食品安全 |黴菌毒素依然是寵物飼料的重要致命風險嗎?
重點摘要
隨著全球寵物食品市場邁向精緻化與功能化,食品安全管理已從單一毒素檢測演進為複雜化學背景下的全面監控。近期發表於《毒素》(Toxins)期刊的研究顯示,商業化寵物飼料中存在高度複雜的有機污染物,利用高解析質譜(HRMS)篩查發現,高達 76.9% 的樣品含有多種污染物,且多毒素共存現象已成為常態
全球寵物食品供應鏈的複雜化與食安新格局
在二十一世紀的第三個十年,寵物食品產業經歷了前所未有的轉型。寵物不再僅被視為家畜,而是家庭成員(Humanization of Pets),這種觀念的轉變推動了寵物食品向「人類級」(Human-grade)品質看齊
傳統的食品安全模型通常基於「測試-拒收-緩解」的反應式管理,但在 2025 年及未來的市場環境中,這種模式已顯得捉襟見肘
2026 年 MDPI《毒素》關鍵研究分析:多重有機污染物的隱形威脅
根據 2026 年發表於《毒素》期刊第 18 卷第 22 號的文章,科學家利用高解析質譜(HRMS)技術對市售寵物飼料進行了深度的「懷疑篩查」(Suspect Screening)
該研究共評估了 65 份商業寵物飼料樣品,涵蓋了乾糧與濕糧兩種主要劑型。研究結果顯示,有機污染物的存在極為普遍,且呈現出明顯的劑型差異。乾糧樣品由於含有較高比例的穀物成分,其黴菌毒素(Mycotoxins)與農藥(Pesticides)的檢出率遠高於濕糧
這項研究的核心貢獻在於,它不侷限於檢測法規要求的毒素,而是掃描了整個化學空間。高解析質譜技術能夠根據化合物的精確質量(Accurate Mass)與同位素特徵,在無需標準品的情況下識別出潛在的威脅。研究發現,高達 76.9% 的樣品受到黴菌毒素污染,其中黃麴毒素 B1(Aflatoxin B1)的檢出率最高,出現在 33.8% 的樣品中

黴菌毒素的協同毒性與生物累積:超越單一限量標準的風險
科學界目前達成的共識是:單一毒素的限量標準雖然是合規的基礎,但不足以完全保障動物健康。當多種毒素同時存在時,它們會發生交互作用,產生相加(Additive)或協同(Synergistic)效應
所謂協同效應,是指兩種毒素產生的總毒性遠大於它們各自毒性的簡單加總。例如,嘔吐毒素(DON)與伏馬毒素(FB1)的結合,會顯著改變腸道上皮細胞的通透性,這不僅會導致消化功能障礙,還會讓其他致病菌或化學物質更容易進入血液循環
此外,掩蓋型黴菌毒素(Masked Mycotoxins)的存在進一步增加了風險。這些毒素在植物代謝過程中會與糖分子結合,形成共軛物,從而避開傳統檢測方法的偵測。然而,當寵物攝入這些物質後,腸道中的微生物或消化酶會將其水解,釋放回原始的有毒形式
2025 年台灣寵物食品安全法規修訂:業者合規的轉捩點
台灣寵物食品法規在 2025 年迎來了重大變革。農業部於 2025 年 4 月 24 日發布修正《寵物食品病原微生物與有害健康物質種類及安全容許量標準》,並自 4 月 26 日起正式實施
台灣 2025 年黴菌毒素限量基準表
| 黴菌毒素類別 (Mycotoxins) | 2025 年限量標準 (ppm) | 適用範圍與說明 |
|---|---|---|
| 黃麴毒素 (Aflatoxins) | 0.02 | 包含 B1, B2, G1, G2 的總和 |
| 嘔吐毒素 (DON) | 2 (犬) / 5 (貓) | 針對貓的特殊生理代謝差異設定不同基準 |
| 伏馬毒素 (Fumonisin) | 5 | 主要針對玉米基質原料的風險控管 |
| 玉米赤霉烯酮 (ZEN) | 0.2 | 具雌激素活性,影響生殖系統 |
| 赭麴毒素 (OTA) | 0.01 | 具腎毒性,限量要求極嚴 |
| T2 毒素 (T2-Toxin) | 0.05 (貓) | 貓對此類毒素極敏感,屬新增管制項 |
此次修訂最大的特色在於對「貓」生理特性的重視。由於貓體內缺乏某些解毒路徑(如葡萄醣醛酸轉移酶路徑受限),因此對 T2 毒素等單端孢霉烯類毒素的耐受性極低
除了黴菌毒素,重金屬限量也同步收緊。汞(Mercury)的限量從 0.4 ppm 下降至 0.3 ppm,而對於含有水產動物或藻類成分的產品,無機砷(Inorganic Arsenic)的限量設定為 2 ppm,總砷(Total Arsenic)則為 10 ppm

