陆覃昱，陈仕淼，罗义灿，甘志勇，李 鸿，李冬桂，吕丽兰*

（1广西壮族自治区亚热带作物研究所，广西南宁 530001；2农业农村部亚热带果品蔬菜质量安全控制重点实验室，广西南宁 530001）

在我国，随着农田污染或高本底背景引发的农产品质量安全问题被报道，重金属污染问题也逐步走进公众的视野。在我国，镉（Cd）、砷（As）、铅（Pb）、铬（Cr）、汞（Hg）等5 种重金属或类金属是典型的土壤污染元素，由于其自身所具备的生物毒性，并且在生物体中存在累加效应，其通过食物链进入人体后，会引发多种严重的健康问题。同时农田重金属污染也会导致农作物产量及品质下降。目前用于农业环境及农产品质量安全的重金属相关检测分析方法主要包括原子吸收法（AAS）、氰化物发生器-原子吸收法（HGV-AAS）、原子荧光法（AFS）、以及电感耦合等离子发射光谱法（ICP-OES） 质谱法（ICP-MS）。值得注意的是，虽然这些方法相对稳定、成熟，近年来，随着ICP 技术的应用，已经实现了农产品中有害金属离子的筛查，甚至实现了对简单介质，如地表水、污水、气溶胶中的多种元素的在线监测，但在复杂介质（如土壤、农产品）中，传统仪器分析方法仍然存在前处理复杂、仪器设备昂贵所导致的监测样品量少，数据时效性差等问题，这大大制约了农产品重金属污染的监测及重金属污染/高背景农田安全利用的开展。同时随着对重金属污染机制机理研究的深入，及大数据及人工智能算法的发展，重金属防治技术手段的开发也在不断升级，农产品重金属污染风险评估模型、早期预警理论、手段和方法不断增加。这些都对日常监测数据量及时效，提出了更高的要求。因此快速、廉价、高通量重金属检测技术正成为国内外学者所关注的研究重点。

1 基于免疫识别的快速检测技术

酶联免疫法（ELISA）及胶体金法（GICT）是目前两种较为成熟且被广泛应用的免疫检测方法，其是利用抗原抗体特异性识别对待测物质进行定性、定量分析的方法。目前已经被广泛应用于新冠病毒在内的病原体、毒素、抗生素检测。其在农业方面也被广泛的应用，目前采用相关技术开发的内源激素、植物病原体、农药快速筛查相关检测方法都开展了较为深入的研究。重金属或类金属离子由于其较小的分子量，通常情况下，并不具备免疫原性，但与其他大分子物质如EDTA 螯合后与载体蛋白偶联，可引发免疫反应。郝亚明通过将铅、镉离子与硫氰根苯基乙二胺四乙酸（ITCBE）螯合后制备人工合成抗原，免疫小鼠后分别制备了鼠抗Pb-ITCBE 及鼠抗Cd-ITCBE 抗体，基于此构建的ELISA 方法可实现对Pb 与Cd 的检测，其最低检出限分别为20 μg/L 和0.01 μg/L，检测范围分别为20～160 μg/L、0.01～0.64 μg/L。其检测能力与原子吸收石墨炉法相当。奚涛制备了青霉烯酸硫醇汞（Hg-MPA）、汞-谷胱甘肽（Hg-GSH）、青霉烯酸硫醇铜盐（Cu-MPA）半抗原与卵清蛋白（OVA）偶联并通过p-NH-Bn-DTPA 双功能偶联剂将Pb、Cd 与载体蛋白孔戚血蓝素（KLH）制备人工抗原，免疫新西兰大白兔制备了Hg、Cu、Pb、Cd单克隆抗体，实现了对4 种元素的快速检测，其中对Pb 的检测能力最强，达6.63 mg/kg，优于原子吸收石墨炉的检测能力。而其他重金属或类金属如As、Cr、Ni 等相关抗体制备研究也有报道。

相较于传统的全量仪器分析方法，ELISA与胶体金试纸法已经很大程度上降低了分析技术要求及相关工作量，但基于抗体的生物传感器技术可以更进一步提升重金属检测效率。Kinetic Exclusion Assay（KinExA）是一种流式荧光技术，通过包被受体或配体的珠子捕获游离的配体或受体，再通过荧光标记的抗体检测游离的配体或受体的量研究分子间相互作用的技术。Diane 等基于KinExA3000 开发了Cd-EDTA 生物传感器，并利用其对地下水中的Cd 进行了分析，其加标回收率为（114.25±11.37%），处于可接受水平。Lin 等通过局域表面等离子共振（LSPR）技术构建了Pb-EDTA 生物检测器，其可以实现对最低0.27 μg/kg Pb的检出能力，同时拥有10～100 μg/kg 的定量线性范围。欧阳辉基于抗体识别机制和鲁米诺-过氧化氢体系对重金属的敏感机制的双重特异性开发了Cu 化学发光免疫传感器，实现了对中草药中Cu 的检测，其检测范围为1.0～1000 μg/kg，检出限达0.33 μg/kg。但值得注意的是由于传感器需要抗体等生物活性物质参与识别工作，多数传感器存在寿命短，工作条件严格等问题。部分传感器的研究仍处于理论阶段，其功能的实现仍需复杂设备配套，这些研究现状均在很大程度上制约了相关应用的开展。

综上基于抗体的重金属检测技术，相较于传统的仪器分析方法，拥有高通量、前期投入低等显著优势，便于基层单位开展工作，为例行监测工作的开展提供了更为有效的手段。另外，多数植物倾向将重金属与多种解毒物质如谷胱甘肽（GSH）、植物螯合肽（PCs）等结合，以降低其毒性，减轻其对正常生理活动的影响。而对于某些重金属或类金属，如Cr、As，其不同结合态具有不同的毒理学意义。因此，在农产品质量安全评估及相关研究中，重金属形态相较于重金属总量更有意义。相较于传统的液相色谱法，基于免疫识别的检测技术可以更容易的提供农作物中重金属的形态信息，同时利用免疫组化技术，还可以有针对性的对特定的重金属进行组织、细胞或亚细胞级别的定位研究。因此有针对性的开发重金属结合态抗体及配套的在线或高通量检测技术对指导重金属污染农田安全利用、农产品重金属质量安全监测、风险评估及相关科研工作的开展均具有重要的意义。

2 基于X 射线荧光光谱的快速检测技术

X 射线荧光光谱法（XRF）是指采用高能X 射线激发样本，并根据样本所发出荧光光谱特征及强度对样本中的金属元素含量进行定性、定量研究的光学检测技术。由于其可分析元素范围广、可对固体、粉末等试样进行分析等优势被广泛应用于冶金、地质、化工、建材等领域。前期，由于相关检测设备信噪比较差，农业方面，XRF 主要被应用于高背景环境样本的检测中，而目前由于新开发的双面弯晶光学晶体技术采用多个单色光激发样品，使XRF 检测设备的信噪比大幅提高，检测灵敏度上升，提升了其在农产品重金属检测中应用的可能性。刘通等利用XRF 结合基本参数法开发了针对谷物、豆类、肉制品、水产品样品的XRF 快速检测方法，其中As、Cd、Pb 的假阳性率均小于5%，其检出限分别为0.07、0.06、0.07 mg/kg。考虑到常规检测方法中的前处理过程对待测样品具有稀释效应，该方法的检出能力达到原子吸收石墨炉法的检测能力。徐德江等采用高精度便携式X 射线荧光光谱仪（HDXRF）对土壤中Cu、Pb、Zn、Cd、Cr、Ni、As 等7 种元素的检测能力进行了评价，结果表明HDXRF 法测定土壤中Cu、Pb、Zn、Ni、Cd、Cr、As 的检出限分别是2、2、5、5、0.08、11、0.8 mg/kg，满足土壤环境质量标准的测试要求。综上，XRF 法以其可以实现无损检测的特性使其在重金属农产品质量安全监测中具有较高的应用前景，但值得注意的是，其同样也存在着一定的应用缺陷，如设备采购成本较高，操作人员存在X 射线暴露风险等问题。

3 基于电化学的快速检测技术

阳极溶出伏安法是一种目前应用较广的测量痕量重金属离子的有效方法，其原理是利用在一定电位下，待测金属部分还原溶入微电极或析出于电极表面，向电极施加反向电压的化学特性分析溶液中重金属含量的技术。其技术特点使其具有检测速度快、检测成本低、可以很容易的整合进入在线监测系统等优势。但值得注意的是，该检测方法对富集电位、富集时间、电位扫描速度、搅拌速度、电极性状及性质、电解质条件、溶解氧等都有着具体而精确的需求，由于实际应用中环境、农产品样本中组分相对复杂，对相关检测的干扰使其相对精度较差。目前针对相关问题，学界已经开展了诸多相关的研究，在改良电极方面，崔闻宇等采用三氧化二铋-石墨烯材料修饰玻碳电极，构建了同时分析Pb、Cd 的新方法，其检测能力与ICP-OES法相当。侯金瑛等利用活性炭对碳糊电极进行化学修饰使电极在检测Cd 时表现出高的灵敏度和低的检测限。Priya 等利用还原型石墨烯（rGO）、羧甲基纤维素（GMG）和谷胱甘肽（GSH）修饰玻璃碳电极（GCE）实现了对痕量Cd 的检测，检出限达5.62 ng/L，并表现出较好的选择性、稳定性及可重复性。而在分析方法上，Ye 等利用机器学习技术对不同重金属离子伏安峰形状进行学习建模，提高了复杂水样品中阳极溶出伏安法检测多种重金属离子的选择性。Leon-Medina 等采用脉冲伏安法结合机器学习开发了快速检测As，Pb 和Cd 的技术，其方法准确率高达98.31%。可见随着新技术的引入，电化学法快速检测有望突破应用瓶颈，获得更大的发展。

4 基于高光谱的反演技术

土壤高光谱反演技术是近年来新兴的原位重金属含量检测技术，土壤在特定电磁波段下能被激发特定的光谱特征曲线，可以通过对光谱特征曲线的分析就能识别土壤不同成分物质，从而预测土壤重金属含量。目前，预测土壤成分及重金属含量的主要反射光谱波长一般为350～2500 nm。前期，由于光谱遥感数据波段少、光谱分辨率及空间分辨率低等的条件限制，遥感技术在土壤重金属监测领域研究较少，主要应用于地图绘制及评价重金属污染等级等方面。随着高光谱技术的出现，使得半定量和定量反演土壤中重金属含量成为可能。通过高光谱技术能够对土壤中重金属含量进行监测，相较于传统方法，其存在成本低、时效性强及通量大的优势。郭云开等利用高光谱数据，通过遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）重金属反演模型，通过二阶微分变化光谱后建立回归模型，对重金属Fe、As 和Cr 的验证集的相关系数分别为0.968、0.821 和0.976。钱家炜等对张家港农田土壤重金属元素含量及土壤可见近红外高光谱数据进行建模，开发了针对Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni 和Pb 的估算模型，其拟合度均大于0.5，对张家港市农田土壤中重金属的预测及监测提供较为可靠的数据支持。相较于其它重金属快速检测方法，其很好地解决了大尺度与高通量的检测难题，适用于相对监测精准度要求低的场合，如受污染农用地安全利用生产场景。而随着机器学习技术的不断演进，相关模型拟合度的不断提高，从而更具有应用价值。

5 展望

重金属快速检测技术在农产品质量安全监测及受污染、高背景农用地安全利用中发挥着重要的作用。同时随着农业大数据相关研究的深入，农业信息化，农业现代化的不断深入，对农业相关数据的采集需求也在不断增加。快速检测技术以其快速、高通量的技术优势可以为相关模型的开发、应用提供大量可靠、精准的数据支持。目前，绝大多数检测技术仍然存在成本高、需要设备昂贵等问题，制约了其在生产过程中的实际应用，仍需进一步研究廉价的耗材制备方法及低成本的应用平台，以帮助相关技术的产业化推广。同时基于技术路线实现的重金属快速检测均具有一定的局限性，而现实生产中，对快速检测技术有着多方面的需求，通过对相关技术的集成整合，可以实现优势互补，促进重金属快速检测技术的发展及推广应用。