敏感人群在劑量評估過程中是值得特別關注的。

圖3 PBPK模擬人群PAHs暴露后體內組織芘濃度時間變化Fig. 3 PBPK modelling of population tissues concentrations of pyrene

表4 人群健康風險評價Table 4 Health risk assessment of four subjects

2.2.2 職業人群

圖3中，職業人群各組織最大濃度排序為：脂肪(2.97 ng·L-1)>皮膚(1.14 ng·L-1)≥腎臟(1.14 ng·L-1)>肝(0.57 ng·L-1)>靜脈血(0.17 ng·L-1)。職業人群經連續8 h呼吸及皮膚接觸暴露后，脂肪、皮膚和腎模擬濃度為非職業人群的1～2倍，靜脈血濃度約為非職業人群的1/5，肝組織濃度約為非職業人群的1/13。

對于職業人群，脂肪是富集芘濃度最大的組織，這與趙肖等[16]報道的分布情況一致，可能的原因是血-脂肪組織分配系數高(pcf= 11.84)，造成脂肪組織是芘在人體內的“匯”。同時，由于芘的皮膚滲透系數(kp)較小，皮膚組織對空氣中氣相芘的吸附作用有限，皮膚血流量較小，導致皮膚接觸途經對體內組織濃度的貢獻相當小。

2.2.3 人體總富集量

對于一般暴露實驗，組織樣品難以獲得，因此相對缺少組織的實測數據。然而，根據內暴露模擬結果，我們可以計算出暴露過程中人體組織對PAHs的總富集量(式14)。

A=Cf·Vf+Cs·Vs+Ck·Vk

+Cl·Vl+ 0.75 · CV ·Vb

(14)

其中，人體血液總體積(Vb)可用體重的7.9%換算得到，且靜脈血占血液總體積的75%[12]。本研究中，一次暴露過程中人體組織芘總富集量(A)最大值分別為非職業人群6～11 ng·d-1，職業人群48 ng·d-1。同時我們注意到暴露對象在離開暴露環境或進食一段時間過后，A會較峰值時降低約80%。

2.2.4 小結

“膳食暴露”和“呼吸與皮膚接觸暴露”過程體現出完全不同的代謝動力學特性：以膳食暴露為主的非職業人群組織濃度動力學主要體現為先上升再下降的“單峰”特性，表現出與Keys等[14]、Draper等[29]相似的趨勢，以呼吸與皮膚接觸暴露為主的職業人群組織濃度則在暴露期間很快達到最大濃度并保持穩定，結束暴露后迅速下降，動力學過程表現出與Kim等[30]相似的趨勢(圖4)。

2.3 不確定性分析

模擬結果的變異系數CV越大，則表明不確定性越大。圖5為本研究模型的不確定性分析結果。本研究中，選取了預測的各組織暴露標志物濃度為模型不確定性的評價標準，非職業人群標志物濃度的平均CV為34%～36%，職業人群的平均CV為12%。與其他研究相比，我們的不確定性較低，這說明單獨的參數不確定性對預測結果的不確定性貢獻有限，應該注意到建模過程中對暴露源的理想化處理及人體組織、生化過程的簡化會產生更大的不確定性。

圖4 模擬得到人群暴露于航空燃油后呼出氣中標志物萘濃度(Kim 等[30], 2007)Fig. 4 Modelling of exhaled air naphthalene concentration for occupational people exposed to jet fuel (JP-8) (Kim et al., 2007)[30]

圖5 模型模擬濃度的平均變異系數Fig. 5 The average coefficient of variation (CV) of pyrene concentration in different models

我們還基于模型參數的概率分布表述(表4)，采用蒙特卡洛法評估了模型參數的不確定性貢獻。基于芘總富集量的百分位分布(表5)可知，“膳食暴露”模型的最大的不確定參數來源是fabs。“呼吸及皮膚暴露”模型的參數不確定性源是IRinh，而當標志物的kp較小時，SA的參數不確定性作用可忽略。

綜上所述：本文利用蒙特卡洛法與建立的本地化的PBPK模型分別定量模擬了不同人群暴露于燒烤源PAHs后內、外暴露劑量，終身致癌風險，標志物總富集量。結果表明，非職業人群B[a]P-eq日均攝入劑量為“男性≥女性>兒童”，膳食暴露貢獻最大，各組織中芘最大濃度為0.36～8.67 ng·L-1，肝組織濃度最大；職業人群B[a]P-eq日均攝入劑量大于非職業人群，呼吸暴露貢獻大于皮膚接觸暴露，組織中芘最大濃度范圍是0.17～2.97 ng·L-1，脂肪組織濃度最大。計算得到的致癌風險7.57×10-7～1.28×10-5，均在可接受范圍內(10-6～10-4)。模型不確定性較低，fabs對“膳食模型”的不確定性貢獻最大，IRinh對“呼吸及皮膚暴露模型”的不確定性貢獻最大。

本文重點介紹了用于模擬組織內暴露標志物的模型方法，采用了大量本地化的暴露參數，比較分析了年齡、性別、職業等因素對PAHs暴露結果的影響。未來應在此基礎上開展更深入的模擬研究，建立各種污染物的模型參數數據庫，豐富模型結構，加強驗證性實驗等。

表4 模型參數概率分布表：每個參數獨立用于模型的不確定性估算Table 4 Probabilistic distribution of model parameters: each parameter was used to assess model uncertainty respectively

注：U, 均勻分布；N(μ,σ2)，正態分布。Note: U, uniform distribution; N(μ, σ2), normal distribution.

表5 不確定性分析：基于模型參數和暴露參數概率分布計算的芘總富集量(ng·d-1)百分位值Table 5 Uncertainty analysis: the calculated percentiles of pyrene accumulated amounts (ng·d-1) based on probabilistic distribution of model and exposure parameters