第五节  NIAS 的风险评估

正如前面章节所述，NIAS可能存在于FCM 中，但必须遵循公认的科学原则进行风险评估。风险评估一般包括四个步骤。对NIAS而言，根据问题的不同，这些步骤的顺序可能不同：

*危害识别：评估化学物对健康造成的不良影响，如肝损伤。

*危害特征描述：确定化学物造成毒性效应的剂量，预测可忽略或杜绝风险的暴露水平。

*暴露评估：计算在不同条件下（如在不同消费品中使用化学物或产品）导致的化学物的每日暴露量。

*风险特征描述：整合上述步骤中的相关信息，描述暴露人群面临的风险，即消费人群经食物、空气或皮肤暴露于特定污染物时，是否有可能增加健康风险？风险特征描述还包括对风险评估中假设和不确定因素的明确描述，以及对分析结果的整体可信度。需要注意，即使是剧毒化学物，如果其暴露水平非常低，那么其风险也可能很低或完全不存在。“剂量决定毒性”{paracelsus1493-1541首次提出}是毒理学的一个基本原则，风险的公式描述如下：

RISK=HAZARDx EXPOSURE 

风险＝危害x暴露

这个公式表明，在暴露水平足够低的前提下，暴露于具有毒性阈值的有害物不会产生安全问题。同样，毒性非常低的物质，即使暴露水平可能很高，也不会产生健康风险。

图1展示了ILSI Europe 专家组针对已知和未知NIAS提出的风险评估策略。相应子章节对每个步骤进行了详细解释。体外生物测试并非强制，但可用于提供额外信息以支持最终的风险评估。

NIAS的信息收集

NIAS仅代表全部FCM成分中的一小部分。FCM由以下类型的材料／物质组成：

*FCM的基材。基材的分子量通常远高于10000Da，如塑料／橡胶类FCM中的高分子聚合物或纸／纸板类FCM中的纤维素。但不能排除由于诸如水解（例如缩聚物：来自聚碳酸酯的双酚A) 、氧化［来自马口铁的锡（II) ] 等降解反应而从基材中释放的物质。

*在欧盟层面被立法监管的可用于塑料材料的IAS,包括单体、添加剂（如抗氧化剂、紫外线吸收剂等）以及难以计数的聚合物生产助剂（欧盟针对塑料类FCM的法规10/2011) (EU,2011);此外，在欧盟层面被监管的还有再生纤维素中使用的IAS（欧盟指令2007/42/EC) (EC,2007).但对于大多数 FCM, 欧盟还没有进行立法，这时国家层面的立法或建议可能会适用。

*可预测的 NIAS.这类物质可基于以下方面进行预测：

O所用到的IAS和基材的化学知识；

O加工条件；

O使用条件；

O参考文献资料；

O 经验知识。

例如，回收纸板中的矿物油、印刷类 FCM中紫外光引发剂降解产物的“粘脏”、抗氧化剂的氧化产物、聚合过程中形成的环状寡聚物以及起始物中的杂质。

*不可预测的NIAS.NIAS的产生无法预测。例如 NIAS涉及FCM非常复杂的化学过程（例如

涂层、橡胶和黏合剂）、非FCM的物质对FCM的污染（例如在运输和储存过程中由非FCM污染到FCM) 、置于聚内烯婴儿奶瓶中的说明书上印刷油墨成分的污染（Simoneau等，2012) .

对可预测或不可预测的NIAS的评估，不同的实验室有不同的方法。为了使方法一致，建议按以下步骤进行。步骤1和2通常用于证明FCM中IAS的合规性，步骤3~5聚焦于需要进行的NIAS评估。

步骤1. 样品的表征。

必须清晰说明FCM的组成（如对于多层塑料复合材料：不同层的材质鉴别、使用的黏合剂、涂层、印刷油墨）， 同时考虑迁移阻隔物以及在储存期间发生“粘脏”的可能性。起始物和FCM制成品的生产过程也可能影响到基材、IAS和NIAS混合体的化学性能，包括加工温度（如等离子体和辐照处理）和工艺以及干燥时间和温度。因此，对FCM进行很好的描述对于确NIAS类别及用于迁移检测的分析技术至关重要。下述问题可以提供一些帮助，包括：是否为多层材料、是否用到黏合剂、样品是否经过漂白或使用了涂层、样品是否经印刷、是否有可能存在“粘脏”或是否有潜在污染源、预期使用的时间／ 温度条件等。此外，确定哪些法规适用于所研究的

FCM也很重要。

步骤2. FCM 或起始物中的IAS是什么？

FCM 中存在的 IAS 的信息应该在随附文件（符合性声明、规格说明书、材料安全数据表等）中提供。为了促进信息共享，重要的是加强供应商和客户之间的沟通，并在相关方之间就需要多少信息来实现充分的 NIAS风险评估达成一致。

相关问题包括：这些IAS从FCM中的迁移量是否符合 FCM 物质列表（如塑料）中的特定迁移限值？IAS在非监管材料如黏合剂中是否存在潜在的健康问题？有什么杂质存在？IAS在最终FCM生产中使用的百分比是多少？在生产IAS过程中通常形成哪些已知的副反应产物或降解产物？

步骤3. 可预测的 NIAS (如由IAS和基材形成的反应产物或分解产物）。

相关问题是：可以从IAS和基材形成哪些反应产物和分解产物（可预测的 NIAS) ? 加工条件是什么？这应该可以进行理论上的评估，并通过对迁移物或提取物的筛查分析进行监测。

通过成分信息识别可预测的 NIAS.

可以通过有效的信息交换来识别存在于FCM 中的可预测的 NIAS.可以通过对已知物的靶向分析来检测可预测的NIAS.

例：已知的紫外光固化油墨中某种光引发剂的降解产物、氯丙醇、丙烯酰胺或由油墨制造商提供的相关物质信息，以及其他用到的添加剂或可能存在的杂质。下游用户可以通过靶向分析检测到这些可预测的 NIAS.

通过专家判断和对可预测NIAS的评估来推测成分。

现有文献表明，可以基于理论化学、分析经验和文献检索来预测一些塑料材料中的众多NIAS （Bradley, 2007) .从定量的角度来看，可以准确地预测到一些材料中最相关的物质（如寡聚物、添加剂的主要杂质和降解产物）。在该理论实践中，仪考虑到了添加剂本身的主要降解途径，如果知道添加剂中的所有杂质且一并考虑，则可能进行更元全的预测。因此，对这此 NIAS的预测，取决于严始阶段所用到的基本信息，包括诸如杂质的物质信息以及诸如温度、压力、空气接触或湿度的工艺条件。信息交换至关重要，GMP章节中也会强调这一点。

这里给出一个可预测NIAS的重要范例：偶氮染料PR 176, 是一种用于塑料以及纸和纸板基材上印刷油墨的着色剂。如果对芳香胺伯胺进行分析，根据颜料的合成应该考虑五种结构，并且如果染料中偶氮键发生还原断裂，则另一种结构也可能变得相关（图2) .现行的芳香胺伯胺分析方法主要有分光光度法和液相色谱串联质谱（MS) 法。在PR 176案例的迁移研究中，发现合成3-氨基－4-甲氧基苯甲酰苯胺和5-氨基苯并咪唑酮的中间体有迁移到食品模拟物中。

对所用颜料以及萘甲酸衍生物中所有可预测的NIAS进行评估时，必须考虑起始物中的偶联剂、杂质和芳香胺伯胺。

用于模拟 NIAS形成的预测工具

据作者所知，目前尚未开发出可预测NIAS形成或存在于FCM中的计算机模型。文献检索、有机化学知识和产品知识是预测可能形成哪些 NIAS的主要信息来源。

步骤4. 以前在FCM或起始物中检测到的可预测的 NIAS.

已有报道确定在某些FCM和（或）IAS中存在的NIAS, 也可以作为本专著中所指的可预测NIAS.需要考虑过去在研究FCM或起始物时所发现的可预测的 NIAS.例如，再生纸和纸板中的矿物油、涂料中的双酚A二缩水甘油醚的水合物（HCI/H, 0) 、纸和纸板中的三氯丙二醇，这些可预测的 NIAS都应该被考虑到。应通过特定迁移研究或专家判断来评估可能存在的 NIAS.基于可获得的文献资料，可以提出哪些 NIAS 可能与所研究的 FCM 或起始物相关。本书附录给出了部分文献摘要。

NIAS的另一个信息来源可能是FCM 或起始物制造商的分析实验室，或对所研究的 FCM 或起始物具有丰富经验的外部实验室。这些实验室很可能掌握具体的分析数据，如所用起始物的色谱峰。这可能会相当复杂，例如，由几十个或几百个峰组成的预聚物的色谱图。这种信息应该是GMP的一部分（参见第3章）， 并可用于分析起始物中被检测到的其他物质。此外，这些谱图也可以用于分析不同批次产品的质量是否发生改变。

步骤5. 对以前未检测到的且难以预测的“不可预测的 NIAS”进行评估。

该步骤涉及对不可预测的NIAS的分析评估，这些NIAS之前未被检测到，也无法根据该系统的化学知识进行预测。如，这些NIAS可以是存在于经复杂化学过程制造的产品（如涂料、橡胶和黏合剂）中的污染物和反应产物。可采用非靶向筛查分析技术来评估这些“不可预测的NIAS”。

