2021 Fiscal Year Annual Research Report
Constraction of technological foundation for surface utilization of nanocellulose
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21H02256
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
寺本 好邦 京都大学, 農学研究科, 准教授 (40415716)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢部 富雄 岐阜大学, 応用生物科学部, 教授 (70356260)
高野 俊幸 京都大学, 農学研究科, 教授 (50335303)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | セルロースナノファイバー / 物質可溶化 / 金属ナノ粒子 / マルチスケール解析 / データサイエンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
セルロースナノファイバー（CNF）の社会実装を加速するには，シンプルな手法でCNFにしかできない材料コンセプトを作り込む，という事例を積み重ねる必要がある。そのために，CNFならではの「実体として存在する大きな表面」を，異種成分（ゲスト）と組み合わせて活かす技術基盤を構築している。CNFの表面は，(A) そのまま，あるいは(B) シンプルにコート・加工して使用している。広く訴求し得るターゲットとして，Aでは難水溶性医薬の可溶化，Bでは凝集せず錆びない銅ナノ粒子をCNF上で作り電気回路として使うことを目指している。特徴のある手法として，機械学習をはじめとする統計的手法をCNF研究に活用している。手法・成果物の両面から，成長領域にCNFを置く研究をデザインし，産業界に波及させることを目指している。
これまでの実績の概要は下記のとおりである。
(A) 機械学習の一つである罰則付き線形重回帰分析を用いて，難水溶性のゲストをTEMPO酸化CNF（TOCN）と複合化した際の溶出挙動の予測モデルを構築し，溶出挙動に関わるゲストの物性因子の解明を試みた。罰則付き線形重回帰分析に供するデータセットの目的変数にはTOCNとゲストの複合体からのゲストの溶出濃度の実測値を，説明変数には計算や実測により得たゲストの物性値を設定した。訓練データから5つの説明変数が抽出され，テストデータを用いてモデルを検証した結果，一定の精度でTOCNによる水溶性向上効果を推定できることが分かった。
(B) CNFに対して，還元性やキレート能を付与するポリドーパミンによる表面修飾をあらかじめ施し，銅ナノ粒子をその場合成した。得られた銅ナノ粒子水分散液はインクとして用いることで紙基板にスクリーン印刷することが可能であった。また，印刷後にプレスおよび真空雰囲気下で焼成することで近接する銅ナノ粒子同士が焼結し，導電性を示した。
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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
（A）では複数種類のナノセルロースと比較試料としての水溶性セルロース誘導体等の物質可溶化のデータを取得し，機械学習まで行うことができている。（B）では銅ナノ粒子とCNFの複合化が達成され，印刷適正を確認し，低温焼成によって導電性を発現することを確認できている。以上のことから，おおむね順調に進展していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
（A）CNFは医薬の体内への取り込みを助けるか？
この目的で，動物細胞を用いた実験を検討している。ゲスト分子の膜の「透過率」を評価する。「透過率」にホストの共存による浸透圧変化がどのように影響するかについて，低分子化合物を異なる濃度で添加して浸透圧を変えて調べる。セルロース誘導体をホストとした場合の影響を調べ，CNFをホストとした場合のバイオアベイラビリティを特徴づける。
（B)銅NPを貴金属NPに変換できているのか？
銅NPの生成密度を上げる（=NP間距離を狭くする）ことは，プラズモン（増強電場）とその近傍にある分子のラマン散乱シグナルの著しい増強につながる。そういった量子光学効果の制御の知見も得る。PDAの木質成分への置き換えのために，リグニンの脱メチル化法を適用し，木質廃棄物からの万能コーティング剤の開発にも着手する。
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