综述:食品中己烯雌酚的传感检测:聚焦传感器的构建方法、信号放大策略、检测性能及应用

《Food Control》:Sensing detection of diethylstilbestrol in foods: focusing on the construction methods, signal amplification strategies, detection performance and applications of sensors

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月18日 来源:Food Control 7.0

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   **摘要** 己烯雌酚(DES)是一种合成的类雌激素内分泌干扰物(EDC),会在动物源性食品中蓄积并威胁人体健康,因此迫切需要进行快速现场监测。本综述总结了食品中DES检测的最新进展,重点介绍了基于酶、抗体和适配体的生物传感器的识别机制,以及基于分子印迹聚合物和功能性纳米材

  **摘要**己烯雌酚(DES)是一种合成的类雌激素内分泌干扰物(EDC),会在动物源性食品中蓄积并威胁人体健康,因此迫切需要进行快速现场监测。本综述总结了食品中DES检测的最新进展,重点介绍了基于酶、抗体和适配体的生物传感器的识别机制,以及基于分子印迹聚合物和功能性纳米材料的非生物传感器的检测机制。从电化学和光学检测的角度,讨论了纳米材料非生物传感器检测DES的检测机制和信号放大策略。此外,还介绍了光电化学集成和双模或多模检测策略,以提高DES检测的准确性和抗干扰能力。最后,分析了当前面临的挑战,包括传感界面稳定性有限、复杂基质中选择性不足以及缺乏标准化方法等问题。未来的努力应聚焦于开发表面功能化多维纳米材料、多信号集成平台和便携式设备,以实现食品中DES及其他内分泌干扰物的实时监测。**引言**食品中的内分泌干扰物(EDCs)因其潜在的健康风险而受到广泛关注。EDCs通过模拟或阻断天然激素来干扰内分泌功能,与生殖障碍、发育异常及其他不良健康效应相关(Gaggi等,2024;Lauretta等,2019)。食品中的EDCs包括己烯雌酚(DES)、双酚A(BPA)、邻苯二甲酸酯类(PAEs)、多氯联苯(PCBs)和农药残留,可能来源于兽药滥用、食品接触材料、塑料制品和环境污染(Dhanjai等,2018;Eales等,2022;Guarnotta等,2022;Harris & Waring,2012)。作为典型的内分泌干扰物,DES是食品安全监测的重要靶标(Rogers等,2024)。尽管其使用已被禁止,但在畜牧业、禽畜业和水产养殖中非法使用DES作为促生长剂的现象仍有报道(Liu等,2018)。其脂溶性(Miller等,1961)和生物蓄积特性导致其在脂肪、肝脏等组织中残留(Skakkebaek等,2011)。此外,DES可通过多种途径进入环境:含DES的饲料或排泄物处理不当可能导致其在水源和土壤中蓄积(Lange等,2002);畜牧业、屠宰场和农业生产过程中未经处理的废水直接排放也可造成水体污染(Li等,2019)。动物组织及环境中的这些残留可能增加人体通过食物链暴露于DES的风险,并可能具有致畸和致癌效应(Gibson & Saunders,2014)。因此,动物源性食品,尤其是肉类及可食用组织、乳制品和水产品,代表了DES残留监测的重要基质,因为它们可能直接与食品生产动物中DES的非法使用或后续通过食物链的传递相关。鉴于这些潜在风险和非法使用现象的持续发生,许多国家和地区对食品生产动物中使用DES实施了严格法规。自20世纪80年代以来,欧洲逐步禁止在食品生产动物中使用具有激素活性的 stilbenes。目前,欧盟继续禁止在食品生产动物中使用 stilbenes、stilbene衍生物及其盐和酯,并对相关动物及动物源性产品的进口施加限制(欧盟委员会指令96/22/EC,1996)。2002年,中华人民共和国农业部发布了禁用兽药目录,禁止在食品生产动物和动物饲料中使用DES(中华人民共和国农业部,2002)。美国食品药品监督管理局(FDA)同样将DES列为禁止在食品生产动物中作标签外使用的物质(美国食品药品监督管理局,2023)。然而,这些法规的有效执行在很大程度上依赖于灵敏可靠的分析方法。食品中DES的分析经常面临诸多挑战:其残留通常以痕量水平存在,并嵌入含有蛋白质、脂质和其他内源性成分的复杂基质中。此外,结构相关的雌激素类化合物的共存进一步对分析方法的特异性和可靠性提出了要求。因此,样品前处理是DES分析的必要步骤。对于色谱法,前处理通常旨在实现高效提取、广泛基质净化和分析物富集,然后进行仪器定量。典型步骤包括匀浆或离心、有机溶剂提取,以及使用固相萃取、固相微萃取或其他基于吸附剂的净化技术进行进一步纯化(Hu等,2014)。相比之下,快速筛查和传感方法日益趋向于简化样品制备,以保持其在速度和便携性方面的关键优势。例如,Fu等(2024)对牛奶使用离心和稀释,对动物组织使用30%甲醇-磷酸盐缓冲盐水(PBS)提取后离心。