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2025-12-30 12:39:00
クロマトグラフィーの分野は 2025 年まで加速し、今後数年 (および数十年) を見据えて、画期的な機器、よりスマートなデータ ワークフロー、および拡大する現実世界のアプリケーションによって再形成されてきました。こうした急展開を最前線から捉えるべく、 LCGCインターナショナル 産業界、学界、政府の研究所の主要な意見を対象に実施したインタビューからの洞察をまとめています。各インタビューで、私たちは新たなトレンド、永続的な分析上の課題、分離科学を再定義する準備ができているイノベーションについて調査しました。それぞれのディスカッションでは、クロマトグラフィーがどこに向かっているのか、そしてクロマトグラフィーの進化を推進する専門家が今後の機会と混乱をどのように乗り越えているかについて率直な意見が得られました。
以下は、最も記憶に残る洞察や引用をフィーチャーした、昨年の傑出したインタビューの厳選セレクションです。読んで楽しんでください！
指紋老化のデコード: 法医学化学プロファイリングに GC×GC–TOF-MS を活用
このインタビューでは、米国ロサンゼルスにあるカリフォルニア州立大学の化学および生化学の准教授であり、複雑化学組成分析研究所 (C3AL) の所長でもあるペトル・ヴォズカ氏が、包括的な二次元ガスクロマトグラフィーと飛行時間型質量分析法がどのように組み合わされているかを強調しました。 (GC×GC–TOF-MS）は、指紋の時間依存性の化学変化を明らかにし、化学モデリングによる年齢推定を可能にし、従来の隆線パターン分析を超えて法医学タイムラインを前進させます。
どのような新たなトレンドやテクノロジーがフォレンジック分析の将来を形作ると思いますか?
(法医学に限らず) 最も変革をもたらすトレンドの 1 つは、GC×GC–TOF-MS などの技術から高次元データセットを解釈するための化学分析と機械学習の統合だと思います。法医学化学が標的アッセイを超えて、複雑な混合物の非標的分析または半標的分析に移行するにつれて、大規模なデータセットから意味のある情報を抽出する能力が不可欠になってきています。
指紋の老化研究では、化学測定技術を適用して主要な分子マーカーと時間的傾向を特定し、データの次元を削減し、モデルの堅牢性を向上させます。これらのデータ主導型のアプローチは、指紋分析だけでなく、より幅広いフォレンジック アプリケーションにおいてますます中心的になることが予想されます。
DART からデータへ: Robert B. (Chip) Cody が分析科学のイノベーション、インパクト、未来を振り返る
スタンフォード・エルゼビアの 2025 年の科学者上位 2% に選ばれたロバート B. “チップ” コーディは、今後 20 年間の分離科学の将来について考察しました。 このインタビューでは、彼は自身のキャリアと、この分野を形成する最も変革的なトレンドについて振り返ります。
あなたはこれまでのキャリアを通じて、ハードウェアのイノベーションからソフトウェア主導の洞察への移行を見てきました。次の 20 年間のクロマトグラフィー – 質量分析法のフロンティアはどれだと思いますか?
