食品安全中传统的分析技术侧重于有害物质平均含量的测定，难以获得有害物质空间分布信息，而缺少风险物质空间分布信息将导致限量标准设定科学性不足，因此研究风险物质的空间分布至关重要。近日，我院张峰首席专家团队在食品中风险物质空间分布研究领域取得突破进展，首次应用质谱成像（Mass spectrometry imaging，MSI）技术，获取了鱼类不同组织中全氟辛酸（PFOA）的高分辨率空间分布图，并建立了一种新的“暴露曲线”模型，成功用于鱼类产品的污染程度评价。

　　目前广泛用于食品安全风险物质空间分布研究的成像技术主要有高光谱成像、太赫兹成像、拉曼光谱成像等，具有操作简单、无损、无须预处理等优点，然而尚存在以下技术瓶颈：（1）空间分辨率低、难以分析复杂体系；（2）易受环境因素的干扰，难以实现精准分析；（3）检测灵敏度低，难以分析痕量物质。质谱成像作为一种新型的分子成像技术，可获得组织切片中物质的原位可视化空间分布信息，因此如何应用质谱成像技术来突破上述技术瓶颈，对实现食品中风险物质空间分布研究具有重要意义。

　　本报道中，研究团队首先优化了喷涂基质、切片厚度、激光点数等关键参数，建立了模式生物斑马鱼中PFOA的质谱成像分析方法，并用于监测暴露于模拟PFOA环境中斑马鱼不同组织PFOA的动态分布情况。通过分析高空间分辨率的MSI 数据的变化规律，建立了适用于I类组织（心、胆囊，肝，肾，肠）的指数函数模型和适用于II类组织（脑、鱼鳔，脊柱，鳃，肉）的s型函数模型。基于两类组织含量的比值，构建了一种新的“暴露曲线”模型来评估鱼的暴露程度，该模型成功应用于评估鱼类PFOA污染的三个水平（轻度、中度和重度污染）。该方法为食品安全分析领域的发展提供了新的研究思路和技术支撑。基于质谱成像技术的风险物质空间分布技术在生物医药、临床医学、环境等领域具有良好的应用前景。

　　该研究由我院研究生边煜在张峰首席专家的指导下完成，得到了凌云研究员，贺木易博士等老师的指导帮助，研究论文发表在SCI 1区TOP期刊《Environmental pollution》（IF = 8.071）上。该工作得到了国家重点研发计划项目的支持。