暴露されたアイデンティティ:ラマン顕微鏡下のマイクロプラスチック|地学

マイクロプラスチック汚染の問題は、科学者や社会全体に深刻な懸念を引き起こしています。マイクロプラスチックは、サイズが 1 ミクロンから 5 ミリメートルの範囲の小さなプラスチックの破片であり、さまざまな陸生環境や水生環境、海洋生物、さらには食品や飲料などの消費財にまで入り込んでいます。

マイクロプラスチックは本当の脅威ですか?

マイクロプラスチックへの曝露によってもたらされるリスクは、進行中の議論の対象となっています. .しかし、実際の暴露レベルは、現在の見積もりよりも大きい可能性があります。これらの見積もりは、非常に小さなマイクロプラスチックの大規模な集団を日常的に無視している研究に基づいているためです.

非常に小さなマイクロプラスチック (1 ～ 50 ミクロン) は、腸のバリアを通過する可能性が高いため、潜在的に最も危険です。最近のレビューによると、マイクロプラスチック識別研究の 3 分の 1 は、粒子がプラスチックであるか天然起源であるかを検出するために目視検査のみに依存しています。この戦略は、粒子サイズが小さくなるにつれて徐々に失敗し、500 ミクロン未満の粒子には推奨されません。幸いなことに、研究のほぼ半分が赤外線分光法を採用しています。これは、15 ～ 20 ミクロン以上の粒子のポリマー組成を決定できる化学的同定技術です。それでも、20 ミクロン未満のマイクロプラスチックを考慮することが重要であることが証明されています。

ラマンは小さなマイクロプラスチックを見逃しません

FTIR の代替手段であるラマン分光法は、最小 1 ミクロンの空間分解能を提供し、光学顕微鏡 (ラマン顕微鏡法) と組み合わせると、サイズが 20 ミクロン未満のマイクロプラスチックの識別に推奨される唯一の方法です。海水と淡水では、サンプリングされた粒子の半分以上が 40 ミクロン未満であり、それらの分布はべき法則に従い、サイズが小さくなるにつれて人口が急速に増加することが報告されています (図 1)。もう 1 つの驚くべき例は、ボトル入り飲料水に含まれるマイクロプラスチックを分析した Darena Schymanski と同僚の研究で、その 80% が <20 ミクロンのカテゴリに属し、FTIR 分析では完全に見落とされることを発見しました。したがって、マイクロプラスチック濃度の代表的な推定値を達成するためにラマン技術が必要であることは明らかですが、現在のところ、マイクロプラスチック同定研究のわずか 13% でラマン顕微鏡が使用されています。

改善の余地

FTIR とラマンは、多くの利点を共有しています。どちらも比較的安価で、非破壊的であり、少量のサンプルしか必要としません。空間分解能が高いにもかかわらず、ラマンは FTIR と比較してあまり人気がなく、信号品質が悪いこともあります。一方では、サンプルに衝突する光子のごく一部 (10) のみが実際にラマン信号に変換されるため、ラマン信号は本質的に弱いです。したがって、高品質のラマンスペクトルは、同じサンプルの FTIR スペクトルよりも長い分析時間を必要とします。その上、有機不純物、着色剤、およびその他の添加物に起因する蛍光により、スペクトルのベースラインが上昇し、下にあるポリマーのラマンシグナルを覆い隠し、その識別を妨げることがよくあります。これらの欠点を克服し、ラマン顕微鏡法を大規模な使用に適したものにするために、マイクロプラスチック識別分野の研究者は、最近のレビューで要約されているように、さまざまな興味深いソリューションを提案しています。

喧噪から抜け出す

有機不純物 (および一部の有機色素) に起因する蛍光を低減するための一般的な手順は、分析前に消化ステップ (酸、塩基、酸化剤などを使用) でこれらを除去することです。ただし、消化によって、マイクロプラスチックで一般的に見られる蛍光の原因物質がすべて除去されるわけではありません。そのような場合、巧妙な解決策は、自動化されたアルゴリズムを使用して蛍光バックグラウンドを除去し、図 2 に例示されているように、基礎となるポリマースペクトルを明らかにする Ghosal と同僚によって提案された手順である可能性があります。ラマン信号の固有の弱点については、考えられる解決策は、電子増倍管を備えた検出器を使用することです。これにより、読み出し前に信号が増強され、適切な信号対雑音比を達成するのに必要な時間が短縮されます。

