分子認識ナノフィルタを用いた匂いクラスタリングシステム

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九州大学学術情報リポジトリ

Kyushu University Institutional Repository

分子認識ナノフィルタを用いた匂いクラスタリングシステムに関する研究

今橋, 理宏

https://doi.org/10.15017/1441257

出版情報：Kyushu University, 2013, 博士（工学）, 課程博士バージョン：

権利関係：Fulltext available.

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分子認識ナノフィルタを用いた匂いクラスタリングシステム

に関する研究

今橋理宏

2014

九州大学大学院システム情報科学府電子電子工学専攻

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図目次

1.1 ガスクロマトグラフィーの構成²²⁾ . . . . 9

1.2 カラム内の吸脱着の様子²³⁾ . . . . 9

1.3 一般的なE-noseの構成³⁵⁾ . . . . 11

1.4 (a)匂い受容体の7つの膜貫通ドメインと(b)予想立体構造⁵²⁾ . . . . 19

1.5 嗅神経細胞内での情報伝達経路⁴⁹⁾ . . . . 20

1.6 マウスの匂い受容体の匂い物質応答特異性とアミノ酸配列同一性⁵⁵⁾ . . . 22

1.7 Odotopeと匂いコード⁵⁶⁾ . . . . 23

1.8 ラットの嗅覚の神経ネットワーク⁵⁾⁴⁹⁾ . . . . 24

1.9 匂いの吸着⁴⁾ . . . . 25

1.10 嗅球での神経伝達(文献⁴⁹⁾より改変). . . . 28

1.11 ばらばらの匂い情報の結合とカテゴリー化⁷⁰⁾. . . . 30

1.12 糸球体の匂い物質に対する応答特異性と嗅球での位置関係⁵⁾ . . . . 33

1.13 匂い受容機構と嗅覚での匂いクラスタリング . . . . 35

1.14 森らの匂いクラスター分類⁵⁾ . . . . 37

1.15 Leonらの匂いクラスター分類⁶⁷⁾ . . . . 40

2.1 ゼオライトの構造 . . . . 49

2.2 ZMSの分子ふるい効果⁶⁷⁾ . . . . 50

2.3 Carboxen-1012の形状(SEM画像) . . . . 52

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2.4 使用するカラム用吸着材料 . . . . 53

2.5 MOXガスセンサの測定原理⁹⁰⁾ . . . . 54

2.6 MOXガスセンサのセンサ特性 . . . . 55

2.7 匂い分離測定装置 . . . . 59

2.8 使用する(a) MOXガスセンサと(b)マイクロセラミックヒータ . . . . 59

2.9 GCCAMを用いた場合の吸着分離セル . . . . 60

2.10 測定シークエンス . . . . 62

2.11 MS-M5の電流-温度特性. . . . 62

2.12 分子サイズと極性モーメントを基にした匂い物質のクラスターマッピング 65 2.13 ZMSを塗布して得られた匂い分離応答波形 . . . . 67

2.14 独立成分分析処理による応答波形 . . . . 68

2.15 CMSとGCCAMを塗布した匂い分離測定装置から得られた規格波形 . . 69

2.16 測定されたサイズ定数S_iと分子サイズとの相関 . . . . 71

2.17 測定された極性定数P_iと極性モーメントとの相関 . . . . 72

2.18 サイズ定数S_iと極性定数P_iによる匂いのマッピング . . . . 73

2.19 匂いマップ上での混合臭の分解 . . . . 78

3.1 ラットの糸球体で観察されるheptanalとacetophenoneの匂いマップ画像⁶⁶⁾ 82 3.2 PC1からPC6までの因子負荷量により区分された匂いマップの主成分画像 88 3.3 分子構造により分類された主成分得点散布図 . . . . 89

3.4 極性官能基と炭素鎖数によって分類された匂いクラスタリングマップ . . 92

3.5 分子パラメータによって記述された匂いマップとprogression . . . . 96

3.6 クラスター情報で表された人工匂いマップ . . . . 97

3.7 ラットの匂いマップ画像と人工匂いマップとの類似度表現 . . . . 98

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4.1 典型的な分子鋳型合成プロセス¹⁰⁸⁾ . . . . 104

