微小／ナノプラスチック（MNPs）は重要な新規汚染物質の一つであり、植物の根から吸収され、食物連鎖を通じて伝播することが確認されており、生態系の機能や農産物の安全性に潜在的なリスクをもたらします。とはいえ、植物体内のMNPsの精密な検出は、このリスクを深く評価する上での方法論的なボトルネックとなっています。本論文は国内外の最新研究進展を踏まえ、「イメージング－識別－定量」を検出技術の枠組みとし、空間分布トレーシングイメージング、化学的フィンガープリント識別、定量分析技術の3つの側面から、植物体内のMNPs検出解析に用いられる現在の技術原理、試料作製過程、応用及び課題を体系的に整理しました。これに基づき、マクロからナノまでの多層階層的なin situトレーシングイメージングシステムの構築を提唱し、ミリメートルレベルの器官構造からナノレベルの細胞内局在まで、植物体内のMNPsの全スケールin situ可視化を実現します。また、植物体内のMNPs抽出およびスマートなスペクトル識別方法を最適化し、深層学習駆動の知能的アルゴリズムにより、MNPs特徴ピークと植物マトリックス信号を精密に分離します。さらに、実環境下の植物体内MNPsの正確な定量化手法を確立し、植物体内MNPs研究および農産物安全リスク評価の促進に向けた検出解析技術を提供します。

マイクロプラスチック;ナノプラスチック;植物;空間分布;化学識別;定量分析;検出技術