定量风险评估
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定量风险评估 指通过相关数据的量化分析来描述、推断某一事物发生事故的可能性和后果。食品领域的定量风险评估主要针对食品中含有的有害微生物和有害化学成分进行量化分析。
基本信息
中文名 定量风险评估 [1]
外文名
quantitative microbial risk assessment
基本简介
定量风险评估指通过相关数据的量化分析来描述、推断某一事物发生事故的可能性和后果。食品领域的定量风险评估主要针对食品中含有的有害微生物和有害化学成分进行量化分析。下面以微生物定量分析为例来介绍食品领域的定量风险评估。
食源性致病菌作为影响全球食品安全和危害公众人体健康的主要因素之一，对其进行风险评估是保障食品安全、促进食品贸易的重要手段。因此，为生产更安全的食品、减少食源性疾病的暴发水平，进一步完善我国食品安全监管体制并加强风险分析尤其是微生物定量风险评估(quantitative microbial risk assessment，QMRA)工作刻不容缓。
微生物预测模型(predictive model，PM)和 剂量-效应模型(dose response model，DRM)通常被应用于微生物风险特征描述阶段，评估特定危害对特定人群产生的影响。自1980年来，计算机技术的成熟促进了PM和DRM的快速发展，并使其成为QMRA的两个重要组成部分。
PM
预测微生物学是一门运用数学模型定量描述特定环境条件下微生物的生长、存活和死亡动态的学科。微生物预测模型分为一级模型、二级模型和三级模型3 个级别。其中，一级模型用于描述一定生长条件下微生物生长、失活与时间之间的函数关系;二级模型表达由一级模型得到的参数与环境因素之间的函数关系;三级模型主要是指建立在一级和二级模型基础上的计算机软件程序，用于预测相同或不同环境条件下同一种微生物的生长或失活情况。国内QMRA应用最多的一级模型包括Gompertz模型及其修正式和Baranyi模型，同时它们也是微生物预测领域最常用模型。另外，二级模型中的平方根模型因使用方便、参数单一，能很好的预测温度等环境因素对微生物最大生长速率、迟滞期的影响，成为最常用的二级模型之一。
微生物预测模型被用于描述在食物链不同环节如加工、销售、运输、消费等过程中环境因素对微生物数量变化的影响，成为暴露评估必不可少的重要组成，一些数据库和功能强大的软件极大方便了此类模型的构建。然而，值得注意的是，如何选择恰当的微生物预测模型应用于QMRA有待深入研究，QMRA中不确定性和变异性的差异评定也应当引起广泛重视。
DRM
DRM是QMRA中危害特征描述阶段涉及的重要模型，被用来描述个体或群体的危害暴露水平与不良健康(如感染、疾病、死亡)之间的关系。国内已完成的QMRA研究中，仅在对副溶血弧菌、沙门氏菌、创伤弧菌及单增李斯特菌的定量评估中分别采用了β-泊松模型和指数模型。这两种模型也是国外QMRA中常用的模型，如在2011年，欧洲食品安全局曾借助其研究减少空肠弯曲杆菌危害的干预措施。两模型基于同一假设，即单一微生物对机体产生的危害相同或相近，但指数模型和β-泊松模型均采用了模型参数来表示细菌与宿主相互作用的不确定性。在运用上述DRM时应十分谨慎，因为它们并不适用于所有能产生毒素并引起疾病的致病菌。
召集人类志愿者并进行人体实验是建立剂量-反应模型较准确的方法，如科学家曾对暴露于含不同剂量的蜡样芽胞杆菌巴氏杀菌奶开展人类志愿者研究。然而，由于法律限制及实践过程中复杂的申请程序，采用人体实验构建准确的DRM仍存在较大困难。此外，致病菌通常较低的暴露水平也增大了DRM的构建难度，因此，对致病菌进行全面完整的定量风险评估在许多情况下仍难以实现。目前，我国已完成的风险评估项目中，一般参考国外相关文献中根据食源性疾病爆发数据或实验数据总结建立DRM，然而，由于不同国家或地区的消费模式、人群特点等存在差异，利用来自西方发达国家资料建立的模型对于本国人群疾病发生的适用性可能较差，因此，尽早建立适用于本国国情的DRM工作势在必行。
参考来源