产品对人体健康的风险评估

时间：2023-07-22 理论教育 版权反馈

【摘要】：化学品对人类健康潜在的危害性是通过大鼠、兔子、豚鼠、狗等实验动物对一定剂量化学品做出何等反应来评价的。急性毒性是通过对动物作用一定量化学品后测定其死亡率和其他方面影响来测定的。该阶段主要是回答:对某特定化学品不同的接触水平可能对人体健康影响的程度。

产品对人体健康的风险评估

一、人体健康危害评估概论［5］

（一）危害识别

该阶段主要是明确化学物可能对健康的危害，描述或列出各种毒作用现象，如神经毒性、发育毒性等。这些信息可以包括流行病学数据、动物生测数据、离体试验数据和分子生物学信息等。

该阶段主要是回答:某特定化学品可能对人体健康产生什么影响?化学品对人类健康潜在的危害性是通过大鼠、兔子、豚鼠、狗等实验动物对一定剂量化学品做出何等反应来评价的。在化学品登记时需要提供一系列大量的毒性研究报告。这些毒性研究包括对不同动物从急性接触实验到慢性接触实验的一系列实验。在急性接触实验中动物接受相对高剂量的化学品，在慢性接触实验中每天接受低剂量化学品。急性毒性是通过对动物作用一定量化学品后测定其死亡率和其他方面影响来测定的。同时，用此方法也可测定眼和皮肤刺激性。亚慢性毒性研究是在几周或几个月内，让动物每天接触一定量化学品，然后测定对该动物器官(肝脏、肾脏、脾脏等)的影响。慢性毒性研究是评价化合物的潜在的毒害影响或长期接触是否有致癌作用。其他毒性研究包括测试对成年动物的繁殖、生长、发育、后代生育能力和细胞内的基因改变等潜在影响。

科学的化学品毒理研究就是研究某个组织或器官对化学品做出怎样的反应和导致什么样的内部变化。毒理学是一个交叉学科，它需要用到各种学科知识，包括病理学、生物化学、血液学、基因学、内分泌和激素学、生理学等来推导因果关系。单独的某一研究不能提供各种所需的信息去鉴定化学品的毒性。

（二）剂量-反应评估

该阶段主要是研究某化学物质在什么条件下导致产生某种毒作用，并试图了解接触量与毒性反应之间的定量关系。由于毒理学机制不同，因此，对致癌物和非致癌物的剂量-反应评估方法是不同的。一般认为，大多数致癌物被认为，除非是零接触，否则在任何剂量下都可能产生风险。相反，接触非致癌物要超过一定的剂量即阈剂量才产生毒作用。

该阶段主要是回答:对某特定化学品不同的接触水平可能对人体健康影响的程度。著名毒理学家Paracelsus(1493—1541年)曾指出:化学物质只有在一定的剂量下才具有毒性，毒物和药物的区别仅在于剂量，即“剂量决定毒性”的毒理学。毒性评价最重要方面是在接触量和发生率或观察的毒效应的严重性之间来判定剂量和反应之间的关系。毒理学效应是从采用离体细胞、组织培养研究和用小的哺乳动物(如大鼠、兔子和狗)的研究中观察出来的。现象学研究根据接触时间长短(天、月、年)、接触途径(经皮、经口、吸入)、毒性测试种类(生殖毒性、致癌性、器官毒性、发育毒性、神经毒性、免疫毒性)的不同而设计的。

在对毒理学试验进行评价的过程中，科学家或管理者需要确定什么剂量水平可导致怎么样的健康影响，并且如果有必要，还应该了解可能出现某些健康影响的人群比例。人们还要研究可能出现某些关键影响的最低剂量。大多数情况下，当给药剂量达到某一特定剂量时才可能出现某种毒理学效应，这种效应被称为“阈效应”(Threshold Effect)。与其相反，某些毒理学效应在最低的给药剂量下就可能出现，这种毒理学效应称为“非阈效应”(Non-threshold Effect)。癌症就是一种非阈效应。理解致癌作用的机理也非常重要。近期对癌症的剂量-反应关系研究表明，能产生遗传毒性的致癌物的致癌效应为非阈效应，而非遗传毒性的致癌物可以有阈剂量。

对阈效应的研究主要是通过一系列毒性试验来确定某化学品未产生不良作用的最高剂量，即未观察到不良作用水平(No-Observed-Adverse-Effect-Level，NOAEL)，和/或该化学品未产生任何影响的最高剂量，即未观察到效应水平(No-Observed-Effect-Level，NOEL)。

1984年，Crump首次提出了基准剂量(Benchmark Dose，BMD)法，试图以此纠正NOAEL的一些明显不足。他将BMD定义为通过剂量-反应曲线获得的、使某种反应增加到某一个特定水平的剂量水平。该特定剂量水平所对应的反应称为基准反应(Benchmark Response，BMR);BMD的95%可信区间的下限值就是基准剂量下限值(Benchmark Dose Lower Confidence Limit，BMDL)，即通常所建议的用来代替NOAEL来推导人类安全暴露水平的基准剂量。美国环境保护署(EPA)对BMD有一个类似的定义:通过剂量-反应曲线获得的，与背景值相比，达到预先确定的损害效应发生率的统计学可信区间的剂量。例如，BMDL 01，就是指引起对照组动物中出现1%概率的不良反应的95%统计学可信区间下限值，其中1%为不良反应的基准水平(BMR)。

对非阈效应的研究方法与阈效应完全不同。不同的管理机构或国际组织所采用的方法略有不同。在美国，EPA要求将试验中所有剂量及产生的相应影响程度输入一个计算机模型，然后用该模型来计算一个统计学数据q1*。q1*表示一个化合物致癌作用的可能性，q1*越高，该化合物出现致癌效应的可能性越大。