4.2 MIP研究論文数の推移¹²⁷⁾ . . . . 108

4.3 MIFAの多層構造と分子フィルター効果 . . . . 111

4.4 様々な特徴を持つMIPフィルタ . . . . 112

4.5 MIPフィルタ内の認識サイトを形成する分子間相互作用 . . . . 114

4.6 Reconfigurable MIFAとMultiplex MIFAの模式図 . . . . 118

4.7 エリプソメトリー測定の原理 . . . . 120

4.8 SPMEの構造と吸着ファイバー¹⁵⁸⁾ . . . . 121

4.9 表面ゾルゲル過程によるMIPフィルタの作成プロセス . . . . 124

4.10 cMIFとpMIFの作成プロセス . . . . 126

4.11 混合臭の生成プロセス . . . . 128

4.12 SPME/GC-MS測定. . . . 130

4.13 u-PDMSとPAA層を修飾したMIFAとのFT-IRスペクトルの比較 . . . . 132

4.14 基板に修飾されたTiO₂/PAA層の膜厚変化 . . . . 133

4.15 u-PDMSに対するNIPフィルムのフィルター効果 . . . . 134

4.16 (a) u-PDMS，(b) MIFAhexanoic acid，(c) MIFAoctanoic acid に吸着した混合ガスから測定されたクロマトグラム . . . . 136

4.17 脂肪酸に対するMIFAf atty acidの吸着特性：(a) MIFApropanoic acid，(b) MIFAhexanoic acid， (c) MIFAoctanoic acid . . . . 137

4.18 ケトン・アルデヒドに対するMIFAの吸着特性：(a) MIFAheptanal，(b) MIFA3−octanone138 4.19 様々な匂い物質から成る混合臭に対するMIFAの吸着特性：(a) MIFAheptanal， (b) MIFAheptanoic acid . . . . 139

4.20 エタノールへの浸漬によるMIFAoctanoic acidの選択性変化. . . . 141

4.21 MIFAの可塑性を利用したMIPフィルタの変形 . . . . 142

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4.22 Multiplex MIFAの吸着特性 . . . . 143

4.23 FT-IR/ATR装置を用いて得られた(a) MIPパウダーのFT-IR スペクトル， (b)ディップコートしたMIPフィルムの差分スペクトル，(c) cMIFの差分スペクトル . . . . 144

4.24 異なる濃度のポリマー溶液への堆積時間に対するcMIFの膜厚変化 . . . 145

4.25 cMIFAとMIPパウダーの吸着量と選択性の比較 . . . . 146

4.26 FT-IR/ATR装置を用いて得られたペプチド層の差分スペクトル. . . . 147

4.27 異なるポリマー溶液への堆積回数に対するcMIFの膜厚変化 . . . . 147

4.28 pMIFAbenzaldehyde，pMIFAheptanoic acid，pMIFAheptanalの吸着特性 . . . . 148

5.1 センシングセル内部の構造 . . . . 151

5.2 従来のセルとセンシングセルの応答比較 . . . . 152

5.3 匂いクラスタリングシステム：MIFAを搭載した匂い分離測定装置 . . . 154

5.4 匂いクラスタリングシステムでの吸着と脱着の仕組み . . . . 156

5.5 3-octanoneを測定した時のu-PDMSとMIFA₃₋_octanoneに対応する応答波形 158 5.6 単独臭を測定して得られたセンサ応答定数を基にしたMIFAの吸着特性 160 5.7 匂いクラスタリングシステムで得られた混合臭のセンサパターン . . . . 162

5.8 センサ応答を基にした人工匂いマップ . . . . 165

6.1 匂いマップ画像のカラーパターン . . . . 175

6.2 匂いアプリケーション . . . . 175

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表目次

1.1 匂いの性質を表す代表的用語 . . . . 4

1.2 匂いセンサの応用分野と求められる性能 . . . . 7

1.3 極性官能基の種類と構造 . . . . 16

1.4 分子プロファイルの種類と構造 . . . . 17

1.5 クラスターを代表する官能基とその匂いの性質 . . . . 37

2.1 使用するCMSの構造と特徴 . . . . 51

2.2 様々なガスセンサの性能 . . . . 57

2.3 選択された匂い物質 . . . . 64

2.4 匂い物質の分子情報 . . . . 66

2.5 混合臭の分解結果 . . . . 76

3.1 ChemBio3Dで計算された分子パラメータ . . . . 85

3.2 計算された主成分と分子パラメータとの相関結果 . . . . 95

4.1 生成される混合臭の構成分子の飽和蒸気圧と濃度 . . . . 129

4.2 生成する混合臭の組成 . . . . 129

4.3 エリプソメトリーで測定されたTiO₂/PAAの膜厚. . . . 133

5.1 センサシステムで測定する混合臭の組成 . . . . 161

5.2 センサ応答定数R(MIFA_i, j)を基にしたクラスターNの活性度定数R_N . . 163

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第 1 _{章序論}

1.1

はじめに

人は視覚・聴覚・触覚・味覚・嗅覚といった感覚を駆使し，その生命活動を維持し，日常生活を送ってきた¹⁾．同時に，科学技術の発展に伴い，これらの感覚の仕組みを解明したり，代用となるデバイスの開発が活発的に行われている．これら五感の中でも匂いを感受する嗅覚は生物にとって最古の感覚だといわれており，人は接するほとんどすべての物質や生物から匂いを感じることができる．たとえ全く揮発しない金属であっても，

