随着全球人口的持续增长与食品供应链的日益复杂化，食品安全问题愈发严峻并备受关注。在食品生产、加工、储运等环节的质量与安全控制中，液相色谱、气相色谱、质谱等检测技术因其高灵敏度与准确性，在当前检测体系中占据重要地位。然而，这些检测技术仍存在一定的局限性。研发兼具高效性、高灵敏度与低成本优势的新型检测技术，对保障食品安全具有重要的现实意义。近年来，集成机器学习的纳米酶传感技术已在食品有害物检测、品质和真实性监测等多个领域取得显著进展，为推动食品安全检测向智能化、高通量方向发展提供了新的技术手段。
天津科技大学食品科学与工程学院的潘明飞、李慧琳，南开大学医学院的王硕*等系统梳理了机器学习算法与纳米酶基传感策略相结合的最新研究进展（图1）；通过评估各类算法在实际检测任务中的性能表现，重点探讨了机器学习在提升检测方法灵敏度与检测效率方面的关键作用。在总结现有研究成果的基础上，本文分析了集成机器学习的纳米酶传感策略在食品检测领域面临的技术挑战与发展瓶颈，并进一步展望了其在未来食品分析中的应用潜力，旨在为推动食品安全检测技术的发展提供有价值的理论思路和实践参考。
01
集成机器学习的纳米酶传感检测技术
机器学习是一种通过计算机自动学习对图像、视频、文本、物体、场景等数据进行采集、分类、识别及决策的技术。其核心在于利用数学模型对数据进行分析和预测，主要流程包括数据收集与预处理、模型选择与训练以及结果验证与预测。为确保预测结果的准确性，首先需要获取大量高质量、高信噪比的实验数据，以确保模型的训练效果；其次需根据纳米酶传感的任务特征筛选合适的算法从而避免数据产生过拟合风险；最后采用客观指标对模型进行严格评估，并通过加标回收实验对预测结果进行交叉验证。在食品质量与安全检测领域，机器学习模型通过算法驱动的方式处理图像和光谱等数据，不仅能够提升检测的效率与准确性，也显著拓展了其在食品有害物检测、品质及真实性监测等方面的应用前景。根据技术路径的不同，机器学习可分为传统机器学习与深度学习两类。传统机器学习技术依赖人工筛选和提取数据特征，适用于中小规模数据集。但其在处理复杂数据时存在局限性，通常需要大量时间和专业知识用于特征设计。相比之下，深度学习借助深度神经网络的层级结构，能够从大量原始数据中自动提取并分析特征，直接生成预测结果，无需人工干预。这一特性使其在处理食品图像、光谱等高维复杂数据方面展现出相较于传统机器学习更为显著的优势。
1.1 传统机器学习
传统机器学习算法基于训练集进行模型训练，通过不断优化和调整模型参数，最终实现对测试数据样本的准确预测与分析。传统的机器学习算法包括监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、RF、决策树（decision tree，DT）、SVM）以及无监督学习算法（如K均值聚类、HCA、PCA、LDA等）。这类算法主要优势在于对中小规模数据集具有良好的适应性，且具备较强的可解释性，但其特征提取过程往往依赖人工设计，对复杂数据的特征提取能力不足，因此难以处理高维数据集。作为一种强大的数据处理工具，机器学习在聚类、回归和预测分析等方面中表现出显著优势，已被广泛应用于纳米酶传感策略的数据优化与性能提升。例如，在食品有害物检测中，通常采用LDA或PCA对高维数据进行降维处理，以降低计算复杂度，随后结合HCA完成数据分类。降维后的数据可通过SVM等判别式分类算法实现高精度分类。SVM作为一种经典的判别式分类器，通过寻找最优超平面以最大化不同类别样本之间的间隔，能够有效处理线性和非线性数据的分类与回归问题，显著提升了预测准确性，图2展示了用于定量预测纳米酶催化活性的机器学习算法的构建。
在食品真实性鉴别方面，RF算法已被证实为一种高效的分类模型，能够在特征数据集上实现接近100%的区分准确率，为该类鉴别任务提供了可靠的技术支持。该算法通过集成多个DT的预测结果，显著提高了模型的整体准确性和鲁棒性。实验结果表明，RF能够从输入的训练集中自主学习，并以100%的准确率对所有测试样本进行正确分类。数据集在模型的对角线上集中分布，表明模型预测值与真实值之间具有高度一致性。例如，在茶叶掺假鉴别中，该算法被应用于茶叶中茶多酚含量的抗干扰识别以及红茶、蜂蜜、葡萄汁等食品中内源性酚类化合物（endogenous phenolic compounds，EPs）的精准分类。然而，由于需要训练大量DT，该算法在计算资源消耗和时间成本方面较高，且存在一定的数据过拟合风险。因此，在实际应用中需结合具体数据集的规模与特征，通过合理调整模型参数以增强其泛化能力。
1.2 深度学习
深度学习通过神经网络的层级结构和多层非线性变换模型，能够自动提取从低层次到高层次的抽象特征，从而有效简化了复杂非线性函数的求解过程。常见的深度学习模型包括ANN、CNN、RNN以及GAN等。与传统机器学习算法相比，深度学习不仅显著降低了对人工特征提取的依赖，在处理大规模、高维和复杂数据时更能拟合多层非线性关系。然而，这类算法也存在训练周期较长、计算资源消耗较大以及过拟合风险较高的局限性。在纳米酶生物传感器领域，深度学习通过优化数据特征提取流程，实现了对多维检测数据的实时处理与有害物的自动识别，显著提升了传感器的检测精度与效率。以ANN为例，其多层结构支持数据的分布式处理和特征提取如图3所示。在兽药残留克伦特罗的残留检测中，相较于传统方法，基于ANN的电化学传感器的检测灵敏度提升了9.02%；ANN与最小二乘（LS）-SVM结合模型成功实现了对农药苯菌灵和马来酰肼有害物的高精度预测（R2＞0.98）。实验结果表明，上述模型在训练集和测试集上的R2分别为0.999 9和0.993 7，相对误差低于0.5%，回收率范围为98.48%～99.10%，显示出优于传统机器学习算法（如单一SVM或RF）的性能优势。另一方面，ANN模型在处理图像数据时需将其展平为一维向量，导致数据的空间结构信息利用率较低。相比之下，CNN模型通过卷积核可自动提取数据的空间特征，更适合多维光谱成像数据的分层建模与分析。例如，利用CNN模型自动化处理荧光与拉曼光谱数据，能够有效提取深层特征，从而显著提升对多种有害物质的区分与鉴别精度。具体而言，在处理由光谱成像仪采集的食品样本三维数据（空间×光谱维度）时，CNN可通过2D卷积层提取空间特征，3D卷积层捕捉光谱波段的吸收特性，最终实现污染区域的精准定位。
02
机器学习集成纳米酶传感技术的应用
食品安全作为关系公众健康和社会稳定的关键核心领域，始终面临诸如有害物质精准识别与快速检测、食品品质监测效率提升以及掺假行为的有效鉴别等多重安全挑战。如表1所示，在不同的检测场景下，机器学习模型的选择是由具体的检测任务和所获得的数据特征共同决定的。首先，通过明确纳米酶输出信号的数据形式（如图像、时序数据、定量特征）选择相应的机器学习类型；其次，讨论所选模型针对数据形式发挥其独特的优势，以确保决策过程的最优化。当单一模型性能达到瓶颈时，可以将多个模型集成以获得更稳定、更准确的预测结果。此外，GAN等技术可以用于生成合成数据，扩充训练集，从而提升其他模型的泛化能力和鲁棒性。近年来，基于机器学习与纳米酶传感技术相结合的新型检测技术手段应运而生，该方法通过赋予纳米酶材料对目标物的精准响应能力与高选择性识别性能，并融合机器学习在自动化特征提取与模式识别方面的优势，为构建高效、智能的食品安全保障体系提供了核心技术支持。
2.1 食品有害物检测
2.1.1 化学性有害物检测
随着食品工业的快速发展，农兽药残留、重金属超标及非法添加剂等化学有害物已成为食品安全领域亟待解决的重大问题。这些有害物质可通过生产、加工、储存等环节进入食物链，并在不同阶段中逐步积累，对公众健康构成潜在威胁。传统检测技术存在信号响应滞后、灵敏度不足及难以实现快速筛查等问题。相比之下，纳米酶凭借高稳定性、类酶催化活性和结构可设计性强等优势，结合机器学习算法，为构建精准且高效的检测体系提供了新的技术路径。ANN作为一种经典的深度学习模型，在回归任务中展现出强大的非线性建模能力，该模型仅需输入和输出数据即可实现特征的自动提取，特别适用于在线监测与现场快速检测等实际应用场景。在基于纳米酶传感器的农药残留检测研究中，已有学者采用ANN构建非线性回归模型，成功实现了对多菌灵的精准预测。实验结果表明，在相同数据集与特征维度条件下，ANN模型的拟合效果（R2＝0.997 9，均方根误差＜0.2）显著优于单变量线性回归、分段线性回归和多项式回归方法。该项研究证明了基于ANN的纳米酶电化学传感器在食品安全检测中具备良好的应用前景，其技术原理亦可拓展至其他痕量有害物的智能分析。基于乙酰胆碱酯酶（AChE）活性抑制的传统比色法由于依赖“锁钥”特异性识别机制，仅能检测单一有机磷（OP）农药，而采用非特异性识别元件构建的比色传感阵列结合机器学习模型，通过多特征融合分析有效突破了这一限制。机器学习通过对多维、复杂的响应信号进行特征提取和模式识别，从而可实现多种目标物的同时区分、精准检测。Bai Yujiao等利用深度学习中的YOLO v5回归模型提取图像特征，并建立多变量拟合方程以提升模型的拟合精度和稳定性。该方法通过将纳米酶受体对不同分析物的响应转化为可区分的图像模式，实现了草甘膦、氧化乐果和对氧磷等多种农药的同时检测与精准区分（图4）。针对传统胆碱酯酶抑制法在农药种类扩展与智能化识别方面存在的局限，Song Donghui等提出了一种多维度信号响应的集成传感阵列。实验结果显示，该阵列在质量浓度0.5～50 μg/mL检测范围内能够有效区分12 类常见农药，相较于传统单一酶抑制法，检测速度提升3 倍且区分度提高40%。在数据解析层面，该研究融合LDA算法和SVM回归模型，构建了浓度-农药种类双变量预测体系，实现了无需依赖浓度曲线的OPs精准识别与定量检测（预测误差＜10%）。SVM通过核函数的非线性特征映射和结构风险最小化原则，有效解决了传统LDA模型在复杂浓度梯度下的线性判别失效问题，为多种类农药的无干扰识别提供了新思路。
单一比色检测方法在灵敏度、特异性和环境适应性方面存在固有局限，这在一定程度上推动了多模式检测技术的快速发展。通过将纳米酶的多信号输出与智能算法深度融合，新型检测策略正朝着“精准化、智能化、集成化”的方向不断演进。Wu Guojian等设计了一种荧光纳米酶Cu-ATP@[Ru(bpy)3]2＋，并构建了机器学习辅助的荧光-比色双模式检测体系。该体系采用特征提取网络模型对图像特征进行提取，结合CNN的局部特征分析能力与ResNet模型的深层语义表达能力，汇总多尺度特征向量，实现了对拟除虫菊酯农药残留的现场实时动态识别。该研究通过引入机器学习模型，有效解决了现场视觉分析准确性低和灵敏度不足的问题。在抗生素残留检测方面，机器学习、纳米酶与光谱分析的结合已成为具有突破性的研究方向。例如，Zhang Yi等利用氨基功能化MIL-88B（NH2-MIL-88B）（Fe、Ni）纳米酶开发了基于YOLO v3模型的双模式传感器，用于自动提取四环素类抗生素的荧光和比色图像深层特征。该模型首先采用YOLO v3定位抗生素靶标在比色/荧光图像中的位置，再通过ResNet-50提取深层特征，能够精准捕捉色度变化特征，避免人工处理带来的误差。同时，结合最小二乘算法构建定量预测模型，实现食品中多种四环素类抗生素的快速定量分析。另外，该研究还引入深度CNN模型处理不同角度、光照条件下的图像，显著提升了检测结果的准确度和稳定性。与传统图像处理方法相比，该深度学习模型在试管分类与信号分析中的准确率提升至98.5%。综上所述，纳米酶与机器学习的深度结合突破了传统检测方法在灵敏度、特异性等方面的技术瓶颈，构建了高效、智能的有害物检测体系，为食品安全现场快速分析和复杂基质识别提供了切实可行的新方案。
2.1.2 生物类有害物检测
食源性病原体是威胁人类健康的重大隐患，但其现有检测技术存在检测效率低、成本高等关键问题。因此，研发快速、准确、可同时检测多种病原体的分析技术成为该领域的核心需求。Li Ying等合成了具有高稳定性和优异类POD催化活性的Fe-N-C单原子纳米酶，结合机器学习辅助检测技术的比色传感器阵列能够同时快速检测多种食源性致病菌。不同的食源性致病菌对单原子纳米酶的活性位点具有不同的抑制作用，导致反应体系产生有差异的比色信号。通过机器学习对上述“差异比色信号”进行分析，将信号转化为每种食源性病原体的专属特征信号，从而实现对金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、创伤弧菌、单核细胞增生李斯特菌和副溶血性弧菌的同时检测。该比色传感器阵列克服了传统“锁-钥模式”生物传感器的局限性，实现了对浓度范围在105～108 CFU/mL的多种食源性致病菌的高灵敏分析。此外，食源性真菌产生的毒素同样对人类和动物健康造成严重威胁。纳米酶可作为信号标签与免疫策略结合，有效提高了免疫分析技术的检测准确性和灵敏度。孙铂洋制备了一种Rh@Ag@普鲁士蓝纳米酶，用于构建比色-拉曼双信号免疫分析体系。基于Rh@Ag@普鲁士蓝纳米酶优异的催化活性和等离子体特性，该方法实现了对呕吐毒素的精准检测，检测限（LOD）低至4.21 pg/mL。同时该研究采用K近邻算法和ANN算法分别对毒素污染浓度和污染程度进行了预测和分类，准确率高达98%，有效提高了检测效率和检测结果的可靠性。
机器学习通过预测纳米酶材料构效关系，从源头提升纳米酶的催化活性和选择性，从而间接提高检测灵敏度。Ge Yu等通过RF和SVM分类模型的协同优化，有效突破了传统纳米酶材料设计中的瓶颈问题。针对小样本数据易出现过拟合的风险，RF模型利用交叉验证方法筛选出紫磷（VP）与分层多孔碳微球（PCM）的最佳浓度配比为2∶3。在此基础上，SVM模型借助径向基核函数实现了材料氧化酶样催化动力学特征的精准预测，预测准确率高达99%。所制备的VP-PCM纳米酶对霉酚酸抗生素表现出优异的亲和能力，其米氏常数（Km）为12.4 μmol/L。基于该材料构建的检测体系结合机器学习算法，检测效率较传统高效液相色谱-串联质谱法（HPLCMS/MS）提升了6 倍。该研究验证了机器学习算法在纳米酶材料设计中的可行性与有效性，也为其他农产品安全检测领域的智能化发展提供了可借鉴的方法框架。综上所述，集成机器学习的纳米酶传感技术不仅在化学有害物检测中表现优异，在生物类有害物（包括致病菌、霉菌毒素）的高灵敏、高选择性、多重检测方面同样展现出巨大的应用潜力。机器学习算法有效地解决了生物检测中常见的信号复杂、基质干扰强、定量难等问题，进一步拓展了该技术的应用领域。
2.2 食品品质与真实性监测
2.2.1 新鲜度与腐败指标监测
食品中富含蛋白质、水分和脂质等成分，使其在储存和运输过程中易受到酶促反应、微生物滋生及氧化酸败等因素影响。新鲜度作为衡量食品品质与安全性的核心指标，直接影响其食用价值。水产品如鱼类、虾蟹等因富含高活性蛋白酶和不饱和脂肪酸（UFAs），更易发生成分降解，如UFAs被氧化生成丙二醛，蛋白酶水解产生胺类和硫化物等有害代谢产物。这些变化不仅导致肉质软化、风味劣变和营养流失，严重时还可能引发食物中毒。因此，在食品供应链各环节实现质量的实时监测，是保障消费者健康的重要手段，而对水产品新鲜度的早期快速检测在其质量控制中尤为关键。次黄嘌呤（HX）作为水产品腐败初期的关键代谢物，是评估新鲜度的重要生物标志物。Wang Pengxiang等开发了一种基于机器学习辅助的HX比色检测方法。该方法依托紫外线增强的黄嘌呤氧化酶-POD级联反应体系，通过智能手机采集比色图像，并提取9 个关键色度参数作为输入特征。随后利用支持向量机回归（SVMR）模型对HX含量进行预测，预测集决定系数（）达到0.946，展现出优异的定量分析能力。该研究中，机器学习算法通过深度挖掘色度信息HX含量之间的非线性关系，突破了传统比色法仅能提供定性或半定量结果的局限，实现了对目标物的高精度定量预测。该方法为水产品新鲜度的现场快速检测提供了可靠的技术支撑，推动了食品安全检测技术从实验室到实际应用场景的有效转化。Zhu Yifu等采用直接激光写入技术，利用聚酰亚胺基底成功制备了3D多孔石墨烯柔性纳米酶电极。该电极兼具优异的机械柔韧性、高电导率和独特的三维多孔结构，作为电化学传感平台在黄嘌呤（XT）和HX检测中表现出卓越的性能，LOD低至0.26 μmol/L。同时，为实现对监测结果的智能化分析，该研究引入ANN模型，通过伏安法采集鱼样品中的XT/HX浓度数据，并利用ANN算法训练后建立其与新鲜度之间的非线性映射关系，从而实现对水产品新鲜度的数字量化评估。这一基于纳米酶电极的高灵敏监测平台不仅有效解决了传统酶传感器稳定性差、成本高的问题，还通过激光加工技术实现了经济、高效的大规模生产；以ANN算法通过深度挖掘XT/HX浓度与新鲜度之间的复杂非线性关系，突破了传统单一参数检测方法的局限性，将纳米酶电极的电化学信号精准转化为可量化的评分指标，显著提升了检测结果的实用性与可解释性，为水产品新鲜度的快速评估提供了有力的技术支撑。生物胺（BAs）是水产品腐败的特征性标志物，严重威胁食品安全。然而，传统的色谱检测方法因成本高、操作复杂、分析效率低等问题，难以满足实际需求。Zou Jiahui等基于MOFs制备了具有POD催化活性的Cu-MOFs、Ce-MOFs、Mn-MOFs纳米酶。与天然辣根POD相比，所制备的MOFs纳米酶展现出优异的热稳定性、良好的循环利用性能，且其催化活性可根据不同目标BAs调节。基于3 种MOFs尺寸、形貌及催化特性上的差异，该传感器阵列结合LDA、HCA等机器学习模式识别方法，能在10～1 000 μmol/L浓度范围内有效鉴别4 种BAs（组胺、腐胺、尸胺、精胺），且对毒性最强的组胺LOD低至4.28 μmol/L，并能够通过监测BAs水平准确鉴别鲭鱼的新鲜状态。该方法依托纳米酶的稳定性优势与机器学习算法的高效分析能力，实现了复杂体系中BAs含量的高灵敏、高选择检测和监控，为食品安全和品质的智能监测提供了新的技术路径与应用范式。
2.2.2 内源性成分与品质鉴定
EPs赋予蜂蜜、果汁等食品独特的风味与品质特性，兼具多种生物活性和抗氧化功能。其安全性受化合物种类、含量及个体敏感性等因素影响，过量摄入可能引发机体急性中毒、代谢紊乱或慢性炎症等健康风险。因此，针对其开发高效、灵敏的监测技术对保障食品品质安全具有重要意义。近年来，基于机器学习的纳米酶传感阵列技术同样在食品中EPs的快速检测与鉴别方面展现出广阔的应用前景。Chen Tao等构建了一种基于XGBoost回归算法的纳米酶构效关系模型，实现了材料设计参数（如掺杂原子类型、识别层交联度）与检测性能的定量映射，借助该模型辅助合成的VP/二维过渡金属硼化物（MBene）纳米酶被成功用于农田中芝麻酚的智能传感监测。该研究在相同数据集下对比了ANN、SVM等多种模型，发现XGBoost算法的预测性能最佳（R2＝0.845 5），表明其在优化纳米酶合成过程方面具有显著效果，使目标纳米酶的催化效率提升4.2 倍。此外，通过精准调控纳米酶的活性位点，检测灵敏度提升至21 nmol/L，这些结果验证了机器学习在纳米酶性能优化中的显著优势。然而，在实际复杂食品基质中，多种EPs往往同时存在，这对检测技术的灵敏度与特异性提出了更高要求。Jing Wenjie等创新性地设计了一种具有POD和LAC双功能活性的纳米酶，其类POD活性可被EPs抑制，而类LAC活性则能将EPs氧化为蓝色醌亚胺。基于此，该研究构建了一个六通道纳米酶传感阵列，通过采集光谱、电化学等多维度信号并提取关键特征。结合ANN算法，实现了红茶、蜂蜜、葡萄汁等复杂基质中9 种EPs的精准识别和预测，有效克服了传统检测技术在多组分、复杂基质分析中选择性差、抗干扰能力弱的局限。综上所述，机器学习与纳米酶协同发展的技术具备高灵敏度、多组分分析、实时监控等优势，显著提升了食品新鲜度与品质安全的监测效率，尤其在易腐水产品及蜂蜜、果汁等复杂食品体系中表现突出。但当前技术仍受数据复杂度高、设备依赖性强和环境适应性有限等因素制约，未来应通过简化模型结构、标准化数据采集及研发低成本集成设备等手段，推动该技术向产业化应用方向发展。
2.2.3 食品掺假鉴别
食品真实性监测是保障食品安全与市场公平的重要环节。目前，食品掺假现象时有发生，例如茶叶掺假或在咖啡中掺入咖啡壳、大豆等非食用或廉价成分，都引发了消费者对食品真实性的极大关注。美国、加拿大、中国等国家已通过立法手段加强对食品行业的监管，明确禁止各类食品掺假行为。然而，由于传统检测方法常面临样品前处理流程复杂以及依赖昂贵大型仪器等问题，限制了其在现场快速检测中的应用。纳米酶凭借其类酶高催化效率、稳定性和可调控性，为食品掺假的高效鉴别提供了新的技术路径，并为开发适用于现场筛查的便捷、智能鉴别平台奠定了基础。
具有类POD或氧化酶活性的纳米酶能够特异性识别食品中的掺假成分，并能通过比色或荧光信号实现目标物的高灵敏度、快速检测。然而，纳米酶催化产生的光谱图像等复杂数据需高效解析，而机器学习算法凭借其强大的特征分类和动态回归建模能力，可实现对食品掺假信息的精准鉴别。例如，Yang Xiaoyu等设计了联吡啶酮（BPY）-Cu和天冬氨酸（ASP）-Cu两种铜基纳米酶，构建比色传感器阵列（图5）。该阵列利用茶多酚的还原性抑制TMB的显色反应，结合LDA、HCA和DT模型，不仅成功区分了多种酚类化合物，还实现了不同季节铁观音茶与掺假茶的有效鉴别，为茶叶质量控制与掺假鉴定提供了一种简便、高效的解决方案。Zhong Xinyu等开发了一种由MnO2纳米酶介导的“图像分割和特征提取-深度学习”（ISFEDL）模型。根据密度泛函理论计算和米氏动力学分析结果，贵金属Ag/Pd/Pt共掺杂提升了MnO2的氧化还原性能及其类氧化酶活性，Km低于天然辣根POD，表明其对底物具有更强的亲和力。UFAs可通过竞争纳米酶活性位点抑制底物的氧化反应，导致体系颜色信号变化。由于比色光谱图像具有非线性和高维特性，其特征提取过程面临复杂数据分析的技术挑战。该研究利用智能手机高通量图像采集，结合ISFE-DL模型提取特征，显著提升了特征维度与样本量。训练后的MobileNetV3模型对油酸、亚油酸、α-亚麻酸的浓度预测决定系数达0.996 9，成功实现了食用植物油、山茶油及掺假样品的准确区分，为UFAs类化合物的智能定性分析和掺假鉴别提供了创新性的技术路径。
2.2.4 非法添加物监测
克伦特罗是一种β2-肾上腺素能激动剂，可以促进动物生长并提高畜禽瘦肉率。然而，非法滥用克伦特罗易导致该药物通过食物链在动物体内富集，进而引发高血压、冠心病、甲状腺功能亢进等健康风险。为了实现对克伦特罗的高灵敏检测，Li Yuechun等利用GA与多价铁螯合，设计了一种具有特异性抗体识别活性的模拟过氧化物纳米酶（Fe-GA）作为免疫层析策略的信号标记物。为了提升免疫层析试纸条的信号处理能力，该研究采用PCA算法对智能手机捕获的颜色信号进行降维与特征提取，增强了现场检测的准确性与便携性。所构建的检测平台在0～6 ng/mL的检测范围内表现出高分析性能，LOD低至0.172 ng/mL，已成功应用于猪肉和鸡肉样品中克伦特罗的快速、现场监测，为食品安全监管提供了可靠的技术手段。甲醛作为一种高毒性挥发性有机化合物，可引发呼吸系统刺激、免疫系统紊乱等健康风险。世界卫生组织已将其列为“I类致癌物”。福尔马林（体积分数37%甲醛溶液）因具有防腐作用，被非法用于鱼类、果蔬和乳制品中以延长保质期，掩盖产品劣变现象，从而实现以次充好的商业目的。美国环境保护署规定甲醛最大日剂量参考值为0.2 mg/kg mb；印度食品安全和标准管理局设定淡水鱼类中甲醛限量为4 mg/kg，海水鱼为100 mg/kg。甲醛被不法商贩用作防腐剂添加到食品中，是一种严重的非法添加行为。因此，针对水产品开发一种具有掺假鉴别功能的智能传感系统显得尤为重要。Mahata等构建了一种基于二氧化锡（SnO2）纳米花气体传感器并与机器学习算法相结合的检测系统。SnO2花瓣状结构通过高比表面积和物理化学吸附协同效应，实现了对痕量甲醛气体的高效捕获，还通过回归分析有效量化了鱼类品质退化程度。因此，高灵敏度纳米酶传感器与机器学习技术的集成，为食品品质评估和掺假鉴别提供了一种精准、自动化的新方法，展现出良好的应用前景。表2汇总了机器学习集成纳米酶传感策略在食品质量与安全中的应用。
结语
本研究系统综述了传统机器学习与深度学习模型集成纳米酶传感技术在食品有害物检测、品质及真实性监测等方面的实际应用。在有害物检测方面，纳米酶的高催化活性与机器学习模型结合，不仅能快速捕获痕量有害物质的特征信号，并可通过算法优化显著提升检测的灵敏度与准确性。在食品品质监测领域，机器学习模型利用其强大的多维数据处理能力，对纳米酶体系产生的光谱、图像等数据进行实时分析，实现了对食品新鲜度的精确评估与品质分级。在食品掺假鉴别方面，纳米酶的特异性识别能力与机器学习算法相结合，结合特征成分或标志物分析，可有效保障食品的真实性和品质的可靠性。
尽管机器学习模型已在纳米酶催化与食品分析中取得初步应用成果，但其与纳米酶技术的深度融合仍面临诸多挑战，例如，如何在模型复杂度与预测准确度之间实现合理平衡，以及避免小样本、高维数据带来的过拟合风险等问题。虽然系统性的数据收集与严格的模型训练可有效提高机器学习模型预测性能，但过于复杂的模型也可能导致计算效率降低和可解释性不足。此外，食品检测数据通常具有多维特性与小样本量的特征，容易引发模型过拟合或欠拟合风险。例如，在微生物污染检测中，有限的样本数据难以覆盖所有微生物种类及污染场景，从而降低了模型的检测准确性。针对上述挑战，采用集成学习结合轻量级算法（如RF、XGBoost算法），可在保证预测精度的同时提升计算效率。同时，研发与纳米酶传感器兼容的便携式信号采集与智能处理设备，是推动该技术从实验室走向实际应用场景的关键环节。微流控技术具有检测微型化、自动化和高通量等优势，特别适合现场快速检测。集成机器学习的纳米酶传感与微流控平台具有良好的兼容性，二者结合是未来的重要方向之一，可实现从样本进样到结果分析的全流程智能化。随着人工智能与纳米材料科学的不断发展，集成机器学习的纳米酶传感技术将在食品安全检测、食品品质和真实性监测等方面具有广阔的应用前景和发展潜力。
作者简介
通信作者：
王硕，南开大学医学院博士生导师。国家杰出青年基金获得者，长江学者特聘教授，国家万人计划科技领军人才，教育部“新世纪优秀人才支持计划”人员，国家“百千万人才工程”国家级人选，IUFoST国际食品科学院Fellow，IUFoST执委。享受国务院特殊津贴。近年来主要致力于食品营养与健康、食品安全、食品加工过程控制等方向研究，在肠道免疫、能量代谢和机体免疫，基于膳食成分与肠道微生物的互作，母乳功能成分、膳食功能因子与营养素的分泌代谢规律和健康效应，功能纳米材料食品安全精准体外检测和体内可视化研究方法，纳米抗体免疫检测理论和检测技术，加工食品营养素消化性和生物可利用性，加工危害物减控机制及健康危害控制等方面开展大量工作。2015-2024年连续10年入选Elsevier发布的中国高被引学者榜单，2024年入选国际学术机构ScholarGPS发布的全球前0.05%顶尖科学家榜单，2025年入选斯坦福大学和Elsevier共同发布的全球前2%顶尖科学家榜单。主持/参与出版了9 部食品领域专著，获得60余项发明专利授权。近五年先后承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金、教育部和人事部等国家级重大科研项目30余项。获得国家科技进步二等奖1 项，国家专利优秀奖1 项，天津市科技进步一等奖1 项，天津市专利金奖1 项，教育部、天津市自然科学和科技进步二等奖4 项。
第一作者：
潘明飞，教授，天津科技大学食品科学与工程学院博士生导师，天津市“131”创新型人才，科技部青年科技人才。主要研究为食品中痕量目标物精准、快速分析检测策略的开发与应用研究，特别在新型功能识别材料的设计与合成、纳米增效与催化、仿生及生物传感等及新型高性能食品安全、环境监控等检测设备的开发方面，积累了坚实的研究基础。先后主持完成国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划（子课题）、天津市自然科学基金等国家级/省部级研究课题12 项；相关成果发表在
Trends in Food Science and Technology
Food Hydrocolloids
Food Chemistry
Journal of Agricultural and Food Chemistry等国际著名的学术期刊上发表科研论文 100 余篇，被引频次达到 3200 次，
H因子指数为 31 ， 2023—2025 连续3 年入选斯坦福大学和 Elsevier 共同发布的“全球前 2% 顶尖科学家”榜单，授权国家发明专利 3 项。获得中国食品科学技术学会科技创新奖。 多次指导学生参加 “互联网 + ”、“挑战杯”、全国大学生生命科学竞赛等国家级竞赛获奖。
引文格式：
潘明飞, 李慧琳, 胡晓春, 等. 集成机器学习的纳米酶传感技术在食品质量与安全检测研究进展[J]. 食品科学, 2025, 46(24): 18-28. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250717-144.
PAN Mingfei, LI Huilin, HU Xiaochun, et al. Research progress on nanozyme-based sensing technologies integrated with machine learning in food quality and safety detection[J]. Food Science, 2025, 46(24): 18-28. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250717-144.
实习编辑：南伊；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网
为汇聚全球智慧共探产业变革方向，搭建跨学科、跨国界的协同创新平台，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心、国家市场监督管理总局技术创新中心（动物替代蛋白）、中国食品杂志社《食品科学》杂志（EI收录）、中国食品杂志社《Food Science and Human Wellness》杂志（SCI收录）、中国食品杂志社《Journal of Future Foods》杂志（ESCI收录）主办，西南大学、 重庆市农业科学院、 重庆市农产品加工业技术创新联盟、重庆工商大学、重庆三峡学院、西华大学、成都大学、四川旅游学院、西昌学院、北京联合大学协办的“ 第三届大食物观·未来食品科技创新国际研讨会 ”， 将于2026年4月25-26日 （4月24日全天报到） 在中国 重庆召开。
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