中国、東莞 – 2024 年 10 月 25 日 – 食品安全技術の大きな進歩として、チャオ・チャン（別名ブルース・チャン）CEOは、 キングポ 東莞理工大学電子工学・知能化学院の大学院指導教授である彼は、研究チームを率いて画期的な論文を 食品組成と分析のジャーナル （SCI Q2、インパクトファクター約3.8）。「光ファイバーSERSプローブを用いた茶葉中の残留農薬の迅速・高感度なin-situ検出」と題されたこの研究は、複雑なサンプル前処理を必要とせず、茶葉中の残留農薬を直接検出する革新的な手法を実証しています。この研究は、張氏の光エレクトロニクスにおける専門知識と、学術的な厳密さと食品品質管理における実用的応用を融合させながら、次世代の科学者を指導するという彼の献身的な姿勢を際立たせています。
エレクトロニクスとインテリジェント化分野のベテランリーダーである張超氏は、数多くの大学院生を指導し、現実世界の課題に取り組む学際的な研究を促進してきました。本プロジェクトにおいて、張氏は筆頭著者の蔡成斌氏、そして東莞理工大学および関連機関に所属する周飛氏、朱滿氏、葉海氏、水玲玲氏、劉葉氏を含む共著者らと共同研究を行いました。2024年7月8日に受理され、その後まもなくオンライン公開された本研究は、広東省重点実験室を通じて都市ライフライン工学技術の発展における同大学の役割を強調するものです。
コアイノベーションと方法論
本論文は、お茶の消費における重大な問題、すなわち茶葉に含まれる残留農薬の存在を取り上げています。お茶にはポリフェノールやカフェインといった栄養上の利点があるにもかかわらず、残留農薬は健康リスクをもたらす可能性があります。ガスクロマトグラフィー質量分析法（GC-MS）や高速液体クロマトグラフィー（HPLC）といった従来の検出法は、時間のかかるサンプル前処理と専門家の専門知識を必要とするため、現場での迅速な検査には限界があります。
張教授らの研究チームは、光ファイバープローブと組み合わせた表面増強ラマン散乱（SERS）分光法を用いた、革新的なin-situ検出手法を発表しました。主な成果は以下の通りです。
プローブの製造:
研究者らは、レーザー誘起蒸発自己組織化法（LIESAM）を用いて、金ナノロッド（AuNR）クラスターをパターン化した高性能ファイバーSERSプローブを開発しました。この自動化プロセスでは、レーザー誘導下でマルチモードシリカファイバーをAuNRコロイドに浸漬・引張し、SERSホットスポットを最大化するために17サイクルに最適化しました。走査型電子顕微鏡（SEM）による観察では、AuNRクラスターが均一に分布し、ラマン信号の増強点が多数存在することを確認しました。（図2cは、高密度に充填されたAuNRクラスターを有する最適化されたファイバー端面の典型的なSEM画像を示しています。）
インサイチュー検出プロセス:
農薬散布された緑茶葉を浸漬して調製した汚染茶葉スープサンプルにプローブを浸漬するだけです。抽出や濃縮の工程は不要で、ポータブルラマン分光計（励起波長785 nm、積分時間500 ms）を用いた「dip-dry-dip」測定が可能です。（図1aは汚染茶葉スープサンプルの調製手順を、図1bはSERS検出の実験セットアップを示しています。）
対象農薬:
この手法は、茶葉生産に広く使用されるチラム（殺菌剤）とパラコート（除草剤）を用いて試験されました。SERSスペクトルは明確な指紋ピークを示し、カフェインやカテキンなどの栄養素が複雑に混ざり合った茶葉スープの中から選択的に同定することができました。（図3aは、汚染されていない茶葉スープとパラコートが混入した茶葉スープのSERSスペクトルを比較したもので、パラコートのピークは837、1191、1292、1534、1647 cm⁻¹で強調表示されています。図3bは、1647 cm⁻¹でRSDが6.1%というスペクトル再現性を示しています。）
この技術はファイバープローブの統合信号収集を活用し、お茶の成分からの干渉を最小限に抑えながら、AuNR ホットスポットからの電磁増強を通じて農薬信号を増幅します。
主な結果とパフォーマンス
この研究は、優れた感度と信頼性を達成しました。
検出限界（DL）:
チラムでは1.0 μg/kg（0.001 mg/kg）、パラコートでは10.0 μg/kg（0.01 mg/kg）という低濃度域に達し、抽出された茶葉や粉末を用いる従来の多くのSERS法を凌駕しました。これらの限界値は、特徴的なピーク（例えば、チラムでは1369 cm⁻¹、パラコートでは1647 cm⁻¹）が識別可能な最低濃度として決定されました。（図4aと4cは、パラコートとチラムの濃度依存SERSスペクトルを示しています。図4bと4dは、log-log較正曲線を示しています。）
定量分析:
対数対数較正曲線は、パラコートについては0.01～0.2 mg/kg、チラムについては0.001～0.1 mg/kgの濃度範囲にわたって強い直線性（パラコートについてはR² = 0.990、チラムについては0.982）を示し、正確な定量が可能となりました。（表1は文献との比較であり、Chen et al., 2020やHe et al., 2021などの研究と比較して、DLが低く、積分時間が短いことを示しています。）
再現性と正確性:
ピーク強度の相対標準偏差（RSD）は複数のプローブ間で10%未満であり、高い一貫性を示しています。添加サンプル（パラコート0.15および0.08 mg/kg、チラム0.08および0.03 mg/kg）の回収率実験では、86.7～110.0%の精度、RSDは10%未満であり、実際の茶葉スープにおける本法の精度を確認しました。具体的な回収率は、パラコート0.15 mg/kg（RSD 7.1%）で91.3～108.7%、チラム0.03 mg/kg（RSD 9.8%）で86.7～110.0%でした。（図5a～dは、添加濃度ごとの回収試験から得られたSERSスペクトルを示しています。表2は、予測濃度、回収率、およびRSDの詳細を示しています。）
同時検出:
この方法は、チラムとパラコートの混合残留物をそれぞれ0.1 mg/kgで検出することに成功しました。競合吸着にもかかわらず、特徴的なピークは確認できましたが、強度は低下しました（例えば、パラコートの1647 cm⁻¹ピークは4355カウントから3249カウントに低下しました）。これは、複雑な液体中の多成分残留物分析に十分なホットスポットであることを示しています。（図6は、混合残留物（黒）とパラコート（赤）およびチラム（青）単独のSERSスペクトルを比較しています。表3は、パラコートのRSD 6.1%、直線範囲、回収率などの性能をまとめたものです。）
文献との比較により、その優位性が強調されています。DL が低く、検出時間が短く、前処理が不要なため、現場でのアプリケーションに最適です。
結論とより広範な影響
研究者らは、このファイバーSERSプローブ法が、茶スープのような複雑な液体食品中の農薬残留物を検出する、迅速でラベルフリー、かつ高感度なソリューションを提供すると結論付けています。サンプル抽出が不要なため、分析時間が短縮され、信頼性が向上し、他の飲料や環境モニタリングにも応用できる可能性があります。本研究は、このプローブが様々な分析対象物に汎用的であり、複数の残留物を同時に検出できる可能性を強調しており、食品安全執行における実用的なツールへの道を開くものです。今後の方向性としては、人工知能との組み合わせが挙げられます。 複雑なシステムにおける多残基同定を強化するSERSs.
張超氏の指導の下、この論文はSERS技術の発展に寄与するだけでなく、大学院生に革新的な研究の実践経験を積ませることにも貢献しています。KINGPOのCEOとして、張氏は産学連携の橋渡し役として、これらのブレークスルーを応用し、インテリジェントな検出装置の開発に取り組んでいます。この成果は、世界保健機関（WHO）などの世界的な食品安全基準に準拠しており、東莞理工大学がインテリジェント防災と都市工学に確固たる貢献を果たしていることを実証しています。
詳細は、論文全文をDOI: 10.1016/j.jfca.2024.106520からご覧いただけます。張氏の継続的な指導により、光電子センシングにおけるさらなる革新が期待され、科学に基づいた食品安全ソリューションへの信頼が強化されます。
光ファイバーSERSプローブ
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