触れると触媒反応によってアルデヒドが生じ，間接的ではあるが人は匂いを感じている．

つまり，人は匂いというものを意識していない時でも，常に匂いと接している．人間以外の生物にとっても食物の探索，自分たちの縄張りを示すためのマーキング，天敵などの危険察知を行う手段・指標として匂いが用いられている．さらに，花の香りや異性のフェロモンを官能的に感じるためにも使用されている²⁾．近年，脳の仕組みの解明が進んでいく中，匂いを受容する機構に関しても同様に明らかになりつつある³⁾⁴⁾．

なぜこのように，匂いが様々な指標として使用され，その違いによって行動パターンが変わってくるのであろうか．それは匂いの多様性と嗜好性が関係していると考える．前者において，匂いは複数の揮発性化学物質で構成されている．揮発性物質の数は40万種類以上あるともいわれ⁵⁾，その組み合わせパターンを考えると，匂いの種類というのは天文学的数字になってしまう．その結果，ある生物のみが特異的に識別できる匂いパターンが多く形成されるようになっていった．後者において，生物には匂いに対して嗜好性

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が存在している．例えば，花や香水を心地よく感じ，腐敗臭や悪臭などを不快と感じたり，危険と見なしたりといった場合である．この生物のもつ匂いに対する感性によって，

好きな匂いを発する物には近づき，嫌いな匂いを発する物から離れるなどの行動パターンの違いが現れる．匂いの嗜好性は経験や遺伝情報などに大きく影響され⁶⁾，個人だけでなく，種族ごとに特有の性質を持っている．

生物は匂いを嗅ぐことで膨大な情報を得ており，匂いが情報の伝達媒体としてとても優れていると言える．しかし，匂いの多様性と嗜好性のために，人が匂いを表現することは難しく，現在でも定量的に評価できていない．

1.2

匂いとは

1.2.1 匂いによる価値判断

「匂い」や「香り」は直接的に人間の原始感情といわれる快感や不快感を生起させる．

人間は閾値以上の濃度の匂いを嗅ぐと「甘い香り」や「悪臭」など，何らかの価値判断をする．人間は人や物の価値判断をするのに，匂いの情報を利用している．実際に，発する匂いによって，人や物体の印象が大きく変わってくるという事例がいくつか報告されている．そのため，人間は匂いをコントロールすることを意識するようになっていった．例えば，香水を付けることで，自分から発する体臭や生活臭を隠しているだけでなく，相手に好印象を持たせることもできる．また，料理にスパイス等の香辛料を入れることで，食欲を増進させることができる．人間社会において相手に抱かれる印象というのは重要なことであり，それに影響を与える匂いと嗅覚に対して人間は大きな関心を持ってきた．

一方で，近年，揮発性有機化合物(VOC: Volatile organic compounds)などを基にした悪

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臭が環境問題となってきており，1971年に悪臭防止法が施行されて以降，1995年には従来の特定の物質の排出濃度に着目した規制(物質濃度規制)に加えて，人間の嗅覚を用いて測定する方法による規制(臭気指数規制)が導入されている⁷⁾．つまり，人々が不快に思うかどうかという価値判断が求められるようになった．

1.2.2 匂いの効果

匂いは上述した特性以外にも，生物の嗅覚やその他の器官に多くの作用をもたらすことがわかっており，心理学や精神物理学では匂いの効果に関する研究が盛んに行われている⁸⁾⁹⁾．例えば，3Z-hexenol(leaf alcohol)や2E-hexenal(leaf aldehyde)といった植物の葉の芳香成分をgreen odorと呼ぶが，green odorを被験者に嗅がせると血圧の上昇を抑え，

心拍数を正常値に戻す効果があり，また，抗ストレスや精神安定効果についても報告されている¹⁰⁾．また，視覚・聴覚と嗅覚にはニューロンの信号統合の影響から共感覚作用が存在するため，人は色¹¹⁾や音楽¹²⁾によって，感じる匂いや心理状態に変化が生じることも確認されている．

このように，人は匂いによって行動や心境の変化をもたらされるなど，嗅覚には特異的な性質をもっている．そのため，匂いの効果に対する注目度は大きく，様々な分野で利用されている．例えば，食品や環境など多くの分野では，消費者に購買意欲を起こさせるために，匂いをマーケティングに用いている．また，花や植物の芳香成分からなるアロマによって，心身の健康や美容を増進させるアロマテラピー効果が注目を集め，日常生活や医療現場でも利用されている．特に，化粧品や香水に含まれる香り成分はヒトの価値判断を誘発させるものであるため，男女問わず使用する人が多く，化粧品業界の業界規模は1兆7000億円に達している．「匂い」や「香り」に関する多くのビジネスが成り立つようになり，匂いが人間社会に与える影響はとても大きい上に，社会基盤におい

