Weg zu einem besseren Verständnis der NIR-Spektroskopie

Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) hat sich zu einem leistungsfähigen Werkzeug in der modernen analytischen Chemie entwickelt. Es ist nicht-invasiv, ermöglicht vor Ort kostengünstige und schnelle Untersuchungen und kann zur Untersuchung einer Vielzahl von Proben und Materialien eingesetzt werden. Durch die gleichzeitige Quantifizierung mehrerer Komponenten in der Probe bietet NIRS eine erhebliche Verringerung der Zeit- und Kostenfaktoren in der analytischen Routine. Innerhalb eines Jahrzehnts gewann NIRS große Beliebtheit als Analysenmethode von natürlichen Proben (z.B., Phytopharmaka, Lebensmittel). NIRS ist sowohl für den Labor- als auch für den industriellen Einsatz geeignet, und durch die Einführung miniaturisierter Geräte kommt ihr ein besonders hohes Zukunftspotential zu Gute. NIR-Spektren sind intrinsisch komplex; Dies ist eine der Stärken der Technik, da sie umfangreiche Informationen über die Probe liefert. Auf der anderen Seite behindert die Komplexität oft unsere Fähigkeit, NIR-Spektren zu verstehen, und die reichlich vorhandenen Informationen müssen mit fortschrittlichen Werkzeugen der statistischen Analyse (sog. Chemometrie) verarbeitet werden, um sie mit den zu erroierenden Beispieleigenschaften zu korrelieren. Trotz analytischer Effektivität bietet dieser Ansatz keine Einblicke in die molekularen oder Schwingungseigenschaften der Probe; effektiv funktioniert es als "Black-Box", und die analytische NIRS bleibt dadurch weitgehend losgelöst von seinen physikochemischen Wurzeln. Jüngste Fortschritte in der NIR-Spektrensimulation durch quantenmechanische (QM) Berechnungen haben eine Möglichkeit geschaffen, die aufgetauchte Lücke zu schließen. Dieses Projekt zielt darauf ab, entscheidende Antworten darauf zu geben, wie der molekulare Hintergrund mit den chemometrischen Modellen zusammenhängt, welche Schwingungsmoden in Quantifizierungsverfahren relevant sind und welche Rolle die intermolekulare Wechselwirkung des quantifizierten Bestandteils und seiner chemischen Umgebung spielt. Gegenstand der Studie sind Proben, die für die menschliche Gesundheit von hoher Relevanz sind; pflanzliche Arzneimittel, Lebensmittelbestandteile und Verfälschungsmittel. Das Projekt wird unter der Leitung von Professor Christian W. Huck (Universität Innsbruck) und Professor Yukihiro Ozaki (Kwansei Gakuin Universität und Universität Innsbruck) durchgeführt; Beide sind weltweit anerkannte Experten und verfügen über umfangreiche Erfahrung im Projektbereich. Die Ergebnisse des Projekts werden neue Erkenntnisse in dem Bereich zwischen grundlegenden und angewandten NIRS mit starken Aussichten für eine weitere Übernahme bei der Verfeinerung der analytischen Datenverarbeitung bringen.

"Weg zu einem besseren Verständnis der NIR-Spektroskopie" Die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) ist ein wirksames Instrument der modernen analytischen Chemie. Sie wird für die zerstörungsfreie Analyse der molekularen Zusammensetzung sehr geschätzt, ist vor Ort einsetzbar, kostengünstig und schnell und kann für eine Vielzahl von Proben und Materialien verwendet werden. Durch die Möglichkeit der gleichzeitigen Quantifizierung mehrerer Komponenten in der Probe bietet NIRS eine erhebliche Verringerung der Zeit- und Kostenfaktoren in der analytischen Routine. Die NIRS eignet sich sowohl für den Einsatz im Labor als auch in der Industrie, und die Einführung miniaturisierter Geräte hat ihr Potenzial, eine wichtige Analysetechnik der Zukunft zu werden, weiter erhöht. NIR-Spektren sind von Natur aus komplex; dies ist eine der Stärken dieser Technik, da sie umfangreiche Informationen über die Probe liefert. Andererseits behindert diese Komplexität oft unsere Fähigkeit, NIR-Spektren zu verstehen, und die zahlreichen Informationen müssen mit fortgeschrittenen Werkzeugen des maschinellen Lernens (der so genannten Chemometrie) verarbeitet werden, um sie mit den für uns interessanten Probeneigenschaften, wie z. B. der chemischen Zusammensetzung, zu korrelieren. Folglich handelt es sich um einen "Black-Box"-Ansatz, bei dem die molekularen und physikochemischen Ursprünge der analysierten Informationen nicht erforscht werden. In diesem Projekt, das unter der Leitung von Professor Christian W. Huck (Universität Innsbruck) durchgeführt wurde, wurden innovative Methoden der Computersimulation von NIR-Spektren durch quantenmechanische (QM) Methoden in Kombination mit maschinellem Lernen und miniaturisierten Spektrometern eingesetzt. Die Ergebnisse des Projekts brachten neue Erkenntnisse auf dem Gebiet an der Verbindungsebene zwischen Grundlagen- und angewandter Wissenschaft. Unter anderem lieferte das Projekt entscheidende Antworten auf die Frage, wie der molekulare Hintergrund in den chemometrischen Modellen ausgedrückt wird, welche Schwingungsmoden bei Quantifizierungsverfahren tendenziell relevant sind und welche Rolle die intermolekulare Wechselwirkung zwischen dem quantifizierten Bestandteil und seiner chemischen Umgebung spielt. Gegenstand der Studie waren Proben, die für Schlüsselbereiche von öffentlichem Interesse von großer Bedeutung sind: Inhaltsstoffe von Naturarzneimitteln, Lebensmittelbestandteile und Verfälschungsmittel.