对于阈效应，剂量-反应评估需要设定一个“安全阈值”或“安全剂量”。世界上不同机构对“安全”剂量赋予了许多不同的名称。例如，加拿大卫生部采用的是每日容许摄入量/浓度(Tolerable Daily Intake or Concentration，TDI/ TDC)，国际化学品安全规划署(IPCS/WHO)采用的是容许摄入量(Tolerable Intake，TI);美国毒物与疾病登记署(ATSDR)采用的是最小危险水平(Minimum Risk Level，MRL);美国常用的术语为参考剂量(Reference Dose，RfD)， ADI和Rf D的科学含义是相同的。ADI的计算一般国际上公认的方法是将所测定的未观察到不良作用水平除以两个安全系数，即代表从试验动物推导到人群的种间安全系数10，和代表人群之间敏感程度差异的种内安全系数10，因此一般情况下，ADI或Rf D=NOAEL/100。特殊情况下，也可根据实际需要降低或提高安全系数。在美国，目前还需要再增加一个食品质量保护法系数(FQPA Factor)，这是根据美国食品质量保护法的规定，为了更好地保护婴儿和儿童，EPA可以根据各化学品的特性及所获得毒理学数据的完整性和可靠性，增加10倍或10倍以下的FQPA系数。EPA把这种更加安全的剂量称为人群调整剂量(Population-adjusted Dose，PAD)。即PAD=ADI或Rf D/FQPA系数。不同机构将这些系数冠以不同的名称，为了便于交流，目前把这些系数通称为评估系数(Assessment Factor，AF)。常用的评估系数见表17-1。

表17-1 推导安全剂量过程中的常用的不确定性来源及系数

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续表

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除了长期暴露阈值外，某些产品还需要考虑急性暴露风险，这就要求设定急性毒性参考剂量(Acute Reference Dose，ARfD)。急性毒性参考剂量是指就现有的认知水平，在24 h或少于24 h的期间，暴露某物质对人体不产生可察觉的健康危险的量，单位为毫克/千克体重(mg/kg bw)。制定ARf D应首先全面评价化学品的毒性。一般根据可获得的化学品相关毒理学资料，对化学品的毒理学特征进行全面分析和评估，尽可能掌握化学品的全部毒性信息。符合以下条件之一的可以不制定ARf D:

(1)剂量达500mg/kg时，没有出现急性染毒相关的毒性作用;

(2)单次经口给药试验中，剂量达1 000 mg/kg时，没有出现给药相关的死亡;

(3)急性染毒试验中，动物仅发生死亡，但是死亡的原因与人类暴露不相关。

制定ARf D，可按以下步骤进行。

1)确定NOAEL或BMDL

(1)选择与急性暴露相关的终点。在全面评价毒性资料的基础上，选择与一次(或一天)染毒最相关的毒理学终点。常见与制定ARf D有关的毒理学终点有临床体征变化、体重变化、饮水变化、死亡、高铁血红蛋白症、神经毒性、致畸作用、发育毒性等。应尽量利用现有毒理学数据提供的相关信息，如在短期重复染毒试验中观察到的急性毒性作用，特别是试验开始阶段观察到的有关变化。

(2)判定敏感终点。根据相关终点选择合适的试验，该试验中相关终点应进行充分的检查和评价，以判定与人最相关的最敏感终点。

(3)确定NOAEL。根据最敏感终点，确定相应的NOAEL，作为制订ARf D的基础。

(4)用BMDL代替NOAEL。如有合适的剂量-反应模型或无法确定NOAEL，或化学品急性暴露量与ARf D接近时，可用BMD方法来推导ARf D。一般用基准剂量可信下限值代替NOAEL。

2)选择不确定系数

在推导ARf D时，存在实验动物数据外推和数据质量等因素引起的不确定性，可采用不确定系数来减少上述不确定性。选择不确定系数时，应针对每种化学品的具体情况进行分析和评估。虽然存在多个不确定性因素，甚至在数据严重不足的情况下，不确定系数最大一般也不超过10 000。推导ARf D过程中的不确定性来源及系数见表17-1。

3)计算ARf D

确定NOAEL或BMDL后，再除以适当的不确定系数，即可得到ARf D。ARf D计算公式如下:

二、人体暴露评估

该阶段主要是确定可能发生的暴露途径;在一定剂量下，估算暴露量的大小、暴露时间的长短、暴露的频率等。另外，也要求评定不同人群(如年龄、性别等)的暴露可能性。

（一）农药的暴露评估

农药的暴露包括三种途径即经口、经皮和吸入，因此对农药的暴露评估需要将各种可能途径进行全面评定。暴露评估包括:膳食暴露评估(Dietary Exposure Assessment)、职业暴露评估(Occupational Exposure Assessment)和居住环境暴露评估(Residential Exposure Assessment)。

1.农药的慢性膳食暴露[4 6]

农药在食物中的残留是公众对农药暴露的主要来源。膳食暴露量与摄取食物的种类和数量与农药在该食物上或食物内的残留量相关。任何人对某一农药总的膳食摄入量等于各种所摄入食物中所含该农药量的总和。即:

目前有很多膳食暴露评估模型，这些模型从单一暴露残留到用概率论去估计复杂暴露的模拟分析。但是不管有多复杂，所有模型都是基于最基本的关系，即农药在食物中残留浓度和消耗食物总量决定农药暴露量。通常认为有两类膳食暴露，即慢性暴露和急性暴露。

慢性暴露持续一个很长时间，因此它用平均摄入食物量和平均残留值来计算。相反，急性暴露考虑大量的短期或一次性暴露，急性膳食暴露用个人较大摄入量来计算，所用残留值一般用最大残留限量或用统计学方法计算所获得的可能出现的最大残留量。

食谱调查非常重要，因为人们的食物消耗模式随时间的变化而变化。例如，水果消耗总量可能保持不变，但是儿童现饮用更多果汁;人们现正倾向摄取更多的肉类。我们比十年前吃更多的鸡肉和鱼，更少的牛肉等。

农药的暴露评估是一个层次性的过程(Tiered Approach)。级别越高的评定越复杂，所需数据越多。在该过程中，涉及许多农药概念:最大残留限量(MRL)、预期残留(Anticipated Residues)、理论最大残留分布(Theoretical Maximum Residue Contribution，TMRC)、预期残留分布(Anticipated Residue Contri-bution，ARC)、百分位(percentile)、蒙特卡罗分析(Monte Carlo Analysis)等。

