《Journal of Agricultural and Food Chemistry》：Essential Trace Elements in Edible Plants: Balancing Nutritional Benefits and Potential Health Risks
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本文综述了采用多种提取方法评估波兰常见食用植物中钴、铜、铁、锰、锌五种必需微量元素的浓度、生物可给性及其对膳食摄入和健康风险的影响。研究强调，基于生物可给性（bioaccessibility）的评估能更真实地反映人体实际暴露水平，而传统的总含量（Total Content, TC）测定可能高估或低估营养贡献与风险。通过蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟，文章量化了不同情景下的估计营养素摄入量（Estimated Nutrient Intake, ENI）与非致癌风险（Hazard Quotient, HQ），并指出选择与生理条件相关的提取方法（如UBM、ISO）对于精确评估膳食风险、指导营养政策和保障公共健康至关重要。
引言
必需微量元素是人类维持生命活动和生理功能所不可或缺的营养素，其摄入不足或过量均可能引发健康问题。评估其在食品中的水平是保障公共健康的关键环节。传统方法通常检测食品中元素的总含量，并假定其能够被人体完全吸收。然而，实际摄入后，只有一部分元素能在消化过程中被释放并被人体吸收，这部分被称为元素的生物可给性。因此，直接使用总含量数据来评估营养贡献和健康风险可能导致不准确的结论。为了弥合这一认知差距，本研究对波兰常见的蔬菜、水果和谷物中的五种必需微量元素（Co, Cu, Fe, Mn, Zn）进行了系统的调查。研究采用了七种不同的提取方法，包括测定总含量的方法和多种模拟人体胃肠道环境的生物可给性测试方法，旨在探究方法学选择如何影响对膳食暴露的评估。
材料与方法
本研究所用的蔬菜、水果和谷物样本采集自波兰南部的多个地点，并在当地新鲜食品市场购买。样本经过清洗、去皮、切碎、干燥和研磨等预处理，模拟其被食用前的状态。为确保分析结果的准确性，分析过程中使用了多种经认证的参考物质进行质量控制。
研究共采用了七种提取方法：总含量测定法（TC）、三步萃取法（BCR）、美国环保局方法（USEPA 1340）、ISO 17924:2018标准方法、欧洲生物可给性研究组统一方法（UBM）、简易生物可给性测试（SBET）和基于生理的提取测试（PBET）。这些方法在化学试剂、pH条件和模拟的消化阶段（胃相和/或肠相）上各有侧重。所有样本均使用这七种方法进行处理，以比较不同条件下释放的元素浓度。
处理后样本中元素的浓度使用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS，用于测定钴）和电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-OES，用于测定铜、铁、锰、锌）进行测定。分析方法遵循USEPA 6020B和ISO 17294-2:2003标准。整个分析过程严格实施了质量控制与质量保证措施，包括使用试剂空白、样本重复测定、内标校正等，以确保数据的可靠性。各方法的定量限因样本质量和稀释步骤而异，其中ISO方法的定量限最高。
风险评估
本研究采用了风险评估框架来量化食用植物中必需微量元素带来的营养贡献和非致癌健康风险。评估主要基于两个核心指标：估计营养素摄入量（ENI）和非致癌风险的危害商（HQ）。
首先，估计营养素摄入量用于评估每日从这些植物中摄入的必需微量元素是否满足营养需求或超过安全上限。其计算公式为 ENI = Σ (C × IR)，其中 C 是植物中元素浓度（mg/kg），IR 是植物类别的人均摄入率（g/人/天）。计算出的ENI值被与膳食参考摄入量进行比较，包括推荐膳食供给量（RDA）、适宜摄入量（AI）和可耐受最高摄入水平（UL）。由于所研究的五种元素的参考标准不同，研究中使用了多个权威来源的数据作为比较基准：钴的参考范围是 5–8 μg/天；铜的UL为5 mg/天，AI为1.6 mg/天；铁的男性平均需要量（AR）为6 mg/天，安全摄入水平为40 mg/天；锰的AI为3 mg/天，安全摄入水平为8 mg/天；锌的UL为25 mg/天，AR范围为7.5至12.7 mg/天。
其次，为了评估长期摄入带来的非致癌风险，计算了危害商（HQ）。其计算公式为 HQ = EDI / RfD，其中 EDI（估计日摄入量）是考虑体重后的每日摄入量（mg/kg bw/天），RfD（参考剂量）是每种元素的无可见有害作用水平。研究中使用的RfD值均来自美国环境保护局数据库，以确保数据来源的一致性。具体数值为：Co 3.0×10–4，Cu 4.0×10–2，Fe 0.7，Mn 0.14，Zn 0.3（单位均为mg/kg bw-天）。根据美国环保局的指导原则，HQ值小于或等于1表示风险可以忽略不计，而大于1则表示存在潜在的非致癌健康风险。
考虑到实际暴露中存在的不确定性，例如元素浓度的变异、人群消费量和体重的差异等，本研究采用了概率性建模方法——蒙特卡洛模拟。该模型模拟了10,000次迭代，纳入了元素浓度、摄入率、暴露频率和体重等输入变量的分布情况，从而计算出了ENI和HQ的概率分布（如第5、50、95百分位数），这比传统的点估计方法更能反映真实的风险情况。此外，研究还进行了敏感性分析，以识别对风险估计影响最大的关键参数。
结果与讨论
4.1 食用植物中必需微量元素的浓度
不同提取方法测得的五种必需微量元素在蔬菜、水果和谷物中的平均浓度显示出显著的差异。基于总含量测定法（TC），元素浓度在三种植物类别中的排序分别为：蔬菜——Fe > Cu > Zn > Mn > Co；水果——Fe > Zn > Cu > Mn > Co；谷物——Fe > Zn > Mn > Cu > Co。在所有方法和植物类型中，钴的含量始终是最低的，这反映了植物对其的低吸收和有限的必需性。
