摂取予測モデリング

予測摂取モデリングでは、数学的モデリング戦略を使用して、食品、パーソナルケア製品、およびそれらの配合の摂取量を推定します。

予測摂取モデリングは、経口摂取、吸入、吸収などのさまざまな経路を通じて体内に入る可能性のある製品やその成分の摂取量を推定することを目的としています。

予測摂取モデリングは、外挿の目的で食品消費と製品使用の傾向を決定するために適用できます。

予測摂取量モデリングアプローチは、食習慣を正確に測定できない動物の自発的食物摂取量（VFI）を推定するために使用されます。^{[1] [2]}人間の場合、予測摂取量モデリングは、食品、^[3]農薬、^[4]化粧品^[5]吸入剤^[6]のほか、栄養素、機能性成分、化学物質、汚染物質など、これらに含まれる可能性のある物質からの摂取量を推定するために使用されます。

予測摂取モデリングは、公衆衛生、リスク評価、暴露評価に応用されており、さまざまな物質の摂取量や暴露量を推定することで意思決定プロセスに影響を与えることができます。

回帰分析アプローチは、データのフィッティングによって因果関係が見つかった場合に、外挿または内挿による推定に基づいています。これらの傾向は現象的である傾向があります。

メカニズムモデリングアプローチは、基礎理論からモデルを導き出すアプローチです。これらの例としては、吸入物質の摂取量を推定するために、室内または家庭内の浮遊粒子の循環と濃度を記述するために使用できるコンパートメントモデルがあります。^[7]

人口ベースのアプローチでは、サンプル人口の個々のメンバーの消費者摂取量を経時的に追跡します。数学モデルを使用して、これらの習慣と実践のデータベースを製品または食品配合に関する別のデータベースと組み合わせ、サンプル人口の摂取量または暴露量を推定します。さらに、年齢、人口統計、場所に基づいて調査の各被験者に調査の重み付けを適用して、被験者のサンプルが人口全体を正しく代表できるようにし、その人口の摂取量を推定します。

確率モデルはモンテカルロ法に基づいており、さまざまなソースからのデータの分布がランダムにサンプリングされ、パーセンタイル統計が計算されます。このような確率的手法では通常、サンプル母集団からの製品または消費調査データと、それらの食品または製品内に含まれる可能性のある物質の分布が組み合わされます。たとえば、食品医薬品局（FDA）は、食品中の物質の摂取量を、サンプル母集団からの食品消費調査（NHANES /CSFII）と物質濃度データの分布を組み合わせて確率的に計算し、推定1日摂取量を計算できると示唆しています。^[8]欧州食品安全機関（ EFSA ）は、詳細な食品消費調査データを含むEFSA包括的データベースを使用する統計モデルに基づいて、通常の摂取曝露分布を推定するモンテカルロリスク評価（MCRA）ツールに資金を提供しました。^[9] EFSAはまた、汎ヨーロッパベースで摂取量と曝露を評価するために統計モデルを実行できるヨーロッパの食品消費のモデルとデータベースを開発するためにCreme Globalに資金を提供しました。^{[10] [11]}

• 予測モデリング
• 露出科学
• 暴露評価