全球與區域性污染地景分析:2025 年上半年調查報告
根據 2025 年發布的全球黴菌毒素調查,中國與台灣地區的風險水平持續處於高位。數據顯示,在該區域採集的原料樣品中,伏馬毒素(Fumonisin)的檢出率高達 98%,嘔吐毒素(DON)則出現在 93% 的樣品中
| 全球區域 | 總體風險比例 | 最普遍的毒素類別 |
|---|---|---|
| 中國 / 台灣 | 94% | 伏馬毒素 (98%)、嘔吐毒素 (93%) |
| 南亞 | 85% | 黃麴毒素 (85%) |
| 北美 | 76% | 玉米赤霉烯酮 (83%)、嘔吐毒素 (70%) |
| 中歐 | 58% | 嘔吐毒素 (72%)、玉米赤霉烯酮 (74%) |
| 南歐 | 65% | 伏馬毒素 (88%) |
這份調查

農藥殘留、藥物殘留與植物性生物活性物質
2026 年 MDPI 的研究不僅關注黴菌毒素,還揭露了其他「非傳統」污染物的威脅
農藥殘留:研究在飼料中發現了多種殺蟲劑與除草劑殘留。雖然單一濃度通常低於法定上限,但某些農藥具備神經毒性,長期低劑量攝入對老年犬貓或幼年個體的認知功能可能產生影響
藥物殘留:在部分含肉類比例較高的樣品中,檢出了獸藥殘留(如抗生素或抗發炎藥物)。這反映出上游屠宰業的藥物停藥期管理漏洞,可能誘發寵物腸道微生物群的不平衡
植物來源生物活性化合物:這是一個極具爭議的領域。研究發現,含豆類成分較高的貓糧中含有顯著水平的植物雌激素(Phytoestrogens,如大豆異黃酮)。由於貓的代謝路徑特殊,這些化合物可能干擾內分泌系統,導致慢性健康問題
這對業者的啟示是:配方設計不能只看營養標籤,必須評估「非營養性物質」的累積風險。
生產衛生與儲存管理的科學實踐
在工廠層面,物理性的污染預防仍是核心。黴菌毒素一旦形成,在大多數加工過程中(包括高溫擠壓)都是穩定的,無法被徹底破壞
根據 GHP(優良衛生規範)與 HACCP(危害分析重要管制點)的原則,業者應建立嚴格的水活性監控體系
結論:從合規到卓越的轉型路徑
綜觀 2026 年的最新科研與 2025 年的法規環境,寵物食品安全已進入一個數位化、精準化且全方位的時代。單純滿足法規最低限量已不足以應對日益透明的消費市場與嚴苛的科學審查。
MDPI 的研究為業者提供了一個清晰的警示:我們檢測不到的東西,並不代表它不存在
給業者的 Tips
為了協助業者有效應對 2025 年新法規與全球食安趨勢,以下提供條列式的實務建議:
- 落實台灣 2025 新規標準:立即對照農業部 2025 年 4 月實施的修正案,重點檢查黃麴毒素(0.02 ppm)、嘔吐毒素(犬 2 / 貓 5 ppm)及新增的貓用 T2 毒素(0.05 ppm)等項目的符合性
。 - 優化原料採購策略:針對高風險原料(玉米、小麥、花生、大豆)建立分級管理制度,優先選擇具備認證(如 GMP+, ISO 22000)且能提供詳細黴菌毒素分析報告的供應商
。 - 強化進貨抽樣程序:對大宗散裝原料實施多點隨機採樣,採樣量應介於 2 至 10 磅,以確保樣本的代表性,避免因黴菌毒素分佈不均造成的偽陰性結果
。 - 建立多毒素協同風險評估:當產品檢出多種毒素(即使每種都低於限量)時,應視為高風險批次。在配方中加入高品質的黴菌毒素吸附劑或生物降解酶,作為多重防護機制
。 - 確保包裝標示透明且合規:2025 年監管單位將加強標籤檢查。確保包裝上的中文標示清晰,批號與有效日期易於辨識,提升消費者信任度
。 - 制定應急召回與追蹤機制:利用數位化系統建立追溯鏈。萬一發生異常,必須能在最短時間內鎖定受污原料與流向,落實《動物保護法》規定的通報與回收責任
。

資料來源:
- Dematati, D., Gkountouras, D., Boti, V., & Albanis, T. (2026). Mycotoxins and beyond: Unveiling multiple organic contaminants in pet feeds through HRMS suspect screening. Toxins, 18(1), 22.
- 農業部 (2025)。寵物食品病原微生物與有害健康物質種類及安全容許量標準。
- dsm-firmenich. (2025).World mycotoxin survey: January to June 2025.
- Boshra, M. H., El-Housseiny, G. S., Farag, M. M. S., & Aboshanab, K. M. (2025). Multiple mycotoxin contamination in livestock feed: Implications for animal health, productivity, and food safety. Toxins, 17(8), 365.
- Wall, T. (2025, January 7). E-nose and AI combined to detect mycotoxins in pet food. Petfood Industry.
https://www.petfoodindustry.com/nutrition/research-notes/article/15711510/enose-and-ai-combined-to-detect-mycotoxins-in-pet-food