本专著中“不可预测的NIAS”的一个典型范例是过程污染物。这些 NIAS可以用非靶向分析筛查技术进行评估。由于这一类NIAS是不可预测的，应确保所采用的非靶向分析筛查方法能检测到众多不同理化性质的物质（见5. 1. 2节）。

图3显示了迁移物的类型以及基于迁移试验的“已知”或“未知”迁移物分类。一方面，它可以根据符合性声明中的典型信息（由测试实验室提供的已知迁移物）对迁移物进行识别，另一方面，它也可以对其他迁移物进行识别。其他信息可由测试机构与FCM制造商共同收集（由测试实验室提供的未知迁移物）。

NIAS的化学分析

对5. 1节中描述的“可预测的NIAS"和“不可预测的 NIAS”的分析，可以考愿两种主要的分析方法：

1、靶向分析法，用于分析＂可预测的NIAS该方法也可同时用于分析“不可预测的NIAS”，靶

向法可包括靶向分析方法和筛查方法。

2, 非靶向方法或筛查方法，用于分析多种不同理化性质的物质。这主要涉及“不可预测的NIAS”，的检测；但如果产品中存在前序生产环节的“可预测的NIAS”和IAS, 也可用于检测这些物质。

在NIAS的分析方法中，两组方法都应具有检测和定量能力，或者是具备估算迁移溶液或提取液中痕量化合物含量水平的能力。在欧盟法规10/2011中。规定了对于在多层材料的功能阻隔层的外层所用到的、且未在清单中列出的、不属于致癌／致突变／生殖毒性（CMR) 的物质均不得检出（《10ug/kg食物）。这就意味着，靶向分析和筛查分析方法的检测下限都应达到ug/kg食物的水平。应该意识到，在具有一定检测能力的迁移试验中，所有FCM都会释放出可被检测到的 NIAS.因此，要求NIAS不发生迁移是不切实际的。作为一个可行性措施，针对NIAS确定的10ug/kg食物迁移限值或关注水平（LOI) (参见5节）也可用于非阻隔材料。在确定暴露量的（估计性）定量分析中，需要考虑一个重要事实，即通过不同的食物可以导致同一种迁移物的暴露（如不同食物由同种起始物制成的材料包装）。在进行（估计）定量分析之前，应考虑暴露情况（参见5. 4节）， 并且应该确定切合实际和满足需求的检测限（LOD) .

除了使用爬向和非爬向分析方法之外，还存在这样一种情况：发生迁移的相似分予的总和也可能提供重要信息。例如，聚酯寡紧物可以人工水解成小分子以模拟这些寡紧物进人人作后发生的水解过程。这样就能估计一个人暴露的分子类型和总量。同样的程序可以对寡聚物的组成进行总体措述，包括所用的单体类型和数量以及端基官能团。

另一个可能有助于更好了解NJAS迁移的工具是确定FCM的总迁移量。将总迁移量与使用想向和非靶向分析方法得到的结果相比较，应用质量守恒，将得到靶向和非靶向分析所检测到的 NIAS和未被检测到的NIAS的比例。需注意的是，这个过程很容易出现较大的分析误差。

应当注意的是，在评估FCM时，不一定会用到所有的分析技术。在很多情况下，选择分析技术应该基于“具体情况具体分析”的原则。

对“可预测的NIAS”进行靶向定量分析

可用靶向分析法对“可预测的NIAS”进行分析。对于该项评估，应使用与所研究的NIAS相同或结构非常相似（同位素标记）的内标物，这样可以保证内标物在检测器上的响应值和 NIAS 相同或非常相似。可以用模拟FCM预期用途的迁移条件获得迁移物。靶向分析时应添加一种或多种内标物，且添加水平应落在NIAS迁移量的预期范围之内还可以考虑是否需要采用最严苛的情形来计算迁秒量，即利用 FCM 的成分数据或提取物数据，并假以会100%转移到食品中。

对 “可预测的 NIAS"进行非靶向分析或筛查

筛查分析法可用于“不可预测的 NIAS”的检涮，也可用于“可预测的 NIAS”以及IAS的检测。在该类方法中，用一种或多种食品模拟物或提取溶剂对FCM 或起始物进行提取，然后用若干种分析方法进行联合检测，尽可能覆盖到所有可能存在的物质，如用顶空／固相微萃取（SPME) 、火焰离子化检测（FID) 器或气相色谱－质谱联用法检测挥发性物质；气相色谱－质谱／火焰离子化检测器（GC-MS/FID)或气相色谱－质谱联用法检测半挥发性物质；液相色谱－紫外检测（LC-UV) 、液相色谱－蒸发光散射检测（ELSD) 或高分辨率液相色谱－质谱联用（LC-MS) 法检测非挥发性化合物和极性化合物；电感耦合等离子体质谱法检测痕量元素；磁共振（NMR) 进行

通用性筛查。高分辨率气相色谱－质谱联用法也可用于NIAS的分析。需要考虑分子量高达1000Da的NIAS, 但分子量超过1000Da的 NIAS通常认为与风险评估无关（EFSA, 2008) , 因此不予考虑。

筛查方法将在下面的段落中介绍。应评估FCM的成分来判断所用的分析技术是否足以涵盖所有类别的待预测物。当材料中可能含有上述技术无法检测的物质和毒理学相关的物质时，应当使用其他的分析方法，如离子物质筛查方法。迁移或提取实验可以根据指南进行，例如，欧盟法规10/2011关于食品接触塑料材料和制品的法规的附件V (EU, 2011) , 以及EUR 23814¹法规，

其中涉及与不同 FCM 相关的若干欧洲标准化委员会（CEN）方法。

【EUR 23814 EN-联合研究中心－健康和消费者保护研究所，食品接触物品的测试条件指南（重点是厨具）－CRL-NRL-FCM出版物，2009年第1版。】

常用的方法是用溶剂萃取开始NIAS的筛查以获得高浓度的待分析物（和NIAS) .这样会潜在的 NIAS浓度很高，从而更容易鉴定。此外，可以采用内标法定量估计NIAS浓度以便能基于最严苛的迁移情形计算检测的 NIAS的迁移水平。如果检测到可能超过关注水平的潜在NIAS, 则可以在实际迁移条件下进行迁移试验，以确定 NIAS是否迁移以及迁移水平。

通过与色谱库、已知FCM的精确数据库以及用于生产FCM的起始材料的潜在NIAS数据库进行比较，可以确定超过或可能超过关注水平的气相色谱或液相色谱色谱图中的每个峰的身份。如果没有数据库可用或匹配质量不足，可以基于碎片模式和计算公式进行预测。

同时分析模拟物或萃取溶剂和所购买的或合成的分析标准品，可以用来确认溶剂提取物或迁移物中的物质特性和定量浓度。

筛查分析不一定能够完全鉴定 NIAS.筛查分析可以检测到物质，但不可能进行完全鉴定（Nerin等，2013) , 文献已报道了许多这样的例子。需注意的是，完全鉴定并不是必须的，因为只有超过关注水平的物质才需要鉴定。除了鉴定NIAS之外，起始物或材料的色谱图或磁共振指纹图可用来确定哪些信号是在实际加工过程产生的，哪此信号是来源于所用的原料。

如果 NIAS 浓度超过关注水平，则 NIAS评估的目标就是要进行完全鉴定，但有时候这并不可行，也不必要，因为部分鉴定的物质可有助于将无法鉴别的NIAS划分为特定类别，并且可提示这些无法鉴别的NIAS的潜在毒性。

挥发性物质

均匀的 FCM 可以被切成片，并转移到顶空小瓶中。根据FCM类型，热解可发生在材料的分解温度之下。另外，固相微萃取可用于分析挥发性物质。

半挥发性物质

获得提取物或迁移物，并在关注水平处加入内标。使用可能具有转向极性（极性和非极性柱）的双柱气相色谱仪进行分析，以便检测极性和非极性的半挥发性物质。若把可分析极性物质的液相色谱也用作筛查技术，则可不必使用极性柱。

非挥发性和极性物质

获得提取物或迁移物，并在关注水平处加入内标。通常使用经典的反相液相或亲水相互作用液相色谱（HILIC) , 经梯度洗脱，使用诸如蒸发光散射检测或电晕放电气溶胶荷电检测－质谱仪进行分析。使非挥发性分子更易挥发的GC-MS衍生技术也是经常使用的方法。

未知NIAS的定量估计

我们通常使用含系列浓度已知物的标准品来分析和测定提取物或迁移介质中的已知物。但当

迁移物未知时，这种方法则不可行，而NIAS通常属于这种情况。可通过与内标物响应值比较的方式，来估计既定物质的浓度。考虑到NIAS范围广，选择对多个分析物有良好响应的检测器（即所谓的迪用检测器）是非常重要的。因此，用于定量估计分析的内标物的响应值应与要估计的NIAS的响应值相似。通过这种方式，可以获得每个NIAS的合理估算浓度。若需要，在鉴定 NIAS时，可以使用特足标准品来制备校准曲线，从而确定提取物或迁移介质中NIAS的精确浓度和暴露量。需注意的是，当迁移物浓度低于关注水平时，不需要鉴定未知的NIAS.