饮用水暴露评价到目前为止还没有一个广泛、可靠的饮用水农药残留数据库或可以使用的预测残留的模型。因此，只能依赖地表水或地下水的农药残留模型。利用这些模型在对浅的农田池塘和地下水源进行潜在的农药残留估算时会产生过于保守的结果。这些值体现了在最坏情况下未经处理的饮用水的潜在残留估算。由于模型的高度保守性，使用它们的目的并不是进行大量的潜在暴露估算，而只是想探求潜在的可能。更为精确、可靠的饮用水潜在残留预测模型还在开发之中。

农药残留浓度数据的分布多数呈正偏态分布，在这种情况下，反映数据集中趋势的两种统计量算术平均值和中位数往往存在较大的差别，有时甚至会得出不同的评估结论，因此，选用哪种统计量来代表浓度“平均”水平，往往是确定性暴露评估中经常会遇到的问题。

从统计学角度讲，当一个数据集呈非正态性分布时，中位数能更好地反映该数据集的集中趋势。但是对农药残留的慢性暴露评估，在选择参数时不仅要考虑统计学合理性，还要考虑模型的合理性和结果的保守性。如果选择中位数，由于不受高残留样品的影响，实际上默认忽略人群中个体在一生中接触高残留食物的可能性，结果相对偏低，所得结论缺乏保守性。而平均值能够比较敏感地反映高残留数据的影响，结果偏高，结论更保守。而且，从长期的角度讲，人体在一生中应当有机会摄入每一种残留水平的食物，如果假设在现有残留物浓度分布终生不变的情况下，摄入每种浓度食物的频率应当符合现有数据的经验分布，因此浓度数据的平均值更接近人体终生摄入残留物的平均浓度水平。综上所述，对于残留物的慢性暴露评估，选择平均值更为接近实际，也更符合膳食暴露评估对保守性的要求。另外，如果样品数非常少时(如总膳食研究)，使用平均浓度也要优于中位数。国际上大多数机构，包括联合国粮农组织/世界卫生组织食品添加剂联合专家委员会(JECFA)、国际化学品安全规划署(IPCS)和欧洲食品安全局(EFSA)在多数残留物的慢性暴露评估中均倾向于采用平均值，但也有机构，如澳大利亚新西兰食品标准局(FSANZ)较多地采用中位数。[19，20]

2.农药的急性膳食暴露[4]

早期合成的一些农药(如DDT)的急性毒性较低、蓄积毒性严重，因此长期以来人们主要研究和关注农药残留在膳食中长期摄入对人体健康的影响和农药残留慢性膳食风险评估。随着农药残留慢性膳食风险评估理论和技术的不断完善，近期农药残留慢性膳食风险评估的结果表明，长期摄入的农药残留量低于农药的每日允许最大摄入量(ADI)，对保障人们的身体健康发挥了重大作用。1990年，Goldman等报道了食用经涕灭威处理的西瓜和黄瓜而导致的中毒现象。1992年，Ballantyne B和Marrs TC报道了有机磷和氨基甲酸酯类农药在一次摄入时出现的毒副作用现象。科学家们着手研究高毒农药(有机磷和氨基甲酸酯类)在蔬菜和水果上残留的分布情况，以及出现比较高的残留量的随机事件发生的频率，研究表明，某些特定人群大量摄入某种特定食品时，可导致急性的健康影响，这些引起了人们对急性膳食风险评估的关注。

农药残留的急性膳食摄入计算通常只计算不需加工的消费食品(如蔬菜和水果)，但也可以根据具体情况考虑肉类食品、牛奶等乳制品。在计算过程中常用某一天可能摄取的食物消费量。并且一般只计算24 h内的摄入量。常用的方法有两种:点评估(Point)或确定值(Deterministic)方法、概率模型法(Probabilistic Modelling)。

1)点评估或确定值方法计算急性膳食摄入量

世界粮农组织(FAO)和世界卫生组织(WHO)自20世纪90年代以来，就如何科学计算不同食品的急性(24 h内)膳食摄入农药量的计算方法做了大量研究工作。JMPR所采用的国际急性膳食摄入量计算方法见表17-2。

表17-2 JMPR采用的国际急性膳食摄入量计算方法

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差异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体之间的残留差异。因为单个水果中的最高残留浓度可能比混合样品高5～10倍。在过去的十多年中，英国和其他一些欧洲国家研究了一些食品各个体之间的残留水平的数据。英国农药安全指导委员会分析研究了他们在市场上抽查的数据，结果表明，平均残留浓度的对数与97.5%百分位的残留浓度的对数有很好的相关性(R2=0.95)。

大多数差异因子在2～4之间，但是偶尔也可能产生更高的差异因子。截至2003年，JMPR所采用的差异因子见表17-3。目前，关于差异因子的研究和讨论还在进行，2004年，JMPR讨论了能否统一采用3为默认的差异因子，用于所有可能的情况。

表17-3 JMPR急性膳食摄入量计算中采用的差异因子

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2)概率模型法(Probabilistic Modelling)

利用现有的计算机技术，我们可以对可能存在于食品中的农药残留分布进行模拟。然后将农药残留分布与食品膳食摄入分布进行整合，就可得到农药膳食摄入量的分布曲线，这种方法就是概率模型法。最常用的就是蒙特卡洛模型(Monte Carlo models)。虽然蒙特卡洛分析技术被用于物理、化学和其他领域已经50多年了，但在1989年之前，很少应用于人体健康风险或暴露评估方面。在1989年之后，概率模型法才逐渐被应用于进行环境污染物和有害微生物的接触风险评定中。虽然比较少，但关于利用概率模型法进行农药接触风险评定的例子还是有相关报道的，例如关于农药在水果、蔬菜中残留的急性膳食摄入暴露评估。

