(57)【要約】  本発明は、異なる匂い誘発感覚（すなわち、意識感情）に応じた被験者群の脳活性化パターンを調べるための機能的ＭＲＩ（ｆＭＲＩ）の使用に関する。また、本発明の方法を使用することにより芳香剤を製造するための方法および前記芳香剤を含む消費者製品も、本発明の一部である。
2020513894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
匂い物質を嗅いでいる被験者群について、少なくとも２種の誘発された感覚に関連する少なくとも２種の脳活性化パターンを調べるための方法であって、下記：
（ｉ）少なくとも２種の匂い物質を提供する工程と、
（ｉｉ）ＭＲＩスキャナにおいて、被験者群を少なくとも２種の匂い物質にそれぞれ順番に供する工程と、
（ｉｉｉ）各匂い物質を順番に嗅いでいる各被験者の脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施して、各被験者についての各匂い物質に対する脳活性化を調べる工程と、
（ｉｖ）場合により、工程（ｉｉｉ）を繰り返し、各匂い物質に対する平均脳応答を特定する工程と、
（ｖ）工程（ｉｉｉ）または（ｉｖ）が完了したら、宣言法に基づく各匂い物質により誘発される感覚の評価に前記被験者群を供する工程と、
（ｖｉ）前記宣言法に基づいて、各匂い物質について前記被験者群により報告された少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程であって、前記感覚記述子は、感情的次元の誘意性に限定されない工程と、
（ｖｉｉ）すべての前記匂い物質にわたって工程（ｖｉ）で得られた記述子評価スコアを用いた統計的方法を実施して、各記述子に関連する脳活性化パターンを得る工程と、
を含む方法。
【請求項２】
工程（ｖｉｉ）における統計的方法が、パラメトリック回帰分析である、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記方法は、工程（ｖｉｉ）の前にＭＲＩデータを前処理する工程をさらに含み、ここで、前記前処理する工程が、下記：
（ｉ）ＭＲＩ画像を参照スキャンに対してリアラインメントする工程と、
（ｉｉ）個々の脳の各座標を標準脳テンプレートの対応する座標にマッピングする工程と、
（ｉｉｉ）前記画像をスムージングする工程と、
を含む、
請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
前記被験者群を、少なくとも５種の匂い物質、好ましくは、少なくとも１０種の匂い物質に供する、
請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも２種の匂い物質により誘発された感覚が、少なくとも６種の記述子、好ましくは、少なくとも９種の記述子により定められる、
請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記記述子が、感覚的快感（ＳＰ）、リフレッシュ（ＲＦ）、リラックス（ＲＸ）、欲求（ＤＥ）、快感（ＰＦ）、不快感（ＵＦ）、親しみ（Ｆ）、嗜好（Ｈ）および強度（Ｉ）からなる群から選択される、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも２種の匂い物質がそれぞれ、芳香成分単独の形態または芳香成分の混合物を含む芳香組成物の形態での芳香剤を含む、
請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
工程（ｖ）で使用される前記宣言法が、ＧＥＯＳ（Ｇｅｎｅｖａ  Ｅｍｏｔｉｏｎａｌ  Ｏｄｏｒ  Ｓｃａｌｅ）である、
請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記被験者群が、少なくとも５名、好ましくは、少なくとも１０名、さらにより好ましくは、少なくとも１５名の被験者を含む、
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
工程（ｉｉ）が、嗅覚測定器により行われる、
請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
被験者において特定の匂い誘発感覚を誘発する芳香組成物を生成するための方法であって、
ａ．本方法のために構成された特定のプログラマブル命令を実行する少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、複数の芳香原料成分からのある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含むデータを受信する工程と、
ｂ．前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、前記被験者からの特定の匂い誘発感覚を含む入力データを受信する工程と、
