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

创建检测和识别水中纳米塑料和水溶性聚合物的技术平台

• 批准号: 22K19844
• 负责人: 芹澤 武
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19844/
• 关键词: ペプチド; ナノプラスチック; 水溶性ポリマー; 検出・同定; 機械学習

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。

我们设计并合成了一种新的分子探针，它与水溶性聚合物相互作用并发出特征性的、可区分的荧光信号。之后，我们研究了用于对获得的荧光信号（监督数据）进行分类的最佳机器学习。我们还以结果为指标，研究了水溶性聚合物的鉴定。本研究中使用的分子探针被设计为具有通过水中的非共价键与水溶性聚合物相互作用的胶位点，以及将这种相互作用转化为高灵敏度信号信息的荧光位点。我们研究了短肽链作为“胶水”位点的可能性。作为肽，我们使用了与聚（N-异丙基丙烯酰胺）强烈相互作用的肽及其变体，这是通过进化分子工程技术发现的。此外，荧光部分含有苯胺荧光基团，它们是环境响应性荧光基团，当与聚合物相互作用时，其荧光强度和最大荧光波长响应于分子内旋转迁移率的变化和周围介电常数的变化而变化。 。由此产生的一系列肽分子探针与不同强度和模式的各种水溶性聚合物相互作用，并根据每种水溶性聚合物表现出不同的荧光光谱。将获得的荧光光谱的峰值强度和预定波长之间的强度比用作每种水溶性聚合物的特征多维信号信息（即学习数据），并进行监督和无监督机器学习。例如，通过使用线性判别分析（一种有监督的多变量分析），我们成功地减少了获得的多维信息的维度，并对二维​​图上的每种水溶性聚合物的信号进行了分类（聚类）。 。我们发现，通过测量测试水溶性聚合物（假设的未知样品）的荧光光谱，并将获得的信号应用于上述二维图，可以识别水溶性聚合物。

项目成果

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