一体型HPLCシステムによるAIアルゴリズムを用いたLCグラジエント条件の自動最適化

ユーザーベネフィット

- 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るため、LCメソッド開発にかかる作業を大幅に省力化できます。 - 新規のメソッド開発だけでなく、既存の分析条件に適用し、効率的に分離を改善することも可能です。

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、低分子化合物の混合品（7種）をモデルサンプルとし、一体型LCシステムi-Seriesと分析法開発支援ソフトウェアLabSolutionsTM MDに搭載されたAIアルゴリズム（Technical ReportC190-0577）を組み合わせ、分離度のクライテリアを満たすグラジエント条件を自動探索した事例をご紹介します。

2025.09.01