一个典型的模拟方法就是随机从食品消耗曲线中选取一个数值点，然后随机地与农药残留水平曲线中的任一点相乘，就得到了农药膳食摄入量的一个数值点，重复上述操作(可重复进行500 000次)就可得到农药膳食摄入的分布图。与确定值法和点评估法不同的是，概率模型法可以一次考虑多于一种的食品，并可以考虑多种食品和农药的摄入。目前，采用该方法的国家有美国、英国、荷兰。

建立模型需要食品消耗数据、食品中农药残留水平和农药残留的分布情况。食品消耗数据一般可分为食品供应数据(Food Supply Data)、家庭食品消耗调查(Household Consumption Surveys)、个体食品消耗调查(Dietary Surveys Among Individuals)和双份饭法(the Collection of Duplicate Diets)四种类型。每种类型的数据对应于食物链中的不同阶段和获得这些数据的不同方法。农药残留分布数据来源于不同的途径:田间残留试验、美国食品药品管理局(FDA)的强制监控数据、美国农业部农药检测项目(USDA PDP)数据、由农药登记者提供的市场监测数据(Market Basket Surveys)以及关于加工、削皮、清洗、烹饪等行为对农药残留影响的研究等。

3.农药多残留联合暴露风险评估[15]

研究表明，与暴露于一种农药残留相比，人体同时或者先后暴露于多种农药残留可能引起更高或者更低的联合效应。因此，传统的仅针对单一农药品种进行评估的方式可能会造成对风险程度的低估或者高估。美国在1996年的《食品质量保护法》中已要求其环保局(EPA)在制定农药残留限量时必须考虑来源于不同暴露途径的多种农药的联合效应。欧盟396/2005号法规也规定了，在制定农药残留限量时必须考虑农药的累积性风险(欧盟和美国评估机构称联合暴露风险评估为“累积性风险评估”)。近年来，农药联合暴露受到了越来越多的关注。美国环境保护署连续出版了多部混合物风险评估报告与指南，完成了多组机理相同的农药的联合暴露的风险评估。2007年，世界卫生组织国际化学品安全规划署(WHO/IPCS)为混合化合物的风险评估制定了通用框架，并推荐了分阶段推进评估法(Tiered Risk Assessment)。欧洲食品安全局(EFSA)专门成立了累积性风险评估工作组，其植物保护产品和残留科学委员会(PPR)提出了多种农药联合暴露的累积性风险评估方法，并制定了机理相同或相似农药的累积性评估组(Cumulative Assessment Group，CAG)分组标准，为农药的联合暴露风险评估提供了大量的基础数据。2012年，该组织又进一步推荐了不同作用方式农药的联合暴露风险评估方法。此外，荷兰健康委员会、挪威食品安全委员会也相继开展了农药残留联合暴露风险评估研究，并各自出版了相应的指南报告。

1)联合暴露(Combined Exposure)的定义

美国环境保护署采用“累积性暴露(Cumulative Exposure)”概念，即“多种物质多个途径的暴露”，其暴露途径包括饮用水、食品以及环境。欧盟在396/ 2005号法规中也采用了“累积性暴露”的说法，但是其范围与美国环境保护署定义的范围不同，欧盟的“累积性暴露”指“食品中多种化合物的联合暴露”，即仅仅只考虑通过膳食摄入的暴露，不涉及其他途径的暴露。世界卫生组织国际化学品安全规划署建议采用“多种化合物的联合暴露”的说法替代“累积性暴露”。该组织认为，联合暴露风险评估应包含两种暴露情景，即“多种化合物多种途径的联合暴露”和“多种化合物单一途径的暴露”，在讨论食品中化合物暴露风险时，应采用“多种化合物的联合暴露”这一概念。相比较可见，上述关于联合暴露的定义中，世界卫生组织国际化学品安全规划署的定义最为简洁和清晰，可以避免因不同机构定义的范围不同而造成的混淆。

2)联合作用的类型

农药残留联合暴露风险评估毒性效应评价的关键取决于联合作用的类型。自1939年Bliss首次提出化合物联合作用(Combined Effect)的概念后，Finney、Hewlett及Ashford等先后对混合物的联合作用进行了探索。目前普遍认为食品中农药残留的联合作用形式主要有3种:浓度相加、独立作用和相互作用。浓度相加也被称为剂量相加，是指当几种农药在化合物结构上为同系物或其毒性作用靶器官相同、毒性作用机制相似时，机体暴露于多种农药中所产生的总效应等于各种农药单独效应之和，即农药毒性呈相加作用。独立作用也被称为效应相加，是指不同农药由于毒性作用的受体、部位、靶器官等不同，因此所引起的生物学效应互不干扰，同时或者先后暴露于两种或者两种以上的农药时对机体的影响表现为每种农药各自的毒性。相互作用则是指两种或者两种以上化合物的联合毒性效应不同于剂量相加和效应相加，而是产生了协同作用或者拮抗作用的情况，其作用程度与化合物的剂量水平、暴露途径、暴露时间和持续时间以及生物靶标有关。

3)食品中农药残留评估分组

理论上讲，当化合物的作用机理相同时，即使单个化合物的暴露量低于其无作用剂量，在联合暴露的情况下也可能产生明显的不良效应。美国环境保护署在1999年就提出:对具有相同分子靶标的化合物，例如作用于乙酰胆碱酯酶的有机磷类农药，可作为一个评估组进行评估，这种评估组被称为共同机制组(Common Mechanism Group，CMG)。以此作为分组依据，美国环境保护署评估了5组具有共同作用机制的农药:有机磷类、氨基甲酸酯类、三嗪类、氯代乙酰苯胺类和除虫菊酯/拟除虫菊酯类。在此基础上，欧洲食品安全局提出了累积性评估组(CAG)的概念。累积性评估组较共同机制组包含的内容更为广泛，其不仅包含作用机理相似的农药，也包含机理不同但毒性作用相似的农药。欧洲食品安全局认为，除了把具有相同分子靶标的农药归为同一评估组外，作用于相同靶器官的农药也可以归类为同一个评估组。无论是共同机制组还是累积性评估组，都是以浓度相加法为基础对风险进行叠加计算。为进一步推进农药评估组的建立，欧洲食品安全局收集了2009年5月1日之前所有已登记农药的相关毒理学数据，并根据不同农药对不同靶标器官的作用进行了归类。随后，Wolterink等完成了所有已登记农药对神经系统、肝脏和生殖发育系统的不良效应的分组。这些工作给其他国家的相关研究提供了借鉴及基础数据来源。

