在當今快節(jié)奏的現(xiàn)代社會，食品安全問題猶如一顆不定時炸彈，時刻牽動著大眾的敏感神經(jīng)。隨著食品工業(yè)的蓬勃發(fā)展，食品種類日益豐富，生產工藝愈發(fā)復雜，不法商家為了追求利潤最大化，可能會在食品中非法添加各種物質，如三聚氰胺、蘇丹紅、瘦肉精等，這些非法添加物猶如潛伏的惡魔，對人體健康的危害極大，輕則引發(fā)腸胃不適，重則導致嚴重的器官損傷甚至致癌。
現(xiàn)有的檢測手段，如色譜法、光譜法等，雖然在一定程度上能夠檢測出部分非法添加物，但在面對復雜多樣的食品基質和痕量添加物時，往往顯得力不從心。檢測過程繁瑣、耗時長，且需要專業(yè)的技術人員和昂貴的設備，難以實現(xiàn)快速、大規(guī)模的篩查。這就使得一些非法添加行為有機可乘，無法及時被發(fā)現(xiàn)和制止。因此，開發(fā)一種高靈敏度、快速、低成本且智能化的食品非法添加檢測平臺，對于保障公眾健康、維護市場秩序具有至關重要的意義，這不僅是科學界的迫切需求，更是全社會共同的期望。
2025年7月1日，哈爾濱醫(yī)科大學藥學院李洋教授團隊在Food Chemistry發(fā)表題為“An ultra-sensitive, intelligent platform for food safety monitoring: Label-free detection of illegal additives using self-assembled SERS substrates and machine learning”的研究性論文。該研究成功構建了一種基于自組裝SERS基底和機器學習的無標記超靈敏智能食品安全監(jiān)測平臺，可快速、高靈敏度地檢測食品中地非法添加物，為食品安全監(jiān)管提供了有力的技術支持。
文獻基本信息
本研究巧妙融合了表面增強拉曼光譜（SERS）技術和機器學習算法，打造出了一個極具創(chuàng)新性的食品非法添加檢測平臺。在檢測方法的構建過程中，首先精心制備了自組裝的SERS基底。通過精確控制納米材料的尺寸、形狀以及排列方式，研究人員成功構建出了高度均勻且穩(wěn)定的SERS活性表面。這種基底能夠顯著增強食品中非法添加物的拉曼信號，即使在極低濃度下，也能產生清晰可辨的光譜特征，為后續(xù)的精準檢測提供了有力保障。隨后，研究人員收集了大量涵蓋各種已知非法添加物和正常食品成分的SERS光譜數(shù)據(jù)，構建了一個全面且高質量的數(shù)據(jù)集。在此基礎上，運用先進的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）等，對這些海量數(shù)據(jù)進行深度訓練和學習。機器學習算法憑借其強大的數(shù)據(jù)挖掘能力，能夠自動識別并提取非法添加物與正常成分之間的光譜特征差異，建立起精準的識別模型，從而賦予了該平臺智能化的檢測能力。
實驗結果充分展現(xiàn)了該超靈敏智能平臺的卓越性能。在檢測靈敏度方面，該平臺對于多種常見的食品非法添加物，如三聚氰胺、蘇丹紅等，實現(xiàn)了極高的檢測精度，最低檢測限達到了納克甚至皮克級別，這一靈敏度遠超傳統(tǒng)檢測方法，使其能夠輕松應對食品中痕量非法添加物的檢測挑戰(zhàn)。在檢測速度上，整個檢測流程從樣品采集到結果輸出僅需短短幾分鐘，極大地提高了檢測效率，滿足了快速篩查的實際需求。此外，該平臺還具備良好的選擇性，能夠在復雜多樣的食品基質中，準確區(qū)分非法添加物和食品中的天然成分以及其他合法添加物，有效避免了誤判和漏判的情況。在實際的食品樣品檢測中，無論是液體食品還是固體食品，該平臺都能穩(wěn)定地發(fā)揮其出色的檢測性能，展現(xiàn)出廣泛的適用性。這些優(yōu)異的檢測結果有力地證明了該平臺在食品安全監(jiān)測領域的巨大應用潛力，為食品非法添加物的快速、準確檢測提供了一種全新的解決方案。
這項研究成功地開發(fā)出了一個基于自組裝 SERS 基底和機器學習的超靈敏智能食品非法添加檢測平臺。它不僅在檢測靈敏度、速度和準確性等方面遠超傳統(tǒng)檢測方法，而且具有操作簡便、成本低廉等顯著優(yōu)勢。這一成果的出現(xiàn)，意味著我們有望在未來的食品安全監(jiān)管中，實現(xiàn)快速、大規(guī)模、智能化的非法添加物篩查，有效遏制食品非法添加行為，為公眾的飲食安全筑牢防線。同時，該平臺的構建也為其他領域的檢測分析提供了新的思路和借鑒，如環(huán)境監(jiān)測、藥物檢測等，具有廣闊的應用前景。
從這個研究中，我們可以深刻地感受到科技的力量。隨著科學技術的不斷進步，越來越多的創(chuàng)新技術被應用到食品安全領域，為我們解決復雜的食品安全問題提供了新的途徑和方法。這也提醒我們，要持續(xù)關注和投入科研力量，鼓勵跨學科的合作與創(chuàng)新，不斷探索新的檢測技術和手段。同時，監(jiān)管部門也應該積極引入這些先進的檢測技術，完善食品安全監(jiān)管體系，加強對食品市場的監(jiān)管力度。而作為消費者，我們也應該增強食品安全意識，積極參與到食品安全監(jiān)督中來，共同營造一個安全、健康的食品消費環(huán)境。讓我們攜手共進，借助科技的翅膀，守護好舌尖上的安全，迎接一個更加健康美好的未來！
參考文獻：Chunjuan Yang, Shuang Jiang, Yue Zhao, et al. An ultra-sensitive, intelligent platform for food safety monitoring: Label-free detection of illegal additives using self-assembled SERS substrates and machine learning. Food Chemistry 479 (2025) 143754. DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143754.
來源：微生物安全與健康網(wǎng)，作者~陳富。
