本研究由Wenwen Cai、Siyu Li、Yacai Zhang、Boyu Zhao、Keke Wang、Xiao Li、Xue Li、Jie Li、Guangguo Ying和Zhiguo Cao（通讯作者）共同完成。作者团队主要来自河南师范大学环境学院（黄河与淮河水环境与污染控制教育部重点实验室）、黄淮实验室、中国科学院城市环境研究所（城市污染物转化重点实验室）以及华南师范大学环境学院。该研究于2025年10月23日在线发表在环境科学领域的国际期刊《Environment International》（第205卷，文章ID 109878）上。
本研究属于环境科学与毒理学交叉领域，重点关注儿童塑料玩具中的化学污染物及其健康风险。婴幼儿通过手口接触、吮咬玩具等行为，极易暴露于塑料制品中的有害化学物质，其中内分泌干扰物因其对生长发育的潜在危害而备受关注。尽管已有研究关注玩具中的特定已知化学物（如邻苯二甲酸酯类增塑剂和溴化阻燃剂），但塑料玩具成分复杂，包含大量有意添加的添加剂（如抗氧化剂、增塑剂）以及非有意添加的物质（如回收料引入的污染物、降解产物等）。目前，对于玩具中未知或新兴化学物质的全面筛查、识别及其内分泌干扰潜能的系统性评估仍然非常有限。传统的基于已知毒性数据库（如ToxCast）的化学物质优先级排序方法，常因数据覆盖不全而受限。因此，本研究旨在利用非靶向分析和机器学习预测模型相结合的新策略，系统筛查婴幼儿塑料玩具中的化学物质，并对其内分泌干扰风险进行预测和优先级排序，以填补该领域的知识空白。具体目标包括：（1）识别不同材质儿童塑料玩具中新兴化学物质的存在模式；（2）预测已识别化学物质的内分泌干扰效应，并基于毒理学优先级指数模型和风险指数进行优先级排序。
本研究包含五个主要步骤：样品采集与制备、非靶向化学物质筛查与鉴定、化学物质毒性预测、风险优先级排序以及数据分析与来源追溯。
第一步：样品采集与制备。 研究聚焦于极易发生口腔接触的婴幼儿塑料玩具，包括牙胶、摇铃、沐浴玩具和球类等。共从中国电商平台采购了17个品牌/店铺的45个手持玩具样品。通过傅里叶变换红外光谱确认了玩具的聚合物材质，包括硅胶（11个）、聚丙烯（7个）、聚苯乙烯（10个）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（7个）、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（7个）、聚乙烯（1个）、聚碳酸酯（1个）和苯乙烯-丁二烯嵌段共聚物（1个）。此外，还获取并分析了原始塑料颗粒以追溯化学物质的来源。样品前处理方面，将玩具颗粒（2克）用甲醇浸泡过夜并超声萃取，萃取液经氮吹浓缩、复溶、过滤后，供仪器分析。
第二步：非靶向筛查与鉴定。 采用超高效液相色谱-轨道阱高分辨质谱联用仪进行化学物质的定性分析。数据处理使用Compound Discoverer 3.3软件，设置峰强度、峰评级、质量误差和信噪比等阈值进行特征提取和峰对齐。化合物鉴定综合运用了mzCloud高级质谱数据库、ChemSpider在线谱库以及根据文献建立的自建精确质量数据库。为确保结果可靠性，仅报告了具有高置信度水平的鉴定结果，包括与谱库数据匹配的化合物（置信度水平2a，146种）以及通过标准品在质谱、二级质谱和保留时间上得到确认的化合物（置信度水平1，19种）。
第三步：化学物质毒性预测。 研究采用毒理学优先级指数模型来系统评估已识别化学物质的内分泌干扰毒性并进行排序。由于ToxCast等数据库仅覆盖了部分化合物（本研究165种中仅有47种有数据），研究者采用了名为“EDC-predictor”的机器学习模型来预测所有鉴定化合物的内分泌干扰效应。该模型整合了药理学和毒理学特征，能够高精度（AUC > 0.8）预测化学物质与核受体及应激反应通路测定靶点的相互作用概率，输出0到1之间的预测分数。ToxPi得分计算综合了这些预测的毒性数据（多个靶点）、化合物的理化性质（如辛醇-水分配系数、生物富集因子）以及检出频率，各指标经数值标准化后赋予相同权重进行加权求和。
第四步：风险优先级排序。 除了固有的毒性，化学物质在不同样品中的暴露水平也是风险评估的关键。为此，研究引入了风险指数。该指数结合了ToxPi得分（代表毒性）和同一化合物在不同样品中的峰强度（代表浓度差异）。首先将每个化合物在所有样品中的峰强度进行归一化处理，然后将归一化的浓度值与ToxPi得分相乘，得到风险指数值。RI值越高，表明该化合物在特定玩具样品中的潜在暴露风险越大。这种方法强调了同一化合物在不同样品基质中的暴露风险比较。
第五步：数据分析与来源探讨。 研究者根据化学物质的功能将其分为五类：有意添加的添加剂、加工助剂、合成塑料的单体和中间体、非有意添加的药物类物质以及无法分类的化学物质。进一步分析了不同材质玩具中化学物质的组成差异，并通过比较玩具成品与原始塑料颗粒中的化学物质谱，探讨了非有意添加物质的可能来源（如回收塑料的使用）。
