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Morphologi G3-ID(그림1)는 Morphologi G3 입도 분석기와 Kaiser RamanRxn1 분광계의 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 입자 크기, 입자 형상 및 화학 성분을 측정할 수 있게 만든 제품입니다. 라만 분광계에서는 785nm 레이저를 사용하여 150cm-1에서 1850cm-1 사이의 스펙트럼 범위를 4cm-1 스펙트럼 분해능으로 제공합니다. 이 분광계 액세서리와 Morphologi G3가 광섬유를 통해 연결되어 있어 Morphologi G3가 라만 스펙트럼을 얻을 수 있습니다.
이러한 표준 형태학적 매개 변수를 보고하는 기능과 더불어, Morphologi G3-ID의 라만 기능은 분산된 시료에서 미립자를 화학적으로 식별하는 기능을 제공합니다. 여러 성분이 혼합된 시료의 입자들이 모두 유사한 형태학적 특성을 나타내는 상황에서, 화학적 정보가 평가하려는 입자를 구분하는 유일한 방법인 경우가 많습니다. 이 추가적인 화학적 정보가 있으면 성분별 입도 분포를 결정할 때 기준으로 사용할 화학 성분 분류를 만들 수 있습니다. 또한, 시료에 대한 추가적인 조성 정보를 제공할 수 있으므로 연구/개발 또는 조사 현장에서 매우 소중한 도구가 될 수 있습니다.
Morphologi G3-ID 작업 흐름은 세 가지 단계로 구분할 수 있습니다.
Morphologi G3-ID 측정의 첫 번째 단계는 분산된 시료의 형태학적 영상을 분석하는 것입니다. 이 단계는 Morphologi G3로 측정하는 것과 완전하게 동일합니다. 따라서 성공적인 분석의 필수 요건은 시료가 Morphologi G3에서 측정하기에 적합해야 한다는 것입니다.
Morphologi G3은 모든 입자를 분석하여 영상을 저장합니다. 그림 2에서는 분산된 비강 분무 시료에서 얻은 몇 가지 입자 영상의 예를 보여 줍니다. 모든 입자를 분석하여 위치, 입도, 입형 및 강도에 대한 정보를 계산하고 저장합니다. 시료의 분산상태가 그대로 유지되는 경우 위치 정보를 사용하여 원하는 입자를 다시 분석하는 것도 가능합니다. 자동화된 라만 측정에서는 이 정보를 사용하여 입자 집합의 스펙트럼을 얻습니다.
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라만 분광법은 단색 레이저 광과 시료의 상호 작용에 기반하는 광 산란 기법입니다. 일반적으로 빛은 분자에 의해 산란될 때 에너지 변화가 없지만 약 천만분의 일 확률로 산란 현상에서 광자의 에너지 변화가 발생합니다. 이것이 라만 효과입니다. 라만 산란 현상은 낮은 확률로 인해 본질적으로 약한 효과이지만 시료를 따로 준비할 필요가 없거나 준비를 최소화할 수 있다는 장점이 있습니다.
라만은 뚜렷하게 구분되는 스펙트럼 피크와 분자 특이성을 통해 시료의 분자 진동에 대한 정보를 제공합니다.
따라서 라만 분광법을 사용하면 밀접한 연관성이 있는 화학 종들을 구분할 수 있습니다.
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라만 분광법은 분자 결합의 진동에 민감하기 때문에 유기물에 주로 사용됩니다. 일부 무기물에서도 라만 분광법이 유용하지만, 일반적으로 금속이나 785nm 근방의 파장을 강하게 흡수하는 매우 어두운 재료에는 라만 분광법이 적합하지 않습니다.
Morphologi G3-ID는 선택한 개별 입자로 관측점을 되돌리는 방식으로 라만 스펙트럼을 자동으로 획득합니다. 3µm 크기의 레이저를 50x 대물 렌즈를 통해 각 입자의 질량 중심에 쏘아 라만 산란광을 수집합니다. 그림 3에서는 라만 스펙트럼 획득의 모식도를 보여 줍니다.
측정할 수 있는 입도 범위는 관심 대상의 산란 강도, 시료 준비 방법, 환경의 온도 안정성 등과 같은 많은 요소의 영향을 받습니다. 측정에 걸리는 시간은 입도와 라만 스펙트럼의 신호대 잡음비에 따라 달라지지만 대개 5초에서 30초 사이입니다.
