郭海倩,吴晓红,李 晨,王 芳,刘 曙*
(1. 上海出入境检验检疫局工业品与原材料检测技术中心,上海 200135;2. 杭州华测瑞欧科技有限公司,杭州 311121)
随着经济的发展和人们生活水平的日益提高,食品包装材料的卫生安全作为食品安全的重要方面,成为了大家普遍关注的热点。食品包装材料中化学物质的迁移是污染食品的重要途径之一,而评估食品包装材料中化学物质对人类健康的不利影响主要由2个因素决定:毒性和暴露[1]。因此食品包装材料中迁移物的暴露评估是食品安全领域的研究重点之一。
国际生命科学研究所(International Life Sciences Institute, ILSI)于2007年发布了食品包装材料的暴露评估指南[2],对食品包装材料暴露评估可以采用的方法进行了完整的梳理和总结。ILSI指出暴露评估的方法具体可以细分为使用固定值的简单确定性评估,改进的确定性评估和概率评估。其中使用固定值的简单确定性评估和改进的确定性评估统称为确定性评估方法。随着科技的进步,各国都在不断完善适用于食品包装材料的暴露评估方法,美国、欧盟、日本及加拿大等发达国家和地区已经建立了多种食品包装材料暴露评估方法[3],我国由于暴露评估相关政策和法规还有待完善,因此现阶段开展暴露评估以参考欧美等发达国家为主。朱蕾等介绍美国、欧美、日本和加拿大在开展食品包装材料暴露评估时采用的方法原理、所需资料和计算过程等,对各种方法进行比较,为建立适合于我国国情的食品包装材料暴露评估方法提供参考[4]。
由于国内市场食品包装材料种类繁多,质量参差不齐,因此我们在开展暴露评估时具体选用何种方法可以获得真实有效且准确的结果是本文关注的重点。美国环境保护署提出层次评估法,即当应用某一方法获得的评估结果临近或超过安全标准时,应采用更为保守的评估方法。该方法表明从确定性评估到概率评估共分4层。层次1和2为确定性评估,层次3和4为概率评估。随着暴露评估层次的增加,暴露估计越来越接近实际暴露水平,但同时需要引入更多的数据。在食品接触材料领域中,同样可以采用分层法的分层思想开展暴露评估。本文重点介绍并对比食品包装材料中迁移物的暴露评估方法,主要包括确定性评估方法和概率评估方法,分析确定性评估方法和概率评估方法的优缺点,引入分层的思想选择最合适的暴露评估方法,为完整暴露评估提供借鉴。
通常情况下,更复杂的方法并不适合评价某一特定迁移指标对人类健康的影响。暴露评估的分层方法是指从简单确定性方法开始[5],目前简单的确定方法主要有欧盟方法和美国FDA方法。利用统计数据,细化上述确定性方法,即改进的确定性方法,最后如果仍得不到准确的结果,则可进一步采用概率评估方法。概率评估需要建立模型,需要庞大的数据信息作为支撑,因此通常概率评估还有待进一步普及应用。总的来说,分层方法的优点在于入口点可以在任何阶段,每深入一层,则需要输入更多的数据[6]。因此,如果在粗略的水平上可以得到对人类健康的影响,则可摒弃其后复杂的计算和建模等过程。
确定性评估方法包括使用固定值的简单确定性方法及其改进方法。简单确定性评估方法中最具代表性的是欧盟和美国的确定性评估方法,改进的确定性方法为矩阵法。
暴露量的确定性评估通常采用使用固定值即点估计评估方法。具体为食品消耗量的固定值 (例如平均消耗量或高消耗量值) 乘以化学浓度的固定值 (通常为平均水平或根据食品接触材料法规允许的水平上限)[7-8]。点估计评估方法是初期筛选数据的最佳方法,然而其局限性是很难或不可能显示任何相关的不确定性。使用点估计评估方法,可应用于总的饮食量评估、食品模拟物或重复饮食评估[9]。其中简单确定性评估方法最具代表性的是欧盟传统确定性评估方法和美国FDA法,其原理均为点估计。
1.1.1 欧盟传统确定性评估法
欧盟传统确定性评估方法是最坏迁移评估[10],模拟试验是按照最坏情况进行即100 %迁移。欧盟对食品包装材料评估的基本前提是:人均体重为60 kg,平均每天摄入质量为1 kg、食品包装材料和食品接触面积为6 dm2的食品[11]。且食品包装材料中的某物质迁移到食品中的量全部由人体通过膳食摄入。该方法也是欧洲食品安全局(European food safety authority,EFSA)用来监管目标迁移物风险的常用保守方法。
食品中目标迁移物的含量为目标物从食品包装材料中迁移到与其接触的食品或食品模拟物中的最大限量,即特定迁移量(specific migration limit,SML)。
目标迁移物迁移量=目标迁移物残留量×食物重量×
食品和包装材料的接触面积
目标迁移物暴露量=目标迁移物迁移量×
每个成年人每天消耗食品的总量
对于脂肪类食品,具体可见2002/72/EC指令,有大约70多种物质。这类物质需要引入脂肪转换因子(fat reduction factor, FRF),从而使暴露评估结果更接近实际水平。
