IR 分光法と FTIR 分光法: FTIR 分光計の仕組みと FTIR 分析

Jan 08, 2024

以下のフォームに記入していただければ、「IR 分光法と FTIR 分光法: FTIR 分光計の仕組みと FTIR 分析」の PDF 版を電子メールでお送りします。

すべての音声記事へのアクセスのロックを解除するには、以下のフォームに記入してください。

フーリエ変換赤外 (FTIR) 分光法は、感度、柔軟性、特異性、堅牢性のユニークな組み合わせにより、今日非常に人気のある技術です。 固体、液体、気体分析物に対応できるため、科学分野で最も広く実践されている分析機器技術の 1 つとなっています。 FTIR には、水分に対する相対的な不耐性や分析マトリックスの物理的特性に対する感度など、既知の制限が多数ありますが、それでも非常に人気があり、食品や飲料などのさまざまな業界で一般的に使用されています。化学、工学、環境、2 製薬3、バイオマス4、および臨床現場での使用。5 適切な計測形式には、ベンチトップ、ハンドヘルド、およびオンラインのリアルタイム デバイスの両方が含まれています。

赤外分光法とは何ですか?

FTIR分光法とは何ですか?FTIR分光法とIR分光法の違いは何ですか?

FTIRはどのように機能しますか?

FTIR分析とFTIRデータの収集

IR スペクトルと FTIR スペクトルの解釈方法IR スペクトル チャート

中赤外分光法と近赤外/FTIR 分光法の長所、短所、および用途

FTIR アプリケーション - 現在と将来

人間の目は、より広いスペクトルの電磁放射のほんの一部しか見ることができません (図 1)。 可視スペクトルの高エネルギー側には紫外 (UV) 領域があり、低エネルギー側には赤外 (IR) 領域があります。 有機化合物の分析に最も有用な IR 領域は、波長が 2,500 ～ 16,000 nm である傾向があります。 遠赤外、中赤外、近赤外 (NIR) は「分子分光法」の範疇に含まれます。

IR 分光法は、IR 光と物質の相互作用を研究するもので、IR 光は 12,800 ～ 10 cm-1 にわたる波数範囲によって特徴付けられます。 歴史的には、慣例により、IR は「波数」で説明される傾向があり、波数はその波長に反比例します。 したがって、波長が短いほど波数は大きくなり、より多くの波が所定の距離に収まることができるという事実を意味します。 遠赤外線は通常 500 ～ 20 cm-1、中赤外線は 4,000 ～ 500 cm-1、NIR は通常約 10,000 ～ 4,000 cm-1 の放射線として定義されます。

IR 光は、原子間の分子結合と結合の端に存在する原子の種類に基づいた特定の周波数で分子に吸収されます。 IR領域の光子エネルギーは、共有結合した原子の振動励起を誘発します。 これらの共有結合は、伸びたり、曲げたり、回転したり、はさみを入れたりできる硬いバネのように機能すると考えられています (図 2)。 高エネルギーの中赤外放射は、エネルギーが分子に吸収されるときに基本振動を励起し、分子を基底状態から最初の振動状態に引き上げます。 対照的に、NIR 分光法は、これらの基本振動から生成される「倍音」の組み合わせバンドで構成されます。 読者は、英国王立化学会から入手可能な追加の有用な入門資料も参照できます。

図 2: IR 光で励起されたときに分子原子結合に発生する可能性のある 3 次元の動きを示すアニメーション。 これらの動きは、私たちが観察する IR スペクトル吸収バンドを引き起こします。 クレジット: YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0S_bt3JI150 から引用

IR と FTIR の違いは、後者は生信号としてのインターフェログラムから構築されることです。 これは、(分散型機器で発生するような) 波長の関数としてではなく、干渉計内のミラーの位置の関数として光の強度を表します。 それが「FT」です。 波数の関数として強度を生成するには、まず信号をフーリエ変換 (FT) する必要があります。

慣例により、FTIR について話すとき、私たちはそれが中 IR 領域で動作していると考えています。 ただし、FT 計測器は UV と NIR の両方のスペクトル形式に使用できます。 FTIR と FT-NIR は潜在的に補完的な技術ですが、通常、分析者は特定のアプリケーションにどちらを使用するかを選択する必要があるため、それぞれの相対的な長所と短所を考慮する価値があります。

