Monte Carlo模擬對面制品中鋁膳食暴露風險的概率評估

劉瓊瑜,李浩洋,容裕棠,黃碧嘉,連海天,何秀琴,李 蓉

(中山海關(原中山出入境檢驗檢疫局),廣東中山 528403)

鋁是地殼中含量最多的金屬元素,不屬于機體的必需微量元素。大量的流行病學調查和動物實驗表明,長期過量鋁暴露會對人體產生慢性毒作用,包括神經毒性[1-2]、生殖毒性[3-4]和肝臟毒性[5]等。食物中的鋁主要來源于食品加工生產過程中使用的含鋁食品添加劑以及食物加工和存儲過程與含鋁容器的接觸等[6]。世界糧農組織(FAO)/世界衛生組織食品添加劑聯合專家委員會(JECFA)已于1989年正式將鋁確定為食品污染物加以管理,將鋁的暫定每周耐受攝入量(provisional tolerable weekly intake,PTWI)定為7 mg/(kg·bw),2011年將其調整為2 mg/(kg·bw)[6]。面制品在我國居民的膳食結構中占有較大比重,而油條等面制品屢屢被檢出鋁殘留量超標[7-8],因此有必要對面制品來源的鋁膳食暴露風險進行評估。

目前,關于面制品中鋁的膳食暴露評估大部分采用簡單的點評估方法[9-10],即通過一個確定的食品消費量(平均值或某一百分位消費量數據)乘以殘留物含量(一般是平均值),最后得到一個單一的膳食暴露量值[11]。點評估假定了化學物濃度恒定、居民對膳食消費量水平也相同,而在現實生活中往往不是這樣。近年來,基于Monte Carlo模擬的非參數概率評估模型開始應用于重金屬、農藥殘留、毒素的風險評估中,能夠反映評估結果的變異度和不確定性[12-14],評估結果更加科學。本研究首次將概率評估應用于面制品中鋁的膳食暴露評估,在對常見市售面制品中的鋁殘留量進行檢測分析后,結合居民面制品消費量數據和人口學數據,基于Monte Carlo模擬和Bootstrap抽樣技術,采用風險分析軟件Crystal Ball構建了一個非參數概率評估模型,對居民面制品來源的鋁膳食暴露量進行評估,并對其產生的暴露風險進行描述,以期為相關食品的安全監管提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

本次調查的樣品來源于中山市的超市、農貿市場、個體攤檔、餐館、單位食堂等生產流通領域，為了方便統計評價,將樣品根據其制作和食用方法分為4類,其中,膨化食品包括薯條、薯片、玉米片等,油炸類面制品包括油炸方便面、油條、炸饅頭、麻花等,西式糕點、餅干類焙烤食品包括面包、糕點、餅干等,蒸煮類面制品包括面條、中式包子及點心等；鋁單元素標準溶液 100 μg/mL,中國計量科學研究院;硝酸 優級純,賽默飛世爾科技(中國)有限公司;過氧化氫 優級純,廣州化學試劑廠;所有用水均為超純水。

ETHOS1型微波消解系統 意大利Milestone公司;Optima 5300DV型電感耦合等離子體發射光譜儀(ICP-AES) 美國PerkinElmer公司;EHD36型加熱消解裝置 北京萊伯泰科公司;超純水系統 德國默克公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 鋁殘留量的測定 按照國家標準GB 5009.182-2017《食品安全國家標準 食品中鋁的測定》[15]中微波消解-電感耦合等離子體發射光譜法測定面制品中鋁的含量,方法定量限為10 mg/kg,對未檢出的樣品,根據世界衛生組織和美國環境保護署推薦的數據處理方法,按定量限的一半(5 mg/kg)列入計算[16]。

