大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估与检测方法技术

本发明专利技术公开了一种大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估与检测方法，其评估方法包括如下步骤：S1：确定具有相关关系的污染物与暴露标志物，作为目标检测物；S2：建立相关性分析模型；S3：样品收集与分类；S4：检测样品获取数据；S5：进行大范围人群健康风险暴露评估，以暴露标志物mPAEs的数据为基础，计算和评估大范围人群暴露风险。本发明专利技术通过评估与检测方法的协同优化，使头发中多种目标检测物能够进行同步检测和分析，减少了目标检测物种类，简化了检测步骤、降低了检测成本，扩展了检测数据和健康暴露风险评估结果的应用范围，能够大幅降低检测所需人工、仪器、耗材和时间，有利于大规模、大范围的推广应用和普及。大范围的推广应用和普及。大范围的推广应用和普及。

【技术实现步骤摘要】
大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估与检测方法


[0001]本专利技术属于有机污染物及医学检测
，具体涉及一种基于暴露标志物相关性的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估与检测方法。

技术介绍

[0002]全氟化合物（perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances，PFASs）是一类具有稳定的C
‑
F键的有机化合物，该类物质具有优良的化学稳定性和热稳定性、既有亲水性又有疏水性，被大量应用于化工、皮革、纺织、日用洗涤剂、消防、炊具制造等诸多领域中，与人们的日常生活紧密联系。越来越多的证据表明， PFASs能在生物体内富集，且部分PFASs会危害人类健康。PFASs可以经由皮肤接触、呼吸系统吸入以及膳食摄入进入人体，其中全氟辛烷磺酸（perfluorooctane sulfonate，PFOS）和全氟辛酸（perfluorooctanoic acid，PFOA）被发现存在于肝脏、肾脏以及血液中，甚至包括一些中枢神经系统。PFASs所具有的致癌性、发育毒性以及免疫毒性等多种毒性，已经引起广泛的关注，是一类可以作用于全身多处脏器的环境污染物。邻苯二甲酸酯（phthalates，PAEs）被认为是生活环境中普遍存在的一种环境激素。 PAEs主要应用于玩具、食品包装材料、医用血袋和胶管、乙烯地板和壁纸、清洁剂、润滑油、个人护理用品（如指甲油、头发喷雾剂、香皂和洗发液）等数百种产品中。人体过量接触PAEs会引起急性中毒现象,严重的甚至引起死亡。有关研究显示，PAEs能通过改变人的染色体,使人体细胞发生突变；PAEs也会对人体内脏器官造成损害，如肝脏、心肺、生殖器官等。随着人们对PAEs污染危害认识的深入,对PAEs开展暴露监测显得尤为重要。PAEs进入生物体内会被代谢转化为单酯代谢产物，即邻苯二甲酸酯暴露标志物（mPAEs）。在PAEs的暴露评估中，仅检测母体化合物含量很可能大大低估了此类环境污染物的健康风险，因此有必要同时开展PAEs和mPAEs的检测分析。
[0003]PFASs、PAEs和mPAEs等有机污染物在人体头发样品中同时存在，但是其浓度均为痕量级别，难以进行同步检测。现有技术中，对头发中PFASs、PAEs和mPAEs的处理及检测通常为单独进行，如中国专利技术专利申请CN202110181360.6公布了一种血清样品中PFASs的检测方法，具体步骤如下：S1样品预处理：将样品加入乙腈,涡旋混匀后静置,离心,上清液A经氮气吹干后,用提取液复溶,再次离心,得到上清液B；S2样品检测：制备标准溶液、绘制校准曲线、设置液相色谱和质谱的检测条件进行样品检测、分析检测结果。但该方法所采用的血清样品基质中杂志较少，无需进行清洗、净化等处理步骤，因而难以将其应用于头发等基质复杂的样品处理，且该方法未能同时检测全氟化合物和邻苯二甲酸酯。中国专利技术专利申请CN112229935 A公布了一种全氟化合物的分析检测方法，该方法先利用聚吡咯纳米纤维、富集全氟化合物，然后采用液相色谱串联质谱检测，可实现对食品接触材料、食品等中的全氟化合物进行检测，但该方法必须通过聚吡咯纳米纤维固相萃取柱吸附和净化，步骤繁琐，且未能同时检测全氟化合物和邻苯二甲酸酯；中国专利技术专利申请CN 111474259 B公开了一种同步提取和分析头发中多种阻燃剂的方法，但该方法检测的目标化合物多为非极性化合物，难以应用于全氟化合物和邻苯二甲酸酯及其暴露标志物等极性化合物的分析，且该方
法必须采用消解、固相萃取等提取和净化步骤，耗时长且分析成本高。显然，上述方法均存在着样品处理、检测及分析步骤操作繁琐、用时长、消耗溶剂多、分析成本高等不足，难以应用于大批量人群头发样品中全氟化合物和邻苯二甲酸酯及其暴露标志物的快速检测与暴露评估。
[0004]因此，目前已公开的关于PFASs、PAEs和mPAEs等有机污染物在人体头发样品中的含量检测，一方面存在着不能对三者同步进行检测，必须分别通过多次对样品进行分析才能分别获得对PFASs、PAEs和mPAEs的定量检测数据，其处理过程用时长、溶剂量多、处理成本和分析时间多，无法进行医学、流行病学上大范围、大量样本的检测和分析，同时也不利于绿色环保，不利于保护检测、分析操作人员的身体健康。同时，不能在一次检测过程中完成对PFASs、PAEs和mPAEs多种检测物进行同步检测，分三次检测得到的数据，由于检测过程中受到样品变化及多种检测条件变化等原因的影响、检测误差加大，难以获得准确和稳定的检测结果，用于对PFASs、PAEs和mPAEs之间的相关性进行准确分析。
[0005]此外，现有的多种污染物的暴露风险评估方法，依赖通过检测获得更多成分的浓度数据才能进行；而在进行大范围、高通量的头发中PFASs、PAEs和mPAEs检测过程中，现有技术是将其中能够检测的成分全部检测出来，将其应用于健康暴露风险评估，导致检测及分析评估过程复杂，大幅增加了检测和分析的人工、仪器、耗材成本和时间成本，因而采用现有的检测技术与分析评估技术，均难以满足大范围、高通量人群头发中多种污染物的暴露风险评估与检测的需求，限制了其大范围推广和普及。

