Insights From Industry

Kate Kemsley 教授（英国クアドラム研究所）

業界インタビューからの気づき

クアドラム研究所とオックスフォード・インストゥルメンツの連携が実現した経緯についてお聞かせください。

クアドラム研究所は、長年にわたり高分解能・高磁場のNMR（核磁気共鳴）を使用してきましたが、2012年に卓上型技術に対して本格的に関心を持つようになりました。英国の技術戦略委員会と協力し、オックスフォード・インストゥルメンツ社との連携を開始し、現在も継続しています。

クアドラム研究所における植物油の組成に関する研究は、なぜそれほど重要なのでしょうか？

まず、植物油の分析において、卓上型NMRで成分表示に必要な情報が得られるかどうかを確認することが第一の目的でした。GC-FID（水素炎イオン化型検出器搭載ガスクロマトグラフィー）など、標準的な分析方法もありますが、私たちは、より短時間で、消耗品も少なく、試料調製も不要で迅速な方法を開発しようと考えていました。

そこで、オイルをボトルから直接取り出し、NMRチューブにセットして分析することにしました。これは私たちの、始まりから終わりまでというテストでしたが、1つのサンプルの分析に5分しかかからなかったのです。

卓上型NMRを用いた結果、何が明らかになったのでしょうか？

私たちは、植物油の分子のさまざまな性質を調べるために、卓上型NMRを使用しています。分子のビスアリル領域とオレフィン領域からのNMR信号を分析することで、オイルの不飽和度に関する重要な情報を得ることができます。

また、グリセリド領域からのシグナルは、通常サンプル間で一定であるため、測定値の定量に役立てることができます。オイルの脂肪酸プロファイルを得ることができれば、それをさまざまな用途に利用することができます。

アルガンオイルの品質を判定するスクリーニング方法の開発について教えてください。

スクリーニング手法の開発には、産地が保証されたアルガンオイルが必要でした。アルガンオイルは、農産物の認証のための費用対効果の高いスクリーニング手法に関心を持つ国連食糧農業機関（FTA）から入手しました。サンプルコレクション全体は、数百種類の本物のアルガンオイルと、疑わしいオイルで構成されています。

私たちは、すべてのオイルからプロトンNMRスペクトルを取得し、データ処理を行いました。アルガンオイルは天然物であるため、スペクトル間のばらつきがかなり大きいことを予想していましたが、結果は文献に記載されている異なる脂肪酸割合の値と完全に一致したものになりました。

保管中に酸化した一部のサンプルを除外した後、残りのデータを統計的に考慮し、グループの周囲に信頼領域を設定しました。この領域は、本物のアルガンオイルの95％を見つけることができると予想される場所でした。

この信頼領域は、他のオイルとの混合物を約20%の濃度まで検出する簡単な指標になります。これは、迅速なスクリーニングツールとして有用な割合です。

しかし、汚染されたオイルの脂肪酸プロファイルがアルガンオイルと非常に似ている場合、この方法では十分な感度を得ることができません。

そのため、一部のピーク積分だけでなく、スペクトル全体から情報を取得する必要があります。このアプローチでは、異常値または外れ値検出としても知られている、1クラスモデリングを使用しました。ここでもまた、クラスから項目を受け入れるか拒否するかの境界を定義しましたが、この例では、スペクトル全体が使用され、境界は数学的により複雑になっています。

コーヒーに関する分析もされていますが、食品業界において、なぜコーヒーも認証が必要な商品なのでしょうか？

コーヒーのサプライチェーンはとても長いのです。コーヒーは熱帯地方で栽培されますが、加工され消費されるのは世界各地となります。そうなると高価なアラビカ豆は、一度焙煎して挽いてしまうと目視だけでは判別できず、偽造されやすいのです。そのため、何らかの分析的な検査が必要となり、卓上型NMRでこの問題を解決できないかと考えました。

挽いたコーヒー豆から得られた親油性相のプロトンNMRスペクトルには、一次代謝産物、分解産物、焙煎工程で生じた微量化合物など、さまざまな信号が含まれています。60 MHの磁場強度では、これらのピークのほとんどが重なり合うことで、実は都合がよく、より主要な化合物のみをピックアップすることができます。

逆に、カフェインでは、いくつかの明確でわかりやすい信号が得られます。また、16-O-メチルカフェストール（16-OMC）と呼ばれる化合物からも小さなピークが確認できます。この化合物は、アラビカ種ではなくロブスタ種のコーヒー抽出物に含まれているようなので、注目されます。

これは、迅速、簡単、そしてコストパフォーマンスの高い鑑定方法として期待できるものです。

卓上型NMRを用いた向精神薬の同定についてお聞かせください。

この仕事は数年前に始まりました。デザイナードラッグやリーガルハイと呼ばれる新種の精神活性物質を迅速に同定できる卓上型NMR試験の開発を依頼されていたのです。

それ以来、私たちは規制薬物をより広く調査するとともに、低分子医薬品を調査するためにこの研究を拡張してきました。この研究は、マンチェスター・メトロポリタン大学と共同で行っています。マンチェスター・メトロポリタン大学は、これらの物質の合成と保管に関して、イギリスでは数少ないライセンスを保有している組織です。

私はこのプロジェクトで、自動データ解析に重点を置いています。この分野、特に押収された薬物サンプルの場合、管理されていない保管によるサンプルの劣化、有効成分の濃度不明、他の物質と混合されたサンプルなどの要因がありました。ありがたいことに、現在では完全に未知のサンプル、例えば単一の化合物、あるいは賦形剤や他の活性物質との混合物でさえも同定できる作業ルーチンを手に入れることができました。このルーチンでは、非常に高い精度が達成されています。

この手法では、リファレンス化合物のデータベースに対してパターンマッチングを行い、いくつかの最近傍化合物の同定をベースに、混合物の同定に役立ついくつかの特別な操作を行います。この方法は現在、特許出願中です。

まず未知サンプルのスペクトルから始め、前処理を行い、調べたい領域だけを抽出する。つまり、例えば、溶媒に由来するピークを除外することができるのです。

次に、既知の化合物のデータベースを用いて、サンプルのスペクトルを比較します。このデータベースには、規制対象物質、医薬品、一連の賦形剤などが含まれており、全体で数百のリファレンススペクトルがあります。そして、最も近いスペクトルが類似性の高い順にランク付けされます。

もし、よく似たものが見つからなければ、混合物である可能性があります。このような場合、上位の単一化合物の組み合わせが、スペクトルを追加して収集する混合スペクトルの合成に利用されることになります。最後に、サンプルのスペクトルをこれらの混合物と比較し、全体として最もよく一致するものを特定します。

この方法と結果を、最近、オープンアクセス論文として発表しました。私たちは、この研究を通して、合計400以上の押収サンプルの調査を行いました。その結果、パターン認識技術と組み合わせた卓上型NMRは、押収したストリートドラッグの迅速なスクリーニングに非常に有効なツールであると結論付けることができました。実際、この研究を通して、分析したサンプルの99%で規制対象物質を特定することに成功しました。

Kate Kemsley教授について

Kate Kemsley教授は、英国ノリッチのクアドラム研究所を拠点とし、コアサイエンスリソースチームのリーダーを務めています。顕微鏡、質量分析、フローサイトメトリー、NMRなど、研究所の科学を支えるさまざまな技術プラットフォームを構築しています。