对于气相色谱，火焰离子化检测器往往能给通用响应。而电子电离质谱（E-MS) 和化学电离

（CI) 质谱可以通过谱库检索进行简单的物质鉴定，但物质响应值的变化可能比火焰离子化检测器的多。定量估计分析领域的最先进技术是使用气相色谱－质谱联用进行成分鉴定，以及使用气相色谱、质谱／火焰离子化检测器进行定量估计，后者是根据FCM的化学性质添加了一系列内标物。对于液相色谱，可使用对半挥发性物质和非挥发性物质有通用响应的气溶胶检测器（如蒸发光散射检测）、荷电气溶胶检测器（CAD) 和纳克级激光计数检测器（NQAD) , 其区别取决于分子官能团。需注意的是， 不同物质响应值会发生变化，除非所用内标物在结构上与要测定的NIAS非常相似或相同。对于大多数非挥发性物质，上述检测器响应值的差异通常小于一个数量级。在分析中使用多个内标物也是合适的。但是，挥发性物质不能被气溶胶检测器灵敏地检测，也不可能通过内标进行可靠的定量估计，这些物质应通过顶空或固相微萃取进行检测。这些物质用光散射技术进行鉴定是不可行的。

高分辨率液相色谱－质谱联用法（主要是电喷雾电离）是另一种广泛用于分析非挥发性物质

的技术。其中主要用到的是电喷雾电离技术，但他有使用其他的替代电离技术，例如大气压化学电离（APCI) 和大气压光电离（APPI) 技术。高分辨率质谱法可以提供所检测分子的元素组成信息。碎片化技术可将检测到的分子碎片化，产生含有这些分」结构信息的特异性碎片谱图。该技术的检测灵敏度是无与伦比的。高分辨率液相色谱－质谱联用的主要缺点是，检测器可能对基质中不同分子的响应值存在很大差异，开展定量估计分析时比其他液相色谱检测器更困难。

应该认识到，使用高分辨率液相色谱－质谱联用难以进行定量估计，因为这需要结构上相同或相似的标准品。当高分辨率液相色谱－质谱联用用于NIAS筛查时，尽可能采用现有手段对所有检测到的物质进行定性、定量和风险评估。

在FCM迁移检测中，由于所发现物质的身份和浓度是未知的，因而无法得到分析物的回收率（见5节）。因此，应基于迁移试验模拟物添加一种或多种物质（覆盖一系列化学性质，例如极性和挥发性）来计算回收率。此外应注意，要确保分析方法的检测限适于确定相关浓度的物质。

除了色谱方法，近来磁共振已被证明是一种有效工具，即使无法获得迁移分子的完整结构，也可用于定量（或至少是估计）结构单元的浓度。实际的例子有很多，如测定迁移的聚硅氧烷、邻苯二甲酸酯类增塑剂、从橡胶中释放的芳族部分、聚烯烃低聚饱和烃中的不饱和部分，等等（Helling等，2012) .

非靶向筛查的局限性

定量估计和不确定性

在分析化学中，通过使用与待定量目标物（这里指NIAS) 有相似响应或使用已知检测器响应值

的内标物来实现定量分析。对于无法预测的NIAS,需要使用非靶向筛查来检测这些物质。由于不知道会检测到哪种物质，因此无法选择与NIAS有相似检测器响应值的内标物。目前最实际的做法是，使用其响应值与分析物的理化性质无关的检测器，如5.节中讨论的气相色谱－质谱／火焰离子化检测器和（或）气溶胶检测器。选择内标物时、应该让检测器对该内标物的响应值与他类物质存在相关性。可优先考虑的是，与其他物质相比，内标物的响应值应该相对低些，以确保所测定的不可预测的NIAS的迁移量代表了最严苛情形。

例如，将气相色谱－质谱联用中内标物二氟联苯的响应值与含有不同官能团的23 种物质的混会物进行比较（Koster等，2014) .这些物质是：

*烷烃类：十一烷、十二烷、十四烷、十五烷、二十烷，三十烷。

*烯烃类：环辛烯、十八烯、角鲨烯。

*醇类：苯酚、1-辛醇。

*醛／酮类：苯甲醛、癸醛、己内酰胺。

*醚：二苯醚。

*羧酸：辛酸、癸酸。

*氯化物：二氯苯、二氯苯酚。

*芳烃：苯甲醚、萘、二甲苯。

*胺：苯胺、丁基苄胺。

对于大多数物质，检测器的响应值（峰面积／纳克物质）高于等量的二氟联苯。这表明当使用二氟联苯作为内标物时，高估了大多数物质迁移量的测定值，表明现有的定量估计筛查分析相对保守（Koster等，2014) .此外，可以使用分布在整个保留时间的多个内标物来改进定量估计分析技术。

在使用靶向分析技术时，待测化合物是已知的，并且该方法可以用参考物质进行校准。对于与提取率和其他样品制备有关的真实性或偏差问题，可以用含有已知化合物的参考物质进行检查。但是，上述方法不适用于未知 NIAS, 存在不确定性。

鉴定

虽然电子电离质谱是分析化学中用于鉴定未知物的最佳检测器，但是所记录的质谱图可能在质谱数据库中不存在。有经验的质谱仪技术人员可以人工解析质谱，并导出所涉及的分子结构（或至少给出提示）。对物质的初步鉴定，应使用待测目标物的商品化参考物，或是与初步确定的 NIAS结构类似的参考物。保留时间（或保留指数）可能有助于此确认工作。化学电离是另一种可用于确证所检出NIAS分子量的方法。

高分辨率液相色谱－质谱联用是分析非极性分子以及串联质谱期间产生的碎片量的极佳检测

器。然而，目前缺乏与这些方法有关的物质谱图数据库，因此与电子电离质谱方法相比，对高分辨率液相色谱－质谱联用所测物质的鉴定往往更加困难。一些高分辨率液相色谱－质谱联用系统，如飞行时间质谱（TOF-MS) 、轨道阱和傅里叶变换质谱（FT-MS) , 可将NIAS的质量精确记录到小数点后4 位或5位，这样就能够确定所检测到NIAS的元素组成。

即使已经花费了大量时间来试图鉴定出未知的NIAS, 但可能仍无法实现。如果这种未知NIAS的估计暴露量超过关注水平，则应考虑其他分析技术，例如磁共振。如果这些技术还不能鉴定 NIAS, 可以考虑使用目前认为是合适的毒理学关注阈值方法。

回收率

另一个与迁移物中NIAS定量估计分析相关的问题是，非靶向筛查无法估计相应NIAS的回收率。由于分析物及其理化性质是未知的，因此所用的提取或迁移条件可能是不适用的，例如从FCM 中提取全氟辛酸（PFOA) (Begley等，2005).另外，在提取或过移、样品预处理租公析之后，分析物可能不稳足，或者可能因不可道的吸附、沉淀、蒸发等们去失。只要未知NIAS的身份无法明确，就不可能对回收率进行校正。

对该问题的实用处理方式是，在迁移试验的浸泡接触之前添加一种或多种内标，以便能够观察这些分析物的回收率是否可接受，但这种处理方式也有局限性。应当注意，内标的回收率不一定与NIAS的回收率有可比性，因为两者的理化性质可能完全不同。如果 NIAS的迁移已经超过关注水平，应使用合适的内标来鉴定 NIAS, 并开展针对NIAS的特定迁移量检测。

同源化合物

非靶向筛查试验往往检测的是单一物质，但一些 NIAS可能由许多结构类似的物质组成，需要考虑这些物质联合暴露可能带来的累积效应问题。例如矿物油，其中包含一大类结构相似、可进行色谱分离的物质。如果仅进行筛查分析，可能漏过可色谱分离的结构相似的物质。应用可检测一大类物质的技术（如磁共振）可能是一种有效解决方案。

未检测到的 NIAS

开发非靶向筛查技术，可以检测到那些包含不同理化特性物质的 NIAS.然而有一种可能是，一个未知NIAS的理化特性并不在所用的非靶向筛查技术范围内。因此，应通过合理选择所预测的NLA 的提取或迁移程序、分析技术以及相关背景或评研结果，来减少这种情况发生的概率。需注意的是，起始物的信息可以为拟用于评价 NIAS的分析方法提供有价值的信息，其中也包括专家判断。

使用衍生化技术的气相色谱－质谱联用可能有助于检测其他技术难以检测到的NIAS.而共洗脱技术可能无法检测到一些低丰度的 NIAS。

 NIAS 的危害识别和危害特征描述

危害识别和危害特征描述是风险评估的重要步骤。危害识别的目的是识别化学物质对相关人群带来的潜在不良健康影响。危害识别需要对相关科学信息进行充分审查并进行完整记录。这些科学信息可以来自合适的数据库、同行评议的文献和（或）研究报告（如果可用的话）。危害识别方法强调研究资料的重要性，排序为：人类（流行病学／安全性）研究、动物毒理学研究、体外生物测试，以及最后的交叉参照和（定量）构效关系。