4)联合暴露评估方法

对于同一评估组中的农药，鉴于实验数据已证明浓度相加法在预估联合毒性效应方面的可行性，因此，在风险评估方法的选择上一般都以浓度相加法为基础。最常用的几种联合暴露评估方法包括危害指数法(Hazard Index，HI)、相对毒效因子法(Relative Potency Factor，RPF)、暴露边界法(Margin of Exposure，MOE)及外推起始点指数法(Point of Departure Index，PODI)。

(1)危害指数法(HI)

危害指数法适用于毒性相似且具备明确剂量-反应关系的一组化合物，其单个化合物的关键效应可通过剂量-反应关系确定，再通过不确定因子外推得到安全参考剂量。一般是将无作用剂量(No Adverse Effect Level，NOAEL)外推100倍，获得其安全参考剂量:每日允许摄入量(Acceptable Daily Intake， ADI)和急性参考剂量(Acute Reference Dose，ARfD)，其中ADI用于描述慢性毒性，ARf D用于描述急性毒性。单个化合物的暴露量与其安全参考剂量的比值则为该单个化合物的风险，将不同化合物的风险相加即得到联合暴露风险HI。其计算方法见式(17-3)。

式中，E为单个化合物的暴露量;Rf D是单个化合物的安全参考剂量。

虽然“安全参考剂量”在不同国家的具体表现形式不同，但其实际意义相同。美国环境保护署采用参考剂量(Reference Dose，Rf D);世界卫生组织国际化学品安全规划署采用ADI或者ARf D。但是无论哪种形式，在进行联合暴露风险表征时，都是将不同化合物的暴露量与其安全参考剂量的比值相加，从而得到联合暴露风险指数HI，当HI小于1，表明联合暴露风险可以接受;大于1，则表明存在潜在的健康风险。

(2)外推起始点指数法(PODI)

外推起始点指数法中的外推起始点一般采用无作用剂量或者基准剂量(Benchmark Dose，BMD)来表示，将每个化合物的暴露量与其外推起始点的比值相加即得到联合毒性效应。其计算方法见式(17-4)。(www.daowen.com)

式中，POD是每个化合物的外推起始点，PODI是联合暴露的风险指数，求出PODI后再乘以不确定因子(一般采用100)，若结果小于1，表明其联合暴露风险为可以接受。

欧洲食品安全局推荐采用外推起始点指数法代替危害指数法。外推起始点指数法比危害指数法更加透明，不需要在计算过程中引入不确定因子，而是直接采用实验数据，最后再引入不确定因子。在实际应用中，POD的选择一般采用NOAEL数据。但该方法也存在一定的不足。首先，NOAEL数据是根据动物实验或人群流行病学调查结果得到的、未观察到不良健康效应的最大剂量，仅选用了一个点的数据，忽略了整个剂量-反应曲线的斜率。其次，NOAEL值是根据统计学检验与对照组无统计学差异而确定的数值，其与样本大小有关，受实验设计剂量的影响。因此，毒理学界提倡以基准剂量代替NOAEL。BMD是指能使某种效应增加到一个特定反应水平时的剂量，其方法是将按剂量梯度设计的动物实验结果，通过适当的模型计算，求得5%阳性效应反应剂量的95%置信区间下限值，即为BMD。采用BMD代替NOAEL有较大的优势，因为BMD参数利用的是毒性测试研究中剂量-反应关系的全部资料，所得结果的可靠性、准确性更好。但基准剂量方法应用的最大局限性是有些化合物不具备相关信息，数据获取非常困难。

整体来看，外推起始点指数法的不足之处是国际上尚无统一的评价方法。目前较为常用的方法是通过乘一定的不确定因子把PODI转化成“风险杯”(Risk Cup)单位。如可以采用不确定因子100，则当风险杯数值≤1时，表示该联合暴露风险为可以接受。

(3)相对毒效因子法(RPF)

该方法适用于评估同一类别的化合物，要求受试农药具备相同的毒理学终点、相同的暴露途径和持续时间。每种农药的毒性效应通过指数化合物来表示，指数化合物一般选择混合物中较为典型且研究数据比较充分的化合物。将混合物中各农药乘以其毒效因子，转化成指数化合物的等量物，相加后即得到联合暴露浓度。将联合暴露浓度与指数化合物的参考值进行比较，若联合暴露浓度低于指数化合物的参考值，则认为风险可以接受;反之，则认为该残留水平可能存在风险，需要加强对所评估农药和产品的监管，降低残留浓度。相对毒效因子法已被用于四十余种乙酸胆碱酯酶抑制剂类农药的联合暴露风险评估。相对毒效因子法优点明显，简洁易懂，能够根据指数化合物的数据以及同类化合物的相对毒效因子求得联合暴露的风险。但其潜在的不足之处是联合暴露风险结果的准确性依赖于指数化合物数据的准确性，如果指数化合物具有较大的不确定性，则将增大整个联合暴露风险结果的不确定性，因此在选择指数化合物时需要确定比较明确的原则。

(4)暴露边界法(MOE)

2005年，欧洲食品安全局与世界卫生组织联合举办了关于“多种化合物暴露的联合毒性”国际会议，在会议报告中指出，暴露边界法最适合用于评估遗传毒性致癌物。暴露边界的计算方法见式(17-5)。式中，MOE为单个化合物的暴露边界，是外推起始点与人体暴露量的比值。POD是剂量-反应曲线上的一个剂量值，一般采用BMD，目前尚未建立采用MOE衡量联合暴露风险的标准。通常认为:单个化合物的MOE高于100，风险为可以接受，MOE数据越大，说明风险指数越低。当计算单个化合物的MOE时，如果数据是从动物实验中获得，通常认为MOE＞100时风险是可以接受的，但如果数据是来源于人体实验，则MOE＞10为可以接受。对于遗传毒性致癌物，欧洲食品安全局植物保护产品和残留科学委员会认为，如果单个物质的MOE不低于10 000，则不会引起健康风险。

