中国地区干酪生物胺风险评估中膳食暴露评估模型的构建

2013-08-07王渊龙刘振民

食品工业科技 2013年23期

刘景，任婧，王渊龙，刘振民

(光明乳业股份有限公司乳业研究院，乳业生物技术国家重点实验室，上海200436)

生物胺(Biogenic amino，BA)是一类具有生物活性的低分子量含氮有机化合物的总称，是人体有机组成成分［1］，但在体内聚积达到高水平即产生毒性［2-4］。乳制品中的生物胺以干酪为典型，是发酵和贮存过程中的天然产物。生物胺的毒性和剂量-反应关系一直缺乏相关研究报道［5］，国际上对食品中的生物胺尚无统一限量标准［6-7］。现有法规多只限定鱼类及其制品中的组胺含量［8-9］，或对食品中组胺或酪胺含量给出建议上限值［10］。风险评估是对动植物和人类或环境暴露于某危害因素产生或将产生不良效应的可能性和严重性的科学评价［11］，包括定性和定量风险评估，后者以数值表达方式评估风险及伴随的不确定性指标［12］。风险评估一般由危害识别、危害描述、暴露评估和风险描述等四部分组成，其中暴露评估是风险评估最重要的组成部分。目前涉及食品中生物胺的风险评估研究多为定性风险评估或指导性意见［13-14］，且集中于组胺含量最高的鱼制品或水产品［15］。由于干酪在中国是新兴食品，对中国地区干酪生物胺的危害研究尚属起步阶段［16］，其针对性的膳食暴露评估方法也未见报道。本研究基于对中国地区市售的97 份干酪样品检测获得的生物胺数据，以及卫生部2002 年中国居民营养与健康状况调查数据，首次开展了中国地区干酪生物胺定量风险评估技术的探索，建立了不同年龄、地区及性别人群的干酪生物胺膳食暴露概率评估模型。对中国食品及乳业主管部门建立风险评估技术、制定科学高效的风险管理措施、降低人群干酪生物胺膳食摄入危险具有良好的参考意义。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

干酪样本主要来源为中国国内市售成品干酪，包括原制干酪、再制干酪，以及原料干酪(主要供餐厅等制作西餐、披萨、甜点等使用)等，样本共97组，其中原制干酪63 组、再制干酪27 组、原料干酪7组。采用柱前衍生高效液相色谱法［17］分析测定8 种主要生物胺浓度及总含量。

干酪消费和消费人群数据根据在2002 年中国居民营养与健康状况调查中一年食物频率调查的数据而得到的中国居民奶制品食用数据［18］，同时参考2002 年中国居民营养与健康状况调查报告［19-20］及其他已发表文献［21-22］，按不同地区(城市、农村)、不同年龄段(15～17、18～44、45～59、60 岁及以上)和不同性别收集整理相应的干酪消费数据。

消费人群个体数据则采用2002 年中国居民营养与健康状况调查报告中营养与健康状况数据［20］，以及“中国健康与营养调查”项目的研究结果［23-24］。如无体重数据的消费人群，其体重数据以60kg/人计。

@Risk 5.7 分析软件美国Palisade 公司。

1.2 实验方法

1.2.1 生物胺检测方法干酪中生物胺含量检测采用国家标准方法柱前衍生高效液相色谱法。根据标准样品和检测样品的色谱峰保留时间定性，外标法定量［17］。

1.2.2 建模方法

1.2.2.1 膳食暴露模型对食品安全风险评估而言，并不存在一个单一数据就能够代表所有个体的消费量、以及消费相关物质浓度的情况。因此，暴露评估通常需要建立以下特定模型来代表真实的暴露情况:

目前用于膳食暴露评估的模型主要有点评估模型、简单分布评估模型及概率评估模型三大类。

1.2.2.2 点评估模型点评估模型具有以下假定:危害物摄入量等于食品消费量的固定值(如平均的或较高的消费量数据)乘以危害物的残留含量或浓度(通常是平均残留量水平或法规允许值的上限)。常用的点评估模型为:

式中:y-某种危害物的人群暴露量(摄入量);xk，97.5-第k 类食物消费量分布的97.5% 分位数;ck，max-第k 类食物中某一危害物的最大残留量;p-消费食物种类数目;¯w-被评估人群的平均体重。