FRF=脂肪量(g)/食品总量(kg)/200
=[脂肪含量(%)×5]/100
通常脂肪含量高于20 %的食品,检测的迁移量需要除以FRF(通常为1~5)进行校正。然而此种情况不适用于最终迁移量>60 mg/kg的情况,不适用于与婴幼儿食品接触用材料。
欧盟的传统评估方法是完全基于假设的结果,这往往会极大地高估了实际暴露量。但该方法得到的结果能最大程度的保护消费者,同时操作简单,无需进行大规模的调查,在缺乏调查和检测数据的情况下,是暴露评估优先选择的方法。
该传统评估方法适用于所有食品包装材料迁移评估的初级计算。在开展食品包装材料迁移物安全评估时,可以采用该方法进行初步的计算,例如用于包装干奶酪的塑料托盘的痕量物质滑石粉的评估,含量为0.01 %,假设滑石粉100 %迁移到食物中,单位面积塑料托盘的最大质量4 g/m2。则滑石粉的迁移量为2.4 μg/kg,暴露量为2.4 μg/人/天。
1.1.2 美国FDA方法
美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration)通常结合食物的迁移水平,来预估食品包装材料的暴露情况。美国对食品包装材料中迁移物风险评估是根据迁移量计算估计每日摄入量(Estimated daily intake,EDI)[12]。根据EDI再进行毒理学评价,判断其是否安全。这种方法适用于非重复使用的包装材料。影响该方法的因素有食品包装材料的消费因子(Consumption factor,CF)和食品分配因子(f)[13]。其中CF 指接触某种特定食品包装材料包装的食品量与所有食品包装材料包装的食品重量的比例。f则是指食品包装材料与各种类别的食品接触的比例,例如水性食品、酸性食品、醇类食品和脂肪类食品等。具体可见FDA 资料准备指南[14]的附录四。
美国 FDA 假设每人每天摄入食品包装的固体和液体食品种类为3 kg,根据测定的目标物质的迁移浓度(M),和其CF值和f值,则可得到目标迁移物的EDI=3 kg食品/人/天×CF×(M10 %乙醇×f水性和酸性+M酒类×f酒类+M多酯×f多酯)。
美国FDA的方法因为引入了消费因子和食物分配因子将不同种类的包装材料对暴露的贡献率充分考虑在内,从而大大提高了准确度[15]。但同时,因该方法引入了适当的假设,一定程度上会高估暴露量。在数据较为充分的情况下,可以选择该种方法。
美国FDA方法可应用于食品包装材料中非有意添加物的安全自评估,根据杂质的预估含量即100 %迁移时该杂质的浓度乘上对应的食品分配因子和消费因子,最后再乘以3 kg,即可得到该杂质的EDI。通过EDI进行下一步的毒理安全评价。若根据杂质100 %迁移得出的结果超出一般关注水平,则可使用实际的迁移试验的数据进行进一步修正。
Ree和Tennant等[16]发现如果最坏迁移的情况不会对人体健康造成危害,则不需要改进暴露评估方法。虽然严格的说,这种观念不适用于迁移物,但同样的理念是适用的。例如,假设对于一个特定迁移物,迁移量用SML表示,所有可以使用这种包装材料的食品均包含在内。这可以被认为是一种有用的筛选方法,因为如果暴露量没有引起关注,那么就不需要进一步细化。此种方法适用于数据有限,或者在不存在数据的情况下突然出现“意外”问题。因此上述暴露量精确程度不高。通常确定性估计是保守的,他们使用过度的消费量和最坏迁移情况,会使暴露估计值偏高。因此,当上述确定性暴露评估结果引起关注时,可以使用矩阵法(Matrix)进行改进。
矩阵法暴露评估基于2个假设:(1)所有消费食品均是有包装的;(2)食品包装有效接触率为100 %[12]。矩阵法引入关注水平(Level of interest, LOI)和可耐受暴露量(Tolerable exposure level, TEL)。通过LOI可以确定需要评估的物质,根据包装材料的包装情况,建立基于食品和包装材料的一一对应的分类体系[17]。特定人群的膳食摄入量(kg/人/天),与食品接触材料和单位质量食品的接触面积(dm2),进行数学概率模型模拟得到接触面积(dm2/人/天),最后将物质迁移量与相应的接触面积相乘得到暴露量。
在某些情况下,矩阵法得出的结果可能仍会超出安全阈值,则需要进一步的改进[18]。
(1)用一系列可替代的化学浓度和食品消耗量重复评估。
(2)引入(保守)因子,说明食品在其组成 (如脂肪含量)或包装 (如面积-体积比或市场份额)之间的差异。
(3)查找或生成额外的数据,例如主要食品组或包装类型的测试浓度、市场份额信息等[19]。
如果以上评估可以显示暴露量低于相关的关注水平,则不需要进行进一步的评估。如果问题仍然存在,对确定性方法的改进没有显著的效果,则应考虑更加精确的概率评估。