FTIR スペクトルの取得は、従来の分散型機器よりもはるかに高速です。 FT 法では、はるかに優れた信号対雑音比を示すスペクトルが生成され、波長スケールが非常に正確な基準レーザーで校正されるため、IR よりも高い波長精度が得られます。

赤外分光光度計は 1940 年代半ばに開発されました。 当初、それらの用途は主に有機化合物に関する研究作業、主に石油化学分野に限定されていました。 これらの最初の機器は分散走査分光光度計 (図 3) であり、低速でした。 分散機器は今でも存在しており、携帯電話上で動作するシンプルなオペレーティング システムを備えた小型のパームトップ パッケージを製造するために、より簡単に小型化でき、はるかに安価に製造できるため、新しいアプリケーションで新たな息吹を感じています。

現在、ほとんどの研究開発グレードの中赤外機器は FT タイプです。 その開発は 1890 年代に遡り、光速の研究中に「干渉計」を発明し、ノーベル賞を受賞したアルバート マイケルソンの業績にまで遡ります。 FTIR 装置は干渉計 (図 4) を使用します。干渉計は、光源、ビーム スプリッター、2 つのミラー、レーザー、検出器で構成されます。 エネルギーは光源からビームスプリッターに送られ、そこでビームが 2 つの部分に分割されます。 一方の部分は可動ミラーに送信され、もう一方の部分は固定ミラーに反射されます。 可動ミラーは、校正レーザーの応答によって制御され、一定の速度で前後に動きます。 2 つのビームはミラーで反射され、ビーム スプリッターで再結合されて干渉パターンが生成され、サンプル コンパートメント (存在する場合は吸光が発生するサンプル) を通って検出器に伝達されます。 次に、この信号に FT 関数が適用されてスペクトルが生成されます。

FT 機器によって生成される「インターフェログラム」(後述) と呼ばれる干渉波形は、測定されたすべての波長にわたるすべての情報をエンコードします。 ただし、解釈可能なスペクトルを生成するには、まず信号に大量の計算を要するフーリエ変換数学関数を適用する必要があります。 1966 年に Coey-Tukey アルゴリズム 6、7 が開発され、ショートカット計算である「高速フーリエ変換」または FFT が提供されました。 これにより、最初の商用コンピューティング システムの出現とともに、19698 年に最初の商用 FTIR、FTS-14 の発売が可能になりました (図 5)。

FTIR を使用した分析は次のように進行します。

現在では、さまざまなサイズや形状の気体、液体、固体のサンプルを同じ基本的な機器で分析できるようにする、幅広い FTIR 機器と汎用性の高い交換可能なアクセサリが存在します。 通常のガラスは中赤外線透過性ではないため、すべての機器光学系とサンプリングアクセサリは他の適切な赤外線光学材料で構築する必要があることに注意してください。 固体サンプル用に開発された初期の技術では、分析対象物を粉砕し、高圧下で赤外線透過性基質（多くの場合臭化カリウム（KBr））と混合して小さな固体の透明なディスクにする必要がありました。 次に、これらを透過率測定用のホルダーに取り付けました。 液体 (水を含まない) サンプルは、小さなスペーサーを備えた 2 枚の IR 透過ディスクの間に薄膜として形成されることがよくありました。 この方法では時間と再現性の両方が問題でした。

過去 30 年間にわたって、代替手段の採用が増加しており、特に現在広く普及している「ATR」(全反射減衰) 技術が採用されています。 このデバイスは、実際のサンプル前処理を必要とせずに、結晶窓上に置かれた少量の液体または固体サンプルに対応し、数秒でスペクトルを収集することができます。 固体を分析する場合、固体は上部固定クランプによって結晶窓にしっかりと押し付けられます (図 6)。 現在、固体サンプル用に公開されているアプリケーションのほとんどは、この形式のデバイスを使用しています。 特定の用途には、拡散反射用の反射半球やガスサンプル密閉セルなど、他のタイプのデバイスも利用できます。 金やその他の IR 互換材料で作られた 96 ポジションのマイクロタイター形式のプレートもあり、特別に適合した FTIR アクセサリ ユニットを使用したハイスループット スクリーニングが可能です。9

一般的な動作モード (図 7) では、まずバックグラウンドの「ブランク」スペクトルを収集する必要があります。 これには、光ビーム経路全体 (光学系および大気) からの吸光度の値が含まれます。 次にサンプルが分析され、そこからブランクスペクトルが差し引かれ、サンプルのみに固有のスペクトル応答が得られます。 波数分解能 (通常 4 ～ 16 cm-1) と同時加算スキャン (通常 8 ～ 64) の両方で、信号対ノイズの許容可能なバランスを達成するには、アプリケーション固有の最適化が必要です。 個々のスキャンは高速であり、最新の機器では通常 1 秒未満であるため、同時加算スキャンとバックグラウンド スペクトルの減算により、ATR デバイスでの単一サンプルの分析ワークフローは 2 分未満で完了できます。 このため、FTIR-ATR は、メタボローム フィンガープリンティングなどの製造またはスクリーニング用途で数百または数千のサンプルを測定するのに特に理想的です。10

FTIR スペクトルは情報が豊富ですが、まさにそのため、スペクトルの使用と解釈が困難になる場合があります。 FTIR を解釈するための有用な入門書は、ここにあります。 バニリン (図 8) のような、単純で純粋な単一化合物サンプルであっても、複数のピークのスペクトルがあります。 このような場合、認証された標準に対するライブラリ マッチング アプローチにより、単一成分の混合物ではその標準が特定される可能性がありますが、他の化合物の複雑な混合物ではこれは不可能です。 問題は、ほとんどの有機物には単結合または二重結合に炭素 (C)、水素 (H)、窒素 (N)、または酸素 (O) 原子の組み合わせが含まれているため、化合物ごとに同じ複数の吸収ピークが重複することです。 単に多くのスペクトルを「目視」して、それらのスペクトルが由来するサンプルが何らかの点で異なるかどうか、あるいはどのように異なるかを判断しようとすることは、経験豊富な分析者にとってさえ、急速に圧倒的な課題になります。 この問題に対処するために、FTIR データは多変量解析 (MVA) などの統計モデリング アプローチと組み合わせてよく使用されます。MVA は、化学の文脈では一般に「ケモメトリクス」と呼ばれます。

FTIR スペクトル データは、MVA 技術に非常に適しています。MVA 技術の基本的な必要性は、各サンプルから複数のスペクトルを収集し、単一のデータ マトリックスに構築することだけです。 ここで、表の各行は個々のサンプルの完全なスペクトルであり、各列はすべてのサンプルにわたる特定の連続する波数の位置合わせされた吸光度です。 この形式では、主成分分析 (PCA) などの手法を適用して、スコア プロットを介して、さまざまなサンプル グループのスペクトル応答間の考えられるクラスベースの関係を効率的に探索および視覚化できます。 これにより、異なるサンプルクラスのスペクトルを単に重ね合わせるだけでは測定するのが非常に難しいサンプルの違いが即座に「解釈可能」になります。 生のバイオオイルサンプルと加工されたバイオオイルサンプルの区別に関する PCA スコアプロットの例を図 9 に示します。

定量が目的の場合 (濃度値など)、部分最小二乗回帰などの MVA アプローチを使用して、各サンプルの組成について事前に収集したデータを使用して、化学物質の濃度などの特性について定量値に基づく校正予測を構築できます。他のアッセイ技術。 これらの既知の値はアルゴリズム計算に入力され、対象の外部値と最もよく相関するスペクトル特徴が特定されます。 この後者のアプローチは、適切に計画され検証されれば、FTIR が新しい未知のサンプル (同じ種類) の湿式化学分析を効果的に置き換えることができ、時間と費用を節約できるため、非常に人気があります。 MVA モデルの構築の有益な結果の 1 つは、サンプル プロットに加えて生成された統計出力テーブルにより、モデルの構築に使用される最も重要な波長を特定できることです。 この情報から、直接的な化学的洞察を解釈できることがよくあります。

FTIR は事実上常に「中間」-FTIR であると想定されます。 FT 以外の中赤外分散型機器は、スキャン速度が遅く、出力 (信号対雑音比) が非常に低いため、この広いスペクトルを生成できません。 ただし、NIR は非常に多くのエネルギーを持っているため、非 FT 分散型機器でも中程度の FTIR 機器と同様のスペクトルを生成できます。 ただし、時間がかかるため、分解能 (実際に測定される波数の数) は低くなる傾向があります。

以下のチャート (図 10) は、主要な官能基によって生成されるバンド (1500 cm-1 以上) を示しています。 中赤外領域にある 500 ～ 1500 cm-1 の領域はフィンガープリント領域と呼ばれ、偽造できない特定の化合物に特有の分子フィンガープリントを提供します。

中赤外スペクトルと近赤外スペクトルの形状と構造は大きく異なり、中赤外スペクトルには有機種のより鮮明で明確なスペクトル吸収バンド (図 11) が含まれているため、構造解明と化合物の同定にこの技術が役立ちます。 また、特徴的な分子機能群の波数領域の詳細なデータ表が長年にわたり照合され、公開されており、その多くは特定の応用分野内で行われています。 有機分子は中赤外線を強く吸収するため、比較的少量のサンプル材料（たとえば、少数の粉末粒子）から良好なスペクトルを得ることができます。 欠点としては、水分に対する耐性が挙げられます (水分がわずか数パーセント存在する場合でも、IR 信号が消失します)。 さらに、有機物は一般に中赤外をよく吸収するという事実は、結果として得られるスペクトルがサンプルのわずか数ミクロンの浸透からのものであり、均質性が限られていることを意味します。 したがって、かなり慎重なサンプル調製または分析複製が必要になります。

NIR の利点には、サンプルの化学的属性と物理的属性の両方に対する強力な応答が含まれます (サンプルのグレーディング アプリケーション全体に役立ちます)。 NIR 放射は弱くしか吸収されないため、より多くのサンプル透過性を実現します。そのため、サンプリング量を増やすと感度が向上し、均一性が向上し、測定を実行するためのサンプル前処理がはるかに少なくて済みます。 NIR の主な欠点は、化学的特異性に関連しています。 ほとんどの NIR 分子応答は一次 (またはそれ以上) の倍音であり、ある程度の信号の重複を示し、識別力が制限される可能性があります。 ただし、利点と欠点は完全にアプリケーション固有であるため、中赤外と近赤外の両方の機器がさまざまなアプリケーションに広く使用されています。

FTIR は、装置コスト、使いやすさ、生成できる情報の点で、非常にユニークな「スイート スポット」に位置しています。 その柔軟性により、この記事で説明する余地を超える多くの領域に適用されています。 さまざまな製薬および医療用途がますます一般的になりつつあります11。

さらに、過去 20 年間の特に興味深い技術開発は、顕微鏡用の FTIR ビデオ チップ (焦点アレイ、「FPA」) に基づく化学イメージングの出現と進化です。 FTIR 顕微鏡は 1970 年代から標準形式で存在していますが、使用するのは単一点の IR 検出器だけであり、イメージングは​​多数の単一の空間測定値をつなぎ合わせることによってのみ実現できます。 このような画像は、1 cm-2 の切断された組織片のような小さなものであっても、収集するのに何時間もかかります。 一般的なサイズの 128 x 128 ピクセル アレイ (ただし、より高解像度の場合もあります) など、最新の中赤外線イメージング チップが標準になっています。 128x128 アレイは、1 回のスキャンで 16,000 の空間分解スペクトルを生成します。 画像は 30 ～ 60 秒未満で取得でき、広く使用されるようになりました。これにより、法医学、考古学的遺物、マイクロプラスチックなどの物理的汚染物質、医薬品の圧縮錠剤検査 12、病状および診断予測のための組織生検スクリーニングなどの空間分解アプリケーションが可能になります。 FTIR-FPA は、化学シグナルを広範な空間コンテキスト内で解釈する必要がある状況に有効に適用できます。15、16

参考文献

1. Rohman A、Ghazali MAB、Windarsih A、他。 食品中の油脂の認証分析におけるケモメトリクスと組み合わせた FTIR 分光法の応用に関する包括的なレビュー。 分子。 2020;25(22):5485。 doi:10.3390/分子25225485

