風(fēng)味質(zhì)量是評(píng)估食品質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)（Lawless, 1991; Li et al., 2024）。風(fēng)味不僅包括味覺屬性和嗅覺特征，還與質(zhì)地和口腔感覺相互作用，共同塑造消費(fèi)者的整體體驗(yàn)（Hu, Badar et al., 2024）。隨著食品行業(yè)向個(gè)性化、功能增強(qiáng)和數(shù)字化方向發(fā)展，精確闡明風(fēng)味形成機(jī)制和進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)控已成為食品科學(xué)的前沿課題。然而，傳統(tǒng)的風(fēng)味分析技術(shù)主要關(guān)注整體成分的定性和定量分析，忽視了食品基質(zhì)中化學(xué)分子的空間異質(zhì)性。這一空間維度對(duì)于揭示風(fēng)味形成的動(dòng)態(tài)過程至關(guān)重要，但在傳統(tǒng)分析方法中長期被忽視。

傳統(tǒng)的風(fēng)味分析主要依賴于色譜-質(zhì)譜技術(shù)，如氣相色譜-質(zhì)譜（GC-MS）用于揮發(fā)性化合物，液相色譜-質(zhì)譜（LC-MS）用于非揮發(fā)性物質(zhì)，以及氣相色譜-嗅覺儀（GC-O）結(jié)合感官評(píng)估，還有電子鼻或電子舌等儀器方法（Jiao Wang et al., 2024a, 2024b; Wang et al., 2020; Yang et al., 2021; Yang et al., 2025）。這些技術(shù)可以識(shí)別食品中的風(fēng)味化合物，并通過化學(xué)計(jì)量方法建立成分與感官屬性之間的關(guān)聯(lián)模型，顯著提升了風(fēng)味分析的能力（Dong et al., 2024）。但這些方法有一個(gè)共同的限制：樣品通常需要在分析前進(jìn)行破壞性預(yù)處理，如粉碎或均質(zhì)化。這一過程會(huì)消除樣品中分子的原始空間信息，得到的結(jié)果僅代表平均化學(xué)組成。這種“平均化”不僅掩蓋了關(guān)鍵風(fēng)味化合物的精確生物合成位置，還掩蓋了加工過程中分子遷移和轉(zhuǎn)化的真實(shí)時(shí)空軌跡，更嚴(yán)重的是，可能會(huì)錯(cuò)誤地描述實(shí)際的感官體驗(yàn)，而感官體驗(yàn)往往是由局部高濃度熱點(diǎn)決定的。因此，僅依賴傳統(tǒng)方法會(huì)限制我們對(duì)風(fēng)味形成機(jī)制的理解，無法實(shí)現(xiàn)真正精確的調(diào)控。為了克服這一認(rèn)識(shí)論障礙，食品科學(xué)迫切需要一種能夠在原位分析風(fēng)味化合物的同時(shí)保持樣品原始空間結(jié)構(gòu)的新研究范式。

“食品空間風(fēng)味代謝組學(xué)”（FSFM）正是為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)而出現(xiàn)的。它不僅僅是將風(fēng)味組學(xué)和空間代謝組學(xué)簡單結(jié)合，而是一個(gè)以空間變量為中心的操作研究框架，旨在解決傳統(tǒng)基于均質(zhì)化方法無法解決的科學(xué)問題。其核心是利用空間分辨技術(shù)，如質(zhì)譜成像（MSI），來可視化風(fēng)味化合物的原位分布，從而提供關(guān)于物質(zhì)合成位置、遷移路徑及相互作用的基本見解。質(zhì)譜成像（MSI）已成為空間風(fēng)味代謝組學(xué)的基石（Ma et al., 2023; Zou et al., 2022）。MSI的離子化源包括二次離子質(zhì)譜（SIMS）、解吸電噴霧電離（DESI）和基質(zhì)輔助激光解吸/電離（MALDI）（Yang et al., 2023）。這些技術(shù)都能提供空間信息，但由于技術(shù)原理不同，它們?cè)谑称凤L(fēng)味分析中各有側(cè)重（表S1）。SIMS可實(shí)現(xiàn)亞微米級(jí)的空間分辨率，特別適合成像無機(jī)離子；但其高能離子束容易破壞大分子結(jié)構(gòu)，不利于識(shí)別復(fù)雜風(fēng)味前體的結(jié)構(gòu)。DESI作為一種環(huán)境電離技術(shù)，在常壓下無需額外基質(zhì)，適用于檢測(cè)半揮發(fā)性香氣成分，但其空間分辨率通常較低，不足以清晰分辨食品微結(jié)構(gòu)中的代謝物梯度。近年來，為了結(jié)合不同技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，混合DESI-MALDI雙源系統(tǒng)開始被用于分析復(fù)雜基質(zhì)，試圖實(shí)現(xiàn)高覆蓋率和檢測(cè)揮發(fā)性成分的能力。在目前可用的單一技術(shù)中，MALDI-MSI在空間分辨率、分子量覆蓋范圍和靈敏度之間取得了最佳平衡。它不僅能穩(wěn)定檢測(cè)小分子風(fēng)味物質(zhì)（如有機(jī)酸和糖類），還能分析較大分子前體（如脂質(zhì)和肽類），使其成為揭示食品組織異質(zhì)性和風(fēng)味代謝機(jī)制的首選工具（圖1）。

