ぶんせき

2024年 第 4 号（通巻第592号）

令和 6 年 4 月 5 日発行（毎月 1 回 5 日発行）

I SSN   0386–2178

4
Bunseki 2024

The Japan Society for Analytical Chemistry

日本分析化学会

https://www.jsac.jp

サンプル画像をATRプリズム上で見る

USB顕微鏡セット
USB顕微鏡セットは、測定前のサンプル画像を ATR プリズム上で取得し、スペクトルと画像データを一つのファイルに保存可能です。スペクトルマネージャーでサンプルサイズの計測も行え、小さなサンプルも拡大された観察画像で取扱できます。

特長・移動の手間削減：測定前に試料画像を ATR プリズム上で取得・作業が簡単：小さな試料も拡大された観察画像で取扱いが簡単

スペクトルと画像をセットで保存

・確実な紐付け：スペクトルと画像データを 1 つのファイルに保存「スペクトル」、「ATRプリズムに密着したサンプル画像※」、「USB 顕・便利な機能：ソフトウェア上で試料サイズを計測微鏡で取得した密着前のサンプル画像」を、一つのファイルに保存できます。

※ ATR PRO 4X VIEW の場合

日本分光の最新情報はこちらからhttps://www.jasco.co.jp

日本分光HP

迅速凍結粉砕装置 IQ MILLMILL-2070

rpm

27050/60 Hz

AC 100/120 V

50

340

3000

1060 1010600 10110 12500 rpm п 10秒

300 (mm),200/240 V

12 kg

п 1 cycle, 1回ϮϬϬђŵ

450 VAwww.frontier-lab.com/jp info@frontier-lab.com

A1

A3

高性能GPC

FT-IR

PyroGC/MS

MALDI-MS

LC-CollectIR

インターフェース

LC-CollectIRは、高い効率にGPCで分離された成分から移動相溶媒を蒸発させ溶質成分のみをFTIR用の「Geディスク」、PyroGC/MS用の「熱分解試料カップ」またはMALDI-MS用「ステンレスディスク」に捕集するシステムです。
GPCにより分離された混合物の各成分についてオフラインでの測定が可能になります。FT-IR分光測定やMALDI-MSにより簡単で迅速な分子量分布における共重合体の組成変化解析や、PGC/MSによる構造解析の研究に最適です。
さらに簡易分取装置として使用できるため、従来の分取法と比べ、大幅な時間短縮とコストの削減が可能になります。

応用例●混合物の分離と各成分の簡単で迅速な構造解析●分子量分布における、共重合体の組成変化●微細構造解析および樹脂の混合系の判別●樹脂の末端や内部構造の推定●分子量が近似した物質の分子構造の区別●簡易分取装置としての利用

GPC-IR測定

GPC-PyroGC/MS測定

BPA型エポキシ樹脂のFTIRによる組成分析

ポリマーブレンドと添加剤の測定
本システムでは、GPCフラクション毎の赤外スペクトルを測定可能です。得られたスペクトルから官能基の比等をクロマトグラムにオーバーラップさせた解析も可能です。

各ピークのFT-IRスペクトル

GPCからのフラクションを熱分解装置用試料カップにトラップする事で、GPCの溶出時間ゾーン毎にPyroGC/MS測定が可能となります。得られたスペクトルの解析により、使用されているポリマーの種類や割合が解ります。
また、数％程しか使用されていない添加剤の特定も可能です。

RIのクロマトグラムとフラクションゾーン

ピーク③

ピーク①
ピーク④

ピーク②
ピーク⑤

各分取フラクションの熱分解GC/MS結果

芳香環エポキシ基

GPC-MALDI-MS測定
MALDI-MSイメージング測定

8.0min付近

サンプル :
ポリカプロラクトン

8.5min付近

9.5min付近
GPCからステンレスプレートに直接サンプリングした上からマトリックス溶液とカチオン化剤溶液を混合してスプレーし、MALDI-TOFMSによりマスイメージング測定を実施しました。

URL: http://www.stjapan.co.jp
A4

マトリックス : THAP
カチオン化剤 : NaTFA

データは日本電子製JMS-S3000にて取得

本社／〒103-0014 東京都中央区日本橋蛎殻町1-14-10
TEL: 03-3666-2561 FAX: 03-3666-2658

大阪支店／〒573-0094 大阪府枚方市南中振1-16-27
TEL: 072-835-1881 FAX: 072-835-1880

●

温故知新：キャピラリー電気泳動による医薬品とタンパク質との相互作用解析

医薬品と血 漿 タンパク質との相互作用は，薬物動態や薬力学に大いに影響する．このため，医薬品開発において定量的かつ定性的な相互作用解析は重要である．定
量的な相互作用解析には，液体クロマトグラフィー，表●機械学習による高速液体クロマト
グラフィーの保持時間予測

