今日文獻聚焦「僵屍煙」兩大核心議題：丙氧酯（propoxate）透過破壞血腦屏障及激活GABA路徑導致神經毒性與成癮的機制闡明，以及結合深度學習與SERS技術實現電子煙中依托咪酯異構體的快速現場篩檢，顯示該領域正從基礎毒理機制轉向實際檢測應用的發展趨勢。
Toxicology · Mechanistic study on propoxate-induced neurotoxicity and addictive potential via blood-brain barrier disruption and GABAergic pathway activation.
本研究首次闡明丙氧酯（依托咪酯結構類似物）可透過直接結合並破壞ZO-1/Occludin複合體增加血腦屏障通透性，同時激活GABA_A受體，揭示其造成神經毒性與成癮的雙重機制。
Analytica chimica acta · Explainable deep learning combined with SERS for simultaneous detection of nicotine and etomidate isomers in E-cigarettes.
開發整合SERS光譜與可解釋深度學習模型之檢測平台，可同時鑑別電子煙中尼古丁與四種依托咪酯異構體，準確率達97.8%，實現非法添加物之快速現場篩檢。