随着人类文明和社会的发展，食品安全问题，包括食品浪费和食源性疾病，越来越受到关注。这不断提高消费者对食品安全问题的认识，食品安全对人类健康的影响也日益受到重视（Li等人，2022年；Li等人，2023年）。食品包装会增加人体接触化学物质的风险。毫无疑问，食品接触材料必须始终是安全的（Pawlickai等人，2019年）。食品包装在运输过程中提供保护，防止物理损坏和污染，控制微生物变质，延长保质期，并减少食品浪费（Muncke等人，2017年）。随着技术创新的快速发展，多种材料被越来越多地应用于食品包装行业。在现代社会，食品接触材料包括塑料、木材、陶瓷、生物聚合物、纸张和纸板以及金属包装材料（Beneventi等人，2020年）。其中，塑料因其轻便、耐用和价格低廉等优点，被广泛用于食品包装（Kato & Conte-Junior，2021年）。尽管消费者普遍认为塑料包装是惰性的屏障，但最近的研究表明，塑料包装中会释放出受监管的添加剂和未故意添加的物质（NIAS）（Allison等人，2021年）。
全球每年生产的塑料食品接触材料超过3600万吨，其中聚乙烯（PE）和聚丙烯（PP）占市场的67%（Plastics Europe，2023年）。然而，塑料材料含有复杂的化学混合物，包括多环芳烃（PAHs），如苯并[a]芘（一种已知的致癌物）（Huang等人，2024年）。此外，为了确保塑料包装的良好稳定性、延展性等机械性能，生产过程中会故意添加一些具有特定功能的化学物质，如引发剂、单体、增塑剂、抗氧化剂和润滑剂（Kassouf等人，2013年；Kato和Conte-Junior，2021年；Peters等人，2019年）。
塑料食品接触材料中的化学物质迁移是一个重要的食品安全问题。已有超过11,000种IAS被证实会在加工、储存和运输过程中迁移，包括增塑剂（如二[2-乙基己基]邻苯二甲酸酯）、抗氧化剂（如丁基化羟基甲苯，BHT）和稳定剂（Etxabide等人，2022年）。此外，某些食品成分（如脂肪、酸、酒精等）可能与塑料发生化学反应，生成新的化合物（Forooghi等人，2022年）。近年来，消费者对食品安全和质量的关注度不断提高（Huang等人，2024年）。明确这些非故意添加物质的迁移情况可以提高食品接触材料的透明度和可靠性，满足消费者对安全食品的需求（欧盟委员会，2011年）。虽然欧盟法规10/2011为IAS制定了具体的迁移限值（0.01–60 mg/kg）和毒理学要求，但其第19条仅要求NIAS符合一般安全原则，未定义定量阈值（欧盟委员会，2011年）。常用的0.01 mg/kg基准值是基于行业实践中使用的毒理学关注阈值（TTC）方法得出的，但这种方法可能低估了累积效应和内分泌干扰效应（Castillo & Borrell，2018年）。
当前的分析方法存在三个主要限制：（1）塑料食品接触材料的复杂性——由于聚合物组成的异质性，使用传统的非靶向筛查方法检测NIAS面临重大挑战（Gianluca等人，2023年）；此外，回收塑料的NIAS迁移量比原生塑料高1.8倍，主要是由于污染物残留和再加工过程中的热机械降解（Song等人，2019年）。（2）液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）方法只能检测到不到20%的NIAS，因为光谱库不完善（Kim等人，2023年）。尽管高分辨率质谱（HRMS）与离子迁移谱（如Trapped Ion Mobility Spectrometry-Time-of-Flight，TIMS-TOF）技术的结合可以实现每样本3000多种NIAS的非靶向筛查，但由于化学库不完整，仅有不到5%的NIAS能够被结构鉴定。（3）在“塑料包装相关化学品”数据库中的10,259种塑料食品接触材料相关化学品中，超过16%具有已记录的毒性，但84%缺乏危险性数据（Meng等人，2023年）。因此，这些物质带来的潜在风险不容忽视。迄今为止，NIAS在生物体内的健康风险仍知之甚少且难以评估，由此引发的食品安全问题可能对人类健康构成重大威胁（Muncke等人，2020年）。
因此，识别和定量分析NIAS极其困难，尤其是在近期技术进步和法规更新的背景下（2022–2025年）。例如，高分辨率质谱与人工智能驱动的光谱匹配技术的结合极大地提高了非靶向筛查的效率（Castillo和Borrell，2018年；Zhao等人，2024年），而欧盟2023年的迁移测试指南（欧盟委员会，2023年）要求重新评估现有数据。同时，可降解塑料带来的新兴风险以及美国食品药品监督管理局（FDA）更新的毒性阈值（FDA，2024年）凸显了当前筛查策略的不足。因此，本文亟需整合研究成果，协调相互矛盾的发现（例如，TTC方法对寡聚NIAS的适用性），并提出未来的监管和技术标准。
为了确保本综述的全面性，系统地检索了三个电子数据库中的文献：PubMed、Web of Science和X-MOL。检索关键词组合包括“Unintentionally Added Substance”或“NIAS”以及“Food Contact Materials”或“plastic packaging”和“Screening”或“detection”或“mass spectrometry”或“risk assessment”。时间范围为2018年1月至2025年5月，优先考虑近期进展，同时包括2018年之前的基础研究。其他参考资料来自监管文件（欧盟委员会，2023年；美国食品药品监督管理局（FDA），2024年）。
要全面分析食品接触塑料，需要系统地研究材料组成、制造参数和使用条件，以便准确提取NIAS（García等人，2019年）。实验策略取决于NIAS的性质：直接分析包装材料可通过非破坏性的顶空或固相微萃取（SPME）技术捕获挥发性/半挥发性物质（Tsochatzis等人，2022年）；选择食品模拟物（见表1）来模拟高风险化合物（如邻苯二甲酸酯）的迁移过程，这一过程受扩散性（受分子大小/重量影响）和物质极性的调控（Mercea等人，2018年；Welle，2013年）。
根据挥发性和可预测性对NIAS进行分类，从而确定相应的分析方法：挥发性/半挥发性NIAS采用顶空、吹扫捕集或SPME-GC-MS方法（Rajbux等人，2020年；Lestido-Cardama等人，2023年）。对于（半）挥发性NIAS，通常使用直接顶空、吹扫捕集、固相微萃取和气相色谱-质谱等方法（Tsochatzis等人，2021年）；而非挥发性物质则需要定制的方法——可预测的化合物采用特定的提取/纯化方法，不可预测的NIAS则需要使用水/有机模拟物的广覆盖提取方法（Hoekstra和Simoneau，2013年；Isella等人，2013年）。
针对特定材料的提取协议可显著提高样品制备的灵敏度。对于聚乳酸（PLA），使用二氯甲烷超声处理后乙醇沉淀可分离出寡聚物（Aznar等人，2019年；Ubeda等人，2019年）；而基于淀粉的聚合物则需要直接甲醇提取（Osorio等人，2020年）。富集技术包括HS-SPME-GC-MS用于挥发性物质的捕获（Félix等人，2012年）；SPME用于氯酚类化合物（Domeño等人，2005年）；中空纤维液相微萃取（LPME）用于聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）的可提取物（Oliveira等人，2014年）——这些方法可在仪器分析前优化分析物的回收率。
迁移参数必须模拟实际条件：温度、暴露时间和模拟物性质决定了NIAS的释放动态（Osorio等人，2020年；Sendra等人，2020年），环境因素（热/氧化老化）会加速降解产物的形成（Biedermann-Brem等人，2012年；Díaz-Galiano等人，2023年）。
