今日文獻聚焦於「喪屍電子煙」的檢測技術突破與致病機轉解析，顯示業界正積極發展AI輔助的現場快速篩檢技術，同時基礎毒理學也進一步釐清了依托咪酯類似物丙氧酯（PPO）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。
Toxicology · Mechanistic study on propoxate-induced neurotoxicity and addictive potential via blood-brain barrier disruption and GABAergic pathway activation.
透過小鼠模型揭示依托咪酯類似物「丙氧酯（PPO）」藉由下調緊密連接蛋白破壞血腦屏障，並結合GABA_A受體，導致神經細胞凋亡與條件性位置偏好等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.
開發結合液液萃取前處理、SERS光譜與可解釋深度學習模型的新技術，能精準且快速地分類辨識市售電子煙中的尼古丁與四種依托咪酯異構物，準確率高達97.8%。