成果介绍
该研究基于食品安全监测大数据与可追溯推理的智能算法分析框架，聚焦我国鸡蛋供应链中的抗菌药残留与潜在耐药性问题，揭示了追溯缺口会显著放大食品安全风险，并提出了更高效的国家监测优化策略。
该研究基于我国 2015—2022 年超过20万条官方监测数据，构建了结合贝叶斯网络与优化遗传算法的分析框架，对鸡蛋供应链中抗菌药残留的传播、膳食暴露风险、健康风险及监测资源配置进行了系统评估。研究发现，我国鸡蛋中抗菌药残留不合格概率总体在 0.8%—2.2% 之间，不可追溯来源鸡蛋的不合格风险约为可追溯来源的两倍，是食品安全监管中不容忽视的高风险环节。虽然多数抗菌药残留的估计膳食摄入量仍低于传统毒理学可接受水平，但在更严格的微生物学安全阈值下，恩诺沙星在我国东部和中部部分高消费区域已轻微超过与耐药性选择相关的微生物学ADI，提示其可能对人体肠道菌群中的耐药性形成潜在压力。进一步分析表明，监管并非“检测越多越好”。在有限资源条件下，若优先针对不可追溯来源实施风险导向监测，可显著提升检出效率；但当年监测批次达到 30,000–50,000 后，收益开始趋于平台期。
这项研究的一个重要启示是：问题不只是“有没有残留”，更在于“能不能追到来源”。论文指出，鸡蛋在经过碎片化、记录不完整的流通渠道时，容易形成追溯缺口，而这会削弱监管部门快速锁定问题来源和精准处置的能力。总体而言，该研究可为我国食品安全风险治理、抗菌药耐药性防控及风险导向监测政策设计提供新的数据支撑和方法参考。同时研究也证明，提升食品安全治理能力，不仅要加强监测，还要同步推进供应链追溯体系建设、风险导向监测以及养殖端抗菌药替代与规范使用，这些举措是食品安全、公共健康与 One Health 治理的重要抓手。
原文链接https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2026.141724