GC-MS は成熟したテクノロジーであるため、私が見た最も最近の発展は 2 次元ガスクロマトグラフィー (GCxGC) とデータ分析です。 JEOL は最近、定性分析ソフトウェアに GCxGC の高分解能質量分析 (HRMS) データのサポートを追加しました。このソフトウェアは、GC-MS または GCxGC-MS 分析から得られるすべての情報（EI およびソフトイオン化、クロマトグラフィーのデコンボリューション、正確な質量および同位体データ、データベース検索、フラグメントイオンの割り当て、および保持インデックスのマッチング）を利用します。電子衝撃 (EI) 質量スペクトルと予測保持指数の検索可能な AI 生成データベースは、NIST および Wiley データベースに登録されていない化合物の特定を支援するために呼び出されます。当社のソフトウェアからの情報を、NIST ハイブリッド サーチや MS インタープリターなどの他のソフトウェア ツールと組み合わせて使用することで、まったく未知のものを特定することに何度か成功しました。
すべての質量スペクトル データとクロマトグラフィー データを使用しているため、未知の物質の定性分析のために GC-MS から抽出する情報はこれ以上ありません。 GC-MS をフーリエ変換赤外分光法 (FTIR)、ラマン、核磁気共鳴 (NMR)、紫外 (UV) などの他の分析技術からの情報と組み合わせることで、より多くの情報を追加することができます。 Wiley の Know-It-All 製品は、まさにそれを実現しようとしているソフトウェアの一例です。
一方で、LC-MS は依然として急速に進化しているテクノロジーです。私は近年 LC-MS にあまり関わっていないので、予測はその分野でより密接に取り組んでいる人に任せます。私はオブザーバーとして、LC-MS データベースとデータ分析ツールの拡張における大きな進歩を見てきました。また、二次元液体クロマトグラフィー (質量分析の有無にかかわらず) や、GC 分離と LC 分離を組み合わせた多次元クロマトグラフィーに関するプレゼンテーションも増えているので、異なる分離方法を組み合わせた新しく創造的な分析ソリューションの開発を目にしても驚かないでしょう。
超臨界流体クロマトグラフィー (SFC) は、ガスおよび液体クロマトグラフィーほど注目されていませんが、SFC-MS はジェット燃料の特性評価などのアプリケーションにとって有望な代替手段です。薄層クロマトグラフィー (TLC) は、反応モニタリングに今でも広く使用されています。実際、TLC は 2006 年にはリアルタイム直接分析 (DART) 質量分析と結合されました。質量分析とマイクロ流体分離の結合は初期段階にありますが、私はこの分野で大きな成長が見られると期待しています。また、クロマトグラフィーの代替として、またはクロマトグラフィーと組み合わせて、イオンモビリティーの役割が増大していることも考慮する必要があります。
リピドミクスの合理化: R と Python による新しい統計ワークフローと視覚化
リピドミクスとメタボロミクスの最近の発展により、データ処理、統計分析、および視覚化における永続的な課題が浮き彫りになりました。これらの領域は、しばしば現場での再現性、透明性、アクセシビリティを妨げます。今年は、R と Python を使用したオミクス データの統計処理とグラフィック表現のための包括的なコードベースのフレームワークを提示することで、これらの問題に対処するガイドラインが発行されました。 LCGCインターナショナル Michal Holcapek (パルドゥビツェ UPCE 化学技術学部分析化学教授) に話を聞いた [Czech Republic]) および Jakub Idkowiak (ルーヴェン大学研究員) [Belgium]）この研究の背後にある理論的根拠と、それが分離科学者にもたらす利点について。
この分野では、特に自動化、人工知能 (AI) 駆動のアノテーション、または分離プラットフォームの小型化に関して、将来どのような発展が起こると予想していますか?将来的にはこれらの方向性を検討していますか?
AI を活用した特徴の割り当てや脂質の同定など、アノテーションの自動化がさらに進むと予想されており、これらはすでに質量分析で導入されています。同時に、リアルタイムの QC フィードバックや保持パターンの分析などの分離方法との緊密な統合が可能になります。分離プラットフォームの小型化が進み、スループットが向上するにつれて、スケーラブルで並列かつ適応的な前処理が不可欠になります。また、機械学習モデルを異常検出、自動ドリフト補正、新規脂質や代謝産物の半教師付き同定に活用する大きな可能性があり、分析化学者が見落とす可能性のある特徴を捕捉するのに役立ちます。ただし、可能な限り高い信頼性を確保し、過剰報告を避けるためには、報告されるすべての情報を手動で注意深く監視することが重要です。
イオンクロマトグラフィー (IC) の 50 年: IC のパイオニア、ヨアヒム ヴァイス氏へのインタビュー (パート 2)
LCGCインターナショナル 分析化学の国際的専門家として知られ、『 イオンクロマトグラフィーハンドブック、そこで彼はこの技術の過去、現在、未来についての洞察を共有しました。
IC の専門化を検討している若いクロマトグラファーにどのようなアドバイスをしますか?また、この分野は今後どのように活気と革新性を維持できるのでしょうか?