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ても重要な位置を占めつつある．

1.2.3 匂いの分類

一般的に，人は匂いを言語によって表現する．人が匂いを言葉で表現する場合，「バラの香り」や「リンゴの匂い」といったように主観的な言葉で表現される^5)13)14)．しかし，嗅いだ匂いに誘発される情報がすべて共通しているわけではなく，そこには個人差が生じてしまう．そのため，多くの人にとっては「悪臭」と感じる匂いでも，ある人には「芳醇な香り」など悪い匂いと感じない人も存在する．さらに，言語はその人の体験や属する文化に依存し，共通した言葉が用いられるとは限らない．表1.1に日本と海外で学術的に使用される匂い表現を示す¹⁵⁾．英語と日本語だけでも多くの匂い表現が存在し，その中には，似ているものもあるが，完全に対応してはいない．このように匂い表現が曖昧になる一番の要因は，匂いの質の基礎となる匂い，つまり，「基本香」あるいは

「基本臭」というものが定義されていないことである．

表1.1 匂いの性質を表す代表的用語

味覚には，五基本味（甘味・苦味・酸味・塩味・うま味）と呼ばれる基本となるパラ

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メータが存在するため，塩味が強ければ「しょっぱい」などある一定の表現に統一される．視覚には，3原色（赤色・青色・緑色）が存在し，この組み合わせにより全ての色を表現することができる．聴覚については，周波数の違いを検知することで音階の違いを表現できる．そして触覚においては，体に受ける圧力や温度の違いを皮膚で検知し，その強弱により圧力や温度を表現できる上に，数値として計測できる．一方，嗅覚においては匂いの違いや強弱はもちろん認識しているが，それを具体的に示す明確な表現方法が確立されていない．また，匂いは膨大な化学物質の組み合わせにより構成されるため，

基本臭を定義することが難しくなっている．

歴史上，基本臭の定義や匂いの分類を目指す試みは数多くなされてきた．例えば，ドイツの心理学者Henningは基本臭となりうる匂いとして，花，果実，樹脂，薬味，焦げ臭，腐敗臭の6種類をあげたが，これらは19世紀の初めに欧米で代表的とされた匂い表現と考えられる．その後1968年にHarparらが匂いの質を表す代表的な用語44個と代表的な臭気物質45種を選び，両者の関係について調べている¹⁶⁾．しかし，基本臭は存在しないという研究者もいるなど，決定的な基本臭は定義できていない．そのため，匂いに関連した研究を行う上では，匂いという情報を扱うことが困難になっている．現在までに，匂いを適切に分類することができず，匂いを厳密に定性・定量化し，識別することは実現できていない．これが匂いを扱う上で最も難しい点であると考える．

1.3

匂いの計測技術

これまで温度センサなど多くのセンサが開発され，センサによる計測技術が人間の生活の質や科学技術を大幅に発展させてきた．当然，匂いのセンシングにおいても社会に与えるインパクトが計り知れないことは，センサの歴史からも明らかである．近年，希薄な悪臭や環境汚染物質を高感度に検知したり，空気中における対象物質をモニタリン

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グする需要が高まっており，匂いをセンシングするという行為を可能にするデバイスの開発が進んでいる．さらに，そのデバイスより数値化された「匂い情報」を応用することで，人をより満足させる香料の開発や匂いの可視化など匂いに関する新しい製品・分野を開拓することもできる．

匂いのセンシングの応用例として，食品検査が挙げられる．現在，日本は生活水準が向上した反面，諸外国に比べ，食料の大量廃棄が大きな問題になっている．日本人は1日に3000万人分の食料を廃棄している．厳しい規制が食しても健康に問題のない食品の大量廃棄に繋がっている．これらの問題を解決するために，匂いのセンシングが大きな役割を担う．腐敗した食品の放つ匂いには，脂肪酸等の匂い物質が関係すると言われ，匂いのセンシングにより，脂肪酸やカビ等に関係する芳香成分のみを検知・識別することが可能になれば，将来的に必ず生じる食糧問題に一石を投じることができると考えている．

匂いのセンシングを可能にするセンサを一般的に匂いセンサと呼ぶ．匂いセンサは誰も測定・定量化したことがない「匂い」を計測対象として，匂いを表すデジタル情報を抽出することができるデバイスである．そのため，品質検査や，有害化学物質や爆発物といった危険物質の検知などへの直接的な応用以外にも，体臭による人の識別や快適な生活の維持などへの応用も期待されている．

