| 研究課題/領域番号 |
15H01713
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
林 健司 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (50202263)
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| 研究分担者 |
中野 幸二 九州大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10180324)
冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (10217523)
李 丞祐 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (60326460)
内田 誠一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70315125)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 匂いセンサ / イメージング / 分子認識 / 可視化 / 画像解析 / 匂いマップ |
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| 研究実績の概要 |
嗅覚は膨大な種類の化学物質の組合せ情報を高速、かつ高感度に読み取る優れた感覚であるが、匂いは計測、モデル化、解析が難しく、ディジタル情報として扱うことができない感覚量である。本研究は匂い情報の脳内表現である匂いクラスタマップに基づく匂い情報コーディングと匂い空間を可視化する匂いイメージセンサにより、匂いの質と空間をディジタル化し、人が手にしたことが無い可視化された匂い情報を創出することを目的とする。
平成27年度は次の成果を得た。まず、匂い分子認識材料としてバニロイド結合性イオンチャネルからゲスト結合部位のアミノ酸配列を抜き出して化学合成することで、カプサイシン結合性のホスト分子を得ることに成功し た。また、マイクロ波加熱法と組み合わせた水熱合成により、再現性良くカーボン量子ドットを得る合成方法を確立し、これらのハイブリッドで ある蛍光性ナノ粒子の研究を開始した。さらに、シリカナノ粒子の自己組織化により形成されたメソ空間の化学修飾による機能化や、金ナノ粒子の自己組織化膜のプラズモン吸収に基づいた選択的ガス（呼気または体臭）検知のための成膜方法の検討を行った。 また、匂いイメージング技術として匂い検知フィルムのハイパースペクトル画像を用い、匂い源の空間情報の推定を行った。
次に、匂い画像解析において必要となる、顕微鏡や高感度カメラで撮影された様々な 画像について、領域分割や追跡、画質改善、識別等の手法を開発するとともに、 実課題における評価を行った。
匂い情報の表現に関する研究では、ラットの匂い物質（５２６種類）刺激時の嗅球の活動状態を画像化したデータを訓練データとして、嗅球画像の生成モデルのパラメタを推定し、嗅球の領域を同 じ性質に反応していると考えられる小領域（タイプ）にクラスタリングし、さらに、その小領域がどのような物理・化学的性質に反応しているのかを統計的に推定した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究で行う基盤技術研究開発である次の3つのレイヤ、すなわちレイヤ1：匂いナノレポータ粒子、レイヤ2：匂い可視化フィルムと分光イメージング、レイヤ3：匂い空間と感性情報解析と匂い空間提示技術を基軸に研究を進め、レイヤごとに目的とした成果を得ている。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定通り後述のレイヤ毎の研究課題を実施する。また、研究組織において、匂いイメージング研究では連携研究者として新たに佐々文洋助教（九州大学）を加え、平成27年度の連携研究者であった劉傳軍主幹研究員（株式会社ユー・エス・イー）を研究協力者として実施する。
本研究はレイヤ1：匂いナノレポータ粒子、レイヤ2：匂い可視化フィルムと分光イメージング、レイヤ3：匂い空間と感性情報解析と匂い空間提示技術、およびレイヤ間融合研究を実施する。前年度の研究で得られたナノレポータ粒子の分子応答性を多種類の匂いコードに拡張し、併せて匂い可視化情報の提示技術を開発することで匂い可視化センシングの匂いインタフェース展開を検討する。各レイヤごとの具体的な研究計画は次のとおりである。レイヤ1：匂いコードを構成する分子形状・サイズ、官能基、分子の剛直性などの組合せに対応した他種類の分子認識層を開発する。その際、申請者らが研究実績を有するDNAアプタマコンジュゲート、柔軟な分子認識設計が可能な分子鋳型ペプチドアプタマを応用し、分子間相互作用の多重度を深めた多数種類の分子コード認識型匂いナノレポータ粒子とする。レイヤ2：粒子ごとに異なる光学的な特性を持つように蛍光プローブの種類や金属ナノ粒子の材料・サイズ・形状を制御された多種類の匂いナノレポータ粒子を混合した匂い可視化フィルム作成技術を開発する。この匂いナノレポータ粒子の個々の特性を反映させた分光イメージングを実施し、ナノ粒子の光学的な選択的測定技術を開発する。レイヤ3：分子サイズや官能基など多種類の要素を持つ高次元ベクトルである匂いコード情報を含むマルチスペクトル画像を解析し、匂いクラスタマップに基づき多種類の匂いコードと匂い感性情報を直感的に理解できる匂い画像として提示する技術を開発する。
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| 備考 |
有機電子デバイス教室 http://o.ed.kyushu-u.ac.jp/
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