近期DES传感平台进一步强调对食品基质的直接或最小化前处理分析,包括牛奶、牛肉、猪肉和鸡肉(Li等,2025;Zhou等,2026)。然而,简化的前处理可能使蛋白质、脂质和其他基质成分残留在样品中,增加非特异性吸附和信号干扰的风险。因此,DES传感器的实用价值不仅应通过其检测限来评估,还应考虑完整的样品到结果工作流的复杂性。由于具有高灵敏度、选择性和确证能力,传统的色谱方法,包括高效液相色谱法(HPLC)、液相色谱-串联质谱法(LC-MS/MS)和气相色谱-质谱法(GC-MS),已被广泛应用于DES的测定。例如,HPLC已用于牛奶等食品基质中DES的测定(Yang等,2012),而LC-MS/MS则提供了更高的选择性和确证能力,可用于同时测定DES和结构相关的 stilbenes(Fu等,2024)。除了直接残留测定外,基于LC-MS的多组学方法也可提供EDC暴露生物学效应的补充证据。例如,Asimaki等(2026)使用基于LC-MS的脂质组学分析证明,DES暴露后牛卵丘细胞中脂质储存发生改变以及胆固醇酯的选择性耗竭。同时,传统色谱方法,特别是HPLC和LC-MS/MS,继续作为评估快速筛查方法可靠性的重要参考或确证方法。例如,Hu等(2014)开发了一种填充纤维固相萃取与HPLC-MS/MS联用的方法,用于牛奶中DES的测定,检出限(LOD)为0.008 μg/kg,定量限(LOQ)为0.0242 μg/kg。此外,中国国家标准GB 31658.30-2025规定,动物组织、蛋类和乳制品中包括DES在内的 stilbene 残留的LC-MS/MS测定的检出限为0.50 μg/kg,定量限为1.0 μg/kg。这些数值可作为本综述中讨论的传感器检出限的有用参考点。然而,昂贵的仪器、复杂的样品前处理、较长的分析时间以及对经过培训人员的要求限制了其在快速现场食品安全监测中的应用(Liu等,2021)。因此,开发具有高灵敏度、快速、低成本、易于操作且适合现场检测的技术已成为当前食品安全研究的关键方向。在此背景下,快速检测方法应运而生并持续发展。其中,侧向层析试验基于抗体-抗原特异性识别,利用胶体金或荧光微球等标记物产生可视或可读信号,具有操作简便、成本低且无需大型仪器等优势,已被广泛用于食品中DES的现场快速筛查(Xu等,2006,2021)。同时,基于识别元件和功能性材料的DES传感方法因其快速响应、低检测限和现场使用潜力而受到越来越多的关注。这些新兴方法虽然在基质耐受性方面仍面临挑战,但为传统色谱技术提供了有前景的补充,特别是在资源有限的场合下进行快速筛查。目前,已有若干综述相对全面地总结了BPA、PAEs和PCBs等内分泌干扰物(Ding等,2025;Liu等,2023;Tarafdar等,2022)。然而,对DES检测方法的系统性概述仍然缺乏。因此,本综述从识别元件和信号转导机制的角度,系统总结了食品中DES的传感技术(图1)。重点关注传感器的构建方法、信号放大策略,以及分析性能和实际应用。此外,还比较了不同传感技术的优势和面临的挑战,并讨论了技术优化和未来应用场景的方向,以指导食品中DES检测方法和安全监测的发展。**各部分节选****3. 生物传感器及其在DES检测中的应用**生物传感器因其高特异性、快速响应和多样化的信号输出形式,已成为检测内分泌干扰物的重要工具。一般而言,生物传感器由生物识别元件、换能器和信号输出模块组成,其中抗体、酶或核酸常用于目标识别(Ghaani等,2024)。DES是许多国家和地区禁止使用的药物,其在食品中的残留通常以痕量水平存在。在实际分析中,DES**4. 非生物传感器及其在DES检测中的应用**非生物传感器是使用功能化学改性材料作为核心识别元件来实现对目标分析物高灵敏检测的分析设备。与依赖酶、抗体等生物活性物质的生物传感器不同,非生物传感器的识别元件完全由化学合成或化学改性的无机和/或有机材料组成。因此,它们可以克服稳定性差、成本高和条件严格等局限性**5. 结论与展望**本综述系统总结了DES传感检测领域的最新进展。首先,从传感系统的核心识别单元出发,对酶、抗体、适配体、分子印迹聚合物和功能性纳米材料等五类识别元件进行了结构特征、识别机制和在DES检测中应用的分析。在此基础上,基于功能性材料的电化学和光学传感策略**作者贡献声明****Zeng Dieyan:** 撰写——初稿、可视化、调查研究。**Liu Jizhong:** 调查研究。**Bai Liwei:** 调查研究。**Ma Ya:** 调查研究。**Dong Hao:** 调查研究。**Zhao Xiaojuan:** 撰写——审阅与编辑、监督、经费获取。**利益冲突声明**作者声明不存在已知的相互竞争的财务利益或个人关系,这些利益或关系可能影响本文所报告的工作。**致谢**本工作得到**中国广州市科技计划项目**资助(编号:2024B03J1349)。曾叠燕 | 刘继忠 | 白立伟 | 马亚 | 董浩 | 赵晓娟
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