| 研究課題/領域番号 |
20KK0245
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分64:環境保全対策およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-10-27 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究実績の概要 |
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、様々な環境試料データを蓄積することを目的に、昨年度に採取した環境試料（一般環境、外洋環境および農業環境の大気、水、土壌、農作物試料）の前処理および測定を進めた。土壌試料については、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った。さらに、一般環境大気、土壌に加え、PFAS含有製品を対象に、GC-OrbiTrapを用いた高分解能質量分析を行い、高精度・高感度な分析方法の開発を行った。測定データは、AI/ディープラーニング技術開発を目的に、協力研究機関と共有した。
以上により、環境試料中のPFAS個別測定データをAI/ディープラーニング技術にフィードバックするため、国内で環境試料を抽出し、PFAS測定データ（LCMS/MSおよびGC-OrbiTrap分析）の蓄積を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
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、新型コロナウイルス感染症対策により、国内外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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| 今後の研究の推進方策 |
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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