ｃ．前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、前記入力データに基づいて、特定の匂い誘発感覚を誘発する少なくとも１つの芳香原料を選択する工程と、
ｄ．前記選択に基づいて、前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、前記被験者において前記特定の匂い誘発感覚を誘発する前記芳香組成物を処方する工程と、
を含む方法。
【請求項１２】
複数の芳香原料成分からのある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含む前記データを、匂い物質を嗅いでいる被験者群について、少なくとも２種の誘発された感覚に関連する少なくとも２種の脳活性化パターンを調べる方法により生成し、前記方法が、
ａ．少なくとも２種の匂い物質を提供する工程と、
ｂ．ＭＲＩスキャナにおいて、被験者群を少なくとも２種の匂い物質にそれぞれ順番に供する工程と、
ｃ．各匂い物質を順番に嗅いでいる各被験者の脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施して、各被験者についての各匂い物質に対する脳活性化を調べる工程と、
ｄ．場合により、工程（ｃ）を繰り返し、各匂い物質に対する平均脳応答を特定する工程と、
ｅ．工程（ｃ）または（ｄ）が完了したら、宣言法に基づく各匂い物質により誘発される感覚の評価に前記被験者群を供する工程と、
ｆ．前記宣言法に基づいて、各匂い物質について前記被験者群により報告された少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程であって、前記感覚記述子が、感情的次元の誘意性に限定されない工程と、
ｇ．すべての前記匂い物質にわたって工程（ｆ）で得られた記述子評価スコアを用いた統計的方法を実施して、各記述子に関連する脳活性化パターンを得る工程と、
を含み、
各記述子に関連する前記脳活性化パターンが、前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、ある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含む前記データとして記憶される、
請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２記載の方法により得られる芳香剤を含み、好ましくは、ファインフレグランス製品、洗濯用ケア製品、ホームケア製品、ボディケア製品、スキンケア製品、エアケア製品または衛生製品の形態にある、
消費者製品。
【請求項１４】
請求項１から１１までのいずれか１項記載の方法を使用することにより、匂い物質により誘発される特定の感覚カテゴリーに対応する少なくとも１種の脳活性化パターンの特定を可能にする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の匂い誘発感覚（すなわち、意識感情）に応じた被験者群の脳活性化パターンを調べるためおよび異なる感情感覚間での活性化パターンを区別するための磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）の使用に関する。
【０００２】
また、本発明の方法を使用することにより芳香剤を製造するための方法および前記芳香剤を含む消費者製品も、本発明の一部である。
【背景技術】
【０００３】
進化の結果として、嗅覚系は、脳の感情中心への特権的なアクセスを有し、人間の行動、気分および決定に影響を及ぼす能力を匂いに提供する。
【０００４】
「匂い」または「臭気」は、通常、嗅覚器官を刺激する、１つまたは複数の揮発性化学物質−匂い物質−により誘発される知覚感覚を指す。
【０００５】
匂いと感情との間に強い関係があることは、以前から知られている（Ｅｎｇｅｎ，１９７６）。実際に、心地よい匂いおよび不快な匂いは、行動（Ｂｅｎｓａｆｉ，Ｒｏｕｂｙ，Ｆａｒｇｅｔ，Ｖｉｇｏｕｒｏｕｘ，＆  Ｈｏｌｌｅｙ，２００２）レベルおよび生理学的（Ｂｅｎｓａｆｉ，Ｒｏｕｂｙ，Ｆａｒｇｅｔ，Ｂｅｒｔｒａｎｄ，ｅｔ  ａｌ．，２００２ｂ；Ｄｅｌｐｌａｎｑｕｅ  ｅｔ  ａｌ．，２００９）レベルで差次的な応答を誘発する。
【０００６】
一方、匂い物質に対する感情反応の定性的および定量的測定（行動データ）を提供するための宣言法が開発されてきた。これらの方法では、被験者は、匂い物質への曝露に基づいて、種々の感覚記述子の強度を評価する。
【０００７】
他方、生理学的データを提供する方法は、鋭意研究の対象である。
【０００８】
実際に、実験心理学および脳イメージングにおける嗅覚関連文献が、ＭＲＩ適合嗅覚測定器の開発とともに、前例のないブームとなっている。これらの技術的成果により、脳レベルでの嗅覚刺激の処理を特徴付ける研究が出現することとなった。
【０００９】
生理学と宣言とは、多くの場合、匂い物質（例えば、快い匂い物質対不快な匂い物質）に対する快感的に異なる応答について相関している。
【００１０】