点评估模型方法采用的是食物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，简单易行，便于推广;但另一方面，忽略了观察个体体重差异、个体消费量不同、消费食物中化学残留物浓度水平不同等方面的变异，结果较为粗糙保守。因此，点评估方法通常用于暴露评估的第一步——暴露筛选［25］。而在实际情况中，为了精确评估暴露，需要有更准确反映出真实暴露情况的方法。

1.2.2.3 简单分布评估模型在点评估模型基础上，简单分布评估模型考虑了相关食品消费量的变异，相应危害物浓度则采用最大监测值。简单分布评估模型可表示如下:

式中:yij-第i 个体在第j 天中某种危害物的暴露量;xijk-观察个体i 第j 天消费的第k 种食物量;ck，max-危害物在第k 种食物中残留浓度的最大值;wi-观察个体i 的体重;p-第j 天中消费食物种类数目。

简单分布评估模型结果虽然比点评估更具有信息价值，但由于保留了很多保守的假设，污染物数据仍然采用高端检测值，因此通常只用于衡量暴露评估的上限［26］。

1.2.2.4 概率评估模型概率评估包括对各参数的变异性与不确定性分布的描述。它通过发生概率对模型的每一个参数可能引发的各种结果进行考虑。

本研究使用的非参数概率评估模型为:

模型中，xijk为膳食调查中食物的消费量，ci'j'k'则来源于对市场上各种产品中危害物的常规监测。分别将食物消费量和危害物残留量作为两个独立分布的总体，获得其特定的分布特征和参数，利用@ Risk软件的Monte Carlo 模拟，在这两个总体中进行随机抽样并配对相乘，并使用人群体重进行校正，从而获得危害物暴露量yij的概率分布。该模型的变异度利用暴露量分布的特征统计量(如平均值、标准差等)和百分位点值表示。

本研究采用Bootstrap 方法量化概率评估模型的不确定度。从生物胺残留量数据中随机抽取数据，经过5000 次迭代运算后组成一个Bootstrap 样本，每个Bootstrap 样本进行5000 次Monte-Carlo 模拟。由于干酪中生物胺残留数据呈高度偏态分布，因此，本研究采用各统计量的四分位间距(P75-P25)和90%置信区间(P5-P95)表示不确定度。

2 结果与分析

2.1 干酪中生物胺的分布

通过对中国地区市售的97 份干酪样本的分析，得到干酪中主要8 种生物胺的含量分布，统计结果见表1。结果显示，中国地区市售干酪中的生物胺按平均浓度从高到低，依次为腐胺、组胺、β-苯乙胺、尸胺、酪胺、色胺、亚精胺、精胺;按最高浓度从高到低，则依次为β-苯乙胺、腐胺、尸胺、组胺、酪胺、色胺、亚精胺、精胺。

2.2 干酪生物胺膳食暴露非参数概率评估模型变异度分析

使用2002 年中国居民营养与健康状况调查数据［19］，并按照国家统计局全国人口普查抽样方案，将大城市、中小城市定为城市地区，一类农村、二类农村、三类农村和四类农村定为农村地区，按照15～17岁(青少年)、18～44 岁(成年)、45～59 岁(中年)、60岁及以上(老年)划分为4 个年龄组。不同年龄组、地区和性别人群干酪生物胺膳食暴露量分布数据见表2。

表1 干酪样本中生物胺的含量概况(单位:mg/kg)Table 1 Summary of biogenic amines concentration of cheeses samples(unit:mg/kg)

表2 中国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

城市地区各年龄段人群生物胺膳食暴露量平均值由高到低分别为:15～17 岁青少年(67.64μg·kg-1·d-1)、18～44 岁成年(11.49μg·kg-1·d-1)、60 岁及以上老年(10.99μg·kg-1·d-1)、45～59 岁中年(7.35μg·kg-1·d-1)。农村地区各年龄段人群生物胺膳食暴露量平均值由高到低分别为:15～17 岁青少年(2.50μg·kg-1·d-1)、18～44岁成年(1.79μg·kg-1·d-1)、45～59 岁中年(0.808μg·kg-1·d-1)、60 岁及以上老年(0.646μg·kg-1·d-1)。其中，15～17 岁城市地区青少年人群干酪生物胺的膳食暴露量值最高，60 岁及以上农村地区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农村老年人群的104.7 倍。而且，对于15～17 岁城市青少年人群，女性青少年的膳食暴露量明显高于男性青少年，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。对于60 岁及以上农村老年人群，男性老年人的膳食暴露量明显高于女性老年人，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。

