今日文獻聚焦於「喪屍電子煙」的檢測技術突破與致病機制解析，分別透過 AI 光譜技術提升現場毒物快篩能力，以及首度揭露丙氧酯（PPO）破壞血腦屏障與劫持 GABA 受體的成癮神經毒理機制，對臨床毒理學與公共衛生政策具重大指標意義。
Toxicology · Mechanistic study on propoxate-induced neurotoxicity and addictive potential via blood-brain barrier disruption and GABAergic pathway activation.
首次揭露「喪屍電子煙」成分丙氧酯（PPO）透過破壞血腦屏障並直接作用於 GABA_A 受體，導致神經毒性與成癮行為的雙重機制。
Analytica chimica acta · Explainable deep learning combined with SERS for simultaneous detection of nicotine and etomidate isomers in E-cigarettes.
開發結合 SERS 與可解釋深度學習模型的新型快篩技術，能高準確度（97.8%）同時鑑定電子煙中尼古丁與多種依托咪酯異構物，為現場毒物篩檢提供強大技術支援。