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AN-RS-009

2024-11

機能性食品・化粧品における脂肪酸の同定と検証


概要

このアプリケーションノートでは、化粧品や機能性食品(ニュートラシューティカルズ)に含まれる脂肪酸と同様の脂肪酸を、メトローム社のインスタントラマン分析装置 Mira P を用いて同定および検証する方法について説明します。機能性食品(ニュートラシューティカルズ)とは、基本的な栄養価に加えて、さらなる健康効果をもたらすと謳う食品由来の製品です。個人の健康産業が自然派ホメオパシー療法へと移行するにつれ、ビタミンEの供給源でありながらLDL(「悪玉」)コレステロールを増加させないオイルなど、食事にビタミンや脂肪酸を補給することの利点を訴える新製品が数多く登場しています。機能性食品には、FDA(米国食品医薬品局)の規制を受けているものと、そうでないものがあります。いずれにせよ、製造業者にとって、自社製品が社内および社外の規制を満たすことは重要です。成分の同一性と純度の判定は製品の品質確保に不可欠であり、製造工程開始前に成分を検査することで、コストのかかる時間的遅延や標準以下の製品品質を防ぐことができます。


はじめに

脂肪酸は製造工程で検証する必要があります。脂肪酸の類似性により、ピアソン相関アルゴリズムによる正確な脂肪酸の同定が困難になる場合があります。しかし、p値検証により、製造工程で正しい材料が使用されていることが保証されます。MIRA Pは、サンプルの迅速かつ非破壊的な同定と検証のために設計された携帯型ラマン分光計です。サンプルの同定では、サンプルのスペクトルを測定し、ライブラリ内の既存のスペクトルと相関させます。結果はピアソン相関とともに表示されます。サンプルの検証は、同じ材料の異なるサンプル間の許容される変動を含むスペクトルのトレーニングセットを用いて行われます。トレーニングセットは主成分分析(PCA)を用いて分析され、測定されたサンプルがオペレーターが設定した信頼水準内にある確率(パーセント)として報告されます。通常、材料の検証には95%の信頼水準が使用されます。ライブラリからの同定とトレーニングセットによる検証はどちらも有用ですが、検証ではサンプル内の非常に小さな差異を検出できます。このアプリケーションノートで扱う脂肪酸と脂肪アルコールは、ラウリン酸 (C11H23CO2H)、ミリスチン酸 (C13H27CO2H)、パルミチン酸 (C15H31CO2H)、ステアリン酸 (C17H35CO2H)、ステアリルアルコール (C17H37OH) です。図1はこれらの物質のスペクトルとスペクトルの類似性を示しており、相関関係のみで区別することが困難であることを示しています。

本アプリケーションノートで扱う脂肪酸および脂肪アルコールのラマンスペクトル
図 1. 本アプリケーションノートで扱う脂肪酸および脂肪アルコールのラマンスペクトル

装置構成


測定

操作手順(OP: Operating Procedure)の作成

MiraCalソフトウェアにおいて、「Operating Procedures」タブを選択し、新しい操作手順(OP)として「Fatty Acids」を作成します。パラメータは、レーザー出力を5、平均回数を1、自動積分時間に設定します。作成したOPを用いて各サンプルのスペクトルを取得し、各サンプルには注意深く名称を付けてください。その後、取得したデータをMiraCalソフトウェアのデータベースと同期させます。

脂肪酸ライブラリの作成および性能確認

「Fatty Acid」OPを使用して保存されたサンプルから、脂肪酸ライブラリを作成することができます。「Libraries」タブを選択し、新しいライブラリに「Fatty Acid Library」という名称を付けて作成します。先に収集したサンプルをこの「Fatty Acid Library」に追加し、ライブラリを保存してください。

次に、「Library Testing」という名称の新しい操作手順書(OP)を作成し、パラメータはレーザー出力5、平均回数1、自動積分時間に設定します。「Evaluations」タブを選択し、「Identification(識別)」のチェックボックスを有効にして、「Fatty Acid Library」を選択します。「Library Testing」OPを保存し、システムと同期させてください。

