今日文獻聚焦於「喪屍電子煙」的檢測技術與毒理機轉：一篇開發了高準確度的 AI 結合光譜快篩技術以利現場稽查；另一篇則從動物實驗層面揭開依托咪酯類似物（丙氧酸）透過破壞血腦屏障與作用於 GABA 受體導致神經毒性與成癮的雙重機制，對臨床症狀解讀與公共衛生警示具重要參考價值。
Toxicology · Mechanistic study on propoxate-induced neurotoxicity and addictive potential via blood-brain barrier disruption and GABAergic pathway activation.
本研究證實電子煙中非法添加的依托咪酯類似物「丙氧酸」會透過破壞血腦屏障並直接結合 GABA_A 受體，導致劑量依賴性的腦部累積、神經細胞凋亡與成癮行為，為臨床上「喪屍電子煙」使用者出現的神經精神症狀提供了關鍵的分子機轉解釋。
Analytica chimica acta · Explainable deep learning combined with SERS for simultaneous detection of nicotine and etomidate isomers in E-cigarettes.
研究成功開發結合表面增強拉曼光譜（SERS）與可解釋性深度學習的檢測模型，能快速且高準確度（97.8%）地同時鑑定電子煙中的尼古丁與四種依托咪酯異構物，為現場查緝非法添加物提供強大的技術支援。