一般认为，当MOE T大于100时，其联合暴露风险为可以接受。

4.农药职业健康暴露评估[9]

职业健康暴露评估主要是针对农药使用者来研究由于工作性质的关系而导致长期或短期暴露农药的量。农药职业健康暴露评估是指对农药使用者和再进入施药区域劳动者的农药接触风险进行评价，是农药风险评估的重要组成部分。

暴露评估是估算在特定场景下人群的农药接触剂量。根据暴露场景不同，农药职业健康的暴露评估又分为使用者和再进入(施药后进入)暴露评估两部分。

1)农药使用者的暴露评估

农药使用者的暴露评估是为了研究使用者的农药接触剂量，通常由日均暴露量(Average Daily Dose，ADD)表示。该评估可由数据库或模型辅助完成。现行的农药使用者暴露评估数据库/模型有北美的PHED(Pesticide Handlers Exposure Database)、英国的POEM(the Predictive Operator Exposure Model)、德国模型(German Model)和欧盟的EURO-POEM。这些数据库/模型建立的理论基础相似，但由于各国家/地区气候及地理条件、作物生长状况、施药习惯和机械使用程度不同，特定的模型或数据库一般仅限于在特定区域内使用。下面以PHED数据库为例，介绍如何应用数据库/模型进行农药使用者的暴露评估。

PHED是由美国环境保护署(USEPA)和加拿大卫生部等单位共同设计的北美农药使用者暴露评估数据库，共由两部分组成，包括衡量工人在田间施用农药时的暴露情况的数据库和一组用来分类和统计数据的计算机计算方法。使用者在进行暴露评估时，首先要根据场景查找出数据库中相应的单位暴露量(Unit Exposure，UE)，即施用单位剂量的农药后可能残存在人体的质量，再以联合暴露边界(MOET)是指单个化合物暴露边界倒数之和的倒数，见式(17-6)。此自行计算日均暴露量。如果数据库中缺少相应场景的UE值，则评估者可由相似场景进行推导。日均暴露量的计算公式为:

式中，AR(Application Rate)为标签标注的单位面积作物的农药使用量;AT (Area Treated)是由农事活动种类、施药器械和作物类型共同决定的每日施药面积，其缺省值可通过数据库获取，但许多场景的每日施药面积是没有标准值的，这种情况下可等待相关部门提交更多数据或根据已有的数据库值进行推算;AF(Absorption Factor)为吸收因子，是指通过生物屏障如皮肤、肺而被人体吸收的药量的百分数，不同生物接触途径对应不同的吸收因子，在缺乏实验数据的情况下，经皮和呼吸的吸收因子一般采用最保守值100%;bw(Body Weight)为风险评估目标人群的代表性体重，美国成年人的默认值为70 kg。

与PHED数据库不同，POEM，German Model和EURO-POEM分别为英国、德国和欧盟区域内农药使用者的暴露评估模型，它们均是相对便利的计算工具，用户在模型中输入操作方式(配药、施药)、防护装备、剂型、用量和吸收因子后，模型就会自动计算出被测者的农药暴露量。

2)再进入暴露评估

用“再进入”来描述在以前使用过农药的环境中发生的农事劳动人员的每日农药接触量。再进入农药暴露量的计算公式为:

式中，DFR(Dislodgeable Foliar Residue)为叶片上可转移的残留农药，是指施药后残留在作物上，并可能通过田间劳动再次转移到人体的这部分药量，影响DFR的因素有施药量、天气和再进入施药区域间隔天数(Re-entry Interval，REI)等。DFR通常为实测值，但也可根据作物性质和施药方式外推到同种农药在其他作物上使用的情况。TC(Transfer Coefficients)为转移系数，是指作物上残留的农药转移到再进入该区域中农事劳动人员身体的比例。影响TC的因素主要有再进入活动种类、作物长势和作物特性等，但一般不考虑防护装备。USEPA的TC默认值可通过再进入暴露评估数据库(Agricultural Re-entry Task Force，ARTF)查询。目前欧洲还没有相关的、成熟的再进入暴露评估数据库。AF为吸收因子，含义与农药使用者暴露评估中的吸收因子相同。ET (Exposure Time)为暴露时间。

值得注意的是，暴露评估通常根据参数来源和考虑因素的多少而被划分为几个阶段，采用数据库/模型计算得到的数值通常只是暴露评估的第一阶段，即最大暴露情况。如果此最差情况下的评估结果表明该农药没有风险，则不需进行下一阶段的精确评估。如果第一阶段评估结果表明农药的风险过高，就要进行更加严格、更贴近实际的暴露评估。例如在暴露评估的第一阶段，经皮和呼吸的吸收因子的缺省值均为100%;如果第一阶段评估得出的农药风险过高，第二阶段就要根据农药的相对分子质量、分配系数和经口吸收率等计算出吸收因子;第三阶段的吸收因子则完全由实验数据决定。

5.农药的居住环境暴露评估

卫生用农药产品如蚊香类产品、气雾剂、驱避剂等，在使用中可能对居民的健康产生危害，因此，需要对其在居住环境中的暴露进行评估。需要综合考虑卫生用农药产品理化参数、居民生活习惯、使用习惯、居室条件等因素，计算居民使用卫生用农药产品过程中及使用后暴露量。鉴于行为习惯之间的差异，需要对成人及幼儿分别进行风险评估，并将暴露途径分为三种，即呼吸暴露、经皮暴露以及经口暴露(仅对幼儿)。暴露量主要影响因素包括:居民使用习惯，例如使用时间、场所、使用时家庭成员是否回避，是否开窗等;居室状况等，如居室的大小、空气交换率等。城市卫生农药理化参数，包括有效成分含量、燃烧或使用时长、释放速率等。暴露评估应建立具有保护性的暴露场景。保护性体现在对主要影响因素进行系统的调查、必要的测试后，选择现实中比较苛刻的情况，确保在初级评估阶段保证居民的安全。