面プラズモン共鳴法，等温滴定型カロリメトリーをはじ

高速液体クロマトグラフィーの保持時間の予測は，これら手法の中で，キャピラリー電気泳動（capillaryめ実に様々な手法を利用可能である．

チャレンジングな課題である．これは，試料，固定相，electrophoresis, CE）は，平衡論に基づく定量的な相互移動相間の相互作用が単一ではなく，複数の相互作用か作用（結合定数）解析が可能であり，（1）リガンド /ら成り立っているからである．汎用的なシリカ系の C18アクセプターの固定化を要せず，少ない試料消費量で相固定相の主な相互作用は，疎水性相互作用である．しか互作用を解析可能である．（2）試料が混合物の場合でし，その表面にわずかに存在する酸性の官能基であるシも，成分分離が可能であれば，混合物中の各成分との相ラノール基と異なる相互作用が働く．中性からアルカリ互 作 用 解 析 が 可 能 で あ る．（3）mobility shift assay，性の移動相において，陽イオン交換能が生じ，酸性の移

frontal analysis をはじめ様々な相互作用解析法および解動相においては，水素結合が生じる．これにより，保持析例がある．という特徴を有している1）．の遅延が生じる場合がある．さらに，C18 の官能基密Deeb らのグル―プはこの様な CE の特徴に着目し，度，基材シリカの比表面積や細孔径により保持は大きく血清アルブミン（serum albumin, SA）を用いて，医薬異なる．つまり，同じ C18 カラムでもブランドやメー品エナンチオマーの分離，そして SA と医薬品エナンチカーが異なれば，保持時間の予測は困難である．

オマーとの結合定数の評価を mobility shift assay にて評

Choi ら は， 液 体 ク ロ マ ト グ ラ フ ィ ー 質 量 分 析 法

価している2）．Amlodipine および Verapamil 両エナンチ（LC/MS）により試料をダンシルクロリドで誘導体化しオマーを SA によって分離後，SA と Amlodipine のエナたダンシル化化合物の保持時間予測モデルを開発した．

ンチオマーとの結合定数（K a）の解析に成功した（K a：化合物の誘導体化により，C18 カラムとダンシル基との2.2×104，2.5×104［M−1］）．一方，Verapamil に関して疎水性相互作用の影響が相対的に大きくなる．これによは相互作用が極端に弱いため，エナンチオマー分離を達り，保持時間の予測精度を高めた．このベースとなるの成したが，理論式に従う測定結果を得られなかったと報は，315 種のダンシル化化合物を分析し，得られた保持告している．この結果から，CE の mobility shift assay

時間と分子記述子計算ソフトウェアである mordred かは，K a＞104［M−1］の弱い相互作用を解析可能であるとら算出された記述子である．保持時間を用いて記述子を判断できる．

1）

2）1613 から 58 に絞り込み，機械学習モデルを構築した．

1980 年代以降，CE に関する基礎研究が始まり，40

さらに，LC/MS の精密質量を利用することで，未知化年近く経た現在，CE による相互作用解析は完成された合物の同定を強力にサポートした．これらにより，ダン感が筆者にあった．しかし，今回紹介した CE による結シル化化合物の保持時間を予測するためのグラフィカル合定数の解析に加え，結合サイト数の解析や，CE によユーザーインターフェース（GUI）を備えたスタンドアる速度論解析も報告されている3）．また，ソフトウェア

ロンのソフトウェアを開発することに成功した．この保によるデータ処理の高性能化は4），CE による相互作用持時間予測モデルは，使いやすい GUI に組み込まれての解析精度の向上，ならびに測定から解析までのスルーおり，精密質量とともに未知の保持時間を持つノンタープット化も可能だと考えられる．この様な状況および，ゲットのダンシル化代謝物の識別に使用することができCE による相互作用解析の例は枚挙に暇がないほどである．開発したソフトウェアが健康な妊娠女性の尿サンプることを考えると，今後，CE をベースとする新規の相ルから薬物の代謝物を識別するのに役立つことが示され互作用解析法，既存の相互作用解析法の高性能化，CEた．

による相互作用解析例の益々の増加が期待される．

このような機械学習の技術による保持予測は，複雑なデータセットを処理し，ほとんどのクロマトグラフィー技術で化合物の同定と分離という重要なタスクを容易にする能力であり，今後も指数関数的に成長する．
1） E. Choi, W. J. Yoo, H.-Y. Jang, T.-Y. Jamg, S. K. Lee, H. B.
Oh : J. Chromatogr. A, 1705, 464167（2023）.
2） H. Moriwaki, Y. Tian, N. Kawashita, T. Takagi : J. Cheminform.,
10, 4（2018）.

〔化学物質評価研究機構
1381） M. Olabi, M. Stein, H. Wätzig : Methods, 146, 76（2018）.
2） R. Ratih, H. Wätzig, M. Stein, S. E. Deeb : J SepSci, 43, 3960
（2020）.
3） A. T. H. Le, S. M. Krylova, S. N. Krylov : Anal. Chem., 91,8532（2019）.
4） P. Dubský, M. Ördögová, M. Malý, M. Riesová : J. Chromatogr.
A, 1445, 158（2016）.

〔大阪大学大学院基礎工学研究科岡本 行広〕

坂牧 寛〕
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