現在までに気体媒体を測定できるセンサは多くあるが，匂いセンサは人が感じる匂いの違いなどの匂い情報を保ったままで，客観的にそれを数値化する必要がある．匂いをセンシングする上では，濃度依存性や匂い物質の選択性などを制御して，意味のある数値化をすることが求められる．意味のある数値化とは匂いを定量化することや適切に分類することである．ここで，匂いの定量化が問題になってくる．現在，香りのスペシャリストとして調香師がいるが，個人の感性と知識を基に香りを調合しており，「匂い」の厳密な定量化はできていない．ゆえに，誰も定量化できていない匂いのもつ膨大な情報

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を測定し，匂いの定量・分類を行う測定システムが匂いセンサの位置づけである．

以上のことを満たし，匂いの検出が可能なセンシングシステムが実現できれば，様々なVOCや匂いを包括的に検知したり，適切に分類することが実現できるようになる．これにより，より広範囲への応用に加え，今まで定義することができなかった匂い自体を区分する基準を定義することが可能になり，匂いを扱った新たなサービスや分野を生み出すことにも繋がる．表1.2に，匂いセンサの応用範囲とそれに求められる匂いセンサの機能や性能について述べる．本研究ではこのような匂いセンサの開発を目的としている．表1.2中の赤文字で表現された機能は，本研究で開発する匂いセンサシステムに期待できる機能であることを示唆している．以上より，匂いセンサを実現できれば，社会的にも，工学的にも大きなインパクトを与えることができると考えている．

表1.2 匂いセンサの応用分野と求められる性能

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匂いセンサの研究は1990年代より，盛んに行われている．例えば，近年，癌患者からは癌を示す特有の匂いが生じているという結果¹⁷⁾¹⁸⁾が報告され，犬が癌患者の匂いを識別できた事例も現れるようになり，Pennazzaらは皮膚がん患者特有の匂いを検知・識別できるセンサの開発を行っている¹⁹⁾²⁰⁾．加えて，人間の体臭にも指紋のような匂いパターンが存在している可能性があり，関係する揮発性化学物質の探索や検知するセンサの研究も行われている²¹⁾．このように，医療やバイオメトリックスといった分野において，特定の匂い成分の評価と検知できるセンサの開発が必要となってきている．そこで，

匂いの測定に用いられる代表的な計測方法やセンサデバイスとその研究について以下にまとめる．

ガスクロマトグラフィー(GC: Gas chromatography)²²⁾²³⁾

ガスクロマトグラフィーは700度までの沸点をもつ揮発性物質の分離同定・定量に用いられる分離分析法とその装置のことを指す．目的に応じて測定条件を設定でき，適応範囲が広いので，微量成分の測定や，多数の成分を一度に分析することも可能である．また，分離性能が高く，高感度に化学物質の検知を可能にする．ヘリウムガスなどの不活性な気体をキャリヤーガスとして，分析対象ガスと共にカラムとよばれる管の中に流し、カラム内の固定相である吸着剤との相互作用(吸着・分配)によって，移動相に流れる物質を分離する．化学物質によって移動の速度が異なるため，測定ガスを単一のガスとして検知することができる．ガスクロマトグラフィーの全体図を図1.1に，カラム内での測定ガスの移動の様子を図1.2に示す．

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図1.1 ガスクロマトグラフィーの構成²²⁾

図1.2 カラム内の吸脱着の様子²³⁾

固相マイクロ抽出法(SPME)や質量分析器(MS)と組み合わせることで，測定する匂いを構成する化学物質の高感度検知と高度な分析を可能にする²⁴⁾．これらの

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装置を用いて，がんの検知²⁵⁾²⁶⁾や匂いの記録²⁷⁾などが研究されている．

加えて，におい嗅ぎGCと呼ばれるGCによって分離された匂いを分析者の嗅覚によって評価する装置を用いて，悪臭や食品の評価も行われている²⁸⁾．GCにより検出された化学物質のすべてが，人が感じる匂いの性質に大きな影響を与えるわけではない．これは，人間の鼻に対する認知閾値が匂い物質ごとに異なるためである．従来のGCとは違い，におい嗅ぎGCは混合臭からカラムにより分離された化学物質を，分析者の鼻により分析できるため，匂いの性質に関係のある物質のみを検出することが可能になる．匂い物質の認知閾値や匂いに対する有意性を調べる手法としては，様々な濃度に希釈した芳香物質をにおい嗅ぎGCで測定するアロマ抽出物希釈分析法(AEDA)²⁹⁾や匂いの印象に関する分析者のアンケートを用いる6段階臭気強度表示法²⁸⁾などが挙げられる．

しかし，GCは測定時間が長く，持ち運ぶことが困難で，モニタリング等で求められるリアルタイムの測定ができない．

電子鼻(E-nose: Electronic nose)³⁰⁾³¹⁾

匂いやVOCを測定できる世界で最も有名なデバイスとしてE-noseが挙げられる．E-noseは測定する匂いやガスを検知し，電気信号に変換できるデバイスである．生物の嗅覚での匂い情報処理の模倣を目的としており，人間の嗅覚になぞらえて開発された装置で，人工鼻として注目を集めている．1982年に発表されて以降，

1990年代より匂いセンサ研究の主要研究としてE-noseは盛んに研究開発がなされた．そのため，一般に使用される匂いセンサの多くはE-noseになる．

E-noseは主に非特異センサデバイスアレイと出力応答のパターン解析で構成さ

れ，得られた測定ガスの応答パターンを基に，匂いやVOCの定性化や識別を実施

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できる．図1.3に嗅覚の神経ネットワークに対応したE-noseのシステム構成を示す．センサアレイは数百個にも及ぶこともあり，生物の嗅覚のような分子認識能力はないが，特性の異なるセンサを併用することで測定ガスの検知を行っている³²⁾．また，得られたセンサ応答は人間の脳内処理を模倣したニューラルネットワーク³³⁾ やフーリエ変換³⁴⁾などを用いて解析される．

図1.3 一般的なE-noseの構成³⁵⁾

初期のE-noseは高価で，大型な装置が多かったが，センサアレイと処理機構を

一つのコンピュータチップの中に組み込むことで，軽量化・低価格化だけでなく，

高感度測定を可能にしている．現在のE-noseは，ポータブル性や操作性に優れた検出器と主成分分析結果などを表示させるパソコンで構成されるため，臭気計として工場などで使用されている．また，異なる種類のセンサアレイを使用することで，測定ガスのモニタリング³⁶⁾，特定の化学物質の識別に成功している³⁷⁾³⁸⁾．しかし，用いるセンサデバイスは選択性が乏しいため，センサアレイ化することで化学物質の測定を行ってきたが，特定の化学物質の識別や大まかな匂いの差別化

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は可能でも，多種類の化学物質から成る匂いを包括的に検知できているわけではない．つまり，厳密には生物の嗅覚のように，匂いを適切に定量したり，分類できてはいない．加えて，測定ガスの識別能力を非特異センサアレイの種類と数に依存しているため，測定対象化合物の分子構造に合わせて，検知部を設計することが困難である．これらの欠点のために，E-noseは1990年代より盛んに研究されてきたが，

限定的な使用に留まり，世界的な実用化には至っていない．そのため，近年では，

より高度な嗅覚模倣を目指し，センサ応用のための分子認識部の開発研究も多く行われている．

以上のような匂い計測デバイスによって，いくつかの匂いやVOCの識別は可能になっており，実際に工場や研究機関などでも使用されている．しかし，これらのシステムは時間・人・お金の面でコストがかかる上に，再現性や，湿度などの非特異応答が問題になる場合が多い．さらに，これらのセンサシステムでも，匂いを包括的に検知できず，適切に分類することができない．そのため，カーボンナノチューブ³⁹⁾を用いたセンサや嗅覚の検知部を模倣したセンサ⁴⁰⁾⁴¹⁾などの新しいセンサ技術の研究が行われている．しかし，まだ生物の嗅覚に匹敵する匂いセンサは存在せず，実用化できるレベルに達していないと言うのが現状である．

1.4

嗅覚バイオモデル

匂いは複数の揮発性化学物質によって構成されている．生物は匂いを鼻で嗅ぐ際，その匂いを知覚し，匂いの違いを認識することができる．しかし，構成する匂い物質が何であるかわからないことが多く，調香師でさえ，すべての構成化学物質を認識しているわけではない．生物が嗅覚から得られた膨大な匂い情報を取捨選択することで，最適化しているのではないかと考えることができる．ここで，生物の嗅覚は匂いを構成する匂

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い物質から分子構造を記述する分子パラメータを匂い情報として抽出している．しかし，

すべてのパラメータが生物が匂いとして認識する情報に利用されているわけではない．

本研究では，生物が分子から抽出する分子パラメータが膨大で乱雑である様子を匂い情報のエントロピーと定義する．

生物の嗅覚では，得られる匂い情報のエントロピーを匂いの識別のために最適化することで，高度なガス検知を行っていると考えてることができる．そこで本研究では，生物の匂い情報処理を模倣した嗅覚バイオモデルを定義し，嗅覚メカニズムに基づくセンサシステムの開発を行っていく．E-noseも生物の受容機構の仕組みを真似てはいるが，匂いの認識能力はセンサ応答パターンの解析を主としており，センサそのものは分子認識能力に乏しく，それがE-noseの欠点につながっている．そのため，生物と同様の分子認識能をもつセンサシステムの開発が求められる．ここで，以下に生物の匂い受容機構を記述する．

