2023-04-28 物質・材料研究機構
NIMSは、質量分析にAIを取り入れることで、高分子のモノマー配列を決定する手法を開発しました。
概要
- 国立研究開発法人物質・材料研究機構 (NIMS) は、質量分析にAIを取り入れることで、高分子のモノマー配列を決定する手法を開発しました。本解析手法は、高分子材料の基本構造の詳細な理解を可能とし、新たな素材開発やプラスチックのリサイクル問題の解決に向けた切り札として期待されます。
- 高分子 (ポリマー) は、原料である小さな分子 (モノマー) が百~数十万個も鎖状につなぎ合わさってできた巨大分子です。中でも、我々の身の回りにあふれる高分子材料 (プラスチックや樹脂) の多くは、いくつかのモノマーを組み合わせたコポリマーという高分子を設計することで、望みの材料性能を発揮させています。この時、複数種類のモノマーが特徴的な並び方をした部分配列 (短い鎖) を構成し、それがランダムに繋がってコポリマーを形作っています。例えば、同じ種類のモノマーが連続する割合が高い・低いといった配列の分布は、材料の性能や劣化挙動などに大きな影響を与えると考えられています。この様な関係性に基づいて最適な高分子材料を分子設計するためには、配列分布を定量的に決定できる「ポリマーシークエンサー」の開発が望まれていましたが、実験的に配列を決定できる汎用的な解析手法はこれまでありませんでした。
- 今回、研究チームは、質量分析データをAIによって解析することで配列分布を定量的に決定する、世界初の実用的なポリマーシークエンサーを開発しました。具体的には、プラスチック材料を室温から徐々に加熱すると、鎖状の高分子は切れやすい部分から連続的に分解します。この高分子の断片を質量分析すると、元々の高分子に含まれていた部分配列の種類とその個数を反映した質量分析データが得られます。この実測された質量分析データをAI解析し、元々の高分子を、部分配列ごとに並んだ仮想的な高分子として並び替えることで、高分子の中での配列を定量化しました。ポリマーシークエンサーによる配列解析は、モノマーの種類や成分数に制約を受けず、広範なモノマーの組み合わせに対しても適用できます。また断片が気化さえすれば、不溶・不融のサンプルや、無機成分を含むコンポジットでも解析できることから、様々な実材料への応用が期待されます。
- 今後、「ポリマーシークエンサー」を基軸に、高分子材料における配列—物性相関解析や、配列制御重合法の開発を進めることで、高分子材料全般の性能向上を図っていきます。これにより、機能的なプラスチックによる環境汚染問題の解決や、サーキュラーエコノミーに資する高分子材料の開発への展開が期待されます。
- 本研究は 、JST 戦略的創造研究推進事業 CREST「実験と理論・計算・データ科学を融合した材料開発の革新」の一環として、国立研究開発法人物質・材料研究機構 高分子・バイオ材料研究センター 内藤昌信分野長、日比裕理NIMSポスドク研究員らの研究チームによって行われました。
- 本研究成果は、Chemical Science誌に2023年3月21日 (日本時間) に掲載されました。
プレスリリース中の図 :高分子鎖の仮想的再配列による部分配列の定量
掲載論文
題目 : A data-driven sequencer that unveils latent “codons” in synthetic copolymers
著者 : Yusuke Hibi, Shiho Uesaka, Masanobu Naito
雑誌 : Chemical Science
掲載日時 : 2023年3月21日 (日本時間) 掲載
DOI :10.1039/D2SC06974A