值得注意的是，生物可给性方法测得的浓度通常低于总含量法，这证实了并非所有被摄入的元素都能在消化过程中被释放。然而，在某些情况下，生物可给性方法测得的锰和锌浓度反而高于总含量法。这可能是由于模拟胃肠液的酸性和络合剂更有效地溶解了这些元素与植物基质中某些不稳定形态结合的成分。
4.2 估计营养素摄入量
通过蒙特卡洛模拟计算出的必需微量元素估计营养素摄入量（ENI）结果显示，不同的提取方法对摄入量评估有决定性影响。
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钴：采用TC和UBM方法计算出的ENI值（分别为46.84 μg/天、32.78和33.66 μg/天）远高于典型的膳食摄入范围（5–8 μg/天）。只有SBET1和PBET2方法的估算值落在此范围内。虽然钴没有设定可耐受最高摄入量，但这表明在植物性饮食为主或钴富集地区可能存在摄入量偏高的情况。
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铜：TC法估算的ENI高达14.2 mg/天，超过了可耐受最高摄入量（5 mg/天）近三倍。相比之下，UBM方法的估算值（3.2-3.6 mg/天）位于适宜摄入量（1.6 mg/天）和可耐受最高摄入量之间，而其他生物可给性方法（如USEPA）的估算值则低于适宜摄入量。
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铁：TC法估算的ENI为45.6 mg/天，略高于安全摄入水平（40 mg/天），而UBM肠道相、SBET2、BCR1和PBET1等方法估算的值则低于平均需要量（6 mg/天）。其他方法的结果落在安全的平衡范围内。
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锰：大多数方法估算的ENI都超过了安全摄入水平，其中USEPA方法的结果是安全水平的八倍以上，这凸显了需要仔细评估锰的膳食风险。
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锌：所有方法估算的ENI均未超过可耐受最高摄入量（25 mg/天）。USEPA、UBM肠道相和ISO肠道相方法的结果落在平均需要量范围内，其他方法的结果则在安全线上下波动。
4.3 人体健康风险评估
基于蒙特卡洛模拟计算的非致癌风险（HQ）结果显示，提取方法的选择极大地影响了风险评估的结论。
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钴和铜：采用TC方法时，钴和铜的HQ值在中位数和较高百分位数（如第95百分位）下经常超过风险阈值（HQ=1），表明如果假设元素具有完全生物可利用性，可能会显著高估风险。而采用UBM、PBET、SBET和BCR等生物可给性方法时，HQ值通常会降低，并常低于风险阈值。
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铁：所有情况下铁的HQ值均低于风险阈值，但TC方法得到的值最高。值得注意的是，ISO肠道相方法在第95百分位数时的HQ值（0.87）高于TC方法。
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锰和锌：锰和锌表现出不同的模式。对于谷物中的锰，USEPA方法产生的HQ值极高（第50百分位数为5.18，第95百分位数为15.7），远高于包括TC法在内的其他所有方法。对于蔬菜中的锌，ISO胃相和肠相方法得出的HQ中位数（分别为0.39和0.37）高于TC法（0.27）。
跨植物类别比较发现，蔬菜通常是这些元素最重要的膳食来源，其HQ值普遍高于水果和谷物。而谷物中的锰是一个突出的风险来源，特别是在某些提取方法下。
对ENI和HQ结果进行交叉验证进一步证实了上述结论：钴和铜在某些提取方法下表现出潜在的过度暴露风险；铁的风险整体较低；锰在某些方法下的风险显著偏高；锌的摄入量在安全范围内，但在某些消化相条件下，其HQ值可能超过阈值。
4.4 敏感性分析与方法学考量
敏感性分析显示，在所有模型中，元素浓度是影响HQ值的最主要因素，其斯皮尔曼等级相关系数在0.78（TC法）到0.91（ISO肠道相法）之间。摄入率是第二大影响因素，暴露频率的影响次之。体重与HQ值呈负相关，表明体重越高，估计风险越低，但这种影响在所有方法中均较为温和。暴露时长的影响在所有方法中均微乎其微。
在提取方法的一致性方面，UBM胃相和肠相、ISO胃相以及BCR1方法对于大多数元素和基质得出的生物可给性值具有可比性，被认为是评估食用植物中必需微量元素生物可给性的最可靠方法。TC方法通常给出最高的浓度估计值，可能导致风险高估。而USEPA、SBET2和PBET2等方法则常常给出较低的或低于定量限的值，在某些情况下可能低估风险。
4.5 研究局限性与启示
本研究存在一些局限性：体外生物可给性测试不能完全模拟人体复杂的消化吸收过程；蒙特卡洛模拟依赖的摄入数据可能无法反映个体或区域的差异；研究仅考虑了植物性来源，忽略了其他食物类别的贡献；样本来源和种类的局限性可能影响结果的普适性。
尽管如此，本研究结果具有重要的启示意义。研究表明，将生物可给性数据纳入膳食风险评估至关重要。仅仅依赖总含量数据可能会错误地评估营养素的充足性或潜在的健康风险。采用与生理条件更贴合的提取方法（如UBM、ISO），结合概率性风险评估模型（蒙特卡洛模拟），能够为制定更准确的膳食指南、营养强化策略和公共健康政策提供科学依据。未来的研究应致力于在更广泛的食品基质和人群中验证这些发现，并探索将体外生物可给性与体内生物利用度联系起来，以进一步完善膳食风险评估体系。
