在当今快节奏的现代社会，食品安全问题犹如一颗不定时炸弹，时刻牵动着大众的敏感神经。随着食品工业的蓬勃发展，食品种类日益丰富，生产工艺愈发复杂，不法商家为了追求利润最大化，可能会在食品中非法添加各种物质，如三聚氰胺、苏丹红、瘦肉精等，这些非法添加物犹如潜伏的恶魔，对人体健康的危害极大，轻则引发肠胃不适，重则导致严重的器官损伤甚至致癌。

现有的检测手段，如色谱法、光谱法等，虽然在一定程度上能够检测出部分非法添加物，但在面对复杂多样的食品基质和痕量添加物时，往往显得力不从心。检测过程繁琐、耗时长，且需要专业的技术人员和昂贵的设备，难以实现快速、大规模的筛查。这就使得一些非法添加行为有机可乘，无法及时被发现和制止。因此，开发一种高灵敏度、快速、低成本且智能化的食品非法添加检测平台，对于保障公众健康、维护市场秩序具有至关重要的意义，这不仅是科学界的迫切需求，更是全社会共同的期望。

2025年7月1日，哈尔滨医科大学药学院李洋教授团队在Food Chemistry发表题为“An ultra-sensitive, intelligent platform for food safety monitoring: Label-free detection of illegal additives using self-assembled SERS substrates and machine learning”的研究性论文。该研究成功构建了一种基于自组装SERS基底和机器学习的无标记超灵敏智能食品安全监测平台，可快速、高灵敏度地检测食品中地非法添加物，为食品安全监管提供了有力的技术支持。

文献基本信息

本研究巧妙融合了表面增强拉曼光谱（SERS）技术和机器学习算法，打造出了一个极具创新性的食品非法添加检测平台。在检测方法的构建过程中，首先精心制备了自组装的SERS基底。通过精确控制纳米材料的尺寸、形状以及排列方式，研究人员成功构建出了高度均匀且稳定的SERS活性表面。这种基底能够显著增强食品中非法添加物的拉曼信号，即使在极低浓度下，也能产生清晰可辨的光谱特征，为后续的精准检测提供了有力保障。随后，研究人员收集了大量涵盖各种已知非法添加物和正常食品成分的SERS光谱数据，构建了一个全面且高质量的数据集。在此基础上，运用先进的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，对这些海量数据进行深度训练和学习。机器学习算法凭借其强大的数据挖掘能力，能够自动识别并提取非法添加物与正常成分之间的光谱特征差异，建立起精准的识别模型，从而赋予了该平台智能化的检测能力。

实验结果充分展现了该超灵敏智能平台的卓越性能。在检测灵敏度方面，该平台对于多种常见的食品非法添加物，如三聚氰胺、苏丹红等，实现了极高的检测精度，最低检测限达到了纳克甚至皮克级别，这一灵敏度远超传统检测方法，使其能够轻松应对食品中痕量非法添加物的检测挑战。在检测速度上，整个检测流程从样品采集到结果输出仅需短短几分钟，极大地提高了检测效率，满足了快速筛查的实际需求。此外，该平台还具备良好的选择性，能够在复杂多样的食品基质中，准确区分非法添加物和食品中的天然成分以及其他合法添加物，有效避免了误判和漏判的情况。在实际的食品样品检测中，无论是液体食品还是固体食品，该平台都能稳定地发挥其出色的检测性能，展现出广泛的适用性。这些优异的检测结果有力地证明了该平台在食品安全监测领域的巨大应用潜力，为食品非法添加物的快速、准确检测提供了一种全新的解决方案。

这项研究成功地开发出了一个基于自组装 SERS 基底和机器学习的超灵敏智能食品非法添加检测平台。它不仅在检测灵敏度、速度和准确性等方面远超传统检测方法，而且具有操作简便、成本低廉等显著优势。这一成果的出现，意味着我们有望在未来的食品安全监管中，实现快速、大规模、智能化的非法添加物筛查，有效遏制食品非法添加行为，为公众的饮食安全筑牢防线。同时，该平台的构建也为其他领域的检测分析提供了新的思路和借鉴，如环境监测、药物检测等，具有广阔的应用前景。

从这个研究中，我们可以深刻地感受到科技的力量。随着科学技术的不断进步，越来越多的创新技术被应用到食品安全领域，为我们解决复杂的食品安全问题提供了新的途径和方法。这也提醒我们，要持续关注和投入科研力量，鼓励跨学科的合作与创新，不断探索新的检测技术和手段。同时，监管部门也应该积极引入这些先进的检测技术，完善食品安全监管体系，加强对食品市场的监管力度。而作为消费者，我们也应该增强食品安全意识，积极参与到食品安全监督中来，共同营造一个安全、健康的食品消费环境。让我们携手共进，借助科技的翅膀，守护好舌尖上的安全，迎接一个更加健康美好的未来！

参考文献：

Chunjuan Yang, Shuang Jiang, Yue Zhao, et al. An ultra-sensitive, intelligent platform for food safety monitoring: Label-free detection of illegal additives using self-assembled SERS substrates and machine learning. Food Chemistry 479 (2025) 143754. DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143754.