汚い仕事は機械に任せる

マイクロラマン (またはマイクロ FTIR) を使用したマイクロプラスチックの大規模モニタリングが実現する前に、大きな課題を克服する必要があります。分析対象の大量の粒子と、その結果得られる多数のスペクトルを処理する方法です。一致が見つかるまで参照スペクトルと個別に比較されますか?明白な答えは自動化です。完全に自動化された分析では、マイクロプラスチック (非プラスチック材料とともに) を含むフィルターが顕微鏡の下に置かれ、次に画像処理ソフトウェアが粒子の位置を特定し、電動ステージが選択された粒子をラマンレーザーの下に置きます。サンプルのスペクトルが収集され、十分に一致するものが見つかり、粒子が特定されるまで、市販のポリマーの参照スペクトルのライブラリとすばやく比較されます。その間、オペレータは他の作業を自由に行うことができます。同様の戦略に従って、Laura Frère と同僚は 3 時間以内に 110 個の粒子を分析し、それらの 75% を特定することに成功しました (71% は確かにプラスチックの性質であり、4% は無機粒子でした)。残りの 25% は、蛍光の干渉、ポリマーのスペクトルをマスクする顔料の存在、または参照データベース内でスペクトルの一致を見つけることができないため、特定できませんでした。

データベースの拡張

自動化されたスペクトル同定 (ライブラリマッチング) を成功させるには、元のポリマーのスペクトルだけでなく、一般的なプラスチック添加剤、着色剤、充填剤などのスペクトルも含めて、参照ライブラリが包括的である必要があります。理想的には、データベースには参照も含まれます。環境で見つかったマイクロプラスチックのスペクトルは、そのポリマー鎖が風化プロセスによって劣化することが多く、元のポリマーのスペクトルとは大きく異なる可能性があります。残念ながら、市販のライブラリには風化したマイクロプラスチックからの参照スペクトルが含まれていないため、研究者は独自に収集し、カスタムメイドのデータベースに手動で追加する必要があります。このプロセスは非常に時間がかかり、負荷を分散して繰り返しを回避するスマートな方法は、ラマンスペクトルのオープンソースデータベースを作成することです。この種のプロジェクトは、Curatr の形で質量分析のためにすでに存在します。これは、承認されたキュレーターがスペクトルをアップロードできる Web アプリケーションであり、ライブラリマッチングソフトウェアと互換性のある形式に変換されるため、ユーザーは自由にダウンロードして使用できます。ラマンコミュニティが採用したいと考えているアイデアです。

マイクロプラスチック識別の将来の道筋

最適化の余地はまだ十分にありますが、従来の (自発的) ラマン分光法の本質的に弱い信号は、流動するマイクロプラスチックの超高速リアルタイムモニタリングの実装に対する大きな障害です。このような取り組みにはより高速な技術が必要であり、その答えは誘導ラマン分光法 (SRS) にあるかもしれません。 SRS は、サンプルに焦点を合わせた 2 つのレーザービームを使用して、自発ラマンシグナルよりも桁違いに高いシグナルを生成するため、取得時間が大幅に短縮されます。 Liron Zada らは、SRS を環境マイクロプラスチックの検出に初めて適用した (図 3)。原理の証明として、著者らは、SRS を使用して事前に粒子を選択せずに 1 cm のフィルター領域をスキャンし、4.5 時間の合計分析時間を達成しましたが、自発ラマン散乱を使用した同じスキャン手順では 116 日かかりました。自動化された粒子検索と SRS one を組み合わせることで、プロセスを大幅に高速化できます。

別の有望な研究手段は、フローサイトメトリーと SRS を組み合わせて高速移動粒子を検出することです。これは、Chi Zhang と共同研究者によって行われたもので、特注の信号増幅器により、わずか 5 マイクロ秒で SRS スペクトルを収集できます。フローサイトメトリー SRS 装置は、1 秒あたり 11 000 ビーズの速度で水中を流れるポリスチレンおよびポリ (メチルメタクリレート) ビーズ (10 ミクロン) を識別しました。リアルタイム分析のもう 1 つの興味深い例は、Liao と同僚によって提案されたハンドヘルド SRS 顕微鏡です。この顕微鏡では、1 秒あたり 8 フレームの速度で画像化できます。

ラマン技術がより速く、より高感度になり、大規模な実装でハイスループット処理が可能になるにつれて、マイクロプラスチックのリアルタイム監視が現実のものになる可能性があります.

これらの調査結果は、「ラマン分光法を使用したマイクロプラスチックの識別:最新の開発と将来の展望」というタイトルの記事で説明されており、Water Research ジャーナルに最近掲載されました。 この作業は Catarina F. Araujo、 Mariela M. Nolasco、 Antonio M.P.リベイロ、パウロ J.A. Universidade de Aveiro の Ribeiro-Claro。

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