1.2.1.1 樣品前處理 樣品粉碎后,準確稱取0.500 g于微波消解內罐中,加入5 mL硝酸,浸泡10 min,再加入3 mL過氧化氫,旋緊罐蓋后放入微波消解系統內,按表1所示消解條件進行消解。消解結束,冷卻后取出,用少量水沖洗內蓋,放在加熱消解裝置上于120 ℃加熱趕酸,最后用水定容至50 mL,同時做試劑空白。

表1 微波消解系統工作條件

1.2.1.2 電感耦合等離子體發射光譜儀操作條件 射頻功率1300 W,等離子體氣流量15.0 L/min,輔助氣流量0.20 L/min,蠕動泵轉速1.50 mL/min,霧化器流量0.80 L/min,工作頻率40.68 MHz,積分時間5 s,特征波長396.153 nm。鋁標準工作曲線系列濃度為0.1、0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 μg/mL,線性相關系數在0.999以上。

1.2.2 暴露評估模型的構建 參照JECFA制定的暫定每周耐受攝入量(PTWI)2 mg/(kg·bw),采用日暴露量(EXP)來評估面制品來源的鋁膳食暴露水平。

式中:EXP為日暴露量(μg/(kg·d));C為面制品中鋁的含量(mg/kg);DI為居民平均每標準人日面及其制品的攝入量(kg/d);BW為體重(kg)。

上述公式中的面及其制品攝入量和體重等人口學數據來源于《中國居民營養與健康狀況監測2010～2013年綜合報告》[17],2010～2012年我國居民平均每標準人日面及其制品的攝入量為142.8 g/d,選取青少年、青年、中年、老年4類人群進行暴露評估,具體體重信息如表2,本研究假設居民的體重數據滿足正態分布,記為N(μ,σ),μ為均值,σ為標準差。

表2 評估人群的體重信息

暴露評估模型的構建使用一款基于Monte Carlo模擬技術的風險分軟件——Crystal Ball。上述公式中的每個變量在Crystal Ball軟件中都需定義符合一種分布,該分布可以通過擬合度檢驗得到。每次Monte Carlo模擬都會從定義的變量概率分布中隨機選擇數值,然后計算模型結果,所有的結果構成一個新的分布,Monte Carlo模擬給出該分布的均值、百分位數等統計量。本研究定義每次模擬過程循環10000次,并以檢測得到的910個面制品樣本中鋁的殘留量數據作為經驗樣本,進行1000次Bootstrap抽樣,每一次抽樣得到的數據再執行10000次Monte Carlo模擬,以分析暴露評估結果的不確定性。

1.2.3 風險描述 目前,食品中污染物的風險評估經常用到風險商(HQ,hazard quotient)這個參數[18-19],本研究基于軟件模擬得到的鋁膳食日暴露量,以JECFA制定的暫定每周耐受攝入量(PTWI)為標準,換算為每日可耐受攝入量ADI(Acceptable daily intake),為285.7 μg/(kg·d),通過計算面制品來源的鋁膳食日暴露風險商(HQ),表征食用面制品中鋁可能導致的鋁暴露風險。風險商的計算公式如下:

式中,HQ為面制品來源的鋁膳食暴露風險指數,當HQ≤1時,說明風險在可接受范圍內;HQ>1,說明存在暴露風險。

1.2.4 敏感度分析 Crystal Ball軟件的敏感度分析功能用于分析每個假設變量對一個特定預測值的影響程度。為了解面制品中的鋁殘留量、鋁及其制品的攝入量及體重對鋁日暴露量的影響程度,在設置Monte Carlo模擬參數時,勾選敏感度分析選項,模擬運行時,敏感度分析會評估每個變量對鋁膳食日暴露量的影響,并將影響程度表示為百分比值的形式,百分比值越大,影響力越大。