2. フライターグ S、タイン SC、スクワイア AH、ホーガン EJ、クリッテンデン PD。 メタボロームフィンガープリンティングおよびプロファイリング技術を使用した、環境窒素入力の増加に対するトナカイ地衣類 C. portentosa の代謝変化の評価。 コンプ。 生化学。 生理。 2009;153(2、補足):S57。 土井:10.1016/j.cbpa.2009.04.518

3. Lawson G、Ogwu J、Tanna S. 反射赤外分光法を使用した、標準以下の医薬品や偽造医薬品を迅速に特定するための医薬品成分の定量的スクリーニング。 PLoS ワン。 2018;13(8):e0202059。 doi:10.1371/journal.pone.0202059

4. アリソン GG、タイン SC、モリス P、他。 フーリエ変換赤外分光法と部分最小二乗回帰による多年生飼料およびエネルギー草中のヒドロキシ桂皮酸とリグニンの定量化。 バイオリソーステクノロジー 2009;100(3):1252-1261。 土井:10.1016/j.biortech.2008.07.043

5. バラン V、ミハイ CT、コジョカル FD、他。 医学における振動分光法フィンガープリンティング: 分子から臨床実践まで。 材料。 2019;12(18):E2884。 土井:10.3390/ma12182884

6. クーリー JW、テューキー JW。 複素フーリエ級数を機械計算するためのアルゴリズム。 数学。 計算します。 1965;19(90):297–301。 土井:10.2307/2003354

7. ルイス・W、ウェルチPD。 高速フーリエ変換に関する歴史的メモ。 手順 IEEE。 1967;55(10):1675-1677.doi:10.1109/TAU.1967.1161903

8. グリフィス広報。 商業用 FT-IR 分光分析の初期: 個人的な視点。 Appl Spectrosc、AS。 2017;71(3):329-340。 土井:10.1177/0003702816683529

9. Sasmaz E、Mingle K、Lauterbach J. フーリエ変換赤外イメージングを使用したハイスループット スクリーニング。 エンジニアリング。 2015;1(2):234-242。 土井:10.15302/J-ENG-2015040

10. リベイロ・ダ・クーニャB、フォンセカLP、カラドCRC。 フーリエ変換赤外 (FTIR) 分光法による代謝フィンガープリンティング: 抗生物質の発見と作用機序の解明のためのハイスループット スクリーニング アッセイに向けて。 代謝物。 2020;10(4):145. 土井:10.3390/metabo10040145

11. ファヘレルボム KM、サレハ A、アル・タバカ MMA、アシャムス AA。 製薬、生物医学、および臨床分野における定量分析 FTIR 分光法の最近の応用: 簡単なレビュー。 Rev Anal Chem. 2022;41(1):21-33。 土井:10.1515/revac-2022-0030

12. ティアナン H、バーン B、カザリアン SG。 バイオ医薬品分析のための ATR-FTIR 分光法および分光イメージング。 スペクトロチム。 アクタAモル。 バイオモル。 分光器。 2020;241:118636。 土井:10.1016/j.saa.2020.118636

13. Kümmel T、van Marwick B、Rittel M、他。 高速多光度中赤外スキャンによる凍結組織切片全体の脳構造と腫瘍辺縁の迅速な検出。 Sci Rep. 2021;11(1):11307。 土井:10.1038/s41598-021-90777-4

14. フィンレイソン D、リナルディ C、ベイカー MJ。 赤外分光法はクリニックで使用できるようになりましたか? アナルケム。 2019;91(19):12117-12128。 doi:10.1021/acs.analchem.9b02280

15. Badillo-Sanchez D、Chelazzi D、Giorgi R、Cincinelli A、Baglioni P. 南アメリカの歴史的シルクの構造劣化の理解: フォーカル プレーン アレイ (FPA) FTIR および多変量解析。 Sci Rep. 2019;9(1):17239。 土井:10.1038/s41598-019-53763-5

16. Scopetani C、Chelazzi D、Cincinelli A、Esterhuizen-Londt M. マイクロプラスチック汚染の評価: フィンランドのヴェシヤルヴィ湖とピック・ヴェシヤルヴィ池での発生と特徴。 環境監視の評価。 2019;191(11):652。 土井:10.1007/s10661-019-7843-z