4、癌症风险评估中的剂量 - 反应评估解析

癌症风险评估中的剂量 - 反应评估解析

1. 癌症风险评估基础与剂量建模的重要性

在评估潜在人类癌症风险时，综合考虑多种因素至关重要。例如，雌性大鼠或小鼠乳腺肿瘤的情况，使用多个终点指标有助于全面了解潜在的人类风险。同时，整体癌症数据库的范围也需要关注，它是否局限于特定癌症、特定人群或特定生命阶段。

在安全评估中，通过计算未观察到有害作用剂量（NOAEL）并除以多个因素来进行评估，有时被认为是基于存在一个阈值剂量的假设，即低于该剂量个体不会产生反应。然而，实验数据并不能很有把握地估计阈值。一个在统计学上不显著的反应并不意味着存在阈值，而可能是风险小到低于实验的检测能力。比如，若50只动物暴露后均未出现不良反应，这一结果与1%的风险（即1/100）是完全相符的，所以零发病率（如0/50）的剂量并不表示存在阈值。此外，统计显著性还受研究设计和样本量的影响，一项研究中的NOAEL在设计不同或样本量更大的更优研究中可能显示出具有统计学意义的不良反应。

1.1 剂量建模的核心内容

剂量建模主要考虑从外部介质中某种浓度的物质暴露，经过各种内部剂量的中间测量，到目标组织或细胞的递送剂量的过程。

1.1.1 剂量指标

剂量 - 反应评估首先要为可归因于该物质的每个不良反应确定合适的剂量指标。剂量指标包含以下几个组成部分：
- 作用物质 ：通常可以是所施用的物质，也可以是体内产生的代谢物或反应产物。
- 与目标部位的接近程度 ：通常可以是施用剂量，也可以是内部剂量，如血液中该物质的浓度或体内某个器官中的浓度。
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