1.4.1 匂い物質

「匂い」を発する化学物質は一般に匂い物質(odorant)と呼ばれる．匂いは多種類の匂い物質で構成されるが，1種の匂い物質単体でも，特有の匂いを持っている．つまり，

匂い物質は人間が感じる匂いの性質に関連した決定要因を含んでいる³¹⁾．匂い物質のサイズはÅレベルの分子であり，匂いは多数の分子の集合として存在している．一般的に

分子量は30〜300ほどで，それより大きい分子は飽和蒸気圧が低く，揮発しにくいため

匂いを感じることは困難である．逆に，揮発する化学物質は一部の炭化水素を除くほとんどが匂い物質であるといえる⁵⁾．生物はこの匂い物質から，匂いの性質などに関する匂い情報を抽出し，それを電気信号に変換し，脳に伝達することで匂いを認識している．

匂い物質の種類は，分子構造から推測すると数十万種，人の鼻で感じるものでは40万

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種以上，存在しているともいわれている¹⁾．実際に，一万種類の化学物質が匂いを示す匂い物質であると確認したという研究結果もある．また，硫化水素やアンモニアなど，ごく簡単な無機化合物を除けばほとんどが有機化合物である．これは炭素骨格を基本構造とする有機物が揮発しやすい低分子化合物であると同時に，生物の生存にとって重要な物質になるため，生物が有機化合物を匂いとして認識できるようになったと考えられる．

匂い物質を構成する分子において，匂いに関係のある元素としては，炭素(C)，水素(H)，

酸素(O)，窒素(N)，リン(P)，硫黄(S)，塩素(Cl)，臭素(Br)，ヨウ素(I)などが挙げられる⁴²⁾．

この中でも炭素は，匂い物質を構成する上で，最も重要な役割を担っており，分子の形状を構成する基本骨格となる⁴³⁾⁴⁴⁾．しかし，炭素や水素しか持たない直鎖の炭化水素の匂いを人は知覚しにくい．そのため，実際にこれらの炭化水素をガス燃料として扱う際には，危険防止として，他の匂い物質が微量に含まれている場合が多い．匂い物質を構成する元素の中で，匂いに関わる元素として，酸素，窒素，硫黄が有名で，特に酸素は，確認されている匂い物質に含まれる場合が多い元素である．水素と炭素とこれらの元素の組み合わせによって，匂い物質は構成され，発する匂いの特徴を決定付けていく．

匂い物質の分子構造

分子の構造において，その電荷分布や極性が極めて重要で，構成する原子の相互作用により，電子密度の配分を示す分子軌道が決定され，この分子軌道により分子の形状が決定される．匂いの認識において，匂い物質の分子構造は極めて重要であり，生物の嗅覚は匂い物質の特徴を捉えることで，匂いを識別していると考えられている．例えば，Amooreは1952年に有香物質約600種について化学構造の立体構造を作り，同じ匂いを発する化合物の共通因子は分子全体の大きさが関わっているとする「立体化学構造説」を唱えている⁴⁵⁾．Adrianは匂い物質の極性官能基や

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脂溶性というパラメータが匂いの識別に関連していると主張している⁴⁶⁾．正確に同じ性質を持つ匂い物質は二つとないといわれるなど，分子構造のわすかな違いであっても生物は異なる匂いであると感じる．このように，匂い物質の分子構造には，嗅覚が匂いを認識・識別する際の決定要因が存在している可能性が高い．

知覚する匂いに関わる匂い物質の分子構造の決定要因として，次の2つの特徴が挙げられている．その一つは酸素，窒素，硫黄原子を含む極性官能基である．極性

官能基はosmophore(匂い物質の官能基)として知られ，水素結合やファンデルワー

ルス力といった分子間力によって，嗅覚の受容部と相互作用を起こしやすい．そのため，極性官能基は知覚される匂いの性質に強く影響する⁵⁾．表1.3に極性官能基の種類と構造を示す．例えば，脂肪酸はカルボキシル基(-COOH)を持ち，比較的近い匂いの性質(pungent，fatty，rancid)を誘起させる．また，脂肪族アルコールはヒドロキシル基(-OH)を持ち，同様にfreshやsweetと感じさせる⁵⁾．このように，

脂肪酸とアルコールでは匂いの性質が大きく異なっており，生物が知覚する匂いにとって極性官能基が重要な役割を持つことが示唆される．表1.3に関連のある匂いの性質を示す．

