文献分享：揭示食品风险成分的化学复杂性: 2024年综合数据资源指南

随着气候变化、环境污染、全球工业化和新农业实践的影响，越来越多的具有潜在风险的化学物，包括人源化学物质和生物源化学物质，进入食品供应链，对食品安全和保障提出了新的挑战。尽管一些食品风险成分(Food Risk Components，FRCs)已经被获取和监管，但食品中检测到的大量成分的毒性和暴露水平仍然未知，它们对食品安全的影响仍然存在疑问。因此，已经构建了多个关于新兴FRC的数据库，以帮助进行食品安全评估、监管和沟通；然而，其关注领域、数据内容、质量、可获取性等尚未得到系统总结，阻碍了这些数据库的应用。

本综述的主要目的是介绍具有代表性的不同关注领域的FRC数据库，以及它们的化学表示、数据质量和可用性以及成功的应用。

食品风险成分( FRCs )引发全球关注，造成贸易障碍，危害公共健康和食品系统弹性。FRCs包括人为和生物来源的化学物质，如农药残留、环境污染物、非法或有风险的添加剂、生物来源的食品毒素等。据世界卫生组织( WHO )估计，受FRC污染的食品导致每10个人中就有1人患病，每年造成42万人死亡。随着全球工业化的进程以及随之而来的环境污染，如金属的开采和冶炼、工业废水的排放、固体废弃物的堆放、农药的使用等，食品中检测到的人为污染物的数量持续上升。

除人为污染物外，存在于动植物体内或由真菌和细菌产生的生物毒素也会对人类健康产生不利影响。真菌毒素是次级毒性真菌代谢产物，主要由曲霉属( Aspergillus )、镰刀菌属( Fusarium )、链格孢属( Alternaria )和青霉属( Penicillium )的真菌产生，可引起食品、蔬菜和水果的污染。细菌毒素是细菌产生的能够影响细胞外基质和细胞膜的毒性分子、多肽和蛋白质。可食用的植物中也可能含有某些有毒的代谢产物，如马铃薯中的糖苷生物碱和鱼薄荷中的马兜铃酸，可引起肝脏和肾脏损伤等健康风险。此外，动物产品中存在的一些多肽和蛋白质会干扰人体新陈代谢中的关键酶、受体和离子通道的活性，并对体内平衡和神经心血管系统造成损害。

不仅如此，食品掺假造假也会影响食品的安全性。美国食品制造商协会估计，全球每年的食品欺诈和掺假成本在100亿至150亿美元之间，约占所有商业食品销售额的10% 。在掺假活动中，常将不在允许范围内的低质原料和非法添加物非法添加到食品中，以延长货架期、增强色泽、掩盖不愉快的风味、改善外观和质地。此外，食品添加剂的不当使用也会引入潜在风险。

随着对FRC管理和评估的变化，积累了大量的数据，从而建立了FRC数据库。这些数据库主要包括三类：标准的、大规模的通用科学数据库和特定领域的科学数据库。（1）标准数据库，如WHO / FAO食品添加剂法典通用标准在线数据库，通常由国际组织或监管机构主导，记录FRCs的法规和标准。（2）大型通用数据库，如ToxCast ，包含了众多化学物质的数据，其中一些数据与食品安全相关。（3）特定领域的科学数据库，如AdditiveChem 为特定的领域和定制的功能提供了高质量的数据，用于数据的查询和分析。这些数据库已被广泛用于政策制定、科学研究和教育，并促进了数据驱动方法的发展，包括计算毒理学、食品信息学和新兴的基于人工智能( AI )的方法。

然而，数据驱动方法的快速发展也对FRC数据的质量和全面性提出了更高的要求，因为错误或有偏的数据可能导致不可靠的模型和研究结论。随着多组学方法的快速发展，除了已被列入FRC法规和科学数据库中研究成熟的FRC外，新兴的FRC也在食品中被检测到，并在出版物中被报道。那些以前被忽视的FRCs也可能导致负面的健康影响。由于分子结构的改变，它们在靶向检测中通常被忽视，从而影响膳食暴露评估的结果。这些被掩盖的FRCs通常比其天然形式具有更高的吸收和生物利用度，并可能在肠道微生物的作用下转化为毒性更强的形式，从而导致健康影响。基于数据驱动的方法，如自然语言处理(NLP) 、化学信息学、基因组挖掘等，已被用于识别新兴FRC，填补食品安全数据库中的数据空白，取得了比传统方法更好的效率。

Fig. 1. 食品风险成分数据库的开发与应用

从Web of Science、PubMed和Google Scholar中检索了与FRC数据相关的出版物。对于没有产生科学出版物的FRC，从Google和Bing中检索数据。最后，检索了50个FRC数据库，其中11个关于农药和兽药残留；5项是关于食品掺假和非法添加物；10项是关于食品添加剂；4种为食品接触材料；8种为生物毒素；其中12个为整合数据库，包含多种FRC类型。

表1. 具有代表性的食品风险成分数据库

Fig. 2. 具有代表性的食品风险成分数据库时间表。颜色代表数据库的类型。注：ToxCast, Toxicity ForeCaster; DSSTox, Distributed Structure-Searchable Toxicity; Tox21, The Toxicology in the 21st Century; GEMS, Global Environment Monitoring System; CONT11, 11 food contam­inants; MRL, Maximum Residue Limits; RASFF, The Rapid Alert System for Food and Feed; EMA, Economically Motivated Adulteration; FADB, Food Adulteration Database; FOCUS-DB, Food-Additive-Consumption-Safety Database; FCCdb, The Food Contact Chemicals database; FCCmigex, Migrating and Extractable Food Contact Chemicals; DBETH, Database for Bacterial ExoToxins; TPPT, Toxic Plants – Phytotoxin; ATDB, the Animal Toxin Database; KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes; T3DB, The Toxin and Toxin Target Database; FRCD, Food Risk Component Database; JMPR, The Joint FAO/WHO Meeting on Pesticide Residues; MSDVDR, Mass Spectral Database of Veterinary Drug Residues; CAC, Codex Alimentarius Commission; GRAS, Generally Recognized as Safe; SCOGS, Select Committee on GRAS Substances; FEMA, The Flavor and Extract Manufacturers Association of the United States; JECFA, The Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives; GSFA, Codex General Standard for Food Additives; USP, US Pharmacopeia; FDA, Food and Drug Administration; EURL-FCM, The European Union Reference Laboratory for Food Contact Materials.

FRC结构的图像通常出现在在线的FRC数据库中。然而，过大的数据量使得这类图像不适合共享、传输或检索信息。为了加快信息的共享，各种化学标识/表示被提出。在此，介绍了FRC数据库广泛使用的四种类型的化学表示方法，以帮助研究人员组织和使用数据，并评估FRC数据库的数据标准化和质量。这些介绍包括来自国际纯粹与应用化学联合会( IUPAC )的名称、IUPAC国际化学标识符( InChI )、化学文摘服务( CAS )注册号和简化分子线性输入规范( SMILES )。表2给出了常见的FRC及其标识符列表以及SMILES的基本用法。

表2. 食品风险成分的化学表示法。注：SMILES, simplified molecular-input line-entry system; FRC, food risk component; InChI, International Chemical Identifier; IUPAC, International Union of Pure and Applied Chemistry; CAS, Chemical Abstracts Service.

IUPAC名称

1958年，IUPAC根据直链上所有碳原子的烷烃名称，给出了有机化合物的分等级命名法。这恰恰与有机化合物的名称和结构有关；然而，考虑到有些名称过于复杂，难以回忆和重用，在FRC数据库中，简单名称(如氯硝胺,代替2 , 6 -二氯- 4 -硝基苯胺)往往比IUPAC名称更受青睐。

SMILES

SMILES是一种使用短ASCII字符串描述化合物结构的线条符号。因其简单性而被广泛使用。在SMILES中，符号-，=，#和：分别表示单键，双键，三键和芳香键。相邻原子之间通过单键或芳香键连接。它是一种比其他大多数结构表示更简洁的表示方法，使其适合存储大量数据。FRCs的结构数据也可以保存在结构数据文件中，如SDF和mol2，其中包括连通性、2D或3D空间中的坐标、键合顺序和其他相关的细节信息。

InChI

InChI是化学物质的非专有标识符，可用于电子或印刷数据源，便于链接不同的数据集合。标识符描述化学物质的各种信息层，如原子、键连接、互变异构信息、同位素信息、立体化学、电子电荷信息等。这种直接的表示经常在数据库中充当搜索操作符。

CAS登记号

CAS将其登记号分配为科学出版物中提到的化学物质的标识符。这些数字通常由带有校验位的序列号组成，缺乏结构信息。例如，丙烯酰胺的CAS号为79 - 06 - 1：三个数被两个破折号隔开。值得注意的是，CAS数并不与化合物一一对应。虽然每个CAS编号对应一种独特的化学物质，但在实际应用中，单个化合物可能有多个CAS编号。这种情况是由于不同的异构形式，不同的水合物或盐，甚至是历史原因造成的。因此，在使用CAS号进行化合物鉴定或参考时，认识到一个化合物可能与多个CAS号相连是至关重要的。

食品风险成分数据库中使用的化学标识符

通过总结化学标识符在FRC数据库中的使用频率，发现除了常见的FRC名称外，CAS号是FRC数据库( 46%的FRC数据库使用 )中最常用的表示形式，其次是SMILES ( 36% )、InChI ( 22% )和IUPAC名称( 20% ) 。约35%的数据库提供了FRC分子结构的详细信息，如SMILES或InChI。在不同类型的FRC数据库中，生物毒素数据库最全面地利用了化学标识物--几乎都提供了分子结构的信息。关于环境污染物、农药和兽药残留的数据库提供的化学标识信息较少，这可能是因为这些数据库主要集中于法规和标准。在所有食品掺假数据库中，FADB - China是唯一收录食品掺假事件涉及的关键化学品/非法添加物信息的数据库，其他数据库则主要集中在法规、司法记录、事件报告、监控记录或分析方法等方面。与法规数据库和标准数据库相比，科学领域数据库能更好地管理FRC化学标识符。80%以上的科学领域特定数据库至少使用一种化学标识符，而法规和标准数据库的数量约为50%。