例えば、米国特許出願公開第２０１２／２２０８５７号明細書；米国特許第８２３９０００号明細書または「Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ＭＲ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｒｅｇｉｏｎａｌ  ｂｒａｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ  ｔｏ  ｐｌｅａｓａｎｔ  ａｎｄ  ｕｎｐｌｅａｓａｎｔ  ｏｄｏｒｓ」，Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｒａｄｉｏｌｏｇｙ（１９９８−１０−０１），ｐａｇｅ  １７２１を挙げることができる。
【００１１】
これらの文献において、参加者は、不快／嫌い／否定的〜快い／好き／ポジティブまで変化する視覚的アナログスケールを使用して、匂いの快感／誘意性の知覚を特徴付けるように要求された。匂いに対する感情応答の調査は、この中心となる感情的次元に限定される。しかしながら、いくつかの結果から、感覚の記述を固有のスケールの誘意性、嗜好、心地よさまたは受容性に制限するための理論的根拠に対し、深刻な疑問が呈された。一次元の誘意性のみで匂い誘発感覚を記述した場合には、様々な種類の匂いの感情的効果の間での重要な定性的差異のほとんどが失われてしまう。匂い誘発感覚ランドスケープは、多くの領域で再発するいくつかの感情的カテゴリー：嫌悪／刺激、幸福／健康、官能／欲求、エネルギーにより表されるが、また、鎮静／平和感および空腹／渇きによっても表される。感覚の各カテゴリーは、異なる代表的な関連する感情的用語（すなわち、感覚記述子）により特徴付けられ、未経験または全く強くない〜強く経験したまたは強いまで変化する感覚強度スケールを用いて評価される。
【００１２】
さらに、米国特許出願公開第２０１２０２２０８５７号明細書では、匂い知覚が特定の、決定された、制限された脳ネットワーク（例えば、ドーパミン作動性構造）を統計的に活性化するか否かが調べられているが、いかなる定量化も提供されていない。
【００１３】
最後に、米国特許出願公開第２０１２０２２０８５７号明細書および米国特許第８２３９０００号明細書に開示されている方法では、特定の感情的過程に関連すると考えられる脳の対象領域（ＲＯＩ）に特に焦点が当てられており、例えば、米国特許出願公開第２０１２０２２０８５７号明細書のドーパミン作動性経路、米国特許第８２３９０００号明細書の両側下前頭および中側頭回による誘意性および覚醒の次元を支持しており、他の非感情的過程におけるこのようなＲＯＩの活性化を過小評価し、活性化される可能性もある他の関連する脳構造を無視している。
【００１４】
このため、現在まで、類似の嗜好を有するが異なる感覚を誘発する匂い物質を比較するための、生理学と宣言との間の相関関係は確立されていない。
【００１５】
したがって、特定の脳活性化パターンと、類似の嗜好属性を有する匂い物質についての宣言法により明らかにされた感覚カテゴリーとの相関を可能にすることができる方法を提供する必要がある。
【００１６】
そこで、本発明は、これらの欠点を解消しようとするものである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１７】
第１の態様において、本発明は、匂い物質を嗅いでいる被験者群について、少なくとも２種の誘発された感覚に関連する少なくとも２種の脳活性化パターンを調べるための方法であって、下記：
（ｉ）少なくとも２種の匂い物質を提供する工程と、
（ｉｉ）ＭＲＩスキャナにおいて、被験者群を少なくとも２種の匂い物質にそれぞれ順番に供する工程と、
（ｉｉｉ）各匂い物質を順番に嗅いでいる各被験者の脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施して、各被験者についての各匂い物質に対する脳活性化を調べる工程と、
（ｉｖ）場合により、工程（ｉｉｉ）を繰り返し、各匂い物質に対する平均脳応答を特定する工程と、
（ｖ）工程（ｉｉｉ）または（ｉｖ）が完了したら、宣言法に基づく各匂い物質により誘発される感覚の評価に被験者群を供する工程と、
（ｖｉ）前記宣言法に基づいて、各匂い物質について被験者群により報告された少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程であって、感覚記述子は、感情的次元の誘意性に限定されない工程と、
（ｖｉｉ）すべての匂い物質にわたって工程（ｖｉ）において得られた記述子評価スコアを用いた統計的方法を実施して、各記述子に関連する脳活性化パターンを得る工程と、を含む方法に関する。
【００１８】
第２の態様において、本発明は、上記の方法を使用することにより、芳香剤を製造するための方法に関する。
【００１９】
第３の対象は、上記の芳香剤を含む消費者製品である。
【００２０】
