Neonicotinoid residues in fruits, vegetables, and honey: advances in ultra-trace analysis, matrix-effect mitigation, and environmental risk monitoring

वैश्विक खाद्य आपूर्ति के शांत कोनों में, अरबों लोगों के लिए पर्याप्त भोजन उगाने की आवश्यकता और उस भोजन को अदृश्य रासायनिक खतरों से सुरक्षित रखने की आवश्यकता के बीच एक मौन तनाव विद्यमान है। किसान अपनी फसलों को उन कीटों से बचाने के लिए कीटनाशकों के एक विशिष्ट वर्ग पर भरोसा करते हैं जो पत्तियां खाते हैं और रस चूसते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि फसलें स्थिर और प्रचुर बनी रहें। ये रसायन 'सिस्टमिक' (systemic) होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिसका अर्थ है कि वे स्वयं पौधे द्वारा अवशोषित किए जाते हैं, जो जड़ों या बीजों से ऊपर फल, पत्तियों और यहाँ तक कि मधुमक्खियों द्वारा एकत्र किए जाने वाले अमृत (nectar) तक पहुँचते हैं। हालाँकि यह फसल की रक्षा करता है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि ये रसायन खाने की थाली या शहद के जार में पहुँच सकते हैं। वैज्ञानिकों और नियामकों के लिए चुनौती केवल इन अवशेषों को खोजना नहीं है, बल्कि उन्हें रासायनिक रूप से जटिल खाद्य पदार्थों में पूर्ण निश्चितता के साथ मापना है। फल, सब्जियां और शहद खाली पात्र नहीं हैं; वे शर्करा, वर्णक (pigments), अम्ल और मोम के समृद्ध मिश्रण हैं जो उन संकेतों को छिपा या विकृत कर सकते हैं जिन्हें वैज्ञानिक खोजने का प्रयास कर रहे हैं। यदि माप गलत हुआ, तो एक सुरक्षित खाद्य पदार्थ को गलत तरीके से खारिज किया जा सकता है, या एक खतरनाक पदार्थ चुपके से निकल सकता है।

एक नया समीक्षा लेख इस समस्या को हल करने के तरीकों पर नवीनतम सोच को एक साथ लाता है, जो 2019 से 2026 के वर्षों पर केंद्रित है। लेखक, जो इंडोनेशिया, चीन, मलेशिया और यूरोप के विभिन्न संस्थानों के शोधकर्ताओं की एक टीम है, तर्क देते हैं कि हमारे इन कीटनाशकों की निगरानी करने का तरीका सरल पहचान से विकसित होकर एक परिष्कृत, जोखिम-आधारित प्रणाली में बदलना चाहिए। वे इस बात का परीक्षण करते हैं कि कैसे वैज्ञानिक शहद और हरी पत्तियों जैसी जटिल खाद्य पदार्थों से इन रसायनों को निकालने के तरीके में सुधार कर रहे हैं, कैसे वे उन्हें अधिक स्पष्ट रूप से देखने के लिए उन्नत मशीनों का उपयोग कर रहे हैं, और कैसे वे एक वैश्विक ढांचा बना रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एक देश में लिया गया माप दूसरे देश में भी वही अर्थ रखे। यह शोध पत्र यह दावा नहीं करता कि उसने कोई एक जादुई समाधान खोज लिया है, बल्कि यह एक ऐसे मार्ग को रेखांकित करता है जहाँ बेहतर रसायन विज्ञान, स्मार्ट डेटा और एकीकृत नियम मिलकर मानव स्वास्थ्य और उन पारिस्थित प्रणालियों दोनों की रक्षा करते हैं जो हमारे भोजन का आधार हैं।

मुख्य मुद्दा स्वयं खाद्य पदार्थ की प्रकृति में निहित है। जब एक वैज्ञानिक शहद के जार या पालक के गुच्छे में कीटनाशक अवशेष की सूक्ष्म मात्रा को मापने की कोशिश करता है, तो वह खाद्य पदार्थ के अपने घटकों के विरुद्ध युद्ध लड़ रहा होता है। शहद चीनी और पराग से गाढ़ा होता है, जबकि पत्तेदार सब्जियां हरे वर्णकों और मोम से भरी होती हैं। जब इन खाद्य पदार्थों को प्रयोगशाला में संसाधित किया जाता है, तो ये प्राकृतिक घटक उन मशीनों के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं जिनका उपयोग रसायनों का पता लगाने के लिए किया जाता है, जिससे अक्सर कीटनाशक वास्तविक मात्रा से अधिक या कम दिखाई देने लगता है। इस हस्तक्षेप को 'मैट्रिक्स प्रभाव' (matrix effect) कहा जाता है, और यही सटीक रीडिंग प्राप्त करने में कठिनाई का प्राथमिक कारण है। समीक्षा बताती है कि एक प्रकार के भोजन के लिए उपयोग की जाने वाली मानक विधियाँ अक्सर दूसरे प्रकार के भोजन पर लागू होने पर विफल हो जाती हैं। उदाहरण के लिए, एक तकनीक जो पानी वाले टमाटर के लिए अच्छी तरह काम करती है, वह चिपचिपे, चीनी से भरपूर शहद के नमूने के लिए अविश्वसनीय परिणाम दे सकती है। इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अपने निष्कर्षण (extraction) तरीकों को परिष्कृत किया है, जिससे विशेष सफाई चरण बनाए गए हैं जो उन कीटनाशक अवशेषों को खोए बिना हस्तक्षेप करने वाली शर्करा और वर्णकों को हटा देते हैं जिन्हें वे खोजने का प्रयास कर रहे हैं।

एक बार नमूना तैयार हो जाने के बाद, अगली चुनौती अदृश्य को देखना है। शोध पत्र विस्तार से बताता है कि कैसे आधुनिक प्रयोगशालाएं अत्यंत संवेदनशील मशीनों की ओर बढ़ रही हैं जो इन रसायनों का पता उन स्तरों पर लगा सकती हैं जो एक दशक पहले संभव नहीं थे। ये मशीनें, जिन्हें अक्सर मास स्पेक्ट्रोमीटर (mass spectrometers) कहा जाता है, अत्यधिक सटीक तराजू की तरह कार्य करती हैं जो उनकी पहचान करने के लिए अणुओं को तौलती हैं। सबसे आम उपकरण एक ऐसा यंत्र है जो रसायनों को इस आधार पर अलग करता है कि वे एक तरल के माध्यम से कैसे चलते हैं और फिर उनकी पहचान की पुष्टि करने के लिए उन्हें तौलता है। यह विधि अब नियमित जांच के लिए मानक है क्योंकि यह तेज़ और विश्वसनीय है। हालाँकि, समीक्षा इंगित करती है कि सबसे कठिन मामलों के लिए, वैज्ञानिक और भी शक्तिशाली उपकरणों की ओर मुड़ रहे हैं जो न केवल अणुओं को तौल सकते हैं बल्कि उनकी सटीक संरचना को भी देख सकते हैं। विवरण का यह उच्च स्तर उन्हें न केवल मूल कीटनाशक को, बल्कि उन टूटे हुए हिस्सों या मेटाबोलाइट्स (metabolites) को भी पहचानने की अनुमति देता है जिनमें वह रसायन पौधे या पर्यावरण के भीतर बदल जाता है। ये मेटाबोलाइट्स कभी-कभी मूल रसायन जितने ही जहरीले हो सकते हैं, और उन्हें पकड़ना जोखिम की वास्तविक तस्वीर के लिए आवश्यक है।

