成分スクリーニング2025：技術的方法と実施ガイド

成分スクリーニングの技術的深掘り：原理、方法、実施

スクリーニングの基本的柱

• 規制遵守： 世界の規制機関は、原材料の厳格な管理を求めている。FDAの食品安全近代化法（FSMA）は、輸入業者にリスクベースの海外サプライヤー検証活動の実施を義務付けている。具体的な条項である外国供給業者検証プログラム（FSVP）規則は、輸入業者が外国供給業者が国内生産者に要求されるのと同レベルの公衆衛生保護を提供する食品を生産していることを検証しなければならないと明記している。同様の要件は、欧州食品安全機関（EFSA）やその他の国際機関にも存在する。
• 消費者 安全性 & 公衆衛生: 成分スクリーニングの最も重要な機能は、害を防ぐことである。これは、以下のような有害な細菌を検出することを意味する。 サルモネラ菌 や*大腸菌、生命を脅かす可能性のある未申告のアレルゲン、重金属、農薬、工業副産物などの化学汚染物質。
• 製品品質 一貫性: 安全性だけでなく、スクリーニングは製品の性能を保証します。原料の活性化合物濃度、粒子径、水分含有量の変化は、最終製品の有効性、味、食感、保存期間に大きく影響します。安定した生産物のためには、安定したインプットが不可欠です。
• 経済とブランドの保護： たった一度の品質不良が、壊滅的な経済的影響をもたらすことがある。製品回収の直接的コストは莫大であるが、ブランドの評判や消費者の信頼に対する長期的なダメージはさらに深刻である。成分スクリーニングはまた、価値ある成分が不正に安価な物質で置き換えられたり希釈されたりする経済的詐欺に対する主要な防御策でもある。
  

コアメソドロジーの内訳

分光法

クロマトグラフィー法

その他の主要テクニック

リスクベースのプログラム設計

ステップ1：リスク評価

ステップ2：仕様の設定

ステップ3：サプライヤー管理

ケーススタディ植物の鑑定

1. サンプル収集： 入荷ロットから少量の植物原料粉末またはエキスを採取する。
2. DNA抽出と増幅： DNAは植物から化学的に分離される。その後、特定の「バーコード」領域がPCRを用いて何百万回も増幅される。
3. シーケンスと比較： 増幅されたDNAの配列は、遺伝子シークエンサーによって「読み取られる」。この配列は、Barcode of Life Data System (BOLD)のような、有効性が確認され、キュレーションされた参照データベースと比較される。
4. 結果 この比較は、期待される種と明確に「一致する」か「一致しない」かを返す。

スクリーニングの未来

• 携帯性と小型化： 大きなトレンドは、携帯型分析装置の開発である。ポータブルNIRおよびラマン分光計により、受入ドックや倉庫で直接、ラボ品質の迅速なスクリーニングが可能になった。これにより納期が劇的に短縮され、サンプルを中央ラボに送る手間を省き、入荷ロットについて即座に意思決定できるようになった。
• 人工知能（AI）と機械学習： AIは分析データの解釈方法に革命を起こそうとしている。機械学習アルゴリズムは、分光法やクロマトグラフィーのような技術から得られた膨大なデータセットで訓練することができる。機械学習アルゴリズムは、物質の原産地や加工方法、あるいは人間の目には見えないような低レベルの不正行為に関連する微妙で複雑なパターンを認識することを学習し、より堅牢で高感度な認証モデルを作成することができる。
• 非標的スクリーニング： 伝統的に、スクリーニングは「標的化」されたものであり、既知の化合物または汚染物質のリストの存在を検査することを意味する。しかし、これからは「ノンターゲット」スクリーニングに移行しつつある。高分解能質量分析計のような強力な装置を使えば、分析者は「ゴールデン・スタンダード」成分の完全な化学プロファイルを作成することができる。その後、入荷ロットについて以下のスクリーニングを行うことができる。 いずれも この基準との化学的差異により、新たな、予期せぬ、またはこれまで知られていなかった不純物の検出が可能になる。
• サプライチェーンのトレーサビリティのためのブロックチェーン： 直接的な分析手法ではないが、ブロックチェーン技術はデータの完全性に関する新しいパラダイムを提供する。ブロックチェーン技術は、農場から工場までの原材料の歩みを追跡する、安全で変更不可能かつ透明なデジタル台帳を作成するために使用することができる。スクリーニングデータ、分析証明書、保管記録は各段階でリンクすることができ、サプライチェーン全体を通して前例のないレベルの信頼性とエンドツーエンドのトレーサビリティを提供する。

結論