对于同一年龄段的人群而言，城市地区和农村地区生物胺膳食暴露量平均值的差异非常大。城市地区的青少年、成年、中年、老年人群的干酪生物胺膳食暴露量平均值分别是农村地区相应人群的27.06、6.42、9.10、17.01 倍。在中国地区，城市人群的干酪生物胺暴露量明显高于同年龄段的农村人群;且城市地区女性暴露量通常高于男性，而农村地区则相反，女性暴露量普遍低于男性。

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

表4 18～44 岁农村人群的干酪中生物胺膳食暴露量不确定度分析Table 4 The dietary exposure uncertainty in 18～44 years old population from countryside

2.3 非参数概率评估模型的不确定性分析

以我国18～44 岁成年居民为例，采用暴露量分布的四分位间距(P75-P25)和90%置信区间(P5-P95)表示模型的不确定度，分析不同性别和城乡人群的干酪生物胺膳食暴露量分布，结果见表3 和表4。对比表2 中18～44 岁成年居民暴露量和表3、表4 中数据可以看出，暴露量的平均值、标准差和百分位值的差异均在90%置信区间内，在统计学上可认为数据有效。这说明抽样迭代与模拟次数是足够的，描述暴露变异的百分位数能够达到稳定，本研究中的Monte-Carlo 模拟能较好地量化模型变异性。

表3 为18～44 岁城市男性成年居民干酪生物胺暴露量不同百分位值的不确定度分析，其中P75、P90、P95、P99 的四分位间距分别为0.02、0.11、0.29、2.15μg·kg-1·d-1;同年龄段城市女性的相应P75、P90、P95、P99 的四分位间距分别为0.04、0.17、0.43、3.295μg·kg-1·d-1，不确定度呈增长趋势。表4 中18～44岁农村居民的不确定度分析也显示类似结果。可以看出，对18～44 岁成年城乡居民人群而言，干酪生物胺膳食暴露量百分位值越大，评估结果的不确定度越大。

2.4 干酪生物胺膳食暴露非参数概率评估方法与点评估方法的比较

一般来说，点评估模型结果在模型假设前提没有经过修正的情况下通常倾向于过度保守;而简单分布评估也是基于点评估的一种较保守的估计方法。本研究将点评估和简单分布评估模型与建立的干酪生物胺膳食暴露概率评估模型比较，对其准确性和可靠性进行评价。对于目标人群消费干酪的生物胺膳食暴露，将点评估、简单分布和概率评估结果的高百分位值(P90，P95，P97.5，P99)相比较，要求概率评估高暴露量百分位数值低于点评估和简单分布评估结果，并且90%置信区间不与之重叠，即可认为模型有效。

以18～44 岁城市男性居民人群为研究对象，干酪生物胺膳食暴露量点评估、简单分布点评估和概率评估结果见表5。由结果比较分析可知，概率评估的高百分位值P90-P99 均低于点评估值和简单分布评估值，且概率评估高百分位数的90%置信区间并未与点评估值和分布点评估值重叠，说明这种差别是有统计学意义的。本研究构建的概率评估模型相比点评估和简单分布评估模型稳定性好，评估结果更准确。

表5 18～44 岁城市男性居民人群暴露评估结果比较Table 5 Comparison of exposure assessment of 18～44 years old male residents in city

3 结论

受不同国家和地区消费习惯、文化背景、经济条件等多方面差异的影响，食品中污染物的浓度与分布也不同，因此，不同国家需要根据本国实际情况构建膳食暴露评估模型。本研究结果显示，在中国地区的干酪生物胺膳食暴露的风险评估中，点评估和简单评估结果过于保守，而基于Monte-Carlo 方法建立的概率评估克服了其他评估方法无法量化评估结果的变异性和不确定性的缺点，评估结果也更具科学性和合理性。

但是概率评估也有一定的局限。首先，对计算机资源和相应软件等要求较高［27］;同时，对抽样迭代模拟的方法和次数也有一定要求，必须进行足够多次数的抽样迭代和模拟，方能获得相对稳定的结果［28］。另外，概念评估方法耗时较长，对数据的数量和质量要求也较高。因此，在时间、硬件及数据条件充分的前提下，概率评估方法是进行风险评估科学膳食暴露的良好选择。

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