全球饮用水中邻苯二甲酸酯的赋存与风险评估：一种综合贝叶斯与概率方法

《Science of The Total Environment》：Global phthalate occurrence and risk assessment in drinking water: A comprehensive Bayesian and probabilistic approach

　　

背景：邻苯二甲酸酯类增塑剂在成品饮用水中被广泛检出，并常在内分泌干扰的语境中被讨论。然而，全球范围内的综合研究很少整合（i）研究间异质性、（ii）共存结构以及（iii）当代监管实践下的概率性筛选级风险评估。 目标：综合全球成品饮用水中邻苯二甲酸酯的赋存模式，量化与监测设计相关的共存关系，并对多个 demographic 人群组进行具有明确不确定性归因的概率性非致癌风险评估。 方法：研究人员汇编了来自87项同行评审的成品饮用水研究的 study-level 浓度汇总，涵盖38种邻苯二甲酸酯分析物。全球浓度模式通过稳健描述性统计和贝叶斯分层模型（Bayesian hierarchical model）进行量化，以容纳显著的研究间异质性和数据稀疏性。共存结构通过基于秩的相关性和在高斯贝叶斯网络（Gaussian Bayesian Network, GBN）在完整案例（n=20）上拟合进行评估，以推断条件依赖关系并探索监测优先级和缺失数据插补（非因果推断）。概率风险评估通过蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation，每场景10,000次迭代）在四个 demographic 人群组中进行，使用美国环保署综合风险信息系统（U.S. EPA IRIS）参考剂量（Reference Doses, RfDs）计算化合物特异性危害商（Hazard Quotients, HQ）和混合物危害指数（Hazard Index, HI），随后进行 Sobol 敏感性分析以识别主导不确定性驱动因素。 结果：DEHP、DBP 和 DEP 是最常检出的分析物，分别出现在81.6%、80.5%和70.1%的研究中，中位浓度分别为0.819、0.514和0.317 μg/L。GBN 识别出一条稳定的依赖链 DEHP → DEP → BBP → (DBP, DMP)，其中 BBP 是连接度最高的节点，支持其作为分析面板受限时分级监测的高杠杆分析物。在28个化合物–demographic 场景中，第95百分位数下无 HQ 超过1；DEHP 产生最高的上尾 HQ，即使在最高暴露 demographic 场景中仍低于0.15。混合物分析得出各组平均 HI 值为0.009–0.012，第95百分位数 HI 范围为0.05–0.07，超阈概率（HI > 1）为0%。DEHP 贡献了累积混合物风险的67.9%，Sobol 分析表明浓度变异性占总体风险不确定性的77.9%，远超 demographic 或假定 RfD 不确定性的贡献。 结论：在仅经口摄入、基于 RfD 的框架下，当前全球成品饮用水邻苯二甲酸酯浓度似乎不太可能超过单个化合物或混合物的常规非致癌风险阈值。浓度变异性作为不确定性驱动因素的主导作用凸显了改进分析协调性和监测项目报告可比性的必要性。解释应受研究设计约束：输入为 study-level 集中趋势，未检出值按缺失处理，GBN 结果描述的是条件依赖性（n=20个完整案例）而非因果机制——这支持将其用于监测优化而非病因学论断。

全球饮用水中邻苯二甲酸酯赋存与风险的贝叶斯与概率综合评估——论文解读

一、研究背景与问题提出

邻苯二甲酸酯类（Phthalate Esters, PAEs）作为增塑剂被广泛用于聚氯乙烯（PVC）等聚合物材料中，赋予其柔韧性、耐久性和透明性。由于该类化合物并非与聚合物基质共价结合，在其产品生命周期中易发生浸出、迁移和挥发，加之持续释放与环境快速降解之间的动态平衡，使其在全球水生生态系统中呈现“伪持久性”（pseudo-persistence）特征。尽管地表水和废水中的邻苯二甲酸酯赋存已有充分文献记载，但成品饮用水作为受监管的、覆盖全人群的慢性且不可避免的暴露途径，其测量异质性和风险评估假设对结论解读具有决定性影响。

过去二十年间，越来越多的证据表明邻苯二甲酸酯是典型的内分泌干扰化学物质（Endocrine Disrupting Chemicals, EDCs），可在远低于经典毒性阈值的浓度下干扰激素信号通路。啮齿动物模型中的“邻苯二甲酸酯综合征”（phthalate syndrome）——包括尿道下裂、隐睾和肛门生殖器距离缩短等雄性生殖障碍——已被证实与胎儿睾酮合成抑制相关。更为重要的是，以斑马鱼（Danio rerio）为代表的敏感水生模型研究表明，神经发育、代谢和生殖方面的不良效应可在纳克至微克每升的暴露水平下显现，这一浓度范围与饮用水中检出的环境背景水平重叠，对基于数十年前较不敏感终点制定的监管限值提出了挑战。

此外，EDCs 常呈现非单调剂量-反应曲线（Non-Monotonic Dose-Response Curves, NMDRCs），即低剂量环境相关暴露下效应显著，而标准监管测试所采用的高剂量下效应缺失或机制不同。同时，“鸡尾酒效应”（cocktail effect）表明，多种抗雄激素化学物质同时暴露时，即使各组分均低于其无效应阈值，仍可产生剂量相加的混合毒性。然而，既往全球综合研究多局限于区域范围或描述性统计，未能充分捕捉环境监测数据中的异质性和不确定性；传统风险评估也常仅依据危害商（Hazard Quotient, HQ）低于1即得出“可忽略风险”的结论，而未深入审视参考值本身的有效性、混合物毒性及分析不确定性的含义。

二、研究目的与主要技术方法

为填补上述空白，该研究旨在综合全球成品饮用水中邻苯二甲酸酯的赋存模式，量化与监测设计相关的共存关系，并对多个demographic人群组进行具有明确不确定性归因的概率性非致癌风险评估。研究主要采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   贝叶斯分层模型（Bayesian Hierarchical Model）：采用部分合并（partial pooling）策略，通过 brms 包拟合，为数据稀疏的同系物提供稳健的全球浓度估计，并透明地核算不确定性。
2. 2.
   高斯贝叶斯网络（Gaussian Bayesian Network, GBN）分析：在完整案例（n=20）上采用基于评分的结构学习算法（hill-climbing，BIC-g 评分函数），识别共存邻苯二甲酸酯间的条件依赖关系，并通过500次自举复制评估弧的稳定性，采用留一法交叉验证（LOO-CV）评估预测性能。
3. 3.
   概率与累积风险评估：对四个demographic人群组（成年男性、成年女性、男童、女童）各进行10,000次蒙特卡洛模拟，浓度从观测研究均值的经验分布中重采样，体重和饮水摄入率按对数正态分布抽样，计算估计每日摄入量（Estimated Daily Intake, EDI）、HQ 及混合物危害指数（Hazard Index, HI）。
4. 4.
   Sobol 全局敏感性分析：基于方差分解的敏感性指数，定量区分demographic变异性与分析测量不确定性对风险不确定性的贡献。

三、研究结果

3.1 全球赋存特征

在87项研究中，DEHP、DBP 和 DEP 是最常检出的分析物，检出频率分别为81.6%、80.5%和70.1%，中位浓度分别为0.819、0.514和0.317 μg/L。所有分析物浓度数据均呈显著右偏分布，如 DBP 的偏度达5.08，表明存在高浓度极端值。

3.2 共存结构与监测优化

GBN 分析识别出一条稳定的条件依赖链 DEHP → DEP → BBP → (DBP, DMP)，其中 BBP 是连接度最高的节点。这一发现支持 BBP 作为分析面板受限时分级监测的高杠杆分析物，为监测优先级排序提供了新策略。

3.3 单一化合物风险

在28个化合物–demographic场景中，第95百分位数下无 HQ 超过1。DEHP 产生最高的上尾 HQ，即使在最高暴露demographic场景中仍低于0.15，表明单一化合物经饮用水摄入的非致癌风险极低。

3.4 混合物风险

混合物分析得出各组平均 HI 值为0.009–0.012，第95百分位数 HI 范围为0.05–0.07，超阈概率（HI > 1）为0%。DEHP 贡献了累积混合物风险的67.9%，是混合物风险的主要驱动因素。

3.5 不确定性归因

Sobol 敏感性分析表明，浓度变异性占总体风险不确定性的77.9%，远超demographic或假定 RfD 不确定性的贡献，凸显了分析协调性和报告可比性的重要性。

四、讨论与结论

该研究在仅经口摄入、基于 RfD 的框架下，证实当前全球成品饮用水中邻苯二甲酸酯浓度不太可能超过单个化合物或混合物的常规非致癌风险阈值。然而，研究结论应受设计约束：输入为study-level集中趋势，未检出值按缺失处理，GBN 结果描述的是条件依赖性而非因果机制，因此适用于监测优化而非病因学论断。研究同时强调，HQ 低于1仅反映对现行基准的遵从，而现行基准可能未充分涵盖微妙的内分泌干扰效应，低剂量效应和混合物相加毒性仍构成科学不确定性。浓度变异性作为主导不确定性来源的发现，为改进全球监测项目的分析协调性和数据报告标准化提供了量化依据。