お茶サンプル中のカフェインのHPLCルーチン分析の補完としてのPLS回帰と組み合わせたFT-NIRS

FT-NIRS Coupled with PLS Regression as a Complement to HPLC Routine Analysis of Caffeine in Tea Samples.

• Najeeb Ur Rehman
• Ahmed Al-Harrasi
• Ricard Boqué
• Fazal Mabood
• Muhammed Al-Broumi
• Javid Hussain
• Saif Alameri

抄録

コーヒー、紅茶、チョコレート、ココア、清涼飲料水に含まれるカフェインの日常的な消費は、過去数十年の間に広く、多くの人々と科学的な注目を集めてきました。カフェインの生体内濃度は、腎臓の機能不全、心臓病、血圧の上昇、注意力の低下など、いくつかの疾患の重要な指標であり、2型糖尿病（DM）、脳卒中、肝臓病、がんなどの重篤な疾患を引き起こす可能性があります。本研究では、オマーンで消費されている25種類の市販茶サンプル中のカフェインの定量のための代替法として、部分最小二乗回帰法（PLSR）と組み合わせた近赤外分光法（NIRS）を提案した。この方法は試薬を使用せず、前処理をほとんど必要としないため、湿式化学法や高速液体クロマトグラフィー（HPLC）法を補完して、お茶のカフェインの定量分析を行うことができます。今回の研究では，紅茶サンプルに調製したカフェイン標準試料をPerkinElmer社のFrontier NIR分光光度計（L1280034）でスキャンした近赤外スペクトルを用いて，部分最小二乗法（PLS）アルゴリズムを構築した。スペクトルは10,000-4000cmの波数範囲の吸収モードで、0.2mmのパス長と2cmの分解能を持つCaF封入セルを使用して収集した。また、茶サンプル中のカフェイン含有量のNIR分析結果をHPLC分析で得られた結果と比較した。いずれの手法も、市販のお茶サンプル中のカフェイン含有量を予測するのに良い結果が得られた。本研究の結果は、提案したFT-NIRSとPLS回帰アルゴリズムの組み合わせが、紅茶サンプル中のカフェイン含有量の迅速かつ再現性の高い分析に日常的に使用できる可能性があることを示している。近赤外法では、定量限界（LOQ）をモデルの校正誤差（RMSECV）の10倍と推定し、RMSECは0.03ppm、LOQは0.3ppmと算出した。

Daily consumption of caffeine in coffee, tea, chocolate, cocoa, and soft drinks has gained wide and plentiful public and scientific attention over the past few decades. The concentration of caffeine in vivo is a crucial indicator of some disorders-for example, kidney malfunction, heart disease, increase of blood pressure and alertness-and can cause some severe diseases including type 2 diabetes mellitus (DM), stroke risk, liver disease, and some cancers. In the present study, near-infrared spectroscopy (NIRS) coupled with partial least-squares regression (PLSR) was proposed as an alternative method for the quantification of caffeine in 25 commercially available tea samples consumed in Oman. This method is a fast, complementary technique to wet chemistry procedures as well as to high-performance liquid chromatography (HPLC) methods for the quantitative analysis of caffeine in tea samples because it is reagent-less and needs little or no pre-treatment of samples. In the current study, the partial least-squares (PLS) algorithm was built by using the near-infrared NIR spectra of caffeine standards prepared in tea samples scanned by a Frontier NIR spectrophotometer (L1280034) by PerkinElmer. Spectra were collected in the absorption mode in the wavenumber range of 10,000-4000 cm, using a 0.2 mm path length and CaF sealed cells with a resolution of 2 cm. The NIR results for the contents of caffeine in tea samples were also compared with results obtained by HPLC analysis. Both techniques provided good results for predicting the caffeine contents in commercially available tea samples. The results of the proposed study show that the suggested FT-NIRS coupled with PLS regression algorithun has a high potential to be routinely used for the quick and reproducible analysis of caffeine contents in tea samples. For the NIR method, the limit of quantification (LOQ) was estimated as 10 times the error of calibration (root mean square error of calibration (RMSECV)) of the model; thus, RMSEC was calculated as 0.03 ppm and the LOQ as 0.3 ppm.