危害特征描述主要描述关键毒性效应的量效关系。通常而言，它既可以得到安全暴露水平（例如每日可接受摄入量）， 也可以得到与预设风险水平相关的暴露水平。

FCM被批准在欧盟使用前，应对FCM中的迁移物质进行毒理学评价。当NIAS的属性已知时，毒理学研究也可以作为物质开发过程中的一个选择。在这种情况下，进行NIAS评估所需的毒理学数据是一样的，并且取决于预期的迁移水平：

*迁移量《0. 05mg/kg食品或食品模拟物：包括不同毒性终点的三个致突变试验。欧洲食品安全局现在讨论将其改为两个致突变试验（译者注：目前已正式修改为两个致突变试验）； 如果无法通过改变技术参数或更换材料来规避NIAS的疑似遗传毒性，则其暴露边距（MOE) 应至少达到10000（EFSA, 2012c) 或不应超过最低毒理学关注阈值0. 0025μg/ (kgbw·d) ;

* 在0. 05mg/kg《迁移最＜5mg/kg之间的食品或食品模拟物：除了第一条要求之外，另外需要开展90天经口毒性试验和证明没有潜在人体备积性的数据；

*迁移量》5mg/kg食物或食物模拟物：除第二条要求外，要进行吸收、分布、代谢和排泄试验，以及开展生殖毒性（一个种属）、发育毒性和长期毒性／ 致癌性研究（通常两个种属）。

在没有毒理学数据的情况下，可以应用毒理学关注阙值方法进行危害评估（Kroes等，2004) .基于物质的化学特性，可以使用包括 Cramer等人公布的毒理学关注阈值决策树（DT) 分类来确定化学物类别（Cramer 等，1978) .然而，此项工作需要得到暴露数据。毒理学关注阈值不适用于含有未知物的混合物。在开放的应用程序 Toxtree 中，有自动化的决策树应用工具（免费下载网址：http: //toxtree. sourceforge.net/) .应当注意，在Toxtree分类决策树中，既可以使用原始 Cramer 分类方法，也可以使用基于最新科学知识校正的 Cramer 分类方法。

体外生物测试方法的应用

通常而言，已知NIAS的毒理学数据不足或缘失会导致危害识别和危害特征描述极具挑战性。此外，有超过一半的迁移物是未知的 NIAS (Grob等，2006) , 因此，无法检索到特定物质的毒理学数据。目前，学术界已逐渐意识到，获取所有物质的鉴别或定量信息及其全部毒理学特性的传统方法实际上不实用（需要大量资源）也不可取：许多 NIAS暴露水平可能非常低，无法在体内试验中产生诱导效应。另外，这种复杂混合物的毒性相互作用仍未定论。

相反，研究者越来越侧重干使用体外生物测试和生物信息毒性评价的非肥向筛查方法。在危害识别中，体外细胞增养测定方法（体外生物测试）是一种非常有用的毒性终点筛查工具，可用于诸加细胞毒性、遗传毒性和潜在的内分泌活性的筛查。目前普遍认为，采用短期体外生物测试可以在桃高速度、降低成本和减少动物使用等方面发挥越来趣大的作用。体外生物测试一直被用来评估环境中极低水平的复杂混合物的危害（Depledge 和 Fossi, 1994;Walker等，1996; Calow, 1998) .体外生物测试必须与化学分析结合使用，这一点已被科学界普遍接受。体外生物测试的主要优点是将污染物作为整体进行实验，可以检测未知，未定量和（或）未检出的化学物的危害。不过，危害评估需要一系列体外生物测试方法的组合。

目前，使用一系列体外生物测试方法是环境领域的监管要求（即关于废物危害分类的欧盟委员会指令2008/98/CE) (EC,2008),可用来评估地表水质量（欧盟委员会水框架指令2000/60/EC) (EC,2000) .针对合成聚合物使用体外生物测试方法也有法规依据。但如何应用取决于设备与人体接触的类型（DIN, 2003) .

对于FCM 和NIAS, 采用体外生物测试方法可获取迁移物或提取物其他生物活性方面的危害

信息，特别是这些物质是复杂混合物时。这是因为混合物的最终相互作用可能是增加或减少某种

效应，这种效应可以发生在FCM提取物的NIAS 和（或）IAS之间，也可能发生在各种物质组合之间。其他方法可能不大容易检测到这些效应，目前也没有可获得的相互作用阈值（尽管作为一种实用方法，对具有相同作用模式的物质推荐测定累积效应）。

在可能存在特定危害（例如内分泌活性物质）的情况下，应用特殊的体外生物测试方法可以更多地了解迁移物质的生物活性（EFSA, 2012) .体外生物测试可以提供混合物危害评估的综合信息，因为它们可以提示不同组分之间可能发生的相互作用。如果混合物剂量非常低，一般认为其累积效应的健康意义可能会非常小，以至于使用校正因子来覆盖可能存在的累积效应的必要性不大甚至没有必两（Leeman 等，2013) .对于一些已知的污染物，如内分泌干扰物和遗传毒性致癌物，可能需要考虑低剂量的联合效应（Welshons等，2003; Kortenkamp等2011) .

然而，现阶段所用的最先进的体外生物测试技术并非要取代目前的化学分析技术（检测物质存在的工具）， 或者也不是要用于完整的风险评估或合规性评估，而是作为一种补充手段（特别是对未预测的 NIAS) , 以获得不良效应的作用机制／作用模式（MoA) , 从而有助于进一步的优先筛查，这与欧洲食品安全局的意见是一致的（EFSA, 2012c) .

目前有大量的测试方法可用。体外生物测试可以是半定量方法，给出“是”或“否”的评价，并提供毒理学作用模式方面的信息，例如遗传毒性、细胞毒性或潜在的内分泌活性。特定体外生物测试或一系列体外生物测试组合是否必要以及如何进行选择，取决于待评估的毒性靶点和待评价时FCM (例如，是否希望体外生物测试为毒理学安全性评价提供更多有价值的信息）， 这些工作也依积于专家判断。表6列述了一此目前正在研发的件外生物测试方法，重点在于测试低剂量的作用机制／作用模式（遗传毒性和受体介导的潜在内分泌活性）。

表6 目前用于NIAS研究的体外生物测试方法

“主要用于监控目的。

目前，以下体外生物测试已用于FCM 提取物的评估和（或）监控：

*遗传毒性测试：按管理要求使用一套遗传毒性试验评估塑料类FCM迁出的高纯度 NIAS的遗传毒性（EFSA. 2008) .欧盟法规要求进行三种遗传素性试验。

*高通量遗传毒性测试：用于评估纸板类FCM中迁移物或提取物的NIAS (Hughes等，2012; Kosto:等，2014) .

*特定的人源细胞毒性测试：用于检测接触了输送管道的饮用水中的未知污染物和 NIAS (AFNOR 1996) .

*基于芳香烃（Ah) 受体的体外生物测试法：用于定量检测二唔英和二喂英类物质的毒性当量（EC589/2014) (EC,2014).该法规允许将Ah受体测试方法用作筛查工具。

目前，已开发了许多体外生物测试方法（例如细胞毒性、遗传毒性和内分泌干扰活性）并经过（预）验证。一个关于包装纸生物安全的欧洲项目（BIOSAFEPAPER) 评估了它们在食品接触用纸和纸板［含有许多未知物和（或）污染物，如回收纤维］的复杂基质中的适用性，由此制定了水提取物的标准化细胞毒性测定法（食品接触用纸和纸板合规性工业指南） (EN 15845, EN 16418) .而与黏合剂有关的欧洲项目（MIGRESIVES) 进一步检验了体外生物测试法用于FCM的可行性（Migresives, 2010)其他测试方法已被用于预先筛杳或选择可疑样品或新配方，后者能够替代那此不希望出现的物质，也被用于常规生物监控和质量管理；这些方法已上不同材料中进行测试，如纸板、聚合物、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET) 、聚氯乙烯（PVC) 、聚苯乙烯”和涂层或生物塑料（EU Eeopack 项目，www.ecopack- Jabel,cu) .

对于没有特定欧盟法规的 FCM (例如纸板）， 可以使用制成品的迁移物开展危害识别［ILSI Europe. 报告（Outenio等，2004) , 食品接触用纸板的 CMP行业指南］。法国食品卫生安全局（法国食品，环境，职业健康与安全局的前身）和欧洲造纸工业联合会（CEPI) 推荐采用这种方法作为标准化方法的补充分析方法（AFSSA, 2006) .

已有数篇关于体外生物测试方法的论文发表。研究发现，体外生物测试方法可以区分非食品

级和食品级样品（Bradley等，2008, 2010) .此外，化学分析不一定能解释观察到的毒性（Honkalam-pi-Hamalainen等，2010; Ozaki等，2004) , 因此建议对所有迁移物进行测试以降低不确定性（Muncke,2011) .

