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雪腐镰刀菌烯醇（NIV）常污染麦类作物，现有 HPLC、LC-MS/MS 等方法虽精准但繁琐。研究人员开发 dc-ELISA 法，利用 mAb NIV150，测定范围 0.62-13.2 ng/mL，回收率 76%-84%，与 LC-MS/MS 结果相关性高，为 NIV 监测提供高效方案。
民以食为天，粮食安全始终是全球关注的焦点。在麦类作物的种植过程中，由镰刀菌属真菌引发的赤霉病等病害，常常导致小麦、大麦等作物受到真菌毒素的污染。雪腐镰刀菌烯醇（Nivalenol，NIV）作为一种单端孢霉烯族真菌毒素，便是其中的 “常客”。它不仅毒性比脱氧雪腐镰刀菌烯醇（Deoxynivalenol，DON）更强，而且在全球多个地区的麦类样本中检出率颇高。例如在中国，88% 的 370 份小麦样本中检测到 NIV，浓度范围在 0.6-2399.7 μg/kg；在日本，55% 的 120 份样本呈阳性，浓度范围 6-460 μg/kg；波兰的检测结果也显示 70% 的 92 份样本被污染，浓度范围 5.1-372.5 μg/kg。面对如此严峻的污染现状，对 NIV 的有效监测刻不容缓。然而，长期以来，检测 NIV 主要依赖高效液相色谱（High Performance Liquid Chromatography，HPLC）、液相色谱 - 串联质谱（Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry，LC-MS/MS）等方法，这些方法虽然灵敏度高、准确性强，但操作繁琐、耗时费力，还需要专业的仪器设备，难以满足田间大量样本的高通量筛查需求。而免疫检测方法因快速简便备受期待，可此前特异性抗 NIV 抗体的制备困难，限制了相关免疫检测技术的发展。
为了突破这一困境，研究人员开展了针对 NIV 快速检测方法的研究。日本相关研究机构的科研人员致力于开发一种适用于小麦和大麦中 NIV 的直接竞争酶联免疫吸附法（Direct Competitive Enzyme-Linked Immunosorbent Assay，dc-ELISA）。他们的研究成果发表在《Food Control》上，为 NIV 的检测提供了新的思路和方法。
研究人员采用的主要关键技术方法包括：制备特异性识别 NIV 的单克隆抗体（Monoclonal Antibody，mAb），利用细胞融合技术获得杂交瘤细胞，并通过间接 ELISA（i-ELISA）筛选出具有高 reactivity 的 mAb NIV150；建立 dc-ELISA 检测体系，优化提取溶剂和稀释倍数，确定以 90% 甲醇提取谷物中的 NIV，稀释至 10% 甲醇后进行检测；同时，运用 LC-MS/MS 作为对照方法，对实际样本中的 NIV 浓度进行测定，以验证 dc-ELISA 的准确性。
抗体制备与检测方法建立
研究人员通过细胞融合技术，将免疫小鼠的脾细胞与骨髓瘤细胞融合，在 5% CO?、37℃条件下培养杂交瘤细胞 7-10 天。通过 i-ELISA 筛选，从 506 个孔中识别出 14 个对 NIV-BSA 有阳性反应的孔。进一步筛选后，获得了高反应性的抗 NIV mAb NIV150，为 dc-ELISA 的建立奠定了基础。
dc-ELISA 性能评估
所建立的 dc-ELISA 对 NIV 的测定范围为 0.62-13.2 ng/mL。实验表明，可能共同污染谷物的 DON 和 4 - 乙酰 - NIV（4-Ac-NIV）不会对检测产生干扰，说明该方法具有良好的特异性。在提取条件优化方面，选择 90% 甲醇作为提取剂，提取后稀释 36 倍使甲醇浓度降至 10%，此时谷物中 NIV 的测定范围变为 0.02-0.48 mg/kg，符合研究预期的 0.1-1.0 mg/kg 范围。
实际样本检测与方法验证
在小麦和大麦样本的加标回收实验中，dc-ELISA 的回收率在小麦中为 76%-81%，在大麦中为 80%-84%，显示出较好的准确性。将 dc-ELISA 与 LC-MS/MS 对实际样本的检测结果进行对比，小麦样本的相关曲线为 y = 0.83x + 0.01，R2 = 0.95（n = 34）；大麦样本的相关曲线为 y = 1.01x - 0.04，R2 = 0.80（n = 16），表明两种方法的检测结果具有较高的相关性，进一步验证了 dc-ELISA 的可靠性。
这项研究成功开发了一种基于特异性 mAb NIV150 的 dc-ELISA 方法，实现了小麦和大麦中 NIV 的快速、简便检测。该方法克服了传统检测方法的局限性，为田间样本的高通量筛查提供了有力工具，有助于及时监测 NIV 污染情况，保障粮食安全。同时，该研究为其他真菌毒素免疫检测方法的开发提供了借鉴，推动了免疫检测技术在粮食安全领域的应用与发展。通过特异性抗体的制备和检测体系的优化，dc-ELISA 在准确性、特异性和检测范围等方面均表现出色，具有重要的实际应用价值和广阔的推广前景。