1.3 數據處理

采用SPSS 19.0對不同種類面制品的鋁殘留量數據進行統計分析,檢驗水準α=0.05(雙側),若p<0.05,則認為具有統計學意義。

2 結果與分析

2.1 不同類別面制品中鋁殘留量檢測結果

對膨化食品,油炸面制品,西式糕點、餅干類焙烤食品,蒸煮類面制品4類面制品共910份樣品中鋁的殘留量進行檢測,所有數據經過SPSS非參數檢驗,結果顯示,全部樣品的鋁殘留量數據呈現偏態分布(p<0.05),鋁殘留量范圍在ND～1437.7 mg/kg之間,平均值為(15.5±79.4) mg/kg,所有樣品的平均檢出率為12.9%,平均超標率為8.5%。不同類別面制品中鋁的殘留量差異具有統計學意義(χ2=9.585,p=0.022),其中,油炸類面制品中鋁的殘留量均值為(22.7±101.9) mg/kg,是4類面制品中最高的,最高檢測值達到了714.0 mg/kg,相當于鋁殘留限量的71.4倍,與楊志瓊等[20]、焦海濤等[21]的調查結果一致;其次是蒸煮類面制品,鋁殘留量均值為(21.3±111.8) mg/kg(見表3)。按(JECFA)規定的鋁暫定每周耐受攝入量(PTWI)2 mg/(kg·bw)[6],即每日可耐受攝入量(ADI)285.7 μg/(kg·bw),中國成年人體重按60 kg計算,得到每人每日允許攝入的鋁量為17.14 mg,由2010～2012年我國居民平均每標準人日面及其制品的攝入量142.8 g/d[17],計算得到每人每日允許攝入的面制食品鋁殘留量最大為120 mg/kg,略高于國標規定的鋁殘留最大限量100 mg/kg,但這只是針對面制食品,考慮到飲用水、鋁制炊具、含鋁藥物、天然食物中的鋁,以及居民接觸到鋁殘留超標的面制食品的可能性,居民存在攝入鋁量超標的可能性,關鍵在于杜絕面制食品中的鋁殘留超標。

表3 各類面制品中鋁殘留量檢測結果

研究發現,4類面制品,油炸類面制品的鋁殘留量均值(22.7±101.9) mg/kg和檢出率(20.0%)都最高,表明在售油條制作過程中普遍使用的膨松劑可能還是明礬,其主要成分為硫酸鋁鉀或硫酸鋁銨,含鋁量高,價格低廉,效果明顯,但用量多靠個人經驗,很容易造成鋁超標。據文獻報道,2013年四川省南充市面制品中鋁含量的均值為66.13 mg/kg,總超標率為22.0%[8];2006～2011年廈門市面制品中鋁的平均含量為162.89 mg/kg[9];2009～2013年廣西市面制品中鋁的平均含量為157.81 mg/kg,鋁超標率為35.29%[10]。相比較,本研究全部面制品的鋁殘留量均值(15.5 mg/kg)、平均超標率(8.5%)較低,可能得益于兩方面原因:一是無鋁復合膨松劑如酵母等的推廣使用;二是食品監管部門對含鋁食品添加劑的有力監管,大大減少了含鋁食品添加劑的濫用。

運用Crystal Ball軟件對910個鋁殘留量數據樣本進行擬合優度檢驗,統計檢驗方法由軟件自動選擇,結合SPSS非參數檢驗的Difference圖、P-P圖、Q-Q圖確定最佳擬合分布為Lognormal分布(圖1),記為Lognormal(7.91,6.02)。該概率分布的具體參數如表4。由圖1可知,全部樣品的鋁殘留量數據大部分落在方法定量限水平附近或以下,這與SPSS非參數檢驗的偏態分布結果一致。

圖1 面制品中鋁殘留量的擬合優度檢驗結果

表4 面制品中鋁殘留量最佳擬合分布的相關參數

2.2 暴露評估

本研究采用概率評估方法,結合《中國居民營養與健康狀況監測2010～2013年綜合報告》中不同人群的體重數據,利用Monte Carlo模擬技術從面制品的鋁殘留量和體重數據中隨機抽樣,模擬計算得到不同人群面制品來源的鋁膳食暴露量的概率分布及不同百分位數,反應了鋁殘留量和體重差異造成的暴露評估結果的變異性;通過1000次Bootstrap抽樣,量化分析了暴露評估結果的不確定性,使評估結果更科學可靠。