体外测定技术在危害识别和危害特征描述中的局限性

体外生物测试在体外系统中的可行性是一个挑战，例如如何选择合适的模型和相关的毒理学终点，因为它决定了测试结果的质量和可靠性。体外生物分析的灵敏度应足以检测相关浓度下的生物效应，且不应导致假阳性或阴性结果。目前尚未证明现阶段的遗传毒性测试技术能够检测到低水平（如 ppb级）的遗传毒性物质。

使用计算机模拟工具

在没有特定毒理学数据的情况下，应用计算机模拟策略可能有一些优势。为确保其适用性，需要获得所研究化学物的结构信息。此类模型不仅提供化学物潜在危害性质的定性信息（例如遗传毒性警示结构）， 而且还提供定量信息，例如观察到不良作用的最低剂量（LOAEI) 或致癌潜能（TDso) , 例如半数致癌剂量。

可将这此数据与暴露估计值直接比较（Schilter等，2014; Lo Piparo等，2011) .

这种方法已经广泛用于各种研发领域，并被认为对食品领域至关重要（Benfenati等，2009; JRC,2010) .目前已确定了一些可能有用的计算机模拟模型，但仍需进一步做好相关工作，才能获得监管层面的全面认可。

计算方法

计算毒理学基于以下假设：即化学物的毒性可以通过其分子结构进行预测。最近，许多模型和方法已被确认为可进行实际应用（Schilter等，2014;JRC, 2010) .合适的模型意味着符合目标需求，并已依据国际公认指南进行了正确验证。许多模型都侧重于识别危害或作用机制／作用模式（如肝毒性、遗传毒性）。其中包括基于专家知识或统计关联的结构－活性关系（SARs) , 该方法将特定的毒性效应与分子中的片段或亚结构相关联。可以使用商业软件（Vedani 等2012) , 通过两者关联，预测诸如核受体结合（例如雌激素受体）的作用机制／作用模式终点。定量构效关系（QSAR) 模型的应用越来越多，可定量预测与风险评估相关的毒性终点，如慢性毒性和致癌潜能（Mazzatorta 等，2008; Venkatapathy等，2004; Lo Piparo等，2014; Contrera, 2011) .除了定量构效关系方法之外，分组／交叉参照方法也已经越来越多地被开发和推广应用以解决毒理学数措缺乏的问题。交叉参照方法旨在根据已有的毒理子评价充分的化学类似物的信息，预测特性不明的忆学物的毒性性质或作用终点（Schilter等，2014;Wu等，2010）。

计算毒理学在建立关注水平中的应用

在ILSI Europe专家组的框架中，已经开发了一个体现风险评估框架的决策树，用于整合暴露信息与毒理学预测值（Schilter 等，2014) .在这种决策树模式中，暴露边距的大小（预测的毒理学阈值与估计暴露量的比值）决定了安全关注水平，并且可以用危害特征描述中标准的默认不确定系数来解释（例如，种间和个体间差异）。更重要的是，决策树充分利用所有可用的数据，包括机制或作用模式方面的信息，确保达到足够的保守度。计算机模拟工具的局限性任何风险评估本质上都伴有一定程度的不确定性。在具体的风险评估中，不确定性是需要向决策者传递的重要内容。对于传统风险评估，已经确定了暴露和危害特征描述中的许多不确定性来源（COT, 2007; EFSA, 2006) .受设计方面的影响，一般认为应用如上所述的决策树也会带来类似于经典风险评估中存在的不确定性（Schilter等，2014) .虽然目前还没有被普遍接受的定量预测慢性毒性和半数致癌剂量（致癌潜能）的计算机模拟工具，但是已出现了很有应用前景的模型（Lapenna,

2010; Schilter等，2014) .定量构效关系模型对慢性毒性和致癌潜能预测的平均误差实际上很接近实验数据的生物变异性，意味着使用毒理学预测值可能不会带来显著的额外不确定性（Mazzatorta 等，2008; Lo Piparo 等，2014) .当对一些经过验证的模型和方法进行整合应用时，效果会更好。总体而言，不确定性分析和其他考量（如个案分析）表明，如果按照决策树中建议的那样进行合理整合，计算机模拟工具可用来确定安全关注水平（Schilter 等，2014) .这种情况下必须牢记，应用计算机模拟方法时需要了解化学结构和重要的跨学科专业知识。

 暴露评估

暴露评估是风险评估的关键部分，国际食品法典委员会将其定义为“对通过食物及其他相关来源可能摄入的生物性、化学性和物理性因素或状况所进行的定性和（或）定量评估” (CAC, 2003) .IISIEurope 曾发布从食品包装材料迁移到食品中物质的暴露评估指南，并经2007年3月召开的研讨会审议（Brands 等，2007) .根据这一指南，可以利用以下信息评估暴露情况：

*FCM中存在什么物质（在5节中讨论）？

*仅对一种应用情形进行暴露评估是否必要，或者暴露评估需要关注一种物质在不同材料中的应用？

*该材料拟与哪些食物接触？ 

*包装食品的消费量？ 

*评估暴露时使用的不同食物消费量数据的可用性、相关性和适用性？

开展暴露评估

ILSI Europe 食品包装材料中迁移物质暴露评估指南综述了暴露评估所需的数据，包括：每日食物消费量、所关注的化学物在每种消费食品中的存在习否及其含量（Brands 等，2007) .

具体来说，下面列出的问题或信息是ILSI Eu-rope在迁移物风险评估指南中提到的信息，也适用于NIAS 评估。更多的具体信息以及如何开展暴露评估，可以在ILSI Europe 的指南中查找。

消费量

*获得需评估的相关人群及其相应的食物消费量。

*如果需要进一步评估，则应依照以下步骤获取更精确的食物消费量：

a.首先收集并比较被视为与评估相关的所有食物的消费数据。

b. 审核食物消费数据的适用性及其与其包装的关系。如，对食物包装的描述是进食时的包装状态还是购买时的包装状态？

c.如果仅有食物消费数据，那么必须通过其他途径获得其包装信息。

d. 确认含有所关注物质的包装。

e.确认并列出该包装材料可能以任何形式包装的食品。

f. 确定所关注包装中的食品消费的市场份额。可以认为所有或部分被消费的食品由所关注的材料包装。

g.计算每种相关包装食品的估计暴露量并相加，从而计算出总的估计暴露量。

含量数据

*获得所关注物质在相关食品中的估计浓度。对于第一层的筛选评估，标准食品模拟物中的检测结果可能足以满足需要。

*如果需要进一步评估，则应依照以下步骤获取更精确的含量数据：

a.将含量数据分配到所关注包装材料包装的每类。这可能是模拟物或食品中的含量数据，或是两者都有。也可通过建模手段获得。

b. 如果缺少含量数据，那么可能需要谨慎保守，将某个范围的最高值认定为浓度值，如特定迁移限量。

c. 确定如何处理检测限值和定量限（LOQ) 值。现已有多种处理方法可用。

暴露评估

*确定是否可以设定一个值，低于该值的暴露可以视作安全或不需要引起健康关注。

*先用保守方法筛查。有无超过这个值？如果没有就无需进一步评估。

*如果超过了保守值，则需采用逐步分层的办法评估暴露情况。这包括确定性的、精确性的和概率性的方法。

       *无论使用何种方法，应该将消费的食品及其包装和它们的含量数据相关联，估算出每种被包装食品的暴露情况，然后合计得到总暴露量。若有其他来源的暴露，也应合并计算。

*将每一分层的暴露量与一个合适的终点相比较，并考虑不确定性。适当关注忠实于包装、不同社会经济层级或人种、地区差异以及敏感人群，若仍然没有问题，那么无需采用更精确的方法。

迁移评估

正如第4章所讨论的，供应链的每个环节都应当对它们制造和销售的产品的安全负责。这将成》符合性声明的一部分，并包括 IAS和 NIAS的信息。第4章中明确了在三种不同情况下如何在整个供应链中传递责任。

信息类型以及如何获取需要供应链上各方支持的信息取决于他们生产或加工材料的类型。例

如，一个单体的制造商无法用他们的产品进行迁移研究，因为该单体尚未成为食品接触物品。制造商可能会为其产品制作峰图，用来检查加工等过程的重现性（见5. 2. 4节，第4步）。可以通过这些色谱峰图对NIAS进行定性和定量分析。另一个范例是最终的食品接触成品的生产。在这一阶段，可以进行迁移或提取试验，以进一步了解迁移的IAS和NIAS, 见 5. 2. 1节。

表7是生产塑料制品的供应链示意图。也可以针对其他类型FCM绘制类似的表格，但是，对于某此FCM很难进行可靠的预测（如纸和纸板）。表7 针对供应链的不同层级，给出了可用来估算IAS和NIAS 迁移的实验类型的建议。

迁移试验

如何进行迁移试验，见5节。评估时应该使用迁移试验的结果。使用欧盟塑料法规 10/2011 或其他类型FCM相关法规中要求的模拟物、时间或温度条件，进行FCM的迁移试验（EU, 2011) .对于森林峰（FOP) 筛查，不推荐使用植物来源的油类，因为这类油本身含有大量可能干扰森林峰筛查的物质。相反，可以考虑使用95%乙醇和（或）异辛烷。应当将迁移物制备成可以上机检测的形式，如在用气相色谱－质谱联用法分析之前，可以将3%乙酸的迁移物萃取到有机溶剂里。

最坏情形计算

在包装材料研发或制造初期，评估可预测的NIAS的迁移量时，理论上可以通过计算最坏情形（所有物质转移）或用数学建模来实现。

表7 估算塑料材料中NIAS迁移量的可用方法

欧洲塑料制造商协会已将一个计算最坏情形的例子写入名为《第19条款下清单中未列人物质（NLS) 和非有意添加物风险评估》 [Risk Assessment Of Non-Listed Substances (NLS) And Not-Intentionally  Added Substances (NIAS) Under Article 19] 的文件中¹。

对于未识别的物质，以定量分析估计所确定的残留水平为基础，同时考虑暴露数据，可以使用最坏情形计算来确定NIAS水平低于或高于关注水平。聚合物和塑料生产商正利用暴露评估的Matrix项目结果实现这一目的，见5节。

在制造某一基材（如聚合物、纸板等）或配制出某种混合物（如油墨、黏合剂和涂层）时，包装组成部分如聚合物、纸板、玻璃、油墨、黏合剂和涂层等的所有制造商应当进行最坏情形迁移评估（如，计算假定从材料或制品中100%迁移到食品中的量）。一些包装材料制造商的欧洲协会，如油墨行业的欧洲印刷油墨协会、黏合剂方面的欧洲黏合剂和密封剂工业协会（FEICA) 以及纸板行业的欧洲造纸工业联合会，均提出用于选择原始添加剂的决策树。最坏情形迁移量计算可以应用于添加剂本身，以及原始添加剂中出现的NIAS.

