幾乎所有農產品，只要有品質和售價間的落差就會變得有利可圖，也因此會存在「食品詐欺（Food Fraud）」風險，世界上最重要農作物之一的「稻米」當然也存在這樣的問題。
2019 年 6 月，由英國貝爾法斯特女王大學全球食品安全研究所創始人、食品安全教授 Chris Elliott 領導的團隊發佈了最新的研究結果，推出了一種全新的分析方法，可使用「手持式近紅外光譜儀」快速篩出可疑稻米後，再經由「質譜儀」進一步確認真偽。這項創新且快速的兩階段式分析法，有望成為未來打擊稻米詐欺行為的關鍵。
稻米除了標示不實，還曾發生可能造成生命危害的摻偽案例
除了最常見的更改標示（品種或產地不實）、或「將劣質產品當作更有價值的產品」來銷售外，近年也發現了可能對生命造成危險的造假案例，例如將發霉的陳年稻米經漂白、噴灑石蠟等化學藥品後掩蓋外觀與氣味，再以優質米再販售。
這些現象尤其在缺乏先進技術與法律規範的發展中國家最為嚴重，加上過去的分析方法繁瑣、往往需要花上數天，消耗大量化學藥劑也使得檢測價格昂貴；且稻米全球產量大、供應鏈複雜，種種原因讓稻米詐欺無法有效防範。
人們迫切需要快速、方便且有效的分析方法，可以讓供應鏈中的每個環節都有能力做檢驗與把關。而 Chris Elliott 團隊研發出的檢驗方法似乎是一線曙光！
收集數千種稻米樣品 打造最廣泛的分子指紋圖譜庫！
由 Chris Elliott 領導所開發出的這套分析方法，為兩階段式分析法。資助 Chris Elliott 團隊進行研究的測試分析儀器生產商「安捷倫科技（Agilent Technologies）」總監 Mary McBride 解釋，第一步使用的是便攜式手持設備「手持式近紅外光譜儀」，使用分子光譜快速掃描稻米，並將掃描所得到的「稻米分子指紋」導入數據庫中進行比對，如果發現結果匹配，就可以識別稻米的品種、質量等真實性，對打擊詐欺問題提供了基礎證據。
為了建構稻米分子指紋圖譜庫，Chris Elliott 與其團隊在過去數年，收集了來自中國、印度、加納和越南的數千種稻米樣品，針對品種、質量、地理產地等不同數據做記錄。藉此建構出的數據庫，讓「手持式近紅外光譜儀」甚至可以區分為哪一國的稻米。
研究團隊表示，若發現了可能有摻混嫌疑的產品時，就會進入第二階段的質譜儀分析，Mary McBride 則指出質譜檢測是非常嚴謹的技術，可提供有關產品的詳細化學分析。
讓食品詐欺無所遁形！若量產，未來可交由供應鏈各環節自我把關
為什麼要採用兩階段式分析法？Mary McBride 認為，是因為它非常實用且功能強大。由於「手持光譜儀」易於使用、且價格合理，實現了將檢測技術交到供應鏈中消費者、生產者、貿易商與政府單位等手中運用的目標，只要輕鬆掃描產品後就可以確認內容物是否屬實，大大提升了打擊食品詐欺的效率。惟目前，這項技術尚在研究階段，實現商業化的時程還未定。
但 Chris Elliott 也透露，目前也在研究如何利用每個人口袋中就有的智慧型手機作為檢測食品詐欺的工具。他希望，可以將這些工具交到消費者手中，以幫助人們做出明智的決策。
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圖：University of Cape Town /食力