蚊香类产品建立的暴露场景描述包括:居民在相对较小的卧室内，在夜晚睡前开始使用蚊香类产品;开始使用后较短时间内进入睡眠，使用时不开窗;有效成分持续挥发到空气中，空气中的有效成分一部分经室内外空气交换被带走，一部分均匀沉积在居室表面;起床后，成人及幼儿在居室内活动一定的时间。

其他产品根据产品的特性、使用方式，按照蚊香类产品建立的暴露场景的描述方法分别建立不同暴露场景。

暴露量计算基于暴露场景，主要计算参数可参照相关政府发布的暴露手册或评估指南。由于计算过程的复杂性，可以建立计算机软件辅助计算。

（二）化妆品的暴露评估

化妆品暴露评估指通过对化妆品组成成分暴露于人体的部位、强度、频率以及持续时间等的评估，确定其暴露水平。对化妆品进行暴露评价时应考虑含该原料的成品的使用部位、使用量、使用频率以及持续时间等因素，具体包括:用于化妆品中的类别;暴露部位或途径，皮肤、黏膜暴露，以及可能的吸入暴露;暴露频率，包括间隔使用或每天使用、每天使用的次数等;暴露持续时间，包括驻留或用后清洗等;暴露量，包括每次使用量及使用总量等;透皮吸收率;暴露对象的特殊性，如婴幼儿、儿童、孕妇、哺乳期妇女等;其他因素，如误用或意外情况下的暴露等。

在暴露评估的过程中，根据产品的特性和暴露途径的不同，需要计算局部暴露量和全身暴露量(Systemic Exposure Dosage，SED)。对于局部暴露，每单位皮肤表面积的产品或成分的量对于评价皮肤刺激性、眼刺激性和皮肤致敏性而言是非常重要的。局部暴露量是化妆品的局部使用量。而对于系统毒性终点，则需要计算全身暴露量，即通过各种暴露途径进入体循环的化学物质的预计量。通常以mg/kg·bw/day表示。

全身暴露量的计算:

(1)如果原料的暴露是以每次使用经皮吸收μg/cm2时，根据使用面积，按以下公式计算:

式中，SED为全身暴露量(mg/kg·bw/day);DAa为经皮吸收量(μg/cm2)，每平方厘米所吸收的原料的量，测试条件应该和产品的实际使用条件一致，在无透皮吸收数据时，吸收比率以100%计;SSA为暴露于化妆品的皮肤表面积;F为产品的日使用次数(day-1);bw为默认的人体体重(60 kg)。

(2)如果原料的经皮吸收率是以百分数形式给予时，根据使用量，按以下公式计算:

式中，SED为全身暴露量(mg/kg·bw/day);A为考虑了残留率的以单位体重计的化妆品每天使用量(mg/kg·bw/day);C为原料在成品中的浓度，%;DAp为经皮吸收率，%，在无透皮吸收数据时，吸收比率以100%计，若当原料相对分子质量大于500 D，且脂水分配系数Log Pow小于-1或大于4时，吸收比率取10%，暴露计算时还应考虑到化妆品的毒理作用(例如暴露需要计算皮肤的单位面积或单位体重)，应考虑其他暴露的可能性(如喷雾吸入，唇部用品非故意摄取等)。

（三）食品添加剂暴露评估［1，19，20］

根据WHO的推荐，暴露评估方法的选择应该采取分步原则。总的来说，首先应考虑数据量需求低、数据易获得且时间消耗低的确定值评估(点评估)方法。确定性评估采用食物消费量和浓度数据的点值(如平均值、百分位数值、最大值、限量标准值、最大残留水平等)进行计算，获得暴露量的点估计值。点估计法包括筛选法(如用于食品添加剂的预算法)、基于对消费量粗略估计的暴露量计算方法(如理论最大添加摄入量和其他模型膳食)和基于真实消费数据和化学物质浓度数据的更加精确的暴露量计算方法(如总膳食研究和双份饭研究等)。这3个方法中，筛选法最为保守，所需的资源和时间也最少，其他两个方法对资源的需要依次增加，所获得的结果也更接近实际。

如果确定性暴露评估的结果不能排除是否存在安全性问题，那么就需要开展更加精确的概率性暴露评估。概率评估与确定性评估最根本的区别是食物消费量或化学物浓度中，至少有一个变量是由分布函数而不是一个单一的值来表示，并且通过数千次迭代产生模拟出更接近现实情况的膳食暴露分布。概率评估模型包括简单经验分布模拟、随机抽样模拟、超拉丁方模拟等多种方法，对数据数量和质量的要求都很高，数据运算量大，目前大多处于探索研究阶段，实际应用还比较少。概率评估可以提供更多有关目标人群的膳食暴露估计变异性的信息，但并不一定会给出比确定性方法更低的膳食暴露评估结果。

目前，确定性评估方法基本可以满足绝大多数的食品安全风险评估需求，而且，通过引入加工因子等方法可以进一步提高确定性评估的准确性。因此，在为解决某一食品安全问题而进行风险评估时，应首先考虑确定性评估。

（四）食品接触材料暴露评估［10］

欧盟法律规定，用于包装食品的材料应该是安全的，同时迁移到食品中的成分含量应在人类可接受的范围内。为保护消费者健康，欧盟对食品包装用塑料设立了两种类型的迁移限定值，即总的迁移限量值(Overall Migration Limit，OML)和特定迁移限量(Specific Migration Level，SML)。OML适用于所有可能从食品接触材料迁移到食品中的物质，其限量为60 mg/kg食品原料或食品模拟物或10 mg/dm2。SML适用于特定物质，单位是mg/kg食品或食品模拟物。SML通常是根据日容许摄入量(ADI)或日耐受摄入量(TDI)确定的。若一种食品接触材料存在TDI时，则SML=体重×TDI/1 kg食品;若没有TDI且毒理学资料有限，SML=0.05 mg/kg食品。