由表5可知,(6～17歲)青少年女性面制品來源的鋁膳食日暴露量最高,一般消費量人群(均值)和高消費量人群(日暴露量的P99百分位)對面制品來源的鋁膳食暴露量分別28.16(27.53～28.85)和116.47(103.96～129.23)。(6～17歲)青少年中,男性和女性鋁膳食日暴露量的平均值為26.25(25.59～26.83)和28.16(27.53～28.85),女性較男性要高,女性面臨的鋁暴露風險高于男性,因為在同一年齡段,女性的體重一般小于男性,其他3組評估人群也有類似的特點。比較各組不同消費量人群的日暴露量,發現隨著消費量水平的提高,日暴露量水平明顯提高,不同評估人群鋁膳食日暴露量的P99百分位數分別為青少年(6～17歲):男性103.89/女性116.47;青年(18～44歲):男性66.36/女性79.36;中年(45～59歲):男性68.23/女性72.41;老年(≥60歲):男性73.80/女性78.89 μg/(kg·d),均低于每日可耐受攝入量(ADI)285.7 μg/(kg·d),說明居民面制品來源的鋁膳食暴露風險在可接受范圍內。

表5 不同人群面制品來源的鋁膳食暴露評估結果

2.3 風險評估

基于前面模擬得到的鋁膳食日暴露量,以上8類人群面制品來源的鋁膳食暴露風險指數如表6所示。一般消費量人群的日暴露量以均值表示,由表6可知,居民面制品來源的鋁膳食暴露風險指數范圍為0.059～0.099,高消費量人群(日暴露量的P99百分位)的風險指數范圍為0.23～0.41,所有HQ值均小于1,表明鋁膳食暴露風險在可接受范圍內,普通居民通過面制品攝入鋁的健康風險較低,由于(6～17歲)青少年的體重比成年人輕,受到的鋁膳食暴露風險較大,可加強合理膳食引導,避免過多攝入高鋁食品。

表6 不同人群面制品來源的鋁膳食暴露風險指數(HQ)

2.4 敏感度分析

本研究對面制品來源的鋁膳食暴露量進行了敏感性分析,結果見表7。從表7可以看出,面制品中鋁殘留量的敏感性最強,敏感值在所有評估人群中達到了95%以上,可見決定面制品來源的鋁膳食日暴露量大小的主要因素為面制品中的鋁殘留量,因此,要降低面制品來源的鋁膳食暴露量,應該避免過多食用鋁殘留量高的面制品。體重的敏感值為負數,表明體重對鋁膳食日暴露量起負面的影響,即體重越大,通過面制品攝入鋁的日暴露量越低。

表7 面制品來源的鋁膳食日暴露量的敏感度分析

3 結論

檢測的910份面制品樣品中,鋁殘留量范圍在ND～1437.7 mg/kg之間,平均值為15.5 mg/kg,平均檢出率和超標率分別為12.9%和8.5%。不同類別面制品的鋁殘留量差異具有統計學意義,其中,以油炸類面制品的鋁殘留量均值和檢出率最高。

即使是在不同評估人群的高消費量水平(日暴露量的P99百分位),風險指數最大值為0.41,小于1。鋁膳食暴露風險在可接受范圍內,居民通過面制品攝入鋁的健康風險較低。青少年(6～17歲)由于體重較輕,有一定潛在風險,可對這一敏感群體加以關注,加強膳食合理引導。

面制品中鋁殘留量的敏感性最強(95%以上),是決定面制品來源的鋁膳食日暴露量大小的主要因素。體重的敏感值為負數,對鋁膳食日暴露量起負面的影響,即體重越大,通過面制品攝入鋁的日暴露量越低。