一台小盒子，读懂食品安全风险：Ai BOX智能检测单核细胞增生李斯特菌

一、        从“检出病原”到“识别风险”

单核细胞增生李斯特菌（Listeria monocytogenes）是一种重要的食源性致病菌，广泛存在于肉制品、乳制品、即食食品及食品加工环境中。与多数食源性病原菌相比，单核细胞增生李斯特菌具有较强的环境适应能力，不仅能够在低温、低氧及高盐条件下持续存活，还可在冷链运输和储存过程中增殖，因此被认为是食品安全领域重点监测的高风险病原体之一。一旦污染食品被摄入，可能引发李斯特菌病，严重时可导致败血症、脑膜炎以及孕妇流产、新生儿感染等后果，其病死率远高于一般食源性疾病。目前，qPCR等核酸检测方法具有较高灵敏度和稳定性，但通常依赖大型仪器、专业操作人员和集中实验室环境，限制了其在基层监管、现场筛查和即时检测场景中的应用。针对这一问题，研究团队构建了一种融合RPA-CRISPR/Cas12a检测、人工智能图像识别和便携式Ai BOX设备的智能检测平台，以单核细胞增生李斯特菌为模型病原菌，实现快速现场检测、自动结果判读和污染风险分级，为食品现场快速筛查和风险预警提供新的技术路径（图1）。

图1 Ai BOX智能病原检测平台设计原理与总体架构

二、        构建集成化Ai BOX智能检测平台

为了满足现场快速检测需求，研究团队开发了一套小型化、便携化的Ai BOX检测设备（图2）。平台集成恒温扩增模块、荧光采集模块、智能控制模块和数据分析模块，可实现样品检测、结果分析和风险判定的一体化操作。与传统实验室PCR设备相比，Ai BOX无需大型仪器和复杂实验环境，可在便携设备中完成恒温荧光检测、图像采集和智能分析，为基层监管部门、食品企业以及现场检测场景提供了更加灵活的解决方案。

图2 Ai BOX便携式检测设备构建与功能集成

三、        建立One-Pot RPA-CRISPR/Cas12a快速检测体系

在检测方法方面，研究采用One-Pot（一步法）RPA-CRISPR/Cas12a体系（图3）。该方法将重组酶聚合酶扩增（RPA）与CRISPR/Cas12a特异性识别技术整合在同一反应体系中，实现核酸扩增与信号释放同步进行。实验结果表明，该检测体系能够在恒温条件下快速完成扩增反应，并对单核细胞增生李斯特菌产生明显荧光信号。同时，对常见食品污染菌进行交叉验证后发现，仅目标菌产生阳性响应，说明体系具有良好的特异性。灵敏度测试结果显示，该方法对单核细胞增生李斯特菌的检出限可低至10 CFU/mL，满足食品样品快速筛查需求。

图3 One-Pot RPA-CRISPR/Cas12a检测体系性能验证

四、        AI赋能实现智能判读与风险分级

传统荧光检测往往依赖人工观察和经验判断，不仅容易产生主观误差，也难以实现标准化分析。为解决这一问题，研究团队引入YOLOv8n目标检测算法和OpenCV图像分析技术，建立了AI驱动的智能判读模型（图4）。

系统首先自动识别荧光区域，再结合信号强度和分布特征进行分析，最终实现检测结果自动判定和风险等级划分。研究构建了安全、低风险、中风险和高风险四级评价体系，使检测结果不仅停留在“是否阳性”，而是进一步反映潜在污染程度和风险水平。

实验结果显示，该模型能够准确识别不同浓度样品产生的荧光变化，具有较高的识别准确率和稳定性。

图4 AI驱动的荧光图像识别与风险分级模型构建

五、        开发移动端智能检测系统

为了提升现场应用能力，研究进一步开发了配套移动端APP（图5）。检测过程中，手机可直接连接Ai BOX设备，实现实时图像采集、数据分析和结果展示。

检测完成后，系统可在移动端显示荧光曲线、图像识别结果和风险等级，并通过无线连接实现数据传输与结果可视化。通过移动终端与AI算法的结合，进一步提高了检测效率和使用便捷性。

图5 移动端智能检测系统开发与应用

六、        实现食品样品现场快速检测

为了验证实际应用能力，研究人员利用模拟食品污染样品开展检测实验（图6）。结果表明，Ai BOX平台能够在人工污染的食品基质样品中稳定识别单核细胞增生李斯特菌，并根据检测结果自动完成风险等级划分。即使在不同手机终端和不同操作条件下，系统仍能保持良好的检测一致性和稳定性。整个检测流程从样品处理到结果输出仅需约30分钟，显著缩短了传统检测所需时间。

图6 食品样品现场检测与风险等级评估

七、        三盲验证证明平台检测准确

为了进一步评价平台可靠性，研究采用三盲实验设计，对未知样品进行检测（图7）。结果显示，Ai BOX平台检测结果与传统qPCR方法高度一致，在所有测试样品中均实现正确判定。统计分析表明，该平台具有100%的灵敏度和100%的特异性，充分证明了其检测准确性和实际应用潜力。这一结果表明，Ai BOX不仅具备实验室检测能力，同时能够满足现场快速筛查和食品安全风险预警需求。

图7 三盲验证与平台检测准确性评价

结论

本研究构建了一种集RPA-CRISPR/Cas12a检测、人工智能图像识别、移动终端分析和便携式设备于一体的Ai BOX智能检测平台，实现了单核细胞增生李斯特菌的快速、高灵敏和智能化检测。研究创新性地将分子诊断技术与人工智能分析深度融合，使检测结果从传统的“是否检出”进一步提升到“风险等级评估”，为食品安全监管提供了更加精准的信息支持。

不过，该平台目前仍存在一定局限：核酸提取步骤仍依赖外部高温裂解条件，尚未完全实现“样品进、结果出”的全流程一体化；同时，虽然研究初步设计并验证了针对大肠杆菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的RPA-CRISPR体系，但完整平台验证仍主要以单核细胞增生李斯特菌为模型病原菌，未来仍需进一步拓展更多食源性病原菌和多重检测场景。未来，随着多重检测技术、设备集成化、数据传输与管理以及智能算法的发展，该平台有望成为食品安全现场监测和智慧监管的重要工具。

原文链接：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.6c00303