欧盟对食品接触材料暴露评估的基本前提是人均体重按60 kg计，在其一生中每天摄入用塑料类接触材料包装的食品的量是1 kg，食品接触材料中被检测物质以最大允许使用浓度计，模拟实验是按照最坏的情况进行的。2002/72/ EC指令经过修订后，新增了一个“亲脂性物质”清单，列出了约70种物质。这类物质在脂肪类食品中的特定迁移量应使用脂肪缩减系数(Fat Reduction Factor，FRF)，通常为1～5，FRF=(g食品中的脂肪/kg食品)/200=(脂肪%× 5)/100]校正后再与SML比较。由于人每日摄入的脂肪不会超过200 g，因此，对容积小于500 mL或大于10 L的容器、薄片和薄膜，若其拟接触的食品中脂肪含量大于20%，则有害物质的迁移量可以用食品或食品模拟物中的浓度M(mg/kg)除以FRF的方式(M FRF=M/FRF)计算，或不使用FRF而换算成mg/dm2。在对食品接触材料进行风险评估时，如果被检测的物质有SML，则可将迁移实验的结果与SML比较，如果迁移实验的结果小于SML则是安全的;反之则认为该食品接触材料的安全性值得关注。若被检测的物质没有SML，则建议根据迁移实验的结果做特定的毒理学试验，基于毒理学试验的结果决定是否批准使用该食品接触材料。

美国FDA在对食品接触材料进行风险评估时，假定每人每天摄入用食品接触材料包装的固体和液体食品总量为3 kg，根据测定的从食品接触材料迁移到食品中被检测物质的浓度M，就可以估算出该物质的估计日摄入量(EDI)。与食品接触物品接触的食品中食品接触物质的浓度〈M〉为:恰当的食品类分布因数值〈f T〉乘以迁移水平值〈Mi〉。对于食品模拟剂来说，〈Mi〉代表四种食品类型。根据每种类型食品实际接触食品接触物品的比例，可对每种食品模拟剂有效地确定出迁移浓度值。

式中，M脂肪指食物油或其他高脂肪食品模拟剂的迁移浓度值。用〈M〉乘消耗因数(CF)求得膳食中食品接触物质的浓度。然后用膳食浓度乘每人每天消耗的食品总量求得估计每日摄入量。美国食品和药品管理局假设个人每天消耗3 kg食品(固体和液体食品)。

式中，CF描述的是可能与一些特定包装材料接触的总膳食比例，即接触某种特定包装材料包装的食品量与所有包装材料所包装食品量的比值。通常假定食品接触物质会占据整个目标市场。这种假设反映出市场占有率的不确定性以及调查数据的局限性。消耗系数值是经过分析食品种类的消耗信息、接触包装表面的食品种类信息、每种食品包装类别下食品包装单位的数量信息、容器尺寸分布信息以及被包装食品的质量与包装质量的比值信息后得出的。而食品分配系数f(Food-type Distribution Factor)是指食品接触材料与各种类别的食品(水溶性、酸性、醇类和脂肪类)接触的比例。

三、风险表征

该阶段是综合上述各个阶段的信息，形成对暴露人群健康风险的定性或定量评定。一般应该明确在该风险评定过程中，其结果的不确定水平。风险表征的另外一个目标是对风险评估的整个过程进行评价，对评价过程中的各种不确定因素进行分析，对评价结果的不确定水平进行客观的评价。这些信息可以使风险评估结果的使用者对该程序有一个更为全面的了解，从而做出正确的决定。管理者将应用风险表征的结果来对产品的登记注册及使用进行科学的管理。

风险表征是将危险识别、剂量-反应评估和暴露评估的结果进行综合分析，来描述评估产品对公众健康总的影响。一般需要设定一个可以接受的风险水平。简单说，风险是毒性和暴露的函数。

当进行风险表征时，目标之一就是确定一个代表可接受风险水平的暴露量。对于阈值效应而言，当暴露量低或等于“安全限值”，就认为是可以接受的暴露水平。

对农药长期膳食暴露、农药的居住环境暴露、食品添加剂膳食暴露而言，如果暴露量低于或等于ADI、TDI或Rf D时，就认为是可以接受的暴露水平。一般以暴露量占ADI、TDI或Rf D的百分数来表示风险的大小，即:%ADI、%TDI或%Rf D:

对农药急性膳食暴露评估，如果暴露量低于或等于ARf D或aPAD时，就认为是可以接受的接触水平。一般以接触量占ARf D或aPAD的百分数来表示风险的大小，即:%ARf D或%aPAD:

对于定点或确定性方法计算的国际农药急性膳食摄入量(International Estimate Short-Term Intake，IESTI)或国家农药急性膳食摄入量(National Estimate Short-Term Intake，NESTI)，将其与ARf D或aPAD进行比较，如果IESTI或NESTI小于或等于ARf D或aPAD，就可以认为这种农药急性膳食摄入是可以接受的。

用概率模型法计算农药的急性膳食摄入量，最后得到的是一条分布曲线。农药的管理机构应确定可以接受的百分位(Percentile)作为农药急性膳食风险的管理标准。不同的百分位对应的农药急性膳食摄入量就有明显的差别。

美国EPA目前用于评价农药急性膳食暴露量是否可以接受的标准是百分位为99.9th的暴露量，即如果百分位99.9th的接触量小于或等于aRf D或aPAD时，就认为该农药的急性膳食接触是可接受的。对于该标准，许多科学家认为其过于保守或没有科学性。对于到底应该采用多大的百分位，应该参照各国政府的具体规定。

对于农药的非阈值效应，风险值表示人群中产生该毒效应的可能性。例如，1×10-6致癌风险，就表示100万人中有1人可能因暴露该农药、食品污染物而产生癌症。可能性是通过下式来计算: