加工质量安全团队系统综述人工智能赋能的食品过敏原检测与预测在食品科学中的研究进展

近日，中国农业科学院农产品加工研究所农产品加工质量安全防控团队系统综述了在人工智能应用于食品过敏原检测与预测研究方面的研究进展。相关成果发表于食品科学领域国际顶尖期刊 《食品科学与营养学评论（Critical Reviews in Food Science and Nutrition）》（JCR一区，IF=8.8）。加工所2025级硕士研究生李鸿飞和农业农村部农产品及加工品质量检验测试中心高敏为论文共同第一作者，贾晓雪助理研究员与李熠研究员为共同通讯作者。

食物过敏影响全球超过2.2亿人口，随着食品加工工艺日趋复杂，食品基质干扰和加工诱导的蛋白修饰给过敏原检测带来了前所未有的挑战。传统的免疫分析、聚合酶链式反应和质谱检测方法虽为行业提供了可靠的分析工具，但普遍存在基质干扰强、交叉反应性高、操作流程繁琐等瓶颈问题。

该综述首次系统性地将人工智能（AI）技术引入食品过敏原研究领域，从计算预测与分析检测两大维度，全面梳理了AI驱动下的创新进展与应用路径。文章深入阐释了机器学习与深度学习模型在过敏原快速筛查中的高通量预测能力，以及在质谱等复杂检测数据智能解译中的应用潜力。通过构建“AI+检测”融合框架，该综述突破了传统方法“单一仪器、标准流程”的线性思维，为食品安全检测领域提供了全新的技术范式与智能化解决方案。文章进一步聚焦当前AI赋能过敏原检测面临的关键瓶颈问题，包括高质量标注数据匮乏、模型可解释性不足、跨平台通用性差以及食品基质的复杂异质性等，前瞻性地提出了未来研究的战略方向：构建多模态融合的大规模标注数据集、发展可解释人工智能模型、推动边缘计算赋能便携式智能化检测终端、以及建立面向工业应用的标准验证体系。这一系统性综述为食品过敏原智能化检测技术的深入研究和产业化落地绘制了清晰的技术路线图。

本研究得到了现代农业养蜂产业技术体系建设等项目的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1080/10408398.2026.2684709