Skittles: A Multicolor Flow Cytometric Workflow for High-Throughput Characterization of Micro- and Nano-plastics
本論文は、顕微鏡観察およびラマン分光法によって検証された、蛍光に基づく識別、個数計数、および粒径分布解析を可能にする、液中懸濁液中のマイクロプラスチックおよびナノプラスチックの精密かつ標準化された定量的特性評価を実現する、高スループットな多色フローサイトメトリー・ワークフローである「Skittles」を導入するものである。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
プラスチックは、その耐久性と軽さから価値を認められ、現代社会の不可欠な一部となっていますが、その同じ強靭さゆえに、環境中に数世紀にわたって残留し続けることになります。一度廃棄されると、これらの素材は単に消えてなくなるのではなく、太陽、風、波の影響を受けて、より小さく、より細かな断片へと分解されていきます。海岸を埋め尽くし、海洋生物に危害を与える目に見えるゴミはよく知られていますが、微小な、あるいはナノスケールの粒子という形で、隠れた汚染層が存在しています。これらの極めて小さな粒子は、肉眼では見えないことが多く、海洋や河川に豊富に存在していますが、現在の手法は時間がかかり、手間を要する上に、最も小さな粒子を完全に見落としてしまうことが多いため、科学者たちはそれらを数えたり組成を特定したりすることに苦慮してきました。この目に見えない汚染を迅速かつ正確に測定する方法がなければ、それが水圏生態系に及ぼす脅威の真の規模を理解することは困難なままです。
この問題を解決するために、ミシシッピ大学の研究者たちは、「Skittles」と呼ばれる新しい手法を開発しました。これは、これらの微小なプラスチック粒子を驚異的な速度と精度でカウントし、特定するためのワークフローです。研究チームは、従来の計数ツールがしばず失敗する、砂粒ほどの大きさからウイルスほどのサイズに至るまでの粒子に焦点を当てました。彼らのアプローチの核心は、プラスチックには付着するが他の物質には付着しない特殊な染料であり、これにより特定の光にさらされた際にプラスチックが明るく光る仕組みになっています。この光る染料と、液体ストリーム内の数千個の個々の粒子を毎秒分析できる機械を組み合わせることで、研究者たちは高速ソーターのように機能するシステムを作り上げました。フローサイトメーターとして知られるこの装置は、レーザーを使用して各粒子によって散乱される光と、染料が放出する特定の色の輝きを検出し、顕微鏡で一つひとつを確認することなく、異なる種類のプラスチックを判別し、そのサイズを推定することを可能にします。
研究者たちは、ボトル、包装、合成繊維によく使われるポリエチレン、ポリスチレン、ポリプロピレン、ポリエチレンテレフタレートを含む、自然界で見られる様々な種類のプラスチックを用いてこの手法をテストしました。彼らはまず、染料が完璧に機能するようにプロセスを最適化し、適切な使用量と、プラスチックが安定して光るための最適な試料調製方法を決定しました。その結果、試料を加熱することで染料がプラスチックにより効果的に結合し、信号がより強く、信頼性の高いものになることが分かりました。テストを実施した際、この手法は非常に高い精度を示し、制御された実験において、水に添加したプラスチック粒子の100パーセント以上を回収し、そのカウント値は変動が極めて少なく一貫していました。この手法が染料自体や他のゴミをカウントしていないことを確認するため、顕微鏡によるカウントおよびラマン分光法と呼ばれる化学分析手法と比較したところ、どちらの手法も、この新しいワークフローが正しい材料を特定していることを裏付けました。
チームがこの手法をミシシッピ湾から採取された実際の海水に適用したところ、その結果、プラスチック粒子の密度は従来の見積もりよりもはるかに高いことが明らかになりました。水には1ミリリットルあたり数百個の粒子が含まれており、これは、より大きな目に見える破片のみに焦点を当てていた以前の報告よりも著しく高い数値です。この手法は、プラスチックの種類を特定することに成功し、ポリプロピレンとポリスチレンが最も一般的であることを示し、さらにこれらの粒子のサイズを測定して、極めて小さなナノ粒子からより大きなマイクロプラスチックまで多岐にわたることを明らかにしました。また、研究者たちは家庭から採取された飲料水のサンプルに対してもこの手法をテストし、粒子が非常に少ないきれいな水の中でも、低レベルながら測定可能な量のプラスチックを検出できることを示し、その感度を証明しました。決定的なことに、本研究は、水中の藻類やその他の天然有機物の存在が、プラスチックをカウントする能力を著しく妨げることはないことを示しており、この手法が複雑な自然環境での使用に適した堅牢性を備えていることを示唆しています。
この研究の意義は、遅くて困難な作業を、迅速で標準化されたプロセスへと変えられる点にあります。この開発以前は、プラスる範囲の全容を特徴付けるには、複数の装置と数日間の手作業が必要であり、最も小さく最も数が多い粒子を見落とすことも珍しくありませんでした。Skittlesワークフローにより、単一の装置で全工程を処理できるようになり、粒子がどれだけ存在するか、どのような種類のプラスチックか、そしてどのくらいの大きさであるかという明確な全体像を提供できます。現在、この手法は標準的なプラスチックビーズとの比較に基づいてサイズを報告しており、これは球状の粒子に対してサイズを推定する信頼できる方法ですが、研究者たちは、不規則な形状や異なる種類のプラスチックに対しては、将来的にサイズ推定を洗練させる必要があると指摘しています。それにもかかわらず、この新しいツールは、目に見えないプラスチック汚染の層を監視するための強力な手段であり、これらの粒子が環境に及ぼすリスクをより良く理解し、汚染レベルの変化を追跡するために必要なデータを提供するものです。
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