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| 定量風險評估 |
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定量風險評估 指通過相關數據的量化分析來描述、推斷某一事物發生事故的可能性和後果。食品領域的定量風險評估主要針對食品中含有的有害微生物和有害化學成分進行量化分析。
基本信息
中文名 定量風險評估 [1]
外文名
quantitative microbial risk assessment
基本簡介
定量風險評估指通過相關數據的量化分析來描述、推斷某一事物發生事故的可能性和後果。食品領域的定量風險評估主要針對食品中含有的有害微生物和有害化學成分進行量化分析。下面以微生物定量分析為例來介紹食品領域的定量風險評估。
食源性致病菌作為影響全球食品安全和危害公眾人體健康的主要因素之一，對其進行風險評估是保障食品安全、促進食品貿易的重要手段。因此，為生產更安全的食品、減少食源性疾病的暴發水平，進一步完善我國食品安全監管體制並加強風險分析尤其是微生物定量風險評估(quantitative microbial risk assessment，QMRA)工作刻不容緩。
微生物預測模型(predictive model，PM)和 劑量-效應模型(dose response model，DRM)通常被應用於微生物風險特徵描述階段，評估特定危害對特定人群產生的影響。自1980年來，計算機技術的成熟促進了PM和DRM的快速發展，並使其成為QMRA的兩個重要組成部分。
PM
預測微生物學是一門運用數學模型定量描述特定環境條件下微生物的生長、存活和死亡動態的學科。微生物預測模型分為一級模型、二級模型和三級模型3 個級別。其中，一級模型用於描述一定生長條件下微生物生長、失活與時間之間的函數關係;二級模型表達由一級模型得到的參數與環境因素之間的函數關係;三級模型主要是指建立在一級和二級模型基礎上的計算機軟件程序，用於預測相同或不同環境條件下同一種微生物的生長或失活情況。國內QMRA應用最多的一級模型包括Gompertz模型及其修正式和Baranyi模型，同時它們也是微生物預測領域最常用模型。另外，二級模型中的平方根模型因使用方便、參數單一，能很好的預測溫度等環境因素對微生物最大生長速率、遲滯期的影響，成為最常用的二級模型之一。
微生物預測模型被用於描述在食物鏈不同環節如加工、銷售、運輸、消費等過程中環境因素對微生物數量變化的影響，成為暴露評估必不可少的重要組成，一些數據庫和功能強大的軟件極大方便了此類模型的構建。然而，值得注意的是，如何選擇恰當的微生物預測模型應用於QMRA有待深入研究，QMRA中不確定性和變異性的差異評定也應當引起廣泛重視。
DRM
DRM是QMRA中危害特徵描述階段涉及的重要模型，被用來描述個體或群體的危害暴露水平與不良健康(如感染、疾病、死亡)之間的關係。國內已完成的QMRA研究中，僅在對副溶血弧菌、沙門氏菌、創傷弧菌及單增李斯特菌的定量評估中分別採用了β-泊松模型和指數模型。這兩種模型也是國外QMRA中常用的模型，如在2011年，歐洲食品安全局曾藉助其研究減少空腸彎曲桿菌危害的干預措施。兩模型基於同一假設，即單一微生物對機體產生的危害相同或相近，但指數模型和β-泊松模型均採用了模型參數來表示細菌與宿主相互作用的不確定性。在運用上述DRM時應十分謹慎，因為它們並不適用於所有能產生毒素並引起疾病的致病菌。
召集人類志願者並進行人體實驗是建立劑量-反應模型較準確的方法，如科學家曾對暴露於含不同劑量的蠟樣芽胞桿菌巴氏殺菌奶開展人類志願者研究。然而，由於法律限制及實踐過程中複雜的申請程序，採用人體實驗構建準確的DRM仍存在較大困難。此外，致病菌通常較低的暴露水平也增大了DRM的構建難度，因此，對致病菌進行全面完整的定量風險評估在許多情況下仍難以實現。目前，我國已完成的風險評估項目中，一般參考國外相關文獻中根據食源性疾病爆發數據或實驗數據總結建立DRM，然而，由於不同國家或地區的消費模式、人群特點等存在差異，利用來自西方發達國家資料建立的模型對於本國人群疾病發生的適用性可能較差，因此，儘早建立適用於本國國情的DRM工作勢在必行。
參考來源