| Project/Area Number |
20KK0245
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 64:Environmental conservation measure and related fields
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
谷保 佐知 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 研究グループ長 (00443200)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山下 信義 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 上級主任研究員 (40358255)
山崎 絵理子 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 計量標準総合センター, 研究員 (10884819)
殷 熙洙 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 高度分析研究センター, 上級研究員 (60343828)
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| Project Period (FY) |
2020-10-27 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | ペル及びポリフルオロアルキル化合物（PFAS / 残留性有機汚染物質（POPs） / 網羅分析 / 人工知能 / ペル及びポリフルオロアルキル化合物（PFAS） |
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| Outline of Research at the Start |
PFOSに代表される残留性のポリ及びペルフルオロアルキル化合物（PFAS）による地球規模の環境汚染が深刻化している。これまで報告例がない様々なPFASが環境中から発見され、これらの環境動態を明らかにし、また,
正しく管理するためには、数千種類を超えるPFASの全容を把握する科学技術開発が急務である。飛行時間型質量分析計は網羅分析に使用されているが、人力でのデータ解析に限界がある。そのため、中国等の研究機関では、最先端の人工知能を用いた解析技術の開発を始めている。日中国際共同研究により、人工知能網羅分析技術（AI-TOFMS）を開発し、数千種類のPFAS関連物質が測定可能な新技術を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
地球規模汚染が深刻化しているペルフルオロオクタンスルホン酸（PFOS）に代表される有害有機フッ素化合物（PFAS）について、今まで知られていなかった多数の関連物質が環境中から次々に発見されており、数千種類を超える有害物質の全容を把握する科学技術開発が急務である。最も有望な飛行時間型質量分析計による網羅分析は人力でのデータ解析に限界があるが、最先端の人工知能を用いた解析技術が中国で開発中である。日中国際共同研究により両者を融合した人工知能網羅分析技術（AI-TOFMS）を開発し2,000種類以上のPFAS関連物質を数十分で測定可能な新技術を確立する。
本年度は、環境試料およびPFAS含有製品試料を抽出・精製し、LC-MS/MS、GC-MS/MS、GC-HRMSを用いたPFAS関連物質の測定データの蓄積を図った。特に、先行例が少ないGCHRMS（GC-OrbiTrap MS）を用いたPFAS関連物質の測定技術の開発と高度化を図り、低濃度でかつ夾雑物質が多いため測定が困難な環境試料への適用性について検討を行った。大気試料において、LC-MS/MSとGC-OrbiTrap MSを併用することで、73成分のPFASの測定を可能とした。GC-OrbiTrap MSにおける定量下限値はGC-MS/MSと同程度かそれよりも高感度で測定できることを明らかにした。一方で、測定液中の夾雑物質が多くなると定量性・定性性ともに低下する傾向が見られた。そのため、事前に精製するなどして測定液中の夾雑物を低減することが必要となるが、一方で、ノンターゲット測定で測定する際には、精製方法の選択により目的物質も除去する恐れがあるため、精製方法の選定には留意する必要があり、今後の課題である。
また、共同研究連携先とは、オンライン打合せ等を実施し交流を強化する他、共同調査の実施や開発した技術の指導を行うと共に、研究集会等を開催し、成果公表や連携評価を図った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
理由
捕集・機器測定方法の開発や、環境試料の採取分析等は順調に実施することができた。一方で、経済安全保障上の観点から、中国への移動が制限されたため、現地での共同研究が実施できず、また、予定していた国外からの人材を招聘することができなかったため、人材交流等の国際共同研究の推進に遅れが生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、環境試料およびPFAS含有製品試料を抽出・精製し、LC-MS/MS、GC-MS/MS、GC-HRMSを用いたPFAS関連物質の測定データの蓄積を図る。また、先行例が少ないGCHRMS（GC-OrbiTrap MS）を用いたPFAS関連物質の測定技術の開発と高度化を図り、低濃度でかつ夾雑物質が多いため測定が困難な環境試料への適用性について検討を行う。大気試料以外の農作物や農業環境試料等の試料ついても抽出方法、色素や油等の夾雑物の除去が可能な精製方法を用いて包括的な分析・解析による測定条件を拡大するなど分析工程の高度化を図る。さらに、開発したサンプリング・抽出・分析方法を用いて、連携各国の大気・水・土壌等の試料分析により、AI/ディープラーニングのための測定データの蓄積を進め、南京大学と人工知能網羅分析技術の開発する。
また、共同研究連携先とは、オンライン打合せ等を実施し交流を強化する他、共同調査の実施や開発した技術の指導を行うと共に、研究集会等を開催し、成果公表や連携評価を図る。
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