米国の学生が自動化X線ツールを開発 微小大気汚染粒子の分析時間を10時間に短縮

米国の一人の学生が新型の自動化X線ツールを開発し、500個の微小大気汚染粒子の検出時間を44時間からわずか10時間に短縮できるようになった。この技術はX-AutoMapと呼ばれ、Carlos DeLeonがブルックヘブン国立研究所（Brookhaven National Laboratory、略称BNL）の国立同期放射光源IIでのインターンシップ中に設計した。DeLeonは米国エネルギー省（Department of Energy、略称DOE）の科学学部生実験室インターンシッププログラム（SULI）に参加した。

同研究所のビームライン科学者Ajith Pattammattel博士の指導の下、DeLeonはX線分析プロセスの自動化に取り組んだ。このツールにより、X線顕微鏡が関心のある粒子を自動的に識別し、その化学組成をより深く研究できるようになる。このソフトウェアは大気汚染が人体に及ぼす影響の理解に役立つほか、電池や電子製品の研究にも利用できる。

自動化X線分析の利点

Pattammattel氏は「人員が実験を制御する必要なく詳細な化学組成を特定できれば、はるかに効率的になる」と述べている。

大気汚染には、煙塵、粉塵、花粉、人々が毎日吸入する空気中のマイクロプラスチックなど、異なる化学組成を持つ数千種類の微小粒子が含まれる。化学組成によっては、一部の粒子が健康により大きなリスクをもたらす可能性がある。しかし、これらの粒子を特定するには数日を要する。研究者が大量のサンプルを手作業で検査し、単一粒子を選んでより詳細な分析を行う必要があるためだ。このプロセスを加速するため、チームは施設の硬X線ナノプローブ（Hard X-ray Nanoprobe、略称HXN）と連携するX-AutoMapソフトウェアを開発した。

HXNは極微小スケールで材料を検査できる強力な顕微鏡である。最初にサンプルを高速・低解像度でスキャンする。その後、ソフトウェアがX線蛍光信号を解析し、特定の化学パターンに一致する粒子を検出する。これらの粒子が見つかると、顕微鏡が自動的に高解像度スキャンを開始し、化学組成と構造を明らかにする。Pattammattel氏は、このソフトウェアが研究者たちが事前に設定した科学的ルールに従うことを詳述した。同氏はこのアプローチの理由を次のように説明する。「異なる専門知識の組み合わせを符号化し、コンピュータモデルに統合して、顕微鏡がそれらの情報を用いて高解像度スキャンが必要な領域を自動的に識別できるようにすれば、はるかに容易になると考えた。」

実験室テスト結果と課題

実験室テストでは、科学者たちは都市大気汚染から採取した粒子状物質サンプルを使用した。このソフトウェアは約500個の粒子を10時間で検出することに成功したが、手動データ収集では合計44時間を要した。また、システムは2種類の含鉄粒子間の重要な違いを示した。一部の粒子は鉄、クロム、マンガンが密に混合し、多くが球形を呈し、高温工業プロセスに関連している。他方、鉄、カルシウム、シリコンを含み、分離した粒子のクラスターとして配列した構造を持つものもあり、これは通常、自然や地質学的材料に関連する。チームによれば、これらの違いは低解像度スキャンでは検出が難しい可能性がある。

しかし、このソフトウェアは科学者が指定した粒子のみを識別できるため、非常に小さな粒子や化学信号が弱い粒子を見逃す可能性がある。チームはソフトウェアを改良し、AIモデルを探索してより多くの材料を検出できるようにする計画だ。

DeLeonはインターンシップ経験を振り返り、躊躇している学生にも同様の機会に応募するよう促した。同氏はニュース声明で「多くの人が自分を疑ったり、自分の能力を過小評価したりして、このような機会を逃している。興味のある人は誰でも応募し、何が起こるか見てみることを勧める」と述べた。この研究は『Advanced Intelligent Discovery』誌に掲載された。

環境科学における自動化技術の応用展望

自動化X線ツールの開発は、環境科学研究における重要な進歩を示している。大気汚染の健康影響への関心が高まる中、空気中の微小粒子を迅速かつ正確に分析する能力が極めて重要になっている。この新技術は検出効率を向上させるだけでなく、研究者が異なる粒子の化学組成とその潜在的リスクをより深く理解する助けとなる。現在も識別能力の制約があるが、将来的にAIモデルの統合により応用範囲がさらに拡大し、環境モニタリングと公衆衛生にプラスの影響をもたらすことが期待される。