第４の対象は、上記の方法を使用することにより、匂い物質により誘発される特定の感覚カテゴリーに対応する少なくとも１種の脳活性化パターンの特定を可能にする方法である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実験タスクおよび匂い送達のタイムコースを表す。
【図２ａ】各匂い物質についての記述子：Ｆ＝親しみ、Ｈ＝嗜好およびＩ＝強度の匂い平均評価を表す。
【図２ｂ】各匂い物質についてのＧＥＯＳ記述子：ＳＰ＝感覚的快感、ＲＦ＝リフレッシュ、ＲＸ＝リラックス、ＤＥ＝欲求、ＰＦ＝快感、ＵＰ＝不快感の匂い平均評価を表す。
【図３】匂い＞無臭（Ｏ＞ＮＯ）、快い＞不快（Ｐ＞Ｕ）および不快＞快い（Ｕ＞Ｐ）コントラストについての差次的活性を示す脳断面を示す。活性化を、解剖学的脳スキャンに重ねており、同活性化は、この研究におけるすべての参加者からのものの平均である（Ｐ＜０．００１に対応する高さレベル閾値、脳全体［ＷＢ］、無補正）。
【図４】嗜好についての回帰分析を表す。（黒色）正の相関、（白色）負の相関。脳全体（ＷＢ）、Ｐ＝０．００１、無補正。
【図５】第２のレベルでのＧＥＯＳカテゴリーについての回帰分析を、嗜好評価と比較して表す。ＧＥＯＳパラメトリックカテゴリー活性化を、嗜好パラメトリック活性化と対比させた。脳全体（ＷＢ）、Ｐ＝０．００１、無補正。
【図６】個々のカテゴリーについての回帰分析を、第２のレベルでのＧＥＯＳの残りと比較して表す。個々のＧＥＯＳカテゴリーパラメトリック活性化を、他の残りのＧＥＯＳカテゴリーと比較して、特定の感情ごとに対比させる。脳全体（ＷＢ）、Ｐ＝０．００１、無補正。
【図７】第２のレベルでの強度および親しみについての回帰分析を表す。脳全体（ＷＢ）、Ｐ＝０．００１、無補正。
【図８】異なる匂い物質についての平均誘意性評価を表す。
【図９】感覚の特定のクラスターとそれに関連する活性化された脳ネットワークとを表す。
【図１０】感覚の特定のクラスターとそれに関連する活性化された脳ネットワークとを表す。
【図１１】感覚の特定のクラスターとそれに関連する活性化された脳ネットワークとを表す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
定義
本発明によれば、
−  「脳活動」または「脳活性化」という用語は、脳イメージングの技術により視覚化され、血流の変化の計測に基づく、特定の刺激に対する脳の反応を意味する。
【００２３】
−  「匂い物質」という用語は、匂い物質受容体を活性化可能な化学物質または化学物質の混合物を意味する。
【００２４】
−  「感覚記述子」という用語は、報告された感覚（すなわち、意識的に報告された感情）に関連する語句または一連の語句を定義する。本発明によれば、少なくとも２つの感覚記述子は、感情的次元の誘意性に限定されない。感情的次元の誘意性は、当業者に周知であり、感情の固有の魅力／「良さ」（正の誘意性）または嫌悪／「悪さ」（負の誘意性）として定められる。一例として、２つの下記記述子である快いおよび不快は、固有のスケールの誘意性に限定される。対照的に、本発明で定義された感覚記述子は、感情的次元の誘意性に限定されない。
【００２５】
「宣言法」という用語は、被験者が匂い物質を嗅いだ際に、異なる所定の感覚記述子について知覚される強度を評価することを可能するツールであると理解されたい。宣言法は、一般的には、感覚の異なる記述子（またはカテゴリー）を含む。例えば、ＥＯＳ（Ｅｍｏｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｏｄｏｒ  Ｓｃａｌｅ）法を挙げることができる（Ｆｅｒｄｅｎｚｉ，Ｃ．，Ｄｅｌｐｌａｎｑｕｅ，Ｓ．，Ｂａｒｂｏｓａ，Ｐ．，Ｃｏｕｒｔ，Ｋ．，Ｇｕｉｎａｒｄ，Ｊ．Ｘ．，Ｇｕｏ，Ｔ．＆  Ｓａｎｄｅｒ，Ｄ．（２０１３）．Ａｆｆｅｃｔｉｖｅ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｓｐａｃｅ  ｏｆ  ｓｃｅｎｔｓ．Ｔｏｗａｒｄｓ  ａ  ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｃａｌｅ  ｔｏ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｓｅｌｆ−ｒｅｐｏｒｔｅｄ  ｏｄｏｒ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｆｅｅｌｉｎｇｓ．Ｆｏｏｄ  Ｑｕａｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，３０（２），１２８−１３８）。
【００２６】
宣言法は、例えば、被験者が異なる記述子についての尺度で知覚強度を評価しなければならない、コンピュータベースまたは紙ベースの調査票であり得る。
【００２７】
発明の詳細な説明