प्रयोगशाला से परे, यह शोध पत्र एक बढ़ते हुए क्षेत्र की खोज करता है: वहीं परीक्षण करने की क्षमता जहाँ भोजन उगाया या बेचा जाता है। वर्षों तक, सटीक परीक्षण के लिए नमूनों को केंद्रीय लैब भेजने की आवश्यकता होती थी, जो कई दिनों या हफ्तों की प्रक्रिया थी। अब, नए पोर्टेबल उपकरण उभर रहे हैं जो खेत में ही त्वरित उत्तर दे सकते हैं। इनमें हैंडहेल्ड सेंसर शामिल हैं जो रसायनों की पहचान करने के लिए प्रकाश का उपयोग करते हैं, ऐसी पट्टियाँ (strips) जो अवशेष मौजूद होने पर रंग बदल देती हैं, और छोटे इलेक्ट्रॉनिक उपकरण जो स्मार्टफोन से जोड़े जा सकते हैं। हालांकि ये उपकरण आधिकारिक कानूनी निर्णयों के लिए भारी-भरकम लैब मशीनों की जगह लेने के लिए अभी पर्याप्त सटीक नहीं हैं, फिर भी वे रक्षा की पहली पंक्ति के रूप में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। वे निरीक्षकों को सैकड़ों नमूनों की तेजी से स्क्रीनिंग करने की अनुमति देते हैं, संदिग्ध दिखने वाले नमों को चिह्नित करते हैं ताकि केवल उन्हीं को पूर्ण, महंगे विश्लेषण के लिए लैब में भेजा जाए। यह दृष्टिकोण समय और पैसा बचाता है, जिससे नियामक अपने संसाधनों को उन खाद्य पदार्थों पर केंद्रित कर पाते हैं जो उच्चतम जोखिम पैदा करते हैं।

समीक्षा इस बात पर भी जोर देती है कि केवल तकनीक ही पर्याप्त नहीं है; इन परीक्षणों को करने के नियम हर जगह समान होने चाहिए। वर्तमान में, विभिन्न देशों के पास इस बात की अलग-अलग सीमाएँ हैं कि कितना अवशेष अनुमत है, और वे इसे मापने के लिए अलग-अलग विधियों का उपयोग करते हैं। यह भ्रम पैदा करता है और व्यापार को बाधित कर सकता है, क्योंकि फलों की एक खेप को एक देश में केवल इसलिए खारिज किया जा सकता है क्योंकि वहां उपयोग की जाने वाली परीक्षण विधि उस देश की तुलना में अधिक संवेदनशील है जहां वह उगाया गया था। लेखक मानकों के वैश्विक सामंजस्य (global harmonization) के लिए तर्क देते हैं, जहाँ प्रयोगशालाएं नमूनों को तैयार करने, अपनी मशीनों को कैलिब्रेट करने और अपने परिणामों की रिपोर्ट करने के तरीके पर सहमत हों। उनका सुझाव है कि इस समझौते के बिना, विभिन्न देशों द्वारा एकत्र किए गए डेटा की तुलना नहीं की जा सकती, जिससे वास्तविक वैश्विक संदूषण (contamination) की तस्वीर को समझना असंभव हो जाता है।

भविष्य की ओर देखते हुए, शोध पत्र सुझाव देता है कि अगली बड़ी छलांग इन भौतिक उपकरणों को डिजिटल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ने से आएगी। लेखक इन परीक्षणों से उत्पन्न विशाल डेटा का विश्लेषण करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करने का प्रस्ताव देते हैं। केवल संदूषण मिलने के बाद प्रतिक्रिया देने के बजाय, ये स्मार्ट सिस्टम मौसम, खेती के तरीकों और ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न को देखकर यह भविष्यवाणी कर सकते हैं कि समस्या कहाँ होने की संभावना है। यह नियामकों को अपने परीक्षण प्रयासों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित करने की अनुमति देगा, जिससे सही समय पर सही फसलों की जाँच की जा सकेगी। समीक्षा निष्कर्ष निकालती है कि हमारे खाद्य आपूर्ति को इन रसायनों से बचाने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता है। यह केवल बेहतर मशीनें बनाने के बारे में नहीं है, बल्कि एक ऐसी प्रणाली बनाने के बारे में है जहाँ विज्ञान, विनियमन और डेटा एक साथ मिलकर काम करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि हम जो भोजन खाते हैं वह सुरक्षित है, और जो परागणकर्ता (pollinators) और पारिस्थितिकी तंत्र हमारे भोजन को संभव बनाते हैं, उन्हें नुकसान न पहुँचे।