Morphologi G3의 형태학적 결과는 입도 및 입형 관련 매개 변수를 사용하여 필터링하고 분류할 수 있으므로, 화학적 측정을 수행할 관심 입자의 표적화를 쉽게 최적화할 수 있습니다. 입자 보기에서 수동으로 또는 사용자가 결정한 선택 규칙에 따라 자동으로 화학적 분석에 사용할 입자를 선택할 수 있습니다.
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입자 스펙트럼을 획득한 후 화학적 분석에서는 상관 분광법을 사용하여 결과 입자 스펙트럼과 기준 스펙트럼 라이브러리 간의 상관 강도를 측정합니다. 상관 점수는 0부터 1 사이의 값으로 보고됩니다. 상관 점수 0은 상관 관계가 없다는 의미이고, 상관 점수가 1에 가까울수록 라이브러리 스펙트럼과의 상관 관계가 커집니다.
일반적으로 기준 라이브러리는 시료에 존재한다고 예상되는 성분의 스펙트럼으로 구성됩니다. 라이브러리는 두 가지 방식으로 구성할 수 있습니다. 한 가지는 수동 현미경 모드에서 순수한 표준 물질을 사용하여 획득한 점 스펙트럼에서 구성하는 방식이고, 다른 한 가지는 초기에 “순수한” 표준 물질을 사용할 수 없을 때 실제 시료에서 획득한 입자 스펙트럼에서 소급하여 구성하는 방식입니다.
적합한 경우 기준 라이브러리를 편집하여 새 라이브러리로 시료 데이터를 다시 분석할 수 있습니다.
이 부록에서 설명하는 응용 예는 활성 성분과 부형제 성분을 포함하는 비강 분무 제형에 대한 것입니다. 그림 4에서는 비강 분무 제형의 활성 성분과 부형제 성분에 대한 두 가지 입자 라이브러리 스펙트럼을 오버레이로 보여 줍니다.
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그림 5에서는 비강 분무 시료에서 측정된 입자의 라만 스펙트럼(위쪽)과 기준 라이브러리 스펙트럼(아래쪽)을 보여 줍니다. 상관 점수 0.995는 입자 스펙트럼과 기준 스펙트럼이 양호한 상관 관계가 있음을 나타냅니다. 시료 데이터에서 성분을 분리하기 위한 화학적 분류를 만드는 데 이 상관 점수를 사용할 수 있습니다.
상관 점수는 전체 스펙트럼 범위에서 계산하거나 관심 영역만 포함하도록 범위를 제한하여 계산할 수 있습니다. 여기에 나와 있는 응용 예의 경우 주된 관심 사항은 활성 성분’만 포함하는 입도 분포를 생성하기 위해 활성 입자를 식별하는 것입니다. 이 경우 limiting the 스펙트럼 범위를 1500cm-1부터 1800cm-1 사이로 제한하여 응용 목적을 달성할 수 있도록 상관 관계 계산을 최적화합니다.
또한, 다양한 도함수 설정을 사용하여 스펙트럼 데이터를 전처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 신호대 잡음비를 개선하고 획득된 스펙트럼에서 기준 신호로 인한 허상(baseline artifacts)을 최소화할 수 있습니다.
Morphologi G3 소프트웨어의 수동 현미경 옵션을 사용하면 관심 입자를 수동으로 보다 상세하게 조사할 수 있습니다. 분산된 시료가 그대로 유지된다면 이미 분석한 입자를 다시 분석하는 것도 가능합니다. 따라서 사용자가 배율과 조명 조건을 변경할 수 있으며 라만 스펙트럼에서 수동으로 점 스펙트럼을 획득할 수도 있습니다. 점 스펙트럼 획득은 시료에서 얻은 라만 신호를 최적화하는 데 필요한 분광계 설정을 결정할 때 방법 개발용으로 사용됩니다. 또한 라이브러리에 대한 “순수” 성분의 기준 스펙트럼을 획득할 때에도 사용할 수 있습니다.
Morphologi G3-ID는 다른 기존의 라만 기반 기법으로 알 수 없는 다음과 같은 정보를 제공하는 강력한 도구입니다.
