Technical Review

Chromatography, Vol.27 No.3 (2006)

Technical Review

クロマトグラフ手法開発の為の汎用的な自動データ収集、解析、
条件決定ツール：ACD/AutoChrom
兼城昌敏、八藤後隆行、古田一匡

A Versatile System for Automating Method Development Data Collection,Interpretation, and Modeling : ACD/AutoChrom
Masatoshi Kaneshiro, Takayuki Yatogo, Kazumasa Furuta
Bio−Chemical Project, BioIT Business Development Group, Fujitsu Limited
9−3 Nakase 1−chome, Mihama−ku, Chiba−shi, Chiba 261−8588,JapanAbstract
The principles behind computer−assisted chromatographic method development are well established. Experiments are performed in which
one or more parameters are modified, and the changes in retention time for each peak are used to predict the best conditions under which towork. Predicted experiments are performed, and the model is refined as necessary. The result is generally a better chromatographic method
developed in a shorter time frame. However, for particularly challenging samples, the experiment/prediction cycle may involve a large number of iterations, and a concurrently large amount of time and effort for the chromatographer in terms of data review and management, method
design, and instrument configuration. Attempts have been made to fully automate this process, hampered mainly by an inability to track (particularly impurity) peaks. In addition, the tools have typically lacked versatility, such that established method development routines were required to be amended in order to fit the capabilities of the tool. This presentation will illustrate a solution to this problem, by combining versatile instrument control with chemometric evaluation of secondary detection techniques. The tool uses both UV−Vis and MS detection to trackpeaks unequivocally, developing methods resolving even trace impurities. The software is designed to interface directly with LC/MS/DAD instruments, in order to alleviate issues with manual instrument control, but also has unique data handling and storage systems designed to drastically reduce the time required for data review and report creation. A very wide array of instrument configurations and method development
approaches are supported by this system.
Keywords : automating method development, chromatographic data collection, predicting and optimizing chromatographic condition
くことにあります。しかし、ソフトウェアを利用する際の一１．緒言
従来、HPLC手法開発の現場ではコンピューターを利用す

般的な障害として、装置からソフトウェアへのデータ取り込る試みが行われてきました。コンピューターを用いた手法開みの困難さがありました。また、近年、ダイオード・アレイ

発の目的は明確で、最適な条件を見つけ出すまでの実験数をや質量分析計、UPLC等が一般的となり、手法開発の際に、減少し、研究者の経験に頼ること無く、手法開発を成功に導より多くの情報を収集し、考慮することができるようになり

千葉市美浜区中瀬１―９―３
富士通株式会社 バイオIT事業開発本部バイオケミカルプロ
ジェクト室

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FAX : 043−299−3019
E−mail : acd−fj@strad.ssg.fujitsu.com―１
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Chromatography, Vol.28 No.3 (2007)

Figure 2．Building a method development strategy. In the method
development strategy, shown on the left, first the stationary phase is selected, then the solvent system is selected, and finally, gradient and temperature are optimized. Buffer screening (shown in the middle column)
is not a part of this strategy, but may be added if necessary.

ンジェクションを意味します。 Subsample は、様々な実験から得られた任意の化合物の分離条件を意味します。これをFigure 1. The AutoChrom data hierarchy. See the text for definitions of the terms.

組み合わせることで、実際には無いサンプルデータを擬似的に作成することも可能です。また、 Detector は一回のインましたが、データ処理の負担増加や、効率的な情報管理・利ジェクションから得られたLC, LC/MS, LC/UV−Visデータな用を行わなければ、直ぐにハードディスクが一杯になってしどを意味します。
手法開発フローの構築例をFigure ２に示します。

まうなど、新たな問題も出てきました。ACD/AutoChromはこれらの問題に対応する為に、クロマトグラフ装置の制御、３．AutoChromの装置コントロール・インターフェース

ケモメトリックなデータ分析、手法開発のプロジェクト管理、実験のモデリング等のツールを組み合わせ、手法開発を手法開発の為の一連の実験条件はAutoChromにて作成さ総合的に支援するソフトウェアです。このソフトウェアはまれ、Agilent社のChemStationやWaters社のEmpowerへ転送された、様々なデータフォーマットや検出器に対応しており、幅ます。実験終了後にはAutoChromへデータが戻され、もし広い環境で利用することが可能です。