技术实现思路

[0006]针对现有技术的上述不足，本专利技术提供大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其基于暴露标志物相关性的较少的关键成分检测数据，就能够支持暴露风险评估分析，并得到可信度高的结果，从而可以大幅简化检测、分析两个环节；同时能够将获得暴露标志物数据用于个体及群体的医学或者临床分析；本专利技术的目的还在于，还提供一种实施前述暴露风险评估方法的大范围人群头发中多种污染物的检测方法，该方法可以在一次检测过程中，能够将PFASs、PAEs和mPAEs进行同步检测分析、并且获得多种组分（特别是暴露标志物）数据；另一方面，该方法一方面还可以根据分析评估的需要，大幅减少目标检测物的种类，仅检测作为暴露标志物的成对目标检测物中一种组分的浓度，即可支持前述的暴露风险评估方法，以大幅降低检测所需人工、仪器、耗材和时间，有利于大规模、大范围的推广应用和普及。
[0007]本专利技术为解决上述问题而提供的技术方案为：一种大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：确定具有相关关系的污染物与暴露标志物，作为目标检测物：查明人群头发中的多种污染物种类，根据大规模人群暴露评估模型，筛选出其中具有医学研究价值的多种暴露标志物类型，再进一步筛选出其中具有相关关系的至少一组相对的污染物PAEs与其暴露标志物mPAEs，作为成对目标检测物；S2：建立相关性分析模型：建立成对目标检测物中的污染物PAEs与其暴露标志物mPAEs的相关关系分析模型，Y= aX + b（公式1），其中X为PAEs浓度，Y为mPAEs浓度，a为比例
系数，b为校正系数；S3：样品收集与分类：大范围收集人群头发样品、记录样品来源信息，处理为多份待检测样品，将采样对象的性别、年龄、暴露源接触情况信息数据作为分类变量，将通过检测获得的头发中PAEs和mPAE本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：确定具有相关关系的污染物与暴露标志物，作为目标检测物：查明人群头发中的多种污染物种类，根据大规模人群暴露评估模型，筛选出其中具有医学研究价值的多种暴露标志物类型，再进一步筛选出其中具有相关关系的至少一组相对的污染物PAEs与其暴露标志物mPAEs，作为成对目标检测物；S2：建立相关性分析模型：建立成对目标检测物中的污染物PAEs与其暴露标志物mPAEs的相关关系分析模型，Y= aX + b 公式1，其中X为PAEs浓度，Y为mPAEs浓度，a为比例系数，b为校正系数；S3：样品收集与分类：大范围收集人群头发样品、记录样品来源信息，处理为多份待检测样品，将采样对象的性别、年龄、暴露源接触情况信息数据作为分类变量，将通过检测获得的头发中PAEs和mPAEs的浓度数据作为变量；S4：检测样品获取数据：分别对采集的大范围人群的各份待检测样品中的目标检测物进行检测，至少获取其中的PAEs和mPAEs之一的浓度数据；S5：进行大范围人群健康风险暴露评估：将已知的PAEs和mPAEs浓度数据之一，代入公式1，对同一分类变量分组下的头发样品中未被检测的化合物浓度进行拟合、补全浓度数据，以暴露标志物mPAEs的数据为基础，进一步计算和评估大范围人群暴露风险。2.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，其包括如下步骤：S11：进一步筛选PAEs与mPAEs中，具有显著相关性的污染物与其暴露标志物组分，作为具体的成对目标检测物，该成对目标检测物分别为：DEHP与MEHP，DiBP与MiBP，DEP与MEP，DMP与MMP；S21：分别建立具体的成对目标检测物的相关关系分析模型；S31：将大范围收集的人群头发样品，制备为多份各自独立的待检测头发样品；S41：检测样品获取数据：分别对采集的大范围人群的各份样品中的目标检测物进行检测，获取各组成对目标检测物中，至少一种组分的浓度数据；S51：进行大范围人群健康风险暴露评估：将已知的成对目标检测物之一的浓度数据，代入公式1，对同一分类变量分组下的头发样品中未被检测的化合物浓度进行拟合、补全浓度数据，以暴露标志物mPAEs的数据为基础，进一步计算和评估大范围人群暴露风险。