在中国人的餐桌上，小麦占据着举足轻重的地位，它不仅是北方的主粮，也逐渐成为南方饮食的重要组成部分。然而，这看似金黄饱满的麦粒中，却可能潜藏着一类名为B型单端孢霉烯族毒素（type B trichothecenes, B-TCTs）的有害物质。这类由镰刀菌属（Fusarium）产生的次级代谢产物，尤其是脱氧雪腐镰刀菌烯醇（deoxynivalenol, DON）及其转化产物DON-3-葡萄糖苷（DON-3-glucoside, DON-3G），因其广泛的污染性和潜在的神经毒性、免疫毒性，长期以来威胁着人类健康。尽管全球范围内对B-TCTs的关注日益增加，但在作为世界最大小麦生产国的中国，其污染状况究竟如何？特别是在气候变化导致极端天气频发的背景下，毒素的分布规律是什么？哪些因素在暗中操控着毒素的产生？这些问题一直缺乏系统性的答案。
传统的污染评估往往基于行政区划进行，但这就像用一刀切的尺子去衡量千差万别的自然环境，由于行政边界割裂了自然气候带，导致气象条件、耕作制度和饮食习惯的数据难以统一，评估结果难免失真。为了打破这一局限，一项发表在《Toxins》上的研究独辟蹊径，首次采用“流域”这一自然水文单元作为研究框架，对中国主要小麦产区的B-TCTs进行了一次全方位的“体检”。研究人员收集了2022年至2024年间来自海河流域（HRB）、黄河流域（YRB）、长江中下游流域（MLRY）以及淮河流域上游（URHR）、中游（MRHR）和下游（LRHR）的1337份小麦样本，利用液相色谱-质谱联用技术（LC-MS/MS）精确测定毒素含量，并结合确定性评估模型，深入探讨了B-TCTs的时空分布、健康风险以及关键气候驱动因子。这项研究不仅绘制了中国小麦主产区的毒素污染图谱，更为未来的食品安全预警和精准防控提供了坚实的科学依据。
为了开展这项研究，作者采用了几项关键技术方法：首先，基于流域边界而非行政区划重新划定研究区域，整合了国家气象信息中心数据，利用Python算法将气象站点数据匹配至采样点，获取了开花至收获期的平均气温（AT）、相对湿度（RH）、总降水量（TP）和降水时长（PD）。其次，从国内主要小麦产区采集了1337份代表性样品，经过研磨、提取、净化等前处理后，使用LC-MS/MS系统进行定量分析。此外，研究结合了2019年中国国家营养与健康调查数据，按流域和年龄组分层的膳食消费量数据，应用加工因子（PF）校正，通过确定性模型计算估计每日摄入量（EDI），并基于危害商数（HQ）和危害指数（HI）进行健康风险评估。最后，运用统计学方法分析了气候因子与毒素浓度的相关性。
2. 结果与讨论
2.1. 流域与行政区划分区方法的评估
研究发现，基于行政区划（如河南省）的分析会掩盖内部的气候异质性，例如河南省内的温度、湿度和降水的标准差较高，表明省内气候条件差异大。相比之下，流域分区（如淮河上游和长江中游流域）虽然在地理上跨越多个省份，但其关键气候参数的标准差显著低于行政区划，表现出更强的一致性。这证明流域作为自然水文单元，能更好地整合水循环和物质运移过程，是分析污染物与气候关系的更科学框架。
2.2. 时空分布特征
2.2.1. B-TCTs的浓度水平与时空分布
研究揭示了显著的时空差异。DON是检出最普遍的毒素，其在MLRY的浓度最高，2024年均值达到惊人的1085.61 μg/kg，超过了中国的监管限值（1000 μg/kg）。DON-3G作为DON的主要转化产物，广泛存在于所有流域和年份，其浓度与DON呈强正相关（rs = 0.82），平均贡献了总DON组（tDON）暴露量的23.5%。值得注意的是，雪腐镰刀菌烯醇（nivalenol, NIV）的分布具有明显的地域聚集性，主要出现在MLRY和淮河流域，而在海河和黄河流域未检出，这可能与产NIV的亚洲镰刀菌（F. asiaticum）菌株的分布有关。
2.2.2. B-TCTs的共发生
共污染现象十分普遍，46.22%的样本含有两种及以上毒素。DON与DON-3G的共现率最高，而DON与NIV的共污染则主要集中在MLRY和淮河流域。这种空间异质性进一步证实了区域气候因素对污染模式的深刻影响。
2.3. 人类健康风险评估
2.3.1. 总DON组（tDON）的健康风险评估
通过确定性评估发现，虽然整体暴露水平较低，但在特定流域和年份存在不可忽视的风险。3-6岁儿童由于其单位体重小麦摄入量最高，始终是风险最高的群体。例如在2023年，海河流域（HRB）所有年龄组的tDON危害商数（HQ）均值在1.48至2.95之间，均超过安全阈值（HQ=1）。研究特别强调，若不考虑DON-3G，会严重低估实际暴露风险，因为DON-3G平均贡献了23.5%的暴露量，这与欧洲食品安全局（EFSA）的估算高度一致。
2.3.2. 总DON组与NIV联合健康风险评估
考虑到DON和NIV具有相似的化学结构和毒性机制，研究计算了两者的危害指数（HI）。结果显示，在MLRY等特定区域，两者的联合暴露风险（HI）在某些年份超过了1，表明除了DON之外，NIV在特定区域的贡献（最高达13.12%）也不容忽视，尤其是在MRHR流域，需要对共污染给予更多关注。
2.4. 小麦中气候因子与B-TCTs的相关性
通过分析开花至收获期的气候数据，研究锁定了影响毒素积累的关键“罪魁祸首”。DON浓度与相对湿度（rs = 0.34）、总降水量（rs = 0.37）和降水时长（rs = 0.38）呈显著正相关，而与平均气温相关性较弱。这表明在小麦生长后期，潮湿多雨的环境是诱发镰刀菌感染和产毒的关键条件。例如，在淮河中游流域（MRHR），2023年较高的湿度和降水量恰好对应了该年最高的DON浓度（441.65 μg/kg）。
结论与讨论
这项研究首次在中国主要小麦产区实现了基于流域尺度的B-TCTs及其转化产物的系统性分析。研究有力地证明了流域分区在捕捉毒素污染与气候驱动关系上的优越性，克服了传统行政区划的弊端。核心结论指出，DON和DON-3G是中国小麦中最主要的B-TCTs污染物，且DON-3G对总暴露量的贡献不容忽视，必须被纳入未来的食品安全法规考量之中。同时，NIV的区域性共污染风险也敲响了警钟。
在风险评估方面，研究明确指出了3-6岁儿童是B-TCTs暴露的脆弱人群，在特定流域（如MLRY和HRB）的特定年份面临超标风险。这为制定针对儿童和特定高风险区域的差异化食品安全标准提供了直接证据。
从环境驱动角度看，研究量化了气候因子的影响，确定开花至收获期的相对湿度、降水量及其持续时间是决定DON污染水平的关键因子。在全球气候变化导致极端降雨事件增多的背景下，这一发现具有重要的前瞻性意义。它提示我们，未来的毒素污染风险可能会随着气候模式的改变而演变。因此，建议建立融合关键窗口期天气预报的动态预警系统，以便在高风险区域及时采取生物防治或优化施药策略，并培育抗镰刀菌或低DON-3G形成能力的作物品种，从而构建起一道从田间到餐桌的安全防线。