データが不足しているとAutoChromが判断した場合、新たな実験条件がさらに追加され、AutoChromから装置端末に転送されます。この様にして自動的に次の実験（あるいはWave）

２．手法開発フローの構築
実際には、クロマトグラフ手法開発は研究所毎に異なりまを実行します。この動作についてはFigure ３に示しています。しかし、アプローチの大部分は、カラム等のリストからす。２つのシステム間でのデータ転送は自動で行われる為、の最適条件の選択と、温度等の連続して変化する条件をいか時間の節約と、転送エラーを防ぐことが出来るようになってに最適化するかに集約されます。ACD/AutoChromでは、各います。なお、AutoChromは実験計画法を基にして一連のイ条件の最適化を目的とする一連の実験を Wave と定義しンジェクションを設計・最適化しています。AutoChromの一て段階的に管理し、各Waveで最適化した条件を次の段階に連の作業の概略をFigure ４に示します。

適用していくことで、複雑な条件にも対応可能です。実験毎
４．共通ピークの自動マッチング（MAP）にユーザによって定義された条件の制約や目的に基づいて、クロマトグラフ・データ間のピーク・マッチングは、コン最適化条件の選択と、２パラメータまでの同時最適化を行う

ピューターを用いた自動手法開発においては非常に重要、かことができるように設計されています。
AutoChromのデー タ 階 層 はFigure １の よ う に な っ ていまつ重大な課題です。スペクトルから得られる情報はそれほどす。手法開発プロジェクト（Project）は複数の Wave （固多くはありませんが、検出器が安く非常に丈夫であるという定相の選択、溶媒選択、グラジエントの最適化等）から構成

理由から、UV、あるいはダイオード・アレイ検出器が広くされます。 Experiment は、各Waveにて行われた一連のイ一般的に利用されています。AutoChromには、２つ以上のLC―１４４―

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Masatoshi Kaneshiro, Takayuki Yatogo, Kazumasa Furuta

Figure 3．AutoChrom is designed to interface directly withChemStation and Empower. The next experiment issuggested by AutoChrom, the method is created by
AutoChrom, and then passed to them, which runs themethod, collects the data, and pushes it back to them.
Figure 5. Peak information extracted by the MAP algorithm. 20
experiments were performed, with data collected including LC/MS and LC/UV−Vis data.

いきます。したがって、少なくとも１つのデータでコンポーネントが分離されていれば、MSMAPアルゴリズムにより、そのピークを追跡することができます。
５．手法開発プロジェクトのレビュー
３つ以上の検出器を接続したシステムを用いて手法開発を行った場合、膨大なデータが生成されます。もし、各系に対して３つの検出器、５個のサブサンプルとブランクを想定

Figure 4 Schematic of the system. AutoChrom performs datacollation (mutual automated peak matching) andmethod optimization, and then suggests new experiments. the instrument controller performs the data acquisition. Data is pushed from the instrument controller
to AutoChrom, new methods are created by AutoChrom, and then transferred to the instrument controller.

し、４０セットのクロマトグラフ条件での測定が必要だった場
合には、結果として７２０個のデータファイルが生成されます。この様な膨大な情報の管理は非常に困難な作業です。
AutoChromでは、手法開発プロジェクト毎にデータを一元管理し、様々な項目（手法開発フロー、Wave、条件、サンプ
ル／サブサンプル、インジェクション、検出器）でデータをまとめることが可能です。ピークデータは生データファイルと関連付けられた状態で、テーブルにまとめられ、ユーザは/UVデータセット間のピークを自動的に比較・一致させるた
めに設計されたアルゴリズム

UVMAP [1]簡単にプロジェクトの全体像を確認できます。AutoChromにて作成されたピークテーブルの例はFigure ５に示します。

が搭載されています。UVMAPは各ピークに対応するスペクトルの類似性や６．クロマトグラフ条件のスクリーニングと最適化

ピーク面積等の情報を利用し、一致するコンポーネントの数

一般に手法の最適化作業に入る前には、カラムや移動相をが最大となるようにピーク・マッチングを行います。
また最近では、感度が非常によく、溶媒の利用条件にあま選択します。どの系でも十分なレゾリューションが得られなり影響されないという理由から、クロマトグラフ手法開発にかった場合、どの系がより手法開発のために有効な系である

おいて、LC/MSのアプリケーションが一般的となっていまかをその中から判断することは容易ではありません。AutoChromに搭載されたSelection Modeでは、系の適合性を即座す。MSデータは、ピーク・マッチングには非常に適していMSMAPは、データに順位付けします。これにより手法開発において最も有望なセットからピーク情報を抽出する際にACD独自のアルゴリ系がどれであるかを評価でき、系のスクリーニング結果の確ズム[2]を利用し、ノイズ減少と成分ピークの抽出を行いま認を容易にします。

ます。AutoChromに搭載されているす。この機能では各データセットを成分単位で比較し、複数また、条件をモデル化し最適化することも可能です。Auto-成分が共溶出しているような場合であっても、データセットChromは最適化したいパラメータに関する予測式を構築し、間に同じピークが存在していると仮定して比較、一致させて結果をレゾリューションマップとして表示します。この様に―１
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Figure 6. The 3D Resolution Map is the map of minimal resolutions that are calculated as a function of two parameters. This optimization result of experimental chromatographic data according to two parameters is temperature and buffer additive (HFBA).
Note that the black hatches denote the critical zones
that do not suit our requirements and the white points
on the 3D resolution map denote the experimental condition. You can see that we have just several suitablezones that conform to our parameters to some degree.

Figure 7．Comparing experimental and optimized chromatogram.
The experimental (Pink line) and optimal (Black line)
conditions are t=42°
C and HFBA=1.8 mM.
確かめるために、予測されたクロマトグラムと実測したクロマトグラム[3]を比較した結果をFigure ７、Table １に示します。
７．まとめ

Table 1.

ACD/AutoChromはクロマトグラフ手法開発分野におけるComparing the experimental and retention times of the compounds.

Compound斬新かつ強力なソフトウェアです。このソフトウェアの利用により、データ転送や処理に掛かる時間を短縮し、データのtR (exp), mintR (calc), min

Error, min

imp

6.44

6.370.07

Phosphoric Acid

7.34

7.26

0.08

Citric Acid

8.01

7.94

0.07

Malonic Acid

9.11

9.080.03

今後、測定装置から得られるデータはますます複雑化し、入力ミスを減少することが可能となります。さらに、装置の再構成をほとんどすることなく、手法開発プロジェクトを管理しながら、短期間で最適な手法を開発することができるようになります。

Malic Acid

9.55

9.62

0.07

その解析を、より短時間で効率良く行うにはコンピュータのSuccinic Acid

12.16

12.290.13

助けが不可欠となります。ACD/AutoChromのようなツール

Lactic Acid

12.81

12.96

0.15

Formic Acid

13.94

14.07

0.13

Acetic Acid

15.73

15.77

0.04

Pyroglutamic Acid

16.85

17.360.51を利用する開発戦略の管理・運用は、今後、非常に広範囲なクロマトグラフ手法開発ワークフローに適用されていくものと考えます。
８．参考文献[1]

Bogomolov, A., and McBrien, M. Analytica Chimica Acta,
2003, 490, 41−58.

ソフトウェアによって、どの分離条件が有効であるかが提示[2]されるので、手法をより効率的に開発していくことが可能で

ACD/IntelliXtract.

www.acdlabs.com/IntelliXtract/.

Ac-

cessed June 13, 2006.

す。さ ら に 最 適 化 の 際 に は 条 件 に 関 す る 制 限（最 小レゾ[3]

リューションや測定時間等）を考慮することもできます。

Jinshu Qiu, Xiaohong Jin. “Development and optimization

AutoChromでの条件最適化の例をFigure ６に示します。こof organic acid analysis in tobacco with ion chromatographyの例では、タバコ葉中に含まれる有機酸の分離条件におけるand suppressed conductivity detection.” J. Chromatogr. A.

２つのパラメータ（温度とバッファー添加剤 HFBA 濃度）

2002, 950, 81−88.
[4]を最適化した例です。実際の測定は、カラム温度領域２５〜５０℃（中間点：３７．
５℃）、溶媒（heptafluorobutyric acid, HFBA）
濃度範囲０．
４〜２．
２mM（中間点：１．
３mM）の９点にて測定し、最適化を行いました。また、AutoChromでの予測精度を―１４６―

http : //www.acdlabs.com/download/publ/2006/hplc 06_md.
pdf