因此，本文旨在將FSFM確立為一個(gè)以空間變量為中心的操作研究框架。重點(diǎn)介紹MALDI-MSI的關(guān)鍵作用，提出方法選擇決策規(guī)則和核心要素清單；總結(jié)四種常見于不同食品系統(tǒng)的空間模式：界面富集、梯度遷移、共定位和加工引起的重塑；系統(tǒng)分析四個(gè)主要技術(shù)瓶頸：基質(zhì)干擾、樣品制備、數(shù)據(jù)整合以及成本/通量權(quán)衡；并提出標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理、高速成像、多模態(tài)融合和高分辨率成像的優(yōu)先發(fā)展路徑。通過構(gòu)建涵蓋概念框架、模式發(fā)現(xiàn)、瓶頸分析和戰(zhàn)略規(guī)劃的邏輯閉環(huán)，本文旨在推動(dòng)FSFM從單純的技術(shù)應(yīng)用向問題驅(qū)動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)化研究范式轉(zhuǎn)變。

FSFM并非旨在取代傳統(tǒng)風(fēng)味組學(xué)，而是一個(gè)為解決特定科學(xué)問題而建立的操作研究框架。其核心目標(biāo)是闡明空間異質(zhì)性如何影響食品風(fēng)味的形成、遷移和感知機(jī)制，主要適用于具有顯著結(jié)構(gòu)或成分梯度的異質(zhì)性食品系統(tǒng)。為了明確FSFM的范圍和價(jià)值，本文首先系統(tǒng)地闡述了...

食品風(fēng)味的形成不僅取決于化合物的種類和濃度，還深受其在復(fù)雜食品基質(zhì)中空間分布模式的影響。然而，闡明這種空間異質(zhì)性的價(jià)值是有明確界限的；具體來說，F(xiàn)SFM的研究范式主要適用于異質(zhì)性系統(tǒng)。當(dāng)食品基質(zhì)表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性時(shí)，空間分析維度就變得必要...

盡管MALDI-MSI為解碼食品風(fēng)味的空間奧秘提供了強(qiáng)大工具，但其實(shí)際應(yīng)用面臨一系列由食品系統(tǒng)固有復(fù)雜性帶來的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)（Sun et al., 2024b）。這些挑戰(zhàn)不僅僅是技術(shù)限制，它們是阻礙食品空間風(fēng)味代謝組學(xué)從描述性表型學(xué)到機(jī)制理解的核心障礙。本節(jié)系統(tǒng)地分析了這些技術(shù)問題...

為了系統(tǒng)克服上述技術(shù)瓶頸并最終填補(bǔ)食品空間風(fēng)味代謝組學(xué)研究中的知識(shí)空白，未來的進(jìn)展必須遵循一條路徑明確、優(yōu)先級(jí)明確的問題驅(qū)動(dòng)策略。本節(jié)基于對(duì)每個(gè)挑戰(zhàn)的緊迫性、潛在技術(shù)解決方案的可行性及其預(yù)期科學(xué)影響的全面評(píng)估，旨在制定可行的發(fā)展路線圖。

食品風(fēng)味的形成和感知本質(zhì)上是一個(gè)具有動(dòng)態(tài)性和異質(zhì)性的三維空間過程。傳統(tǒng)風(fēng)味分析依賴于樣品均質(zhì)化，雖然能夠?qū)崿F(xiàn)高靈敏度檢測(cè)和準(zhǔn)確量化，但未能保留化合物的原始空間信息。這一根本限制是實(shí)現(xiàn)精確風(fēng)味調(diào)控的主要認(rèn)知障礙。FSFM的提出正是為了解決這一問題...

王亞東：撰寫——初稿，研究，資金獲取，正式分析。王曦然：方法學(xué)，研究，數(shù)據(jù)管理。王穎：研究，數(shù)據(jù)管理。徐坤麗：指導(dǎo)，方法學(xué)。董靜：撰寫——審稿與編輯，指導(dǎo)，方法學(xué)。楊曉春：指導(dǎo)。張曉麗：指導(dǎo)。王蓓：撰寫——審稿與編輯，指導(dǎo)，方法學(xué)，資金獲取。

作者聲明他們沒有已知的可能影響本文工作的競(jìng)爭性財(cái)務(wù)利益或個(gè)人關(guān)系。