現在、この科学分野の専門家はそれほど多く残っていないため、若いクロマトグラファーには IC を専門とすることを強くお勧めします。
過去数十年間にわたって IC の開発を推進してきた産業界や学術界の科学者たちは、もうすぐ引退するか、すでに引退しています。知識の流出を避けるためには、蓄積された経験を若い世代のクロマトグラファーに伝える必要があります。イオンクロマトグラフィーの専門化を検討している若いクロマトグラファーにとって、基本的な分離と検出の原理だけでなく、ハードウェアとソフトウェアの最新の進歩についてもしっかりと理解することが重要です。 IC の幅広い応用性を理解するには、実践的な経験を積むことも重要です。
この分析手法は過去 50 年間にわたって成熟しており、今年、私たちはイオンクロマトグラフィーの黄金記念日を祝います。 「革命的な」開発は近い将来には起こらないかもしれませんが、固定相材料、検出方法、自動化技術が継続的に改善されているため、この分野は今後も活気に満ちたものとなるでしょう。さらに、ほぼすべての IC アプリケーション分野で正確な分析に対する需要が着実に増加しています。若いクロマトグラファーが独学に投資する意欲があり、新しいテクノロジーにオープンであれば、この分野はさらに進歩し、革新的なソリューションを生み出すことができます。
パーキンソン病の非侵襲的検出: クロマトグラフィーと質量分析を使用した VOC プロファイリング
検証済みの GC-MS ベースの呼気または皮膚検査を、パーキンソン病 (PD) スクリーニングまたは診断の臨床ワークフローに統合するのはどのくらい近づいているでしょうか?
検証済みの GC-MS ベースの呼気検査または皮膚検査をパーキンソン病のスクリーニングまたは診断の臨床ワークフローに完全に統合するにはまだ距離がありますが、進むべき道はより明確になりつつあります。このような非侵襲的検査は、より早期で、より簡単で、よりアクセスしやすい診断に向けた大きな一歩となるでしょう。運動症状は、すでにかなりの神経変性が起こった後にのみ現れるため、これは非常に重要です。
特にパーキンソン病や運動能力の低下により従来の診断アプローチが困難になるその他の疾患では、よりシンプルでアクセスしやすい方法論が緊急に必要とされています。センサーは、その可搬性と使いやすさにより、将来の非侵襲的診断において中心的な役割を果たすことが期待されています。ただし、前述したように、特異性、感度、再現性を向上させ、その出力をゴールドスタンダード GC-MS メソッドの出力とよりよく一致させるには、技術的な改良が依然として必要です。私たちはまだそこまで到達していませんが、堅牢で大規模な多施設研究と方法論の標準化への継続的な投資により、呼気または皮膚の検査はすぐに PD の臨床ケアの貴重な部分になる可能性があります。
グリーンソルベントと UHPLC: クロマトグラフィーのパフォーマンスと環境の持続可能性のバランスをとる
グリーンケミストリーが研究室全般にとっての目標となりつつあるため、 LCGCインターナショナル テキサス大学アーリントン校のSakil Islam氏と、モデル化合物の超高速液体クロマトグラフィー(UHPLC)、逆相液体クロマトグラフィー(RPLC)、親水性相互作用クロマトグラフィー(HILIC)、および順相液体クロマトグラフィー(NPLC)分離を使用して達成される環境上の利益について議論しました。
UHPLC の環境上のメリットは何ですか?また、それらをコスト、メンテナンスの複雑さ、機器の寿命と比較するとどうなるでしょうか?
UHPLC は溶媒の使用量を削減し、実行時間を短縮することで、無駄を減らしてスループットを向上させ、分析単位あたりのエネルギー消費量を削減します。ただし、トレードオフもあります。システムはより高価であり、高圧で動作し、溶媒の濾過/脱気はより重要であり、カラムは高価になる可能性があります。完全に混和可能な移動相を使用し、圧力が高くなりすぎる可能性のある非常に粘性の高いブレンドを避けることが重要です。
メソッドで短いカラム、より狭い内径、および適切な流量を使用すると、溶媒の節約とより高速な実行が、UHPLC の追加コストとメンテナンスを上回る可能性があります。明らかに、ガード/インラインフィルターとクリーンなサンプルを使用すると、カラムと機器の寿命の両方を向上させることができます。
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