| 研究課題/領域番号 |
19H00852
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
谷口 正輝 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (40362628)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | １分子化学反応 / １分子科学 / １分子解析法 / 機械学習 / マルチフィジックス |
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| 研究実績の概要 |
機械的破断接合法を用いて、1分子におけるプロトン付加・脱離反応を観測するため、L-リシンの1分子コンダクタンスのpH依存性を計測した。L-リシンは、pHに依存して、+2、+1、0、-1価の状態となり、pH=1とpH=7では、+2価と0価の存在比率が、それぞれ、100%となる。pH=7の1分子コンダクタンスは、pH=1より大きくなり、pH=1の1分子コンダクタンスは、0.00001G（G:量子化コンダクタンス）以下であった。1分子のプロトン付加・脱離反応による1分子コンダクタンスの変化は観察されたが、1分子コンダクタンスが小さく、また多数の電流ノイズ波形のため、1分子コンダクタスを決定し、１つの電流―時間波形で、1分子種を決定するのが困難であった。この課題を解決するため、L―リシンと同様に、小さい1分子コンダクタンスを持つと予測されるドーパミン、セロトニン、ノルアドレナリンの3種の分子をテスト分子として、電流ノイズを除去する機械学習を用いた解析法の検討を行った。3種の1分子計測から得られた電流―時間波形は、多数の電流ノイズ波形を示した。3種の分子の1分子コンダクタンスは同程度であり、1分子コンダクタンスのヒストグラムから、3種の分子を識別することは困難であった。そこで、電流ノイズ波形を学習し、1分子の波形と電流ノイズ波形を含む波形データから、1分子の波形のみを抽出するPositive Unlabeled(PU)法を用いて、個々の1分子の波形を学習した。電流ノイズ波形は、1分子計測と同じ条件下、溶媒のみの計測で得た。その結果、１つの電流―時間波形で、3種の1分子を平均52%の精度で識別できた。3種を識別できない時の精度が33%であるため、3種の分子を有意に識別できることが分かった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
1分子コンダクタンス計測に基づき、1分子の化学反応を検出するためには、１つの電流―時間波形により、高精度で1分子種を決定する方法を開発しなければならない。１つの方法は、1分子計測で得られる電流ノイズ波形と、1分子の波形と電流ノイズ波形の両方を含む波形を学習することで、1分子の波形のみを抽出する方法である。この機械学習を用いる方法は、抽出された1分子の波形を学習するため、従来の統計的手法では識別できない分子種も識別できることを実証した。1分子コンダクタンスを説明する量子力学と機械学習が、ともにヒルベルト空間で記述される数学的類似性を持つことに着目することで、1分子コンダクタンスを機械学習で解析する手法を創出した。数学的類似性の観点では、１分子コンダクタンスは、1分子の波動関数で記述されることが本質であり、これまでの研究で、1分子の波動関数の位相で、1分子コンダクタンスの大きさを予測できることを実験的に実証していた。1分子の波動関数の位相情報は、1分子固有であり、1分子コンダクタンスを位相情報で解析する手法は、１つの1分子由来の電流―時間波形で、1分子種を高精度で識別できる可能性がある。1分子コンダクタンス、1分子の波動関数の位相情報、および量子コンピュータの量子ゲートを組合わせることで、量子演算により1分子種を識別する手法を発見した。この手法を用いて、これまで構築してきた1分子コンダクタンスのデータベースから、DNAを構成する4種の塩基分子の1分子コンダクタンスを、IBMが提供する量子コンピュータで解析したところ、4種の塩基分子を識別できることに成功した。現在の量子コンピュータは、エラー率が大きいため、今後、エラー訂正技術を進展させると、高速かつ高精度で1分子を識別できると期待される。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度実証した解析法を用いて、高い1分子コンダクタンスを持つ分子種を対象にして、1分子接合に高い制御性で応力印加できる機械的破断接合を用いた1分子技術により、電極間に接合された1分子に応力を印加することで、化学反応における生成物の変化を調べる。応力が1分子の構造変化を効果的に誘起させる条件を調べるため、電極との接合として、電極と分子が化学的に接合された強結合と、電極と分子が電子的に接合された弱結合を用いる。溶液中、室温の条件下、酸・塩基で進行する化学反応を対象として、応力を印加しない1分子接合で、酸・塩基で化学反応が進行することを確認するとともに、反応物と生成物の1分子コンダクタンス―時間波形を取得・学習し、教師データと分子分類モデルを生成する。分類にはノイズシグナルを除去するPU分類を用い、溶媒と酸・塩基の影響を最小化する。得られた教師データと分子分類モデルを用いて、応力印加時に得られる1分子コンダクタンス―時間波形の学習・分類を行い、得られる化学種の決定を量子化学計算と1分子コンダクタンスシミュレーションの援用により行う。さらに、電極間に接合された1分子に酸・塩基分子を高効率に衝突させることを目的として、1分子接合まで酸・塩基分子を輸送するマイクロ・ナノ流路が融合したナノ電極構造を、微細加工技術を用いて作製する。特に、溶媒と流路表面の親水性・疎水性は、輸送現象に大きく寄与するため、用いる溶媒の性質により、材料を変えた流路を作製する。マイクロ・ナノ流路内で酸・塩基分子を輸送する駆動力として、圧力、温度勾配、電気泳動力の３つを用い、これらの駆動力のパラメータを変えた1分子コンダクタンス―時間波形のノイズ評価により、低ノイズの駆動力を決定する。また、1分子化学反応に用いる分子を対象として、量子技術を用いた1分子解析法を開発する。
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