3.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，其包括如下步骤：S42：检测样品获取多份样品数据：按照样品的采样时间或者空间划分，多次、分别对采集的大范围人群的各份样品中的目标检测物进行检测，获取各组成对目标检测物中，至少一种组分的浓度数据；多次检测后，得到多份样品的目标检测物数据；S43：进行医学趋势分析：根据步骤S42成对目标检测物浓度数据的拟合结果，对比、分析，得到暴露标志物的时间或空间维度的变化趋势。4.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，所述的步骤S5，其包括如下步骤：S52：对步骤S1
‑
S4获得的单个样品中的目标检测物浓度数据，进行比较、分析，获得个
体健康暴露风险评估及趋势分析结果，或者用于临床分析。5.根据权利要求4所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法，其特征在于，所述的步骤S5，其包括如下步骤：S53：对步骤S1
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S4获得的大范围、长周期的人群多个样品中的目标检测物浓度数据，进行比较、分析，获得大范围、长周期的群体健康暴露风险评估及趋势分析结果，或者用于医学分析。6.一种实施权利要求1
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5任一项所述暴露风险评估方法的大范围人群头发中多种污染物的检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：A、对样品进行清洗以去除外源污染物；B、样品前处理：对样品进行前处理，将单位样品和内标物采用固液萃取法提取上清液，并将所述上清液进行浓缩，获得待检测样品提取液；C、样品检测：对该提取液采用超高效液相色谱
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串联质谱法同步前处理，同步获得样品的PFASs、PAEs和mPAEs的整体色谱图和质谱图；D、获得定量检测数据：根据内标法检测，分别计算样品中PFASs、PAEs和mPAEs的成分含量，至少计算出成对目标检测物其一种的成分含量。7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述的步骤A清洗样品，具体包括如下步骤：A
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1）称取0.1g样品至玻璃管中，加入超纯水超声清洗10 min；A
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2）弃去A
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1）中超纯水，加入0.1%的十二烷基磺酸钠溶液，超声清洗10 min；A
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3）弃去A
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2）中0.1%的十二烷基磺酸钠溶液，加入超纯水，超声清洗10 min；A
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【专利技术属性】
技术研发人员：于云江，李宗睿，周颖，徐森昊，陶林，常兆峰，向明灯，李金城，
申请(专利权)人：生态环境部华南环境科学研究所生态环境部生态环境应急研究所，
类型：发明
国别省市：