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라만 데이터를 획득한 후 라이브러리 성분과의 상관 관계를 기준으로 입자를 정렬할 수 있습니다. 그림 6에서는 활성 성분과의 상관 관계를 기준으로 정렬한 비강 분무의 입자 영상을 보여 줍니다. 상관 점수가 가장 높은 네 가지 입자를 선택하여 해당 스펙트럼을 라이브러리 스펙트럼에 누적하여 보여 줍니다.
Morphologi G3 측정에서 얻은 표준 형태학적 매개 변수를 연관시키는 데 사용되는 산포도 기능을 다양한 라만 상관 점수를 연관시키는 데에도 사용할 수 있습니다. 이를 이용하면 서로 다른 화학적 모집단을 쉽게 시각화할 수 있으며 계속해서 입자의 화학적 분류도 쉽게 할 수 있습니다. 그림 7의 산포도에서는 예제 데이터에 대한 활성 표준과 부형제 표준의 입자 상관 관계를 보여 줍니다. 그림 7에서는 입자가 화학적으로 분류되는 방식도 보여 줍니다.
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분류도 기능을 사용하면 시료에서 각 분류의 상대적 기여도를 비교할 수 있습니다. 그림 8에서는 비강 분무 예제의 화학적 분류에 대한 분류도(백분율 계수)를 각 분류의 몇 가지 입자 영상과 함께 보여 줍니다. 분류도를 각 분류에서 발견되는 실제 입자 수를 표시하는 입자 계수를 기준으로 표시할 수 있습니다. 백분율 계수 또는 백분율 부피는 분석한 입자 수가 서로 다른 시료를 비교할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.
정량적 결과의 경우 화학적 획득을 통한 시료의 세부적인 방법 개발이 필요합니다. 그렇지 않은 경우에는 결과를 반정량적으로 표시해야 합니다.
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일부 응용에서는 시료 분산 내의 특정 성분에 대한 형태학적 정보를 얻는 것이 목적일 수 있습니다. 각 화학적 분류에서 새로운 기록을 만들 수 있으며, 이를 이용해 성분별 입자 분석을 수행할 수 있습니다. 그림 9에서는 개별 활성 성분 및 부형제 성분과 전체 비강 분무 제형에 대한 입도 분포(PSD)의 오버레이를 개수를 기준으로 보여 줍니다(모든 입자의 중량이 동일한 경우).
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모든 Morphologi G3 결과와 마찬가지로, 입자 영상에 대해 계산된 모든 형태학적 매개 변수의 분포가 보고됩니다. 그림 10에서는 두 가지 비강 분무 성분에 대한 신장률 분포 오버레이를 통해 두 성분의 차이점을 보여 줍니다. 이 경우 신장률 값이 0.4보다 큰 입자는 활성 성분 즉, 관심 성분이 아닐 가능성이 많습니다. 형태학적 분석에서 필터를 적용하여 신장률 값이 0.4보다 큰 입자를 제외하면 활성 성분에서만 라만 스펙트럼을 획득하도록 표적화를 향상시킬 수 있습니다. 이런 방식으로 관심 성분에 대한 입자 표적화를 최적화하면 전체 측정 시간이 줄어듭니다.
또한 표준 물질을 독립적으로 분석하고 해당 입자의 형태학적 특성을 평가하여 라만 획득의 표적화를 최적화할 수 있습니다.
시료에 성분이 알려지지 않은 입자가 포함된 경우가 있을 수 있습니다. 예를 들어 시료가 오염되었거나 물질의 알려지지 않은 다형체가 존재할 수 있습니다. 기준으로 사용할 수 있는 “순수한” 물질이 없는 이런 상황에서 일반적인 절차는 모든 알려지지 않은 스펙트럼이나 관심 스펙트럼을 스펙트럼 데이터베이스와 비교하는 것입니다.
상용 데이터베이스에서는 알려지지 않은 성분을 식별하거나 성분 추측의 정확성을 높일 수 있는 광범위한 기준 스펙트럼을 선택할 수 있습니다.
Morphologi 소프트웨어에서는 입자 스펙트럼을 .spc 또는 .csv와 같은 업계 표준 파일 형식으로 내보내 타사 스펙트럼 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니다.