该方法适用于要求精确度较高的食品包装材料目标迁移物的暴露评估。如纯牛奶包装内层的塑料薄膜中迁移物的评估,通过数学模型,使用特定人群的膳食摄入量和单位质量食品的接触面积模拟得到实际接触面积,将目标物质的实际迁移量与相应的接触面积相乘,即可得到该物质的暴露量。
使用概率方法进行的暴露评估在概念和方法上与确定性方法相似,主要区别是概率评估用于将风险的可变性和不确定性结合起来的方法[20]。每个不确定变量都可以由分布函数来表示,而不是单个值。应该指出的是,概率建模并不要求所有的输入参数都是分布的。事实上,在许多情况下,概率建模可以并且是用变量和固定值输入参数的组合来运行的。上文所描述确定性方法通常使用点估计(固定值)进行食品消费和迁移物浓度计算,从而得到暴露的点估计。然而,实际上消费、迁移和暴露不是固定的数值, 而是可变和不确定的,例如消费从一个人到下一个,而浓度数据同时也受测量不确定度的影响[21]。
概率分析包括对于各参数变化性与不确定性参数分布的描述。因此它通过发生的概率对模型的每一个参数可能引发的各种结果进行考虑[22]。然而概率建模并不容易,因此它需要使用复杂的数学模型和更详细的数据。概率建模的基本原则是,用分布表示暴露评估的输入,这些输入是可变的和/或不确定的。然后多次重复暴露计算,每次从每个分布中随机抽取一个数字。每次计算的重复或迭代都会生成一个曝光估计,然后将这些估计组合起来生成一个暴露分布。此输出分布表示暴露量估计的可变性和不确定性。如果要提供稳定的输出分布所需的迭代次数通常很大(例如1 000~10 000或更多),但是可以用计算机快速完成。用于暴露评估的输入通常是可变的和不确定的,这可以通过附加的分布来表示[23]。例如,浓度的变化遵循对数正态分布,这可以由它的均值和标准差来定义。然而,如果被测浓度的数量很小,那么均值和标准差将是不确定的。这种不确定性可以用2个进一步的分布来表示,一个是平均值,另一个是标准偏差。蒙特卡罗(Monte Carlo)法是概率法中最常用的分析方法[24]。
如果使用二维蒙特卡罗法,概率暴露评估的主要输出将是人群暴露的分布,以及置信区间。从这些分布中,可以得到相关的统计数据。
(1)有或没有置信度界限的特定百分位数的暴露量估计模型。
(2)有或没有置信范围的超过人群比例的特定暴露估计模型。
(3)随机选择的个体超过特定暴露水平的概率模型。
概率评估还可以生成可能对风险评估者有帮助的辅助输出,以下为霍姆斯等[25]提出的3种二次输出的示例。
(1)评估不同种类的食物的比例对整体曝光的贡献率,在不确定因素需要单独处理的情况下,我们可以同时进行置信区间的计算。这可以帮助识别出可以以减少风险为目标的食品,例如通过改变食品的包装或告知消费者更少地食用该食品。
(2)通过使用相关系数、灵敏度分析或不同输入变量与输出之间的散点图来确定哪些输入对暴露变化影响最大。这可能有助于风险管理人员识别可操作的变量,以减少风险暴露,例如通过优化生产工艺以减少迁移中的可变性。
(3)通过使用表示不确定性的输入与输出之间的相关系数或散点图来确定哪些输入对不确定性贡献最大。这可以帮助风险评估者减少不确定性,因为它使他们能够将数据收集集中在对不确定性贡献最大的输入上。
概率评估法适用于需要精准暴露值的评估,此外该方法也适用于大范围的评估,如全国或者某省市的膳食暴露评估。李喜艳等[26]以江苏省居民铅膳食暴露评估为例,采用我国膳食调查、污染物监测数据以及相应的人口学资料构建化学污染物慢性膳食暴露评估全概率模型。结果发现化学污染物慢性膳食暴露评估全概率模型评估结果较半概率模型保守,但数据使用量较大,评估方法复杂。
目前,可用于食品包装材料迁移物暴露评估的方法有简单确定性评估,改进的确定性评估方法(矩阵法)和概率评估,3种方法的优缺点如表1所示。
表1 食品包装材料迁移物的暴露评估方法的比较
在选择合适的暴露评估方法时,需要充分考虑确定性评估方法及其改进方法和概率评估方法的优缺点,在保证评估结果可靠的前提下,选择最优的暴露评估方法。为了避免多余的数据收集和复杂的操作步骤,采用分层的思想开展暴露评估显得十分重要。基于分层法进行暴露评估的原则,优先使用固定值的简单确定性方法来进行暴露评估,当评估结果显示该迁移物质对人类健康影响较小,无需关注,则评估结束,无需进行更进一步的评估。如果确定性方法得到结果对健康有影响,则可以通过进一步改进的确定性方法,筛选优化输入的数据和假设,得出更精确的暴露量。概率评估法进行暴露评估则是最后选择的方法。
目前,我国尚未建立完善的食品包装材料迁移评估体系,进行食品包装材料暴露评估主要参考欧美的方法进行,因此我国需要结合自身的实际情况,结合分层思想,建立食品包装材料迁移物评估数据库及方法指南文件等,进一步规范食品安全中食品包装材料的影响。