 迁移的数学模型

在欧盟层面，可以运用数学建模来模拟迁移，评估预期的NIAS迁移。欧盟引人了这一手段，采用普遍认可的迁移模型作为欧盟指令2001/61/EC合规性及质量保证的一个新工具（EC, 2001) .2010年，位于伊斯普拉的欧盟委员会官方实验至－一联合研究中心发布了一份技术报告，描述了塑科材料迁移数学模刑的检人参数。假定案内烯、聚乙稀、聚对苯二甲酸之一醇酯等聚合材科中有机物质的迁移符合菲点第一扩散定律，为获得定量结果，必须知道聚合物中有机物的扩散系数D.要估算扩散系数D, 需要建立该系数与迁移物的相对分于质量M、聚合物特异系数 Ap 和聚合物特异“活化能”的关联关系。

已经确定的是，在大部分情况下，聚合材料中的物质到接触媒介中的质量转移（迁移）遵循菲克的扩散定律（Franz和 Brandsch, 2013) .基于聚合材料扩散特性的知识，我们能够模拟它们在实际使用条件下的迁移行为，也就是在任何特定时间和温度条件下，基于聚合物的任何厚度和面积体积比，通过计算来获得特定物质的迁移水平。对于高产量的聚合物，如聚烯烃、聚对苯二甲酸乙二醇酯、聚酰胺、聚苯乙烯和聚氯乙烯，目前已经建立了一个实用的迁移模型，并经过科学证实。该模型已被广泛应用于食品法规的合规性评估，以及作为向欧洲食品安全局或美国食品药品监督管理局（FDA) 等官方机构申请新聚合物添加剂许可时提交的技术文件。

开放软件工具

有一些公司／机构提供迁移建模软件，如：安全食品包装门户第三版¹，MIGRATEST软件²和 AKTS- SML软件³

【1 http: //modmol.agroparistech.fr/SFPP3/SFPP3download.html】

【2 http: //www.fabes-online.de/software.php?lang=en&mode=migratest 】

【3 http: //www.akts.com 】

食物消费量评估

就塑料类FCM 而言，过去通常按照惯例假定：表面积与体积比为6d㎡的包装材料用于包装1kg 的食品。但是，在很多应用中，实际包装与食品重量的比例和这个值相差很大。例如，单独包装在纸盒或塑料中而不是批量散装的食品以及装在比萨盒的食品，面积与体积比通常高于6d㎡2/kg食品。而如咖啡机等的小部件，面积与体积比低于6d㎡/kg食品。此外，由于儿童的体重较轻，婴儿食品有不同的要求。因此，在暴露评估时需仔细考虑6d㎡/kg食品的面积与体积比是否符合实际。

在调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具（FACET) 项目中，目前正在研发一种可用于优化NIAS暴露水平的工具。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具是欧盟第7期研究与技术开发框架项目的成果，该项目于2008年至2012年间开展。涵盖的食品接触材料包括零售食品的包装，其中有塑料（柔性和硬质）、金属容器、轻金属包装、纸和纸板及其所使用的黏合剂和油墨。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具可以在欧盟联合研究中心网站¹上获得，由调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具用户组进一步维护并开发（Oldring等，2014a, 2014b) .

【1 http: //ihcp.jrc.ec.europa.eu/our_activities/food-cons-prod/Chemicals_in_food/FACET 】

应当看到，调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具只是用于包装材料暴露评估的工具，不能用于所有食品接触材料总体暴露评估。例如，环状聚酰胺寡聚物暴露可能和食品包装中使用聚酰胺薄膜有关，也可能和普遍使用尼龙厨房用品有关。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具只适用于包装部分。

调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具让我们能够更容易也更准确地评估欧洲消费者对包装物质的暴露情况，该工具包含8个欧盟国家通过15个不同年龄人群调查所获得的实际食品消费数据，每个调查通常覆盖了一到两千名消费者。其数据库里还有食品包装组成成分（逐层描述）、包装使用（哪种材料用于接触哪种食品）以及生产这些包装材料所使用物质的详细信息。每一项信息源中都包含代表欧盟市场的市场份额信息。用数学迁移模型将调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具中的这些数据结合起来，就得出了食品中物质的浓度分布。对于轻金属包装上的涂层，其迁移可能非常彻底，此时迁移模型不那么有用，可使用迁移或提取数据（以为单位）作为直接输入参数，绕开迁移模型。因此，为了估算包装中迁移物的暴露情况，通过概率方法将浓度分布与全国食品消费调查获得的每种消费食品数量相关联。暴露估计值代表单个消费者的水平，因此可以表示为全国膳食调查中覆盖的不同人群和亚人群各种百分位数。

在考虑暴露时，必须考虑包装忠诚度。比如说，品牌忠诚度指的是一位消费者可能一直喝某个牌子的可乐，无论该可乐用什么包装；与此不同的是，对包装忠诚的消费者总是会喝听装或者瓶装的可乐，无论该包装是什么品牌。用户使用调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具软件时，可以选择在考虑忠诚度或不考虑忠诚度的情形下运行该程序。这会给出一系列暴露值。可以为任何食物类别的任何食品选择忠诚度。概括来说，在考虑忠诚度的情况下进行暴露评估，会使暴露分布范围扩大，出现最高的暴露情形，所以可以认为这种考虑更保守。需要留意的是，对于某些在特定包装类型中市场份额较高的食品来说，选不选择忠诚度，暴露评估的差别可能很小。

调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具中有用于生产FCM的物质的庞大数据库，但是没有NIAS存在及其浓度的数据库。对于和已存在物质、包装材料或一种或一组食品相关的NIAS, 可以使用调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具，通过以下三种方法之一估NIAS暴露情况。轻金属包装和其他FCM的输入数据不同，因为前者未使用迁移模型。

* 与某种已知物质有关的 NIAS 

如果 NIAS是一种杂质或是某种已知物质的转化产物，则属于这种情形。使用者可以选择一种已知物质（如物质A) , 将一种NIAS与之关联。对于NIAS, 每当材料中出现物质A时，使用者输入分子量、辛醇／水分配系数的对数（运行迁移模型时需要）和物质A中NIAS浓度的百分比；对于轻金属包装，使用迁移或提取数据，然后软件会凭借庞大的数据库，将NIAS与所有使用物质A的情形关联起来，从而估算出暴露量。

*与某种特定材料或加工有关的 NIAS

选择曾经出现或能够发现NIAS的材料，可以将NIAS与某种或几种材料相关联。使用者需要输入每种材料中NIAS的浓度（迁移模型预测值或者直接测量值）， 输入的数据可以是点估计值或统计分布；同时输入含有NIAS的每种材料的市场份额（百分比）。

* 与一种或多种不同种类食物有关的NIAS 

这种情形出现在诸如发现某种NIAS影响某种特定食物种类时。同时输人每类食物中NIAS的浓度和出现概率的估算值－受影响的食物的份额。然后工具会使用这些浓度数据和食物消费数据估算暴露情况。

与NIAS的安全评估相关的迁移水平

需要设定一个迁移水平，在此之上需要对NIAS 进行安全评估，可以考虑两种方案：

*迁移量在分析方法的检测限之上；

*迁移量超过了安全暴露阈值对应的水平，即所谓的基于暴露的方案。

方案一中，所规定的10ug/kg食品这一数值是欧洲通常的检测限。该值和考虑健康的阈值没有关联，但是欧盟法规10/2011引人了这个值，作为所采用分析技术的典型检测限（EU, 2011) .迁移量在这个检出水平，预计不会引发暴露，所以这一阈值被视为对消费者无风险的水平。欧盟法规10/2011的附件I和II中引用了这个检测水平，用于确定IAS的功能阻隔层的符合性，只要所阻隔物质没有被归为致癌／致突变／生殖毒性物质，而且不是纳米形式存在。

尽管10ug/kg的阈值被广泛应用于NIAS和其他不在列表中物质的迁移评估，也用于没有功能阻隔层的材料的迁移评估，但对于某些FCM来说，也存在挑战，因为这些FCM可能释放出很多超过这一限值的NIAS, 有时很难或者不可能识别。

