Constraction of technological foundation for surface utilization of nanocellulose

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セルロースナノファイバー（CNF）の社会実装を加速するには，シンプルな手法でCNFにしかできない材料コンセプトを作り込む，という事例を積み重ねる必要がある。そのために，CNFならではの「実体として存在する大きな表面」を，異種成分（ゲスト）と組み合わせて活かす技術基盤を構築している。CNFの表面は，(A) そのまま，あるいは(B) シンプルにコート・加工して使う。広く訴求し得るターゲットとして，Aでは難水溶性医薬の可溶化，Bでは凝集せず錆びない銅ナノ粒子をCNF上で作り電気回路として使うことを目指している。手法としては，機械学習に基づくマテリアルズインフォマティクス（MI）をCNF研究に活用しようとしている。これまでの具体的な実績の概要は下記の通りである。(A) 機械学習の一つである罰則付き線形重回帰分析を用いて，難水溶性のゲストをTEMPO酸化CNF（TOCN）や水溶性セルロース誘導体と複合化した際の溶出挙動の予測モデルを構築し，溶出挙動に関わるゲストの物性因子の解明を試みた。目的変数にはTOCNとゲストの複合体からのゲストの溶出濃度の実測値を，説明変数には計算あるいは実測により得たゲストの物性値を設定した。訓練データから5つの説明変数が抽出され，テストデータを用いてモデルを検証した結果，一定の精度でTOCNによる水溶性向上効果を推定できることが分かった。(B) 安価な金属種である銅による導電性基板の作製を志向し，CNFを足場材として活用することを試みた。まずCNFに対して，還元性やキレート能を付与するポリドーパミンによる表面修飾をあらかじめ施し，銅ナノ粒子をその場合成した。得られた銅ナノ粒子水分散液はインクとして用いることで紙基板にスクリーン印刷することが可能であった。印刷後にプレスおよび真空雰囲気下で焼成することで近接する銅ナノ粒子同士が焼結し，導電性を示した。