もう一つの決定要因は分子形状に相当する分子プロファイルである⁵⁾⁴⁷⁾．例として，ベンゼン環等の環状構造や不飽和結合が挙げられる．ベンゼン環を有する化学物質は，芳香族化合物と呼ばれ，特徴的な匂いを有することが知られている．また，植物や昆虫が生成する生体物質であるterpene類のように極性官能基は有していなくても，不飽和結合や立体構造によって，嗅ぐと植物の発する特有の甘い匂いがする物質も多い．これらの分子プロファイルを有する匂い物質は生物の受容部と相互作用が生じるため，生物は匂いを感じることができる．表1.4に知覚される匂いに関係する分子のプロファイルの種類と構造を示す．対して，プロパンなどの直鎖の飽和炭化水素は，知覚される匂いに関係する決定要因を有していないため，匂

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いがしにくくなっている．

極性官能基と分子プロファイルの特有の組み合わせにより，匂い物質の基礎構造が決まり，生物が感じる匂いの性質が決まってくる．しかし，炭素鎖数，枝分かれ構造，二重結合の位置，構造異性体といった構造的には微小な違いであっても匂いの性質が大きく変わる場合もある．匂い物質の分子構造と人が知覚する匂いと関係には注目が集まっているが，この仕組みはまだ解明されていない．もしも，この関係性を解明できれば，様々な分野への応用だけでなく，センサ開発に多大なる影響を与えることができる．

表1.3 極性官能基の種類と構造

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表1.4 分子プロファイルの種類と構造

1.4.2 匂い受容体

鼻腔内の嗅細胞中に発現する匂い受容体によって匂い物質がキャッチされることで，

生物は匂いを感じることができる．そのため，匂い受容体は生物における匂いセンサと考えることができる．近年，匂い受容体に関する研究において，1991年にアメリカ出身の研究者であるLinda BuckとRichard Axelの2人は，匂い受容体の構造と仕組みについての画期的な研究結果を発表し⁴⁸⁾，その功績によって2004年度ノーベル医学生理学賞を受賞した．彼らの研究成果は今まで確立されていなかった嗅覚での匂いの受容機構を決定づけるものであった．これらの研究により，匂い受容体および匂い受容体遺伝子が深く研究されるようになっただけでなく，嗅覚の匂いの認識までの神経ネットワークの解明が進んでいくなど，生物の嗅覚に関する研究が盛んに行われるようになった．

匂い受容体遺伝子の数は生物の種によって異なるが，約100〜2000個あり，その中で人間の場合400個近い遺伝子が匂い受容体をコードしていることがわかっている⁴⁹⁾⁵⁰⁾．匂い受容体の種類はこの遺伝子の数で決まり，人間，マウス，犬の場合，それぞれおよ

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そ400種，1000種，900種類存在している⁴⁹⁾．多くの異なった嗅覚受容体が存在するのは数多くの匂いをかぎ分けるためであり，マウスなどの動物は人間に比べ，より多くの匂いを嗅ぎ分けることができる．つまり，この匂い受容体の種類が多いことは，匂い検知の選択性が優れていることと同意である．また，匂い受容体をコードしない遺伝子は偽遺伝子と呼ばれ，塩基配列の欠失や挿入などが原因で，遺伝子として機能を失っている．この偽遺伝子の数は，人間，マウス，犬の場合，それぞれおよそ400種，350種，300 種類存在している⁴⁹⁾．このように，人間は他の生物に比べ，匂い受容体遺伝子が偽遺伝子になりやすくなっている．これは，人間の嗅覚が進化の過程で，人にとって重要な匂い物質にのみ対応するようになった可能性が高く，選択性という点では劣化していったことを意味している．匂い受容体遺伝子はクラスIとIIという2種類に分類される⁵⁾⁵¹⁾．クラスIの匂い受容体は，魚類に共通した受容体と言われ，1つ以上の極性官能基を持つ親水性の高い分子群を認識する傾向にある．対して、四肢動物特有のクラスIIの匂い受容体は疎水性の高い分子群を認識する傾向にある．

匂い受容体はG蛋白質共役受容体と呼ばれる膜蛋白質であり，7回貫通するドメインをもつ受容体(7回膜貫通型蛋白質)で，細胞膜の表と裏を7回縫うように貫通し，膜中に円筒形状の3次構造をもっている(図1.4(a))．そして，匂い物質はファンデルワールス力などの分子間相互作用によってこの円筒形状の中に引きつけられ，取り込まれる．匂い物質がこの円筒形状内の吸着部位(匂い受容ポケット)に吸着することで，受容体の一部の構造が切り替わり，匂い受容体が活性化する(図1.4(b))．つまり，吸着した匂い物質がスイッチの役割を果たしている．これが匂い受容の第一段階になり，次のターミナルへと情報が送られていく．この受容ポケットの形状は匂い受容体の種類によって異なっており，各匂い受容体にとって対応する匂い物質の種類は決まっている．そのため，受容ポケットの形状と極性配置に当てはまる匂い物質であれば，その受容体を活性化させることができる．このことからも，匂い受容体は柔軟で高度な分子認識能力を有してい