今日文獻聚焦於「殭屍電子煙」的檢測技術突破與致病機制闡明，一篇開發結合 SERS 與可解釋深度學習的現場快篩工具，另一篇則首度揭開依托咪酯類似物 Propoxate 透過破壞血腦屏障與激活 GABAergic 途徑導致神經毒性與成癮的雙重機制。
Toxicology · Mechanistic study on propoxate-induced neurotoxicity and addictive potential via blood-brain barrier disruption and GABAergic pathway activation.
首度闡明依托咪酯類似物 Propoxate 透過直接結合並干擾 ZO-1/Occludin 複合體以破壞血腦屏障，同時結合 GABA_A 受體 α1 亞基產生條件性位置偏好，為殭屍電子煙的臨床神經毒性與成癮症狀提供分子層級解釋。
Analytica chimica acta · Explainable deep learning combined with SERS for simultaneous detection of nicotine and etomidate isomers in E-cigarettes.
整合 SERS 光譜與可解釋深度學習模型，開發出能同時且精準（準確率 97.8%）辨識電子煙中尼古丁與四種依托咪酯異構物的快篩技術，並以 Grad-CAM 提升模型透明度，適合現場查緝應用。