真菌毒素是由某些真菌产生的有害次级代谢产物，目前已知的真菌毒素多达400余种，广泛污染粮油、果蔬、坚果及饲料等各类农产品和食品，对粮食安全与人类健康构成长期潜在威胁。因此，开发快速高效筛查和早期毒性评估技术对真菌毒素的防控尤为重要。然而，传统分析方法如色谱质谱法和免疫层析法等，虽灵敏度高，但存在设备昂贵、样品前处理复杂、难以实现原位实时监测等局限；而传统毒性评价方法则存在周期长、成本高、通量低、动物伦理问题突出等问题，难以实现早期微量毒性的精准评估。针对上述技术瓶颈，成像技术凭借其非破坏性、可视化及高通量的优势，可成为真菌毒素快速筛查与毒性可视化评估的有力工具。

近日，质量安全所粮油安全与营养创新团队在化学领域国际权威刊物《TrAC-Trends in Analytical Chemistry》（IF=12.0，中科院一区Top期刊）发表了题为“Imaging technologies for multimodal and intelligent mycotoxin analysis and toxicity assessment: Principles, applications, and prospects”的综述性论文。该论文全面总结了高光谱成像、荧光成像、比色成像、电化学发光成像以及表面增强拉曼光谱成像等多模态成像的技术原理，以及基于活性氧、细胞色素c、microRNA等关键毒性标志物的毒性可视化评估策略，系统阐述了其在真菌毒素监测与毒性评估中的前沿应用进展，并展望提出将成像系统与人工智能（AI）、机器学习、深度学习等算法深度融合，可高效处理多维成像数据，实现真菌毒素污染与毒性评价数据的可计算、可统计、可验证规模化筛查，将成为现代毒理学与安全性评价的强大助手。论文为成像技术在真菌毒素监测与毒性评价中的未来应用提供了新视角。

我院与渤海大学联合培养硕士研究生林一蕾、郑月副教授为论文共同第一作者，团队周游副研究员、徐剑宏研究员为共同通讯作者。研究得到国家重点研发计划（2023YFD1301004）、国家自然科学基金（32402245，32372454，32402257）及江苏省科技支撑计划（BE2022377）等项目资助。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165993626001263?via%3Dihub