方案二中，可以获得与安全暴露阈值（基于物质特定数据或计算机模拟工具）相对应的迁移水平。该水平也被称作“关注水平”， 可以按照Matrix 项目中介绍的方法得出¹。此时需要包装食品的实际消费量数据，以计算用于包装每日消费食品的包装物的表面积。结合检测到的从包装的迁移量，可以按以下公式计算暴露量：

暴露量［ug/d] =迁移量［mg/d㎡] x表面积［dm2/d]

【1 http: //www.plast.dk/billeder/fakta/Plastics EuropeexposurematrixprojectOct2009.pdf 

http: //www.ilsi.org/Europe/Documents/117.pdf 】

Matrix数据库由欧洲化学工业理事会食品接触材料添加剂小组、欧洲塑料加工商协会、欧洲软包装协会和欧洲塑料制造商协会联合发起并资助实施，目前尚未向公众开放。Matrix项目获得的国家数据包括德国、法国、意大利、西班牙和英国，它收集了这些国家消费者食用的每种食品对应的每种塑料材料的包装表面积以及相应的关注水平计算值。

和调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具一样，Matrix也是用于包装材料暴露的工具，不能用于所有FCM的总暴露评估。

在修订以批准许可为目的的FCM评估指南时，欧洲食品安全局也考虑了不同的暴露情况，讨论了三个年龄组（婴儿、儿童和成人）¹， 以及不同食物类别的情形。目前该指南尚未发布。

方案二在美国已使用多年。美国食品药品监督管理局已经建立了包装食品的消费数据，用于满足管理需求的风险评估。美国食品药品监督管理局在文件《行业指南：食品接触物质上市前提交材料建议－化学部分》 (Guidance for Industry: Preparation of Premarket Submissions for Food Contact Substances: Chemistry Recommendations) 中介绍了不同包装材料的食品消费数据（消费系数和食品分配系数）， 这些数据也可以在互联网上找到².该文件附录IV的表格I和Ⅱ总体描述了用千估算每日摄入量的数据。此外，该指南文件还包括详细的说明，指引企业如何计算消费者对某种包装材料迁移物的暴露水平。

 【1 Guidance of selected default values to be used by the EFSAScientific Committee, Scientific Panels and Units in the absence of actual measured date, EFSA Journal 2012; 10 (3) : 2579. 】

 【2 http: //www.fda.gov/food/guidanceregulation/guidancedocumentsr-Bulatoryinformation/ingredientsadditivesgraspackaging/ucm081818.htm 】

据作者所知，目前欧盟并无公开可用的表格来处理不同包装材料的食物消费数据，但是可以设想。在不久的将来，欧盟也会公布类似的表格。这些表格或许能够作为指南，用以在估算每日摄人量的基础上确定那些类型材料的关注水平。

 暴露评估的局限性

目前仅有少数几个工具可以用于评估NIAS暴露，这些工具可以列出含有某种特定NIAS的材料的应用和接触的食品类型。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具有助于达到这个目的。但是，人体的NIAS暴露可能不仅仅来源于食品包装，还可能来自于其他类型的FCM (如厨房器具）食品或其他来源。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具中除了食品包装，并未包含其他暴露源。例如，水果上用于防止水分丢失所涂敷的蜡、可可豆带来的矿物油等。此外，某种食品的消费量和食品包装类型在欧盟各个国家之间存在明显差异。调味料、添加剂和食品接触材料暴露评估工具中仅有八个欧盟成员国的食物消费数据，因此，这也是导致恭露评估存在不确定性的原因之一。

 对于那些有多种来源且无法预测的未知NIAS,目前的暴露评估工具还不可能评估其暴露情况。即便是对很多可预测的已知 NIAS, 现有工具也缺之足够信息进行全面的暴露评估。但双酚A是一个例外（EFSA, 2014) .

 NIAS 的风险评估

对5节获得的数据进行综合分析，对某特定物质进行风险评估，进而得出 NIAS是否安全的结论。

 毒理学关注阈值

毒理学关注阈值是一个实用的风险评估工具，所遵循的原则是：可以对所有化学物建立一个安全暴露阈值，低于该值则表明对人体健康有明显风险的可能性非常低（Kroes等，2004) .如果某种物质的化学结构明确，那么可以根据化学物的一般人群暴露阈值（即“毒理学关注阈值”） 来评估其可能的健康风险。目前，基于广泛公布的毒理学数据，已经对具有类似化学结构和潜在毒性的物质建立了毒理学关注阈值。毒理学关注阈值方法并不意味着替代了塑料单体和添加剂等管控物质的风险评估，针对这些物质，法规要求必须递交毒理学数据（EFSA,2012b) .

毒理学关注阈值¹ (关注水平，见5节）为：

【1译者注：世界卫生组织和欧洲食品安全局一致认为，TTC阈值应该基于公斤体重表示，即含有遗传毒性警示结构的物质，有抗胆碱酯酶活性的有机磷和氨苯甲酸酯类物质，Cramer I类、且类和类结构的阈值分别为0. 0025ug/ (kgbw·d) , 0. 3ug/ (kg bw·d) ,30hg/ (kgbw·d) , 9ug/ (kgbw·d) 和1. 5ug/ (kg bw·d) .】

*＜0. 15ug/d [或0. 0025ug/ (kg bw·d) ] : 含有遗传毒性警示结构的物质；

*＜18g/d [或0. 3ug/ (kg bw·d) ] : 有抗胆碱酯酶活性的有机磷和氨基甲酸酯类物质；

*＜90ug/d [或1. 5ug/ (kg bw·d) ] : Cramer Ⅲ类和II 类物质。

*＜1800ug/d [或30ug/ (kg bw.d) J: Cramer类物但有此物质不适用于毒理字关注阈方法

（EFSA. 2012c; Koster, 2011) , 因为它们在征0. 15ug/d 的情况下仍不安全［这类物质属于关注

群（CoC) : Kroes等，2004, 或者按照毒理学关注。值方法无法获得足够信息。因此，这些物质需要昭上述程序方法进行独立危害评估（如，来自文献的毒理学数据、交叉参照等）。下面列出了不适用于毒理学关注阈值，特别是与FCM有关的物质类别：

*高潜能致癌物，即便是0. 15ug/d的暴露水平仍然太高

•N-亚硝胺和N-亚硝基化合物¹

橡胶材料中可能含有N-亚硝胺和N-亚硝基化合物，两类物质分别在欧盟理事会指令93/11/EEC中有所规定（EEC, 1993) .因为人体内能经过亚硝化过程形成内源性亚硝基化合物，所以对后者也有所限制，如果有迹象显示后者会存在，应当和N-亚硝胺一同分析。

•黄曲霉毒素类化合物¹

•氧偶氮类化合物¹ 

[ 1 kroes等（2004) 确定的关注组群：三类高潜能致癌物（黄曲霉毒素类化和物，N-亚硝基化合物和氧偶氮类化合物）， 两种非遗传

毒性致癌物（类固醇、多卤代二苯并－对－二吧英和多卤代二本开呋喃）。]

•联苯胺

塑料、纸和纸板的着色剂或者印刷油墨使用的某些颜料中含有的联苯胺和其他芳香胺伯胺，可能均是 NIAS (杂质、降解产物）。

•联氨

氨基脲（一种联氨衍生物）已被认定是开旋瓶盖中聚氯乙烯化合物所用发泡剂偶氮二甲酰胺降解过程中形成的一种NIAS.但是在近期的毒理学研究中，氨基脲未被认定为“高潜能致癌物”

*已知或预期有生物蓄积效应的物质

•多卤代二苯并－对－二喂英、多卤代二苯并呋喃和二喂英类多氯联苯¹

这些物质在生物性产品中被发现，由环境蓄积造成。我们至少应评估纸张、软木和木材等材料是否含有这些物质。由于颜料制作的最后步骤需要使用卤化溶剂，二喂英也被视为印刷油墨的颜料杂质。

•全氟辛酸

全氟辛酸作为含氟聚合物乳液聚合中的表面活化剂，用于厨房用具（如煎锅等）的涂层，或纸和纸板的防油涂层。全氟辛酸在环境中持续存在，并可在血液、肝脏和肾脏中蓄积。

•矿物油

饱和烃矿物油（C16-C35) 作为污染物存在于回收纸和纸板中，会在人体组织中蓄积（仍在研究中）。

*金属和有机金属化合物

*类固醇¹

*纳米材料

*放射性物质

*蛋白质

•致敏原

乳胶蛋白（如，手套、冷封胶）会引起接触性过敏。

 【1  kroes等（2004) 确定的关注组群：三类高潜能致癌物（黄曲霉毒素类化和物，N-亚硝基化合物和氧偶氮类化合物）， 两种非遗传

毒性致癌物（类固醇、多卤代二苯并－对－二恶英和多卤代二苯并呋喃）。】

毒理学关注阈值方法在FCM来源的NIAS中的应用

如果计算出的NIAS的暴露水平超过关注水平（如由某种特定物质或结构推断出的毒理学关注阈值）， 则应当调整FCM 的生产过程或起始物，以消除FCM中的NIAS或将NIAS水平降至相关关注水平以下。

