キャラクタライゼーションの機械学習応用は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）およびラボオートメーション（LA）において材料やサンプルの性状を迅速かつ高精度に評価するための鍵となります。本稿では、GC‐MSおよびLC‐MSによる質量分析において、従来手法が直面していたデータ量の膨大さ、ピーク形状の変動、保持時間のシフト、ピーク重なりといった課題に対し、機械学習や深層学習を活用したデータ駆動型解析アプローチを紹介します。前処理の自動化・高速化や再現性の向上、未知成分の同定が可能となり、解析の効率化と正確性の大幅な改善が期待されます。
GC-MS/LC-MSについて
質量分析は、化合物の構造解析や定量において極めて重要なツールです。中でも、ガスクロマトグラフィー‐質量分析（GC‐MS）および液体クロマトグラフィー‐質量分析（LC‐MS）は、サンプル中の成分を分離し、高精度で検出できるため、環境分析、医薬品研究、プロテオミクス、メタボロミクスなど多岐にわたる分野で活用されています。
GC-MSは、ガスクロマトグラフィーと質量分析を組み合わせ、主に揮発性で熱的に安定な化合物の解析に優れています。
LC-MSは、液体クロマトグラフィーと質量分析の組み合わせにより、分子量が大きく、極性が高く、熱に弱い分子の解析に適しています。
近年、従来のピーク抽出や手動パラメータ調整に頼った解析方法から、機械学習や深層学習を活用したデータ駆動型解析へと進化しており、これにより以下のようなメリットが得られています。
自動化・高速化：データの前処理から解析、結果の解釈までが自動化され、膨大なデータ量にも迅速に対応可能。
再現性の向上：人為的な調整に依存しないため、解析結果の一貫性が高い。
未知成分の同定：データ全体を統計的に解析することで、既存データベースに存在しない未知の化合物も候補として提示できる。
本稿では、これらの背景を踏まえ、最新の機械学習技術とデータ駆動型解析アプローチが、GC‐MSおよびLC‐MSデータに内在する課題にどのように対応しているか解説し、応用例についてもご紹介します。
GC-MS/LC-MS における課題
GC-MSおよびLC-MSデータの解析は、その二次元的な性質に起因する独自の課題を伴います。二次元的な性質とはすなわち、「時間経過に沿ったクロマトグラフィーによる成分分離」および「各時間点で取得される質量スペクトル情報」を同時に考慮しなくてはならないことを指します。
この二次元情報の組み合わせにより、様々な解析上の課題が発生します。
- データ量の膨大さ
- ピーク形状の変動
- 保持時間のシフト
- ピークの重なり
これらの問題は、装置の個体差、汚染、使用されるカラムの種類、さらには厳密なキャリブレーションや正規化処理の必要性といった要因によってさらに複雑化します。
図1. GC-MS/LC-MS分析の課題
データ駆動型アプローチによる従来の解析課題の解決
上述した従来の解析課題のそれぞれについて、データ駆動型での解決アプローチを紹介します。
課題1: データ量の膨大さ
GC‐MS/LC‐MSでは、1回の測定で数百の時間点・数千の質量スペクトルが生成されます。これにより、解析対象となるデータの総量は非常に大きくなり、従来の手法ではデータ処理の計算負荷が著しく高いという問題がありました。
また、従来のピーク抽出処理では手動パラメータ調整、データの前処理に伴う情報ロスといった課題がありました。
これに対して、機械学習による自動セグメンテーション手法を活用できます。たとえば、クロマトグラムを適切なセグメントに分割し、各セグメントの情報をテンソル分解により圧縮することで、必要な情報のみを抽出できます。
課題2: ピーク形状の変動
同一成分であっても、装置や試料条件の違いによりピークの形状は大きく変動します。従来の手法では、固定の閾値や定型的なピーク抽出アルゴリズムでしか対応できず、正確な同定や定量が難しい場合が多くありました。
標準的なピーク抽出アルゴリズムでは、ピークの幅・高さ・形状の変動を十分に捉えられず、重要な情報が失われます。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習モデルを用いて元データ全体を入力とすることで、複雑なピーク形状や微妙な変動パターンを学習し、より正確なピーク検出を可能にします。微細な信号が正確に抽出されることで、後続の解析精度も向上します。
本記事はMI-6株式会社から提供された記事を引用し作成しています。
