应用通讯 | 便携式质谱仪在中药材微塑料污染快速检测领域取得新进展

2026-08-05 11:19:23 宁波华仪宁创智能科技有限公司

中药材在种植、仓储阶段都有可能引入一种新的污染：微塑料污染。微塑料的快速识别与风险预警对于保障中药材质量安全、推动新污染物监测技术发展具有重要意义。近日，天津中医药大学中药制药工程学院李文龙研究员团队以华仪宁创CRAIV-110 便携式质谱仪为主要分析工具，在中药材微塑料污染快速检测领域取得新进展。团队成员天津中医药大学钱嘉禾同学作为论文第一作者，以鱼腥草为研究对象，探索了便携式质谱仪在微塑料检测方面的创新应用研究，构建了离线热裂解—便携式质谱—机器学习相结合的微塑料污染快速筛查与分级预警方法。相关研究成果以“Metabolic perturbations in the edible plant Houttuynia cordataThunb. induced by microplastic pollution and development of a rapid detection method”为题，发表于国际食品科学领域一区TOP期刊Food Research International，为国产便携式质谱仪在新污染物检测领域的应用拓展提供了新的思路与技术支撑。

基聚焦微塑料新污染物，破解复杂基质快速检测难题

随着农用地膜、温室覆盖材料、食品包装等塑料制品的广泛使用，微塑料已成为食品与农业环境中受到关注的新污染物之一。微塑料可通过土壤、水体、包装和运输等途径进入药食同源植物体系，可能对植物生长和品质形成产生影响，并带来潜在的安全风险。

目前，微塑料检测多依赖红外光谱、拉曼光谱或热裂解-气相色谱-质谱等实验室平台，通常需要复杂样品前处理和专业仪器条件，难以满足现场筛查、高通量检测和快速监管应用需求。因此，建立适用于药食同源植物复杂基质的快速、低成本、可推广的检测方法，成为新污染物监测中的重要技术需求。

热裂解结合便携式质谱，构建微塑料快速筛查新路径

针对上述检测瓶颈，研究团队提出了一种基于离线热裂解与便携式质谱联用的快速检测策略。首先对含微塑料的鱼腥草粉末样品在氮气保护下进行热裂解，收集微塑料特征裂解产物；随后利用华仪宁创CRAIV-110 便携式质谱仪采集质谱指纹数据，并结合机器学习算法完成污染状态、污染类型及污染水平的判别。

与传统检测模式相比，该方法不依赖复杂的酸消解、密度分离和色谱分离过程，显著简化了样品处理流程；同时，便携式质谱平台具备体积小、响应快、操作灵活等优势，可为微塑料污染的现场筛查和快速预警提供技术支撑。

为验证该策略在复杂植物基质中的识别能力，团队构建了包含722组质谱数据的机器学习数据集，涵盖PE 污染样品、HIPS 污染样品、空白对照样品及独立外部验证样品。基于该数据集，研究分别建立了三个层级模型任务：第一层级是判断样品是否受到微塑料污染，第二层级是识别微塑料污染类型，第三层级是对污染水平进行低、中、高分级预警。

机器学习解析质谱指纹，实现微塑料污染识别与分级预警

在完成便携式质谱数据采集和模型任务构建的基础上，研究团队系统比较了多种机器学习算法，包括Gradient Boosting, Logistic Regression, XGBoost, Random Forest, SVM, KNN等模型。结果表明，在污染样品与未污染样品的二分类识别中, Gradient Boosting 模型表现优异，准确率达到97.86%；在微塑料类型识别方面, Logistic Regression模型能够准确区分PE与HIPS污染类型。

图2 便携式质谱结合机器学习用于鱼腥草微塑料污染筛查及PE/HIPS污染类型判别的模型性能评价

为进一步明确模型判别依据，研究引入SHAP可解释性分析，对机器学习模型的关键判别特征进行解析。结果显示，m/z 104 和m/z 140等特征离子对模型分类具有重要贡献，其中m/z 104与HIPS裂解产生的苯乙烯单体相关，m/z 140与PE裂解相关的烯烃类碎片有关。该结果说明，模型并非单纯依赖“黑箱”判别，而是能够与微塑料热裂解特征片段相互印证，从而提高检测结果的可信度和可解释性。

图3 二分类模型关键特征变量识别及PE/HIPS微塑料裂解特征片段解析图

图4 基于XGBoost的PE/HIPS微塑料污染水平分级预警模型性能图

在污染水平预警方面，团队进一步建立了基于XGBoost的低、中、高三水平分级判别模型。结果显示，该模型能够对PE和HIPS不同污染水平进行有效区分，为后续建立药食同源植物及农产品微塑料污染快速预警体系提供了方法学基础。

从中药质量控制到新污染物筛查，拓展便携式质谱应用场景

此前，李文龙研究员团队已基于华仪宁创便携式质谱仪，在刺五加、当归等中药材地理溯源与掺伪识别方面开展系列研究，证明了便携式质谱结合机器学习在中药质量快速检测中的重要应用潜力。本次研究进一步将便携式质谱应用场景拓展至药食同源植物微塑料污染检测领域，实现了从中药材真伪优劣识别到食品与农业新污染物快速筛查的跨领域延伸。

该成果表明，华仪宁创便携式质谱仪不仅能够用于复杂天然产物的非靶向质谱指纹采集，也能够结合热裂解策略捕获微塑料特征碎片信息，并通过机器学习算法转化为可用于现场监管和风险预警的判别结果。这一技术路线为农产品、药食同源植物、中药材及食品包装相关微塑料污染筛查提供了新的解决方案。

未来，研究团队将继续围绕便携式质谱、热裂解检测、机器学习建模和可解释人工智能等方向开展深入研究，进一步扩展不同植物基质、不同塑料类型和不同污染场景下的数据库，推动便携式质谱技术在食品安全、农业环境监测、中药质量控制和新污染物风险评估等领域的实际应用。

相关论文题录信息

Jiahe Qian,Guangpu Fang, Shubo Guo, Zijian Zhao, Wenlong Li*. Metabolic perturbations in the edible plant Houttuynia cordata Thunb. induced by microplastic pollution and development of a rapid detection method. Food Research International, 2026, 242: 119797 https://doi.org/10.1016/j.foodres.2026.119797

研究通讯人：李文龙研究员

单位：天津中医药大学中药制药工程学院

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