1. 化学物质鉴定与分类结果： 从45个玩具样品中共鉴定出165种化学物质。按功能分类，有意添加的添加剂占30.3%（50种），其中抗氧化剂（12种）、增塑剂（11种）、阻燃剂（7种）和表面活性剂（7种）最为常见；加工助剂占13.3%（22种），以润滑剂为主；合成塑料的单体和中间体占11.5%（19种）；非有意添加的药物类物质占10.9%（18种），包括治疗/处方药、农药/除草剂和滥用/非法药物，这是首次在塑料玩具中系统报道此类物质；另有33.9%（56种）为无法分类的化学物质。高检出率的物质包括抗氧化剂2,4-二叔丁基苯酚（检出率95.5%）、增塑剂邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯（检出率77.8%）等。研究首次在玩具中鉴定出新兴的非邻苯二甲酸酯类增塑剂（如己二酸二(2-乙基己基)酯，检出率55.6%）。
2. 不同材质玩具的化学组成差异： 化学物质的多样性和丰度因玩具材质而异。软质SBS材料玩具中抗氧化剂数量最多；PET材质玩具中增塑剂含量显著较高；除PC外，所有材质玩具中均检出至少一种有机磷阻燃剂；表面活性剂和润滑剂在各材质中分布较为均匀；药物类物质主要集中在PS和ABS材质玩具中。PET和PS玩具中的化学物质组成与PP、硅胶、ABS玩具有明显区别，且含有更多独特的化学物质。共有43种化合物（占26%）在所有材质的玩具中普遍存在，主要包括抗氧化剂、增塑剂等常见添加剂。
3. 毒性预测与ToxPi优先级排序结果： 基于EDC-predictor模型预测和ToxPi计算，对165种化合物进行了内分泌干扰毒性排序。毒性得分最高的10种物质包括：4-(苯基偶氮)二苯胺（一种功能未知的偶氮苯结构物）、染料苏丹I、抗菌剂查耳酮、染料苏丹III、抗氧化剂Irganox 1010、光稳定剂UV531、阻燃剂磷酸三苯酯、药物维A酸、光引发剂二苯甲酰甲烷以及抗菌剂山梨酸乙酯。值得注意的是，排名靠前的化学物质并不一定具有高检出频率，这表明ToxPi排序更侧重于化合物本身的预测毒性。在前50种优先关注的内分泌干扰物中，有意添加的添加剂占比最大（46%），其中抗氧化剂、紫外线吸收剂和光引发剂表现出较高的ToxPi得分。
4. 基于风险指数的暴露风险评估： 结合ToxPi得分和峰强度计算的风险指数显示，不同材质玩具的风险水平不同。PP玩具中化学物质的RI值范围最低（0–0.16）。PS、ABS和PET玩具的RI值范围分别为0–0.27、0–0.28和0–0.33。硅胶玩具虽然通常被认为是安全的，但由于含有抗氧化剂Irganox 1010和Irgafos 168，其RI值范围也达到0–0.28。在不同材质玩具中，RI值最高的优先关注物质分别为：PET玩具中的抗菌剂山梨酸乙酯（RI=0.33）、硅胶玩具中的抗氧化剂Irganox 1010（RI=0.28）、ABS玩具中的治疗药物地诺孕素（RI=0.28）以及PS玩具中的抗菌剂查耳酮（RI=0.27）。这表明，除了已知的增塑剂，抗氧化剂和非有意添加的药物对婴幼儿的潜在暴露风险需要引起高度重视。
5. 化学物质来源分析： 通过对比原始塑料颗粒和玩具成品，发现ABS原料颗粒中含有的化学物质数量最多，这可能与其易于回收的特性有关，回收过程可能导致化学物质积累。PS和PET玩具中检测到大量原料颗粒中未出现的药物类物质，表明这些物质可能是在生产过程中非有意引入或由回收塑料带入。此外，原料颗粒中未检出有机磷阻燃剂，但在部分玩具中检出，这进一步暗示了回收塑料（可能来源于电子废弃物）被用于制造儿童玩具的可能性。
本研究通过非靶向筛查结合机器学习预测模型，首次系统揭示了婴幼儿塑料玩具中复杂且多样的化学混合物，包括多种新兴的非邻苯二甲酸酯增塑剂和非有意添加的药物。研究不仅识别了这些物质，还通过创新的风险评估框架（整合预测毒性和浓度差异）对其内分泌干扰风险进行了优先级排序。结果表明，PET、硅胶、ABS和PS材质的玩具具有相对较高的潜在风险指数；抗菌剂、抗氧化剂以及某些药物是需要优先关注的新兴内分泌干扰物。该研究强调，除了传统关注的增塑剂，玩具中的抗氧化剂和非有意添加物对婴幼儿的健康风险评估同样紧迫。研究结果为监管机构制定更全面的玩具安全标准、控制新兴内分泌干扰物提供了重要的科学依据和数据支持。同时，研究所采用的非靶向筛查-机器学习预测-综合风险排序的研究范式，为复杂混合物中未知有毒化学物质的风险评估提供了可借鉴的新方法。
研究也指出了当前工作的局限性：风险评估是基于化学物质的固有毒性和萃取液中的相对峰强度，并未纳入这些化学物质在真实暴露场景（如唾液迁移）下的迁移/浸出率数据。因此，本研究计算的风险指数应被视为潜在危害的指示，而非精确的风险定量。未来的工作需要结合迁移率研究和更精细的暴露情景模型，以更准确地表征实际风险。此外，研究样本量有限，后续需要更大规模的调查来验证和推广本研究结论。尽管如此，本研究为识别和优先排序塑料玩具中的新兴内分泌干扰物迈出了关键的第一步。