综述：提升基于花青素的智能包装的功能性及pH响应性，以用于食品质量监测

《Food Research International》：Enhancing the functionality and pH responsiveness of anthocyanin-based intelligent packaging for food quality monitoring

　　•UAE、MAE、SFE和PEFE技术能够提升花青素对pH值的敏感度。•花青素与生物聚合物的相容性决定了传感性能。•共着色和金属有机框架能显著提高花青素在环境中的稳定性。•引入纳米填料可增强薄膜的反应性。•花青素薄膜的颜色变化可与食品变质情况相对应。

引言
食品包装在保持食品质量、延长保质期方面起着关键作用，它通过减少物理损伤、化学氧化以及微生物污染来实现这一目标（Ahmed等人，2022；Khalid & Arif，2022）。然而，传统的包装系统主要依赖石油基塑料，只能提供被动保护，无法实时反映食品的新鲜度或安全性（Shlush & Davidovich-Pinhas，2022；Zhong等人，2025）。塑料污染进一步加剧了这一问题，全球塑料产量每年超过4亿吨，其中35–40%用于包装，但实际回收率不到10%（González-López等人，2023）。这些问题促使人们加快向可持续、功能性及智能型生物包装系统的转型，这类系统能够与食品及其周围环境发生相互作用。由于具有可再生性、可生物降解性以及与食品接触的相容性，生物聚合物已成为极具前景的替代材料（Ezati等人，2023；J. Guo等人，2025）。基于多糖和蛋白质的生物聚合物具备可调控的物理化学性质，如成膜能力和阻隔性能（Jahangiri等人，2024），但由于其对湿气敏感、机械性能较差且功能有限，其在主动型和智能型包装中的广泛应用仍受到限制（Echegaray等人，2023）。制造工艺对生物聚合物基包装材料的微观结构、物理化学性质以及传感性能有着决定性影响（Manzoor等人，2025；Mkhari等人，2025）。溶剂浇铸法因其简单、成本低且适用于热敏感的生物活性物质，能够实现添加剂的均匀分散并控制薄膜厚度，因而成为实验室中最常用的方法（Avila等人，2023）。不过，该方法的规模化应用存在局限，而且由此产生的致密薄膜可能会限制物质传输（Z. Zhao等人，2025）。逐层组装法则通过依次沉积功能层，实现对界面相互作用的精确控制，是一种替代方案（Mousakhani等人，2024；Zhang, Li等人，2022）。相比之下，静电纺丝法可以制备出孔隙率高的纳米纤维结构，其表面积与体积比大，有助于气体扩散以及pH值和挥发性胺类物质的检测，但该方法在溶剂选择、结构完整性以及大规模集成方面仍面临诸多挑战（Topuz & Uyar，2024；Zhang, Min等人，2024）。

智能包装系统通常依靠能够对与食品变质相关的物理化学变化做出反应的比色指示剂，比如pH值的变化或挥发性含氮化合物的积累（Raghuvanshi等人，2023）。为此目的，人们已经研究了合成色素和天然色素两种类型。合成染料（如溴百里酚蓝、溴甲酚绿和甲基红）虽然灵敏度较高且重复性好，但其毒性、迁移性以及环境持久性等问题引发了担忧（Masyita等人，2025）。而天然色素（如花青素、姜黄素和甜菜红）则因具有生物相容性、可再生性，且符合清洁标签和监管要求，越来越受到青睐（Ghosh等人，2022；Subramanian等人，2022）。在各类天然色素中，花青素是用于智能食品包装研究最为广泛的物质之一。花青素是水溶性的黄酮类色素，广泛存在于水果、蔬菜、花卉以及农业副产品中，它们赋予这些物质红色、紫色和蓝色（Huang, Chen等人，2025）。由于花青素在酸性到碱性环境下会通过黄烷鎓阳离子、醌式碱、半缩醛和查尔酮等形式之间可逆的结构转变，从而产生可见的、逐步的颜色变化，这种独特的变色特性使其具有很高的应用价值（Bao等人，2026）。这种固有的pH值敏感性与食品变质过程中发生的化学变化密切相关，尤其是在富含蛋白质的食品中，微生物降解过程中会产生挥发性碱性化合物（Kossyvaki等人，2022）。除了具备传感功能外，花青素还具有抗氧化和抗菌活性，这为开发多功能型主动智能包装系统提供了可能（Pandey等人，2025）。近期研究指出，花青素能与多种生物聚合物基质相容，可有效用于实时监测虾、肉类和鱼类的新鲜度（Chiu & Yang，2024；Y. Kumar等人，2024）。

尽管已有不少综述文章（Becerril等人，2021；Eghbaljoo等人，2025；Malini等人，2024；Oladzadabbasabadi等人，2022；Roy & Rhim，2021；M. Xu等人，2024；Yong & Liu，2020）对基于花青素的智能包装薄膜进行了总结，但仍有若干关键的科学问题和实际应用方面的差距未能得到充分解决。以往的大多数综述主要关注薄膜的制备方法和新鲜度监测应用，对于提取技术如何影响花青素的分子完整性、稳定性以及后续的比色性能，相关阐述十分有限。此外，花青素化学性质、聚合物基质、稳定策略以及指示剂功能之间的复杂关系也极少被系统地整合分析。目前还缺乏对包括共着色、包封、包合复合物以及金属有机框架在内的新兴方法的比较评估，特别是在灵敏度、稳定性、安全性、可规模化程度以及经济可行性之间的权衡方面。因此，本综述深入探讨了旨在提升基于花青素的智能包装系统的灵敏度、稳定性及多功能性的先进提取技术和制造策略。重点分析了决定基于花青素薄膜的结构-性能关系的各种因素，包括聚合物基质和成膜技术对薄膜的物理化学性质、功能性能以及pH值响应特性的影响。同时，本文还全面介绍了这类薄膜在监测富含蛋白质的食品新鲜度方面的最新应用，以及提升指示剂性能的新兴策略。此外，本文还对包括生物降解性、迁移行为、生物相容性以及监管要求在内的环境和安全方面的问题进行了系统评估，以期为安全且可持续的包装系统的发展提供依据。

章节节选
花青素
花青素是水溶性的黄酮类色素，广泛存在于水果、蔬菜、谷物和花卉中，它们赋予这些物质特有的红色、紫色和蓝色（F. Gao等人，2025；Yang, Lin等人，2025）。由于花青素的花青素苷骨架、糖基化模式和酰基化特征存在差异，再加上它们强大的抗氧化能力以及独特的pH值响应特性，使得花青素具有极高的应用潜力。

传统提取技术
由于操作简单、成本较低，且适合大规模生产天然色素，传统溶剂提取法仍然是分离花青素的主要方法（T. Taghavi等人，2023）。该提取过程包括浸渍、浸泡、消化或热辅助提取，随后进行过滤和溶剂蒸发，整个过程依赖于在受控条件下实现有效的溶剂与固体之间的相互作用，从而最大限度地释放色素（Constantin &

聚合物基质对基于花青素薄膜的影响
由于可持续性和环境友好性是推动智能包装发展的关键因素，本节主要探讨基于生物的、可生物降解的聚合物基质。因此，天然来源的多糖和蛋白质因具有可生物降解性、可再生性以及与花青素的相容性而备受重视。此外，合成可生物降解聚合物，尤其是聚乳酸（PLA），也因其在工业领域的应用价值以及广泛的普及程度而被纳入讨论范围。

结构特性
通过FTIR、XRD和SEM等技术所揭示的基于花青素薄膜的结构特性，很大程度上取决于其制造方法，包括溶液浇铸法、逐层组装法和静电纺丝法（Khan, Monteiro等人，2024）。这些制造方法影响着分子间的相互作用、分子堆积方式、结晶度以及微观结构，而这些因素共同决定了色素在智能包装中的稳定性、响应性能以及功能表现。

提升功能性和pH值响应性的策略
尽管基于花青素的薄膜本身就非常适合用于智能食品包装，但在实际的食品储存条件下，由于稳定性差、降解速度快、色素迁移以及灵敏度不足等问题，其应用仍然受到限制（Xiong等人，2024）。为了解决这些问题，人们已经广泛研究了多种材料工程策略，包括共着色、包合复合物形成、金属有机框架固定化以及纳米包封等。

环境影响
基于花青素的智能薄膜为传统指示剂提供了一种具有环境友好性的替代方案，但其可持续性仍需要通过定量且基于研究的指标来进行评估。目前大多数基于多糖、蛋白质或可生物降解的合成聚合物（如PLA和PVA）的体系，都会通过水解和微生物矿化途径发生降解，最终生成二氧化碳、水、甲烷（在厌氧条件下）以及生物质。

挑战与未来展望
尽管已经取得了显著进展，但基于花青素的智能包装要实现大规模应用，仍面临着稳定性与灵敏度之间的平衡问题以及诸多实际应用障碍。虽然共着色、包合复合物形成以及纳米包封固定化等方法能够显著提高花青素的稳定性并抑制其迁移，但这些方法往往会影响其响应速度，尤其是在有缓冲作用的食品环境或挥发性物质浓度较低的情况下。要实现色彩变化的精准调控

结论
由于花青素具有独特的变色特性、抗氧化活性以及生物相容性，基于花青素的智能包装已成为一种可持续且功能多样的实时食品新鲜度监测平台。本综述表明，这类系统的性能取决于花青素化学性质、提取技术、聚合物基质选择、制造方法以及稳定策略之间的复杂相互作用。先进的提取技术、

CRediT作者贡献声明
Sachchidanand Pandey：写作——综述与编辑，写作——初稿撰写，方法学，研究工作，正式分析，数据整理。Bibek Bahadur Shrestha：写作——综述与编辑，写作——初稿撰写，方法学，研究工作，正式分析，数据整理。Yashaswini Premjit：写作——综述与编辑，写作——初稿撰写，项目管理，研究工作，概念构思。Jayeeta Mitra：写作——综述与编辑，监督工作，项目管理。

伦理审批
不适用。

资金支持
作者感谢印度总理研究奖学金计划（PMRF ID 2403458）、印度教育部以及印度政府为本研究提供的资金支持。

未引用参考文献
Chen等人，2025；He等人，2022；Khan等人，2024；Yong等人，2019。

利益冲突声明
作者声明自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

Sachchidanand Pandey|Bibek Bahadur Shrestha|Yashaswini Premjit|Jayeeta Mitra