第八讲食品安全风险分析技术 (2)

第八讲食品安全风险分析技术(2)

食品安全风险评估模型（化学物） 食品风险评估模型有多种，这里引入食品安全指数评估模型。该模型由Ｔhomas Ross和John Sumner提出，用于食品中化学物质危险性评估。由于化学污染物的毒害作用与其进入人体的绝对量有关，评价食品是否安全，应该以人体对污染物的实际摄人量与安全摄入量相比较更为科学合理。在这种理论背景下，导出可以用来评价食品中某种化学物质残留对消费者健康影响的食品安全指数。

几个重要参数 • 安全摄入量：指在食品和或饮用水中含有的，对人类健康没有任何影响的(化学)物质的每日或者每周摄入量； • 估计日摄入量(EDI) ：指建立在食品消费和残留水平基础上的对残留物长期日摄入量的预测； • 可接受日摄入量(ADI)：指食品或饮用水中含有的，长期摄入对人类健康没有任何影响的(化学)物质的每日摄人量，通常以“毫克／千克体重’’表示； • 急性参考剂量(RID)：指食品或饮用水中含有的，短期吸收、通常是一餐或一天内的摄入对人类健康没有任何影响的(化学)物质的每日摄入量，通常以“毫克／千克体重’’表示； • 暂定日摄入限量(PTDI)：是食品添加剂专家联合委员会(Joint Expert Committee for Food Additives，JECFA)建立的，对于不会在人体中蓄积的污染物如砷的每日允许摄入限量； • 暂定周摄人限量(PTWI)：JECFA建立的，对于可能会在人体中蓄积的污染物如铅、镉、汞等的每周允许摄人限量。

食品安全指数 其中c为所分析的化学物质； EDIc为化学物质c的实际日摄人量估算值； SIc为安全摄人量，根据不同的化学物质可采用ADI、PTWI(实际周摄人量估算值)或RfD(急性参考剂量)数据； bw体重(kg)，缺省值为6 0 kg； f为校正因子，如果安全摄人量采用ADI、PTDI、RfD等日摄人量数据，f取1；如果安全摄人量采用PTWI等周摄入量数据，f取7。 EDIC =∑(Ri·Fi·Ei·Pi)，其中：i为不同的食品种类；Ri为食品i中化学物质c的残留水平(mg／kg)；Fi食品i的估计日消费量(g／人·d)；Ei为食品i的可食用部分因子；Ｐi为食品i的加工处理因子。

根据计算结果可以得出其对食品安全的影响程度。可以预期的结果是：根据计算结果可以得出其对食品安全的影响程度。可以预期的结果是： IFSc《1，化学物质c对食品安全没有影响； IFSc≤1，化学物质c对食品安全影响的风险是可以接受的； IFSc>1，化学物质c对食品安全影响的风险超过了可接受的限度，出现这种情况就应该进入风险管理程序了。

在全面考虑了所分析的消费者人群的饮食习惯及各种食品和化学物质的残留情况下，IFS值就具备可加和性：在全面考虑了所分析的消费者人群的饮食习惯及各种食品和化学物质的残留情况下，IFS值就具备可加和性：在这种情况下可以预期的结果是： IFS<<1，所分析消费者人群的食品安全状态很好 IFS<<1，所分析消费者人群的食品安全状态为可以接受 IFS>1，所分析消费者人群的食品安全状态为不可接受。

无论以上哪一种情况，对于任何一个IFSc>1，都说明所分析消费者人群对化学物质c暴露已超过了可接受的程度，应该进入风险管理程序。

食品安全风险评估实例 假定某供应商某一批次的牛奶在成品指标检测中测定某种物质含量超标，为2.0mg／kg，该指标的上限和下限分别为0.5mg／kg和0mg／kg，销售统计消费人群对该牛奶的估计日消费量Fi为200g／人·d，可食用部分因子Ei和加工处理因子Pi在此情况下取1，bw取缺省值。于砷属于不会在人体中蓄积的污染物，按照JECFA的标准，其每周允许摄人限量PTWI=0.015mg／kg·bw。 Question:请评估这种物质的影响程度？ EDIc=∑（Ri·Fi·Ei·Pi)=2.0×0.2×1×1=0．4(mg)；＞1

食品安全预测模型（微生物风险评估） 食品安全预测模型是建立在食品安全检测的基础上，利用微生物检测的相关信息，采用定量和定性的方法对食品安全性进行科学地预测的一种方法，已经在食品供应链体系中获得了应用。微生物预测技术的定义是指借助计算机微生物数据库，在确定相关温度、pH、水分活度、防腐剂等环境因素下，应用预测微生物的数学模型，快速对重要微生物的生长、存活和死亡进行预测，从而确保食品生产、运输、贮藏等过程中的安全和稳定，打破传统微生物检验受时间约束和结果滞后的缺陷。

微生物预测技术现状 • 20世纪80年代初，ROSS．T等人提出了“微生物预测技术’’这一概念。 • 1983年，微生物学家应用直观预测的Delphi工艺，用计算机预测了食品的货架期，开发了腐败菌生长的数据库，从而揭开了微生物预测的序幕。 • 1 9 90年，欧盟等国组成专门研究机构对微生物预测技术进行大规模研究，建立了微生物的特征数据库。 • 关键词“微生物预测”，345万条信息。

微生物预测技术主要内容和方法 微生物数据库数学模型库数据数学模型模型专家系统指导工业专家中心微生物预测模式应用系统

微生物数据库 • 进行海量实验，筛选可能导致食品腐败变质的优势菌种，如腐败型菌、感染型菌和毒素型菌等； • 研究他们之间的独自和相互间的关系，以及与温度、ph、Aw、时间等是多种影响因素之间的关系； • 通过对微生物的辨别和影响因子的确认，能够确认污染的来源、程度以及在加工、流通、贮藏中的影响。

数学预测模型 • 通过最佳模拟数字化研究和计算机程序技术，使上述数据相互连接且具有外推性（广泛的预测性），将结果构成完善的数字集合拟合出曲线，建立数学模型。 • 生长模型通常分成动力学模型和概率模型。

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