AIアルゴリズムによるグラジエント条件の自動最適化 ～機能性成分一斉分析のLCメソッド開発への適用～

ユーザーベネフィット

－ LabSolutions MDのAIアルゴリズムによりグラジエント条件を自動で最適化でき、LCメソッド開発にかかる作業を大幅に省力化できます。 － クロマトグラフィーに関する知見の有無によらず誰でもグラジエント条件の最適化が可能です。 － 異なる茶種や品種間における茶葉中機能性成分（カテキン類、テアフラビン類）の比較と評価が可能です。

はじめに

一般的なLCのメソッド開発では、移動相やカラムの設置、分析スケジュールの作成といった「準備」を行い、「分析」を開始します。その後、得られたデータの「解析」を実施し、次の分析のための「準備」を再度行い、再び「分析」を仕掛けます。この作業の繰り返しでメソッド開発は進行しますが、分析者にとっては、繰り返しの分析スケジュールの作成に膨大な時間を要するだけでなく、得られたデータの解析結果に基づき最適条件を探索する過程では、クロマトグラフィーに対する知見も要求されます。つまり、通常のメソッド開発においては「人」による介入が必須であり、一連のメソッド開発の無人化・自動化による作業の省力化が望まれています。本稿では、食品中機能性成分であるカテキン類、テアフラビン類、没食子酸の混合標準溶液（15種）をモデルサンプルとし、分析法開発支援ソフトウェアLabSolutions MDに搭載されたAIアルゴリズム（Technical Report C190-0577）を活用し、グラジエント条件の自動最適化を実施しました。更に、最適化したメソッドを茶葉分析へ適用し、茶種や品種間の比較を行いました。

2023.11.21