水中のナノプラスチックならびに水溶性ポリマーを検出・同定するための技術基盤の創成

点击翻译按钮获取中文摘要

水溶性ポリマーと相互作用し、特徴的で識別可能な蛍光シグナルを発する分子プローブを新たに設計・合成した。その後、得られた蛍光シグナル（教師データ）を分類するための最適な機械学習について検討した。また、その結果を指標として水溶性ポリマーの同定について検討した。本研究の分子プローブは、水中で非共有結合により水溶性ポリマーと相互作用する糊の部位と、その相互作用をシグナル情報へと高感度で変換するための蛍光部位とを有する設計とした。“糊”の部位として、短いペプチド鎖の可能性について検討した。ペプチドには、進化分子工学的手法によりこれまでに見出している、ポリ（N－イソプロピルアクリルアミド）と強く相互作用するペプチドやその変異体を用いた。また、蛍光部位には、ポリマーと相互作用した際に、分子内回転運動性の変化や周囲の誘電率の変化に応じて蛍光強度や極大蛍光波長が変化する環境応答性蛍光基であるアニリノナフチル基を用いた。得られた一連のペプチド分子プローブは、様々な水溶性ポリマーと異なる強さや様式で相互作用し、それぞれの水溶性ポリマーに応じて多様な蛍光スペクトルを示した。得られた蛍光スペクトルのピーク強度や所定の波長間における強度比をそれぞれの水溶性ポリマーに対する特徴的な多次元のシグナル情報（つまり、学習データ）とし、教師あり・なしの機械学習を実施した。例えば、教師ありの多変量解析の一つである線形判別分析により、得られた多次元の情報を次元削減し、各水溶性ポリマーのシグナルを2次元プロット上で分類（クラスタリング）することに成功した。仮想的な未知試料であるテスト用の水溶性ポリマーの蛍光スペクトルを測定し、得られたシグナルを上記の2次元プロットに当てはめることで水溶性ポリマーを同定できることを見出した。