人体中微塑料和纳塑料的检测方法与分布特征

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Micro- and nanoplastics in humans: detection methods and distribution profiles

　　

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  总结了M/NPs检测中的挑战与最新进展。
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  分析工作流程影响人体样本中塑料的检出分布。
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  总结了人体样本中M/NPs分析的系统性偏差。
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  消化、过滤、粒径截断和污染会产生方向性偏差。
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  方法选择应兼顾基质类型、目标粒径、检测终点和验证方案。

引言

全球塑料产量从1950年的150万吨增至2024年的4.309亿吨[1]，[2]，而不当的末端管理持续向环境基质和食物基质中释放塑料碎片[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，[8]。人体暴露可能通过摄食、吸入或皮肤接触发生[9]。自微塑料（MPs）在人类粪便中被报道以来[10]，其在各种组织和体液中的检出已将关注重点从外部暴露转向内部负荷与分布测量的可靠性问题。

人体生物样本的分析难度较大，因为目标颗粒在复杂基质中以低浓度存在，且粒径范围广泛。在消化、分离、过滤、鉴定和质量控制过程中所做的选择，决定了哪些颗粒和聚合物得以保留，以及结果是以颗粒数量还是聚合物质量来表示。剧烈的消化作用可能改变易受影响聚合物，过滤可能移除小颗粒，基质去除不完全可能导致误判，而污染则可能放大低浓度检测结果。因此，所报道的丰度、粒径、形貌和聚合物组成不能脱离产生这些数据的分析流程而被独立解读。世界卫生组织同样强调了暴露与健康评估中存在的主要不确定性，并指出需要更可靠的分析证据[11]。

近期综述论文做出了重要但各有侧重的贡献。Thaiba等人及Singh和Kumar评估了跨多样基质的分析方法[12]，[13]；Debraj和Mulky综述了传统与新兴的检测方法[14]；Vico和Chua则综述了光学、化学和生物检测技术[15]。Zhao等人聚焦于生物样本中微纳塑料（M/NPs）的检测与表征，并提出了分析工作流程的改进建议[16]，而其他综述则总结了人体的发生情况、转归及潜在健康效应[9]。然而，综合来看，这些综述在方法学选择与人体样本分布谱之间的整合方面仍显不足。特别是，样品制备、分析检测窗口、质量控制和定量终点对人体M/NP分布数据的解释与可比性产生的影响，尚缺乏充分的综合论述。

因此，本综述专门聚焦于人体原发性研究，将分析方法学视为解释性偏差的来源，而非孤立的纯技术议题。我们评估了来自样本采集、消化、分离、过滤、鉴定和质量保证/质量控制（QA/QC）等环节的偏差如何影响所报道的丰度、粒径、形貌和聚合物组成。随后，我们总结了呼吸系统、消化系统、心血管系统、生殖系统及其他人体系统中已报道的M/NP分布谱。在信息充分的情况下，我们还对考察相同生物基质的部分研究进行了比较，以展示分析方法的选择如何影响报道结果。

章节摘要

文献检索与文献筛选

本综述性批判评估依托结构化数据库检索和分阶段筛选流程完成。截至2026年8月3日，检索了Web of Science和PubMed数据库，检索词组合涵盖塑料颗粒、人体、检测或测量以及特定人体组织、体液或其他生物样本等内容。各数据库的完整检索策略见补充表S1。检索共从Web of Science获取2183条记录，从PubMed获取1812条记录。在排除

M/NPs的提取方法

为从生物样本中分离M/NPs，高效消化有机基质对于颗粒的解离和分离至关重要。目前M/NPs的分离主要依赖于两种方法学途径：(1)化学消化，使用酸性、碱性或氧化性试剂降解有机组分；(2)酶消化，利用特定的生物酶选择性降解生物分子。

近年来，已有充分证据表明M/NPs会快速获得一层

M/NPs在人体中的存在与分布

在来自多个人体系统的样本中均检出了M/NPs，包括呼吸系统、消化系统、心血管系统和生殖系统。其报道的形貌、聚合物组成和丰度在不同组织间存在差异，以下各章节将总结M/NPs跨人体系统的这些分布特征。

M/NPs的健康影响

鉴于M/NPs在各种人体组织和器官中被广泛检出，研究人员日益关注对其潜在健康风险的评估。目前已有大量优秀综述对M/NPs的健康效应进行了总结。例如，Tang等人[116]系统考察了与MPs相关的暴露评估方法、危害识别、剂量–反应评价、暴露特征描述和风险定量等方法的学问题。同样，Donisi等人

总结与展望

本综述整合了2019年至2026年8月间发表的47项人体样本中M/NPs的相关原发性研究，并探讨了两个密切相关却常被分别对待的问题：产生数据的分析工作流程，以及人体组织和体液中报道的分布谱。我们评估了完整的分析流程，包括样本采集、化学消化与酶消化、密度分离、过滤、分析鉴定以及QA/QC。我们同时

CRediT作者贡献声明

Xuanyu Wu：撰写–原稿、可视化、调查研究、形式化分析。Shuo Gao：撰写–原稿、调查研究、形式化分析。Shuang Sun：撰写–原稿、调查研究、形式化分析。Huijing Shen：撰写–审阅与编辑、形式化分析。Weiliang Wu：指导、资源提供。Shuang Zhou：撰写–审阅与编辑、项目管理、形式化分析、概念设计。Yongning Wu：指导、资源提供、资金支持获取。Junxian Song：撰写

利益冲突声明

作者声明不存在已知的可能影响本文所述工作的竞争性经济利益关系或个人关系。

致谢

本研究得到了北京市自然科学基金（7252150）、国家自然科学基金委员会（82070519和32472456）以及国家重点研发计划（2022YFF1100802）的资助。

利益冲突声明

所有作者均不存在个人或经济利益冲突。

Xuanyu Wu|Shuo Gao|Shuang Sun|Huijing Shen|Weiliang Wu|Shuang Zhou|Yongning Wu|Junxian Song