《Journal of Hazardous Materials》：Beyond the Known: Integrated Non-Target Screening and
In Silico Toxicity Prediction of Substances Migrating from Plastic and Paper-Based Food Contact Materials
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本文针对食品接触材料（FCMs）中非有意添加物（NIAS）识别与安全评估的挑战，建立了一套整合高分辨质谱（HRMS）、计算机（in silico）预测与毒性评估的非靶向筛查（NTA）工作流。通过对16种商业包装材料（纸、塑料、多层复合）的迁移实验，鉴定出114种化合物，识别了材料特异性标记物，并运用Cramer分类与MS2Tox工具评估了其潜在毒性。该研究为食品包装安全评估提供了一个可扩展的综合分析框架，对未来的监管优先排序具有重要意义。
在现代社会，塑料与纸质包装无处不在，它们守护着我们的食物，却也悄然带来了潜在的风险。这些与食品直接接触的材料（Food Contact Materials, FCMs），在生产和使用过程中，不仅会释放出有意添加的增塑剂、稳定剂等功能性物质，更可能产生一系列“意料之外”的化学移民——非有意添加物质（Non-Intentionally Added Substances, NIAS）。它们可能是合成过程中的杂质、降解副产物，或是回收材料中带入的未知组分，其结构多样、毒性不明，且缺乏标准品，如同潜伏在包装中的“化学暗物质”，对食品安全构成了巨大挑战。尽管欧盟、美国食品药品监督管理局等监管机构要求对NIAS进行评估，但现有框架主要关注已知的有意添加物，对复杂且未知的NIAS混合物往往力有不逮。识别它们如同大海捞针，而评估其风险更是难上加难。因此，开发一套高效、可靠的分析与评估流程，全面解析食品接触材料中的化学迁移图谱，并快速甄别出高风险物质，已成为食品包装安全领域迫在眉睫的需求。
为了照亮这片“化学暗物质”区域，来自希腊亚里士多德大学的研究团队在《Journal of Hazardous Materials》上发表了一项综合性研究。他们建立了一个创新的、可扩展的分析框架，旨在系统性地识别、鉴定来自16种真实世界食品接触材料（涵盖塑料、纸质及纸塑复合材料）的迁移化合物，并对其潜在毒性进行优先级排序。
研究者们首先收集了包括PET水瓶、HDPE容器、披萨盒、纤维素包装等在内的16种常见商业包装材料。他们严格按照欧盟10/2011法规的标准化条件，使用不同的食品模拟物（A、B、C、D1）对这些材料进行迁移实验，以模拟最坏情况下的物质释放。收集到的迁移提取物随后通过超高效液相色谱-Orbitrap高分辨质谱（UHPLC-Orbitrap HRMS）系统进行分析，获得了海量的质谱数据。
面对数以万计的色谱峰，研究团队并未止步于常规分析。他们构建了一套多层次、定制化的Python数据处理流程。这套流程的核心在于整合：首先，他们从公开文献和数据库中汇总、清洗并构建了一个包含约9,800种化合物的统一数据库。然后，他们将实验中获得的高分辨质谱数据与该数据库进行精确质量数匹配，初步筛选出候选化合物。为了提升鉴定置信度，他们利用计算机（in silico）工具CFM-ID为候选化合物预测了二级质谱（MS/MS）碎片图谱，并将预测谱图与实验谱图进行余弦相似性比对。只有那些谱图匹配度高、且通过同位素模式验证、保留时间预测模型（使用Retip工具）过滤的化合物，才会被保留并赋予较高的置信度等级（如2b级）。部分高置信度候选物还通过比对公共实验谱图库（如MassBank of North America）进一步确认为2a级。最终，共有114种迁移化合物被成功鉴定，其中4种通过标准品确认为1级（最高置信度），21种达到2a级。在鉴定基础上，研究采用了双重毒性评估策略：一方面使用Toxtree软件基于化合物结构进行Cramer分类（分为I、II、III类，毒性担忧程度递增）；另一方面，利用MS2Tox工具直接从化合物的MS/MS谱图预测其对鱼类的半致死浓度（LC50），从而在无需明确结构信息的情况下评估其急性水生毒性。
3.1. 数据库构建、非靶向分析工作流程与数据分析
研究者通过整合多个公开数据库，构建了一个包含约9,800种化合物的专属化学空间，作为筛查的基础。他们开发的自定义Python数据处理流水线，成功将初始超过21,600个色谱峰特征缩减至一个经过严格筛选的、包含114种候选非有意添加物的精编列表。该流程结合了精确质量匹配、计算机MS/MS谱图预测与相似性评分、保留时间预测以及同位素模式验证，显著提高了未知物鉴定的置信度。谱图相似性评分分布显示，大多数鉴定具有较高的余弦相似性得分（>0.75），支持了鉴定结果的可靠性。
3.2. 不同包装材料的迁移谱图
对不同材质包装的化学迁移谱图进行比较分析，揭示了材料特异性的迁移模式。总体而言，纸塑复合材料和某些纸质材料检测出的化合物数量最多，而PET等塑料材料则较少。主成分分析（PCA）清楚地将塑料、纸质和复合材料的化学谱图区分开来。研究发现了多个潜在的标记性迁移物：植物鞘氨醇、十六碳烯基琥珀酸和(9S)-9-羟基十八碳二烯酸这三种化合物在所有纸质材料中均被检出；而N,N-二甲基十八碳-9,12-二烯酰胺和4-甲基二苯甲酮则在塑料材料中频繁出现。值得注意的是，抗氧化剂Irgafos 168的氧化副产物——三(2,4-二叔丁基苯基)磷酸酯（TDTBPP）在所有样品中均有检出（检出频率100%），突显了其广泛存在性。
3.3. 基于用途的已鉴定迁移物分类
对114种鉴定出的化合物按其功能分类后发现，增塑剂是占比最高的类别（20%），其次是非有意添加物（13%）和添加剂（11%）。其他类别还包括表面活性剂、着色剂、润滑剂、稳定剂、单体、光引发剂等。这一分类展示了食品接触材料中迁移化学物质的多样性，其中许多物质（如部分邻苯二甲酸酯、有机磷酸酯）已知或疑似具有内分泌干扰等毒性。
3.4. 毒性评估
3.4.1. 基于已注释结构的评估
利用Toxtree软件基于Cramer规则对鉴定出的化合物进行毒性分类。结果显示，大多数化合物（12/16的样品中占主导）被归为Cramer III类（高关注度），表明这些迁移物中具有结构警示的化合物比例很高。例如，在多个样品中检出的磷酸三苯酯、4-甲基二苯甲酮、以及部分邻苯二甲酸酯（如DEHP）等物质均属于III类，提示其潜在的毒理学风险。
3.4.2. 基于碎片谱图的评估
使用MS2Tox工具直接从化合物的MS/MS谱图预测急性水生毒性（鱼类LC50）。预测结果显示，包括丙烯酸-2-甲基-1,2,2,6,6-五甲基-4-哌啶酯、松香酸、磷酸三苯酯在内的多种化合物具有很低的预测LC50值（<1 mg/L），表明其高急性水生毒性。将Cramer分类与MS2Tox预测相结合，可以更全面地识别出既具有结构警示又可能具有高急性毒性的“高风险”物质，实现双维度的毒性优先级排序。
综上所述，这项研究成功地展示了一个将先进分析技术、化学信息学工具和预测毒理学模型紧密结合的强大工作流程。它不仅系统性地揭示了常见食品接触材料中复杂的化学迁移景象，识别了材料特异性的标记物，更重要的是，它提供了一套可扩展的、基于证据的优先级排序方法，能够从海量的非靶向筛查数据中，快速聚焦于那些毒理学关注度最高的化学物质。该框架弥补了当前针对非有意添加物风险评估方法的不足，为研究人员、监管机构和产业界提供了一个强大的工具，有助于未来对食品包装材料进行更高效、更精准的安全评估与监管决策，最终为保障食品安全和消费者健康贡献了重要的方法论支持。