一般来说，FCM生产商希望尽可能多地了解他们的 FCM 或起始物中检测出的水平高于关注水平 (见 5节）的物质的特性（暴露与风险）。然后按照常规对某特定物质进行具体的风险评估。不过在有些情况下，并不是所有超出迁移水平的迁移物都能被识别。涂层的迁移就是其中一个例子，涂层可能会形成数百个分子，而这些分子不能全部被识别（见前面的章节）。因此，用于NIAS的风险评估方法既取决于能否识别色谱图中的所有峰，也取决于物质的类型和迁移物的暴露量。NIAS风险评估方法可以分为以下几种：

a. 针对可预测的NIAS的风险评估；

b. 针对已确认但不可预测的NIAS的风险评估；

c. 针对可检出但无法确认且不可预测的 NIAS 的风险评估。

这些方法将在5. 5. 2节～5. 5. 4节中详细说明。在所描述的风险评估策略中，体外生物测试结果可以用作辅助信息，见5节。

针对可预测的和已确认的NIAS的风险评估

通常，欧洲食品安全局或其他国家或欧盟当局等会以科学意见的形式发布很多可预测的 NIAS的毒理学评估报告，并设立健康指导值，如每日可耐受摄人量。这些数据可用来设定关注水平。如果在国家或欧盟层面上没有可用的毒理学评估信息，那么可以从文献中获取某物质的特定毒理学数据，并在暴露边距方法中应用。关注水平取决于暴露边距尺度，并可根据科学原则进行评估（Schilter等，2014) .如果没有可用的毒理学数据，或许可以结合毒理学关注阈值和计算毒理学，得出一个暴露边距估算值。

当预期产生的NIAS超过每日可耐受摄入量水平时，则应当调整 FCM的生产过程或起始物，以消除FCM中的NIAS或将NIAS水平降至相关每日可耐受摄入量以下。如果不能确定安全阈值或者暴露边距被认为不够充分，那么应当调整FCM的生产过程或起始物以减少或消除FCM中的NIAS.如果不可能将NIAS降至其关注水平以下，那么需要遵循标准程序对这种 NIAS 开展毒理学试验，见5节（EFSA, 2008) .

针对已确认但不可预测的NIAS的风险评估

对不可预测但已确认的NIAS, 如果暴露量超过关注水平，则需要对该物质进行特定风险评估。如果不能确证色谱图上的所有峰，那么可以使用不同的分析技术进行更多的尝试来确认这些物质。特定风险评估的第一步与5. 5. 2中描述的“针对可预测的和已确认的NIAS的风险评估”类似。

 针对可检出但无法确认且不可预测的NIAS 的风险评估

对于无法确认且不可预测的NIAS, 如果通过调整FCM生产流程或起始物也无法消除或降低

到关注水平之下，则必须学试其他化学分析技术进行鉴定。

如果使用多种分析技术仍无法帮助鉴定出NIAS结构，则描述其部分特征可能有助于将这此无法确认的 NIAS归人特定的化学物类别（例如饱和支链烷烃等）。

如果对 NIAS进行部分鉴定也对风险评估过程没有帮助，那么可以采用针对未知物的风险评估方法（Rennen 等，2011; Koster等，2014) .这是一和逐步推进的分析方法，可排除特定的化合物组别，其原理是遵循Kroes等建立的、并经 Munro等修订的毒理学关注阈值决策树（Kroes等，2004; Munro 等2008) .关注水平（Cramer III类的阈值）仅适用于符合以下情况的无法确认的NIAS:

*没有遗传毒性；

*不是有机磷／氨基甲酸酯类化合物；

*不属于任何一种已被毒理学关注阈值方法排除在外的类别（如非必需金属元素）， 具体如下。

对于那些部分确认的物质，当化学结构及其预期的作用模式相似，那么可以考虑不同物质的累积暴露。请注意，如果出现新的毒理学观点和资料，将来Cramer III类物质的毒理学关注阈值［1. 5mg（kg·d) , 或60kg成人每天90ug] 可能会被更改（更高或更低） (如，Leeman 等，2014; EFSA, 2015) .

如果NIAS水平超过关注水平，则要在FCM的生产过程中降低其水平，或者依照欧洲食品安全局在《指南备注》 (Note for Guidance) 中列出的毒性试验规程对这种NIAS进行毒性评价，见《指南备汪》的附录2 (EFSA, 2008) .

推导的关注水平取决于可能存在的遗传毒性物质、虽然已开展了一些工作来提高遗传毒性试验的敏感性，但仍难以排除无法确认且不可预测的 NIAS且有遗传毒性的可能性，因为该类物质在迁移或提取物中的浓度可能很低。因此，5. 1节第1~5步中调查的样本信息可以用来说明遗传毒性物质不太可能存在。应用体外生物测试可能有助于对无法确认且不可预测的 NIAS 进行风险评估（见5节）。

 体外生物测试数据的解读与管理

经过选择的体外生物测试旨在探明可在低剂量且可能无阈值情况下的作用机制／作用模式，如遗传毒性。这些测试的目的是发现样品在检出水平时所产生的某种不良反应。当不可能完全鉴别某化学物时，这种测试尤为重要。但是，这种方法是针对危害评估的，并不能给消费者提供是否面临潜在健康风险的信息。

理论上，体外生物测试的结果可能会引发以下两种情况：

*在遗传毒性或细胞毒性和内分泌活性的生物测试中均未观察到任何活性；

*在一种或两种体外生物测试中观察到遗传毒性、内分泌活性或这两种活性。

在第一种情况下，由于没有观察到与遗传毒性或细胞毒性和内分泌活性有关的危害，因此不需要关注。同时进行的对检测出的NIAS (包括已确认和未确认的）的定量估计和风险评估，将会得出最终结论。需要注意的是，迄今为止，针对遗传毒性物质的体外遗传毒性生物测试还无法达到（亚）ppb水平，因此无法排除它们的存在。采取非靶向筛查技术来排除含有遗传毒性警示结构的分子时，也面临同样的情况。在进行风险评估或做出风险管理决策时，要考虑到这些局限性。

在第二种情况下，需要进一步将生物活性与特定物质联系起来，可以采用不同的方法。

*确认引起效应的物质或物质类别，然后开展进一步研究（如计算机模拟毒理学或体内毒理学研究）对该物质进行风险评估。需要注意，在开展计算机模拟毒理学研究时，要了解物质的化学结构。

*用另一种合适的材料进行验证，这种材料在体外生物测试中无活性且无其他缺陷。

*对可消除或降低体外生物测试活性的材料进行测试的方法（可检测的NIAS的模式分析可能会提供支持）。

 风险评估的局限性

FCM的风险评估很大程度上取决于正确的暴露评估。这很可能是最关键的信息，因为NIAS的暴露来源是风险评估程序中无法确定的步骤。不过，值得注意的是，这一不确定性并非仅针对FCM.大部分风险评估都很难获得准确的暴露信息，因为缺乏来自整个生产流程的数据，而且NIAS可能有不同的非FCM来源。

通常只对含量超过10ug/kg食品的 NIAS进行风险评估。这是监管规定的检测限，并不是根据分析或毒理学实际情况确定的。这对于NIAS的风险评估用处有限，一方面，很多 NIAS都超过这一阈值，这让风险评估困难重重，甚至完全不可能，另一方面无法确保更低浓度的 NIAS无需安全关注。更好和更实际的方式是转向以暴露评估为导向的风应评估。

当两种或多种物质的含量低于关注水平但可能有相同的靶器官、机制或作用模式时，可能会产生联合毒性，但原则上NIAS筛查方法无法发现这种责性。根据两篇文献研究和Leeman等人发表的文献，一般认为，低剂量水平（如毒理学关注阈值）可能的累积效应对健康的影响很小，因而几乎不需要甚至完全不需要用校正系数来计算可能的累积效应（EU-SCENIHR, 2012; Boobies等，2011; Leeman等，2013) .但是，对于内分泌活性物质和遗传毒性物质，不能排除低剂量下可能存在累积效应（Leeman 等、2013) .可以通过针对这些终点的体外生物测试试验来检测这两种毒性。

NIAS的风险评估应当确定这些物质不具有潜在的遗传毒性。对于无法确认的 NIAS, 不可能确定其中是否含有遗传毒性警示结构，可以使用其他方法进行遗传毒性体外生物测试。但是所用方法的灵敏度必须用与已知FCM相关的遗传毒性物质进行验证（如某些芳香族伯胺）， 并且与所评估的 FCM相关。目前正在研发一些很有应用前景的体外生物测试方法，它们将为我们提供物质作用机制／作用模式方面的信息（EFSA, 2011) .因此，建议按照目前可接受的最先进的技术进行遗传毒性测试。

尽管此处列出了一些局限性，但本专著针对无法确认的NIAS的风险评估策略是目前评估未知化学物的唯一可用方法。因此，在新的和（或）更灵敏的方法发布之前，这一方法应当被视为是最先进的方法。无论如何，既然现在尚无其他方法可评估这些无法确认的物质，本专著所描述的策略和方法就是目前最好的。

附录

NIAS的文献综述