食品安全中傳統的分析技術側重于有害物質平均含量的測定，難以獲得有害物質空間分布信息，而缺少風險物質空間分布信息將導致限量標準設定科學性不足，因此研究風險物質的空間分布至關重要。近日，中國檢驗檢疫科學研究院張峰首席專家團隊在食品中風險物質空間分布研究領域取得突破進展，首次應用質譜成像（Mass spectrometry imaging，MSI）技術，獲取了魚類不同組織中全氟辛酸（PFOA）的高分辨率空間分布圖，并建立了一種新的“暴露曲線”模型，成功用于魚類產品的污染程度評價。   　　目前廣泛用于食品安全風險物質空間分布研究的成像技術主要有高光譜成像、太赫茲成像、拉曼光譜成像等，具有操作簡單、無損、無須預處理等優點，然而尚存在以下技術瓶頸：（1）空間分辨率低、難以分析復雜體系；（2）易受環境因素的干擾，難以實現精準分析；（3）檢測靈敏度低，難以分析痕量物質。質譜成像作為一種新型的分子成像技術，可獲得組織切片中物質的原位可視化空間分布信息，因此如何應用質譜成像技術來突破上述技術瓶頸，對實現食品中風險物質空間分布研究具有重要意義。   　　本報道中，研究團隊首先優化了噴涂基質、切片厚度、激光點數等關鍵參數，建立了模式生物斑馬魚中PFOA的質譜成像分析方法，并用于監測暴露于模擬PFOA環境中斑馬魚不同組織PFOA的動態分布情況。通過分析高空間分辨率的MSI 數據的變化規律，建立了適用于I類組織（心、膽囊，肝，腎，腸）的指數函數模型和適用于II類組織（腦、魚鰾，脊柱，鰓，肉）的s型函數模型。基于兩類組織含量的比值，構建了一種新的“暴露曲線”模型來評估魚的暴露程度，該模型成功應用于評估魚類PFOA污染的三個水平（輕度、中度和重度污染）。該方法為食品安全分析領域的發展提供了新的研究思路和技術支撐。基于質譜成像技術的風險物質空間分布技術在生物醫藥、臨床醫學、環境等領域具有良好的應用前景。   　　該研究由中國檢驗檢疫科學研究院研究生邊煜在張峰首席專家的指導下完成，得到了凌云研究員，賀木易博士等老師的指導幫助，研究論文發表在SCI 1區TOP期刊《Environmental pollution》（IF = 8.071）上。該工作得到了國家重點研發計劃項目的支持。 　　/hzdt/images/2021/12/03/1638503565692044990.jpg