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テフロン加工のフライパンは少しでも傷が付くと30秒間で230万個ものプラスチックをまき散らすようになる

恐らく現代のほとんどの家庭において、調理で使用されている“テフロン加工”のフライパンは、料理の焦げ付き・こびりつきが起きにくく便利なこと、油の消費が少なくて済むことから健康にもいいと言われてきたが、そのコーティングが剥がれることのリスクについてはあまり言及されていないのが現状だ。今回、新たな研究によって、こういった“ノンスティック(焦げ付き防止)フライパン”のコーティングの破損により、2,300,000個のマイクロプラスチックとナノプラスチックが放出される可能性が明らかになったのだ。

テフロン加工のフライパンは、使っているうちに1年~2年も経つと徐々に焦げ付きが起きてくると言う事は、恐らく多くのユーザーが認識していることだろう。これは、フライパンの使用や洗浄により、徐々にコーティングが剥がれていくことが原因となっているが、これによって、どれだけのプラスチック粒子が放出されているのかを測定することは、これまで困難だった。

今回の研究では、マイクロプラスチック(5ミリ以下のプラスチック)とナノプラスチック(数百万分の一のプラスチック)に着目し、コーティングの劣化によってこれらがどれだけ放出されてしまうのかを測定している。

オーストラリアのフリンダース大学の機械・材料エンジニアであるYouhong Tang教授は、プレスリリースの中で「これは、食品汚染を避けるために調理器具の選択と使用について注意しなければならないという強い警告を与えています」と述べている。

研究チームは、このリスクを評価するために、いわゆるラマン分光法を使って、テフロンコーティング上のマイクロプラスチックとナノプラスチックを光子散乱により分子レベルで調査した。さらに、新たに考案したアルゴリズムを適用して、このコーティングがどの程度、食品に混入する可能性があるかを計算したのだ。

実験では、研究者たちは、テフロン加工の調理器具を細かく切断し、調理プロセス(ただし、食品、水、油を使わない調理プロセス)をシミュレートするために、異なる素材(ステンレス、プラスチック、木)のターナーを調理器具に当てて、一定時間、料理に似た形で動かした。

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その結果、コーティングが破損した際には、調理の過程で、なんと“230万個”もの小さな粒子が放出される可能性があるということだ。これは、調理用ターナーを30秒間フライパンに当てた時の数値と言う事で、調理時間が延びればその分放出する粒子は増大することになる。

ちなみに、テフロンは、Du Pont(デュポン)社の登録商標であり、その正式な名称は「ポリテトラフルオロエチレン(PTFE;フッ素樹脂のこと)」と言う。実はこのPTFEは最近何かと話題になっている、環境中に残留する「永遠の化学物質」と呼ばれる、さまざまな健康問題に関連するパーフルオロアルキル物質(PFAS)と呼ばれる物質群に属しており、人体に蓄積されることで、どのような健康被害が起きるのか、実はまだよく分かっていないため、その影響が懸念されている。

ニューカッスル大学の研究者であるCheng Fang(チェン・ファン)博士は、「PFASが大きな懸念材料であることを考えると、我々の食品に含まれるこれらのテフロン微粒子は、健康への懸念であるかもしれません。我々は、これらの新たな汚染物質についてあまり知らないので、調査が必要です。」と、警鐘を鳴らしている。

我々がすぐに出来る対策としては、一定期間使用してコーティングがはげてきた古い調理用鍋は使用しないようにする必要があるだろう。また、メーカーとしては、テフロン加工は洗って使ううちに磨耗するため、耐性を高める研究を行う必要があると、Fang教授は述べている。

「テフロンがPFASの仲間であることを考えると、テフロンのマイクロプラスチックとナノプラスチックのリスク評価に取り組むために、さらなる研究が望まれます」と、Tang教授は述べている。

研究の要旨

マイクロプラスチックの特性評価はまだ困難であり、ナノプラスチックについてはさらに困難である。これらの粒子の発生源として、主にテフロンでコーティングされた焦げ付き防止調理鍋の表面に傷がついている可能性がある。ここでは、ラマン分光法を用いて、さまざまな焦げ付き防止鍋の表面をスキャンし、ハイパースペクトルイメージングプロセスと同様に、スペクトルをスペクトルマトリックスとして収集する。我々は、テフロン製マイクロプラスチックやナノプラスチックの極めて弱い信号を抽出するために、様々なアルゴリズムを調整・最適化し、新しいハイブリッドアルゴリズムを作成した。テフロンに特徴的な複数のピークを用いて複数の画像を作成し、それらを論理ベースのアルゴリズム(i)を用いて1つに統合することで、それらの相互確認と信号雑音比の向上を図っている。画像マージに向けた様々なピーク高さを区別するために、代数ベースのアルゴリズム(ii)を開発し、重み付け係数を用いて異なる画像を処理する。個々の特徴的なピークからだけでなく、スペクトルの全体集合を介して画像をマッピングするために、主成分分析(PCA)ベースのアルゴリズム(iii)を採用し、スペクトル行列をPCAスペクトルとPCA強度画像に直交的に復号化する。テフロンのスペクトル情報を効果的に抽出するために、PCAスペクトルを正当化し、PCA強度画像を代数ベースのアルゴリズム(PCA/代数ベースアルゴリズム)でマージする新しいハイブリッドアルゴリズムが開発された(iv)。これらの開発とSEMの助けを借りて、数千から数百万のテフロンマイクロプラスチックとナノプラスチックが模倣調理中に放出される可能性があると推定している。全体として、ラマンイメージングと信号認識アルゴリズムをSEMと組み合わせて、マイクロプラスチックとナノプラスチックの特性評価と定量化を行うことが推奨される。

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この記事を書いた人

TEXAL管理人。学校の授業でMS-DOSを使っていたくらいの年代。Windows95の登場で衝撃を受け、テクノロジー業界に興味を持つ。以来ガジェット・ゲーム情報を追い続けてうん十年。大学では物理を専攻していたこともあり、物理・宇宙関係の話題も大好き。

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