これにより、システムはサンプルを「Fatty Acid Library」と照合するために使用できるようになります。各脂肪酸サンプルのマッチスコアの一例は、表1に示されています。

p値を用いた脂肪酸トレーニングセットの作成および検証

前の作業で作成した「脂肪酸」OPを選択し、各脂肪酸サンプルの約20個のスペクトルを収集します。完了したら、機器をMiraCalソフトウェアに接続し、データをデータベースに同期します。次のステップは、各サンプルのトレーニングセットを作成することです。ソフトウェアの[トレーニングセット]タブを選択し、サンプル名をトレーニングセット名として入力し、前のステップで収集した約20個のスペクトルを追加することで、各材料の新しいトレーニングセットを作成します。5つのトレーニングセットがすべて作成され保存されたら、次のステップは、各トレーニングセットに対応する新しいOPを作成することです。5つのOPはすべて、自動積分、レーザーパワー5、平均1に設定された同じ取得パラメータを持ちます。OPの[評価]タブで、各OPの[検証]ボックスをオンにし、[トレーニングセット]ボタンを押して対応するトレーニングセットを追加します。 これが完了したら、各OPを保存し、ソフトウェアデータベースを同期して、OPをシステムに追加します。各サンプルのスペクトルを各OPに対して測定します。合否結果は表2に記録されています。


測定結果

前述のとおり、単純なライブラリマッチング(ピアソン相関)では、ライブラリ内に類似した物質が存在する場合、正確に目的の物質を識別できないことがあります。類似物質間のマッチスコア(Hit Quality Index:HQI)の差がわずか0.01~0.03程度であることもあり、そのような場合は判別が困難で、分析結果の信頼性を低下させる可能性があります(表1を参照)。

表1.本アプリケーションノートで評価された各種脂肪酸および脂肪アルコール間のピアソン相関値
サンプルピアソンの相関係数照合サンプル
パルミチン酸1.00パルミチン酸
0.98ミリスチン酸
0.98ステアリン酸
ステアリルアルコール1.00ステアリルアルコール
0.97ステアリン酸
0.93パルミチン酸
ラウリン酸1.00ラウリン酸
0.98ミリスチン酸
0.95パルミチン酸
ミリスチン酸1.00ミリスチン酸
0.98パルミチン酸
0.98ラウリン酸
ステアリン酸1.00ステアリン酸
0.97パルミチン酸
0.95ステアリルアルコール

検証では、測定サンプルを選択されたトレーニングセットと比較し、サンプルがそのトレーニングセットの範囲内に収まる場合は陽性結果(「合格」)となります。一方、範囲外の場合は陰性結果(「不合格」)となります。各脂肪酸サンプルごとに検証モデルを作成し、それぞれのモデルを各サンプルに対してテストすることで、装置は常に正しいサンプルを「合格」と判定し、類似しているものの異なるサンプルは「不合格」と判定できることが確認できます。さらに、検証結果は解釈が容易です(表2参照)。例えば、パルミチン酸は、設定された95%信頼区間内にあるという33.1%の信頼度で合格しています。

各サンプルとトレーニングセットとの照合結果(合格および不合格)
表 2. 各サンプルとトレーニングセットとの照合結果(合格および不合格)

結論

同定は、スペクトルに大きな違いがあるサンプルを特定する際に有用であり、一方で検証は、スペクトル特性が類似しているサンプルを調べる際に有効です。未知のサンプルに対しては、相関解析を用いて既知の材料のライブラリから該当するものを検索し、未知物の同定を試みます。サンプルの真正性を確認する必要がある場合は、p値による検証が最適です。検証の「合格」および「不合格」の結果は、サンプルの同定に対してより確実な確認を提供します。一方、同定の場合は、非常に類似したサンプル間で高い一致度が得られる可能性があるため、その解釈には注意が必要です。

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