本発明は、特定の匂い物質刺激により誘発されるまたはそれらに関連する感覚の処理に関与するヒトの脳の領域を特定し、異なる感覚に対応するパターン間を区別するための方法論を提供する。特に、本方法により、共通の嗜好レベルにかかわらず、特定の脳活性化パターンと匂い誘発感覚カテゴリーの強度との相関が可能となる。
【００２８】
したがって、本発明の第１の態様は、匂い物質を嗅いでいる被験者群について、少なくとも２種の誘発された感覚に関連する少なくとも２種の脳活性化パターンを調べるための方法であって、下記：
（ｉ）少なくとも２種の匂い物質を提供する工程と、
（ｉｉ）ＭＲＩスキャナにおいて、被験者群を少なくとも２種の匂い物質にそれぞれ順番に供する工程と、
（ｉｉｉ）各匂い物質を順番に嗅いでいる各被験者の脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施して、各被験者についての各匂い物質に対する脳活性化を調べる工程と、
（ｉｖ）場合により、工程（ｉｉｉ）を繰り返し、各匂い物質に対する平均脳応答を特定する工程と、
（ｖ）工程（ｉｉｉ）または（ｉｖ）が完了したら、宣言法に基づく各匂い物質により誘発される感覚の評価に被験者群を供する工程と、
（ｖｉ）前記宣言法に基づいて、各匂い物質について被験者群により報告された少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程であって、感覚記述子は、感情的次元の誘意性に限定されない工程と、
（ｖｉｉ）すべての匂い物質にわたって工程（ｖｉ）において得られた記述子評価スコアを用いた統計的方法を実施して、各記述子に関連する脳活性化パターンを得る工程と、を含む方法である。
【００２９】
工程（ｉ）：少なくとも２種の匂い物質を提供する工程
特定の実施形態によれば、匂い物質は、芳香成分単独の形態または芳香成分の混合物を含む芳香組成物の形態での芳香剤を含み、好ましくは、同芳香剤からなる。
【００３０】
本明細書において、「芳香剤」（または「香油」とも呼ばれる）は、約２０℃で液体、固体または半固体である成分または組成物を意味する。上記実施形態のいずれか１つによれば、前記香油は、芳香成分単独であってもよいし、芳香組成物の形態にある複数の成分の混合物であってもよい。本明細書において、「芳香成分」とは、匂いの付与または調整を主な目的として使用される化合物を意味する。すなわち、芳香成分であると考えられるべきこのような成分は、単に匂いを有しているものとしてではなく、少なくとも組成物の匂いをポジティブにまたは心地よいように付与または変更できるものとして、当業者には認識されるはずである。本発明においては、香油には、芳香成分と芳香成分の送達を一緒に改善、増強または変更する物質、例えば、芳香剤前駆体、エマルションまたは分散液との組み合わせ、ならびに匂いを変更または付与するという有益性以外の、例えば長期持続性、ブルーミング、悪臭中和作用、抗微生物作用、微生物安定性、昆虫防除性といったさらなる有益性を付与する組み合わせも含まれる。
【００３１】
芳香成分の性質および種類については、本明細書ではより詳細な説明は保証されないが、いずれにせよすべてのものを余すことなく詳細に記載できるものではなく、当業者であれば、自身の一般知識に基づき、また用途および所望の感覚受容作用に従って、それらを選択することができるであろう。一般的に言えば、これらの芳香成分は、様々な化学クラス、例えば、アルコール類、アルデヒド類、ケトン類、エステル類、エーテル類、ニトリル類、テルペノイド類、含窒素複素環式化合物または含硫黄複素環式化合物および精油といった様々な化学種に属し、また該香料補助成分は、天然由来のものであっても合成由来のものであってもよい。こうした補助成分の多くは、いずれにせよ、Ｓ．Ａｒｃｔａｎｄｅｒによる著作Ｐｅｒｆｕｍｅ  ａｎｄ  Ｆｌａｖｏｒ  Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ，１９６９，Ｍｏｎｔｃｌａｉｒ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，ＵＳＡもしくはその最新版のような参考文献、または類似の性質の他の論文、および香料分野の多数の特許文献に列記されている。また前記成分は、各種の芳香化合物を制御された様式で放出することが知られている化合物であってもよいことも理解される。
【００３２】
芳香成分は、芳香剤産業で現在使用されている溶媒に溶解させてもよい。このような溶媒の例は、ジプロピレングリコール（ＤＩＰＧ）、フタル酸ジエチル、ミリスチン酸イソプロピル、Ａｂａｌｙｎ（登録商標）（ロジン樹脂、Ｅａｓｔｍａｎから入手可能）、安息香酸ベンジル、クエン酸エチル、リモネン類もしくは他のテルペンまたはイソパラフィン類である。好ましくは、溶媒は、例えばＡｂａｌｙｎ（登録商標）または安息香酸ベンジルのように、非常に疎水性が高くかつ高立体障害性である。好ましくは、芳香剤は、３０％未満の溶媒を含む。より好ましくは、芳香剤は、２０％未満、さらにより好ましくは、１０％未満の溶媒を含み、これらのパーセンテージはすべて、芳香剤の総重量に対する重量により定められる。最も好ましくