全球每年有數億人因食物汙染而生病，其中農藥殘留和黴菌毒素是兩大頑固禍首。為了解決傳統檢測方法耗時費力的問題，科學家正積極發展以抗體為基礎的感測技術，有望為食品安全檢測帶來更快速、經濟且準確的解決方案。

根據《Bioengineer.org》報導，世界衛生組織（World Health Organization）估計，全球每年約有 6 億人因攝食受化學物質或病原體汙染的食物而生病，導致約 40 萬人死亡。農藥殘留與黴菌毒素是主要的食品汙染物，其中黴菌毒素（由黴菌產生的有毒次級代謝物）在糧食作物中的汙染比例高達 25% 至 80%。這些汙染物可能對人體造成急性或慢性的健康損害，例如有機磷農藥可能導致神經損傷，黴菌毒素則會引起各種毒性反應。

傳統的食品檢測方法，如氣相層析質譜法與液相層析質譜法，雖然精確但缺點顯著。這些方法通常耗費時間，需要使用有毒的有機溶劑、昂貴的設備以及受過專業訓練的人員，因此不適合現場快速篩檢或大量樣本分析。

為克服這些限制，抗體感測平台（antibody-based sensing platforms）應運而生。這類技術利用抗原與抗體之間高度特異的分子識別特性，能在基礎設施需求極低的情況下，提供快速的檢測結果。常見的抗體感測技術包括：

  • 酶聯免疫吸附測定（ELISA） ：一種常用的實驗室檢測方法，在農藥和黴菌毒素等小分子污染物檢測中占主導地位。它能夠以低成本與快速的方式，達到與精密儀器相媲美的靈敏度。
  • 側向流免疫分析法（LFIA） ：類似於快速檢測試劑，可在幾分鐘內無需儀器即可提供肉眼可見的結果，非常適合農場、倉儲或邊境檢驗等現場應用。奈米材料（如金奈米顆粒）的應用大幅提升了 LFIA 的效能與檢測極限。
  • 免疫感測器（immunosensors） ：將免疫化學識別與電化學、光學或微重力傳感器結合，提供高靈敏度、便攜且低成本的檢測方案。例如，有研究開發出結合智慧型手機的磁性免疫感測器，可在數分鐘內以交通號誌般簡單的格式顯示玉米萃取物中的黃麴毒素 B1 含量。

儘管抗體感測技術前景廣闊，仍面臨基質效應（食物中天然化合物對分析訊號的干擾）和抗體穩定性等挑戰。研究人員正透過優化萃取程序和開發更穩定的單域抗體（nanobodies，一種體積更小且能在高溫下保持功能的抗體）來克服這些問題。

未來，抗體感測技術有望與人工智慧（AI）結合，透過機器學習模型實現自動化結果分析、減少人為誤差，並支援即時遠端監測。這項結合智慧型手機讀取器、雲端連結與 AI 解讀的技術，可望成為全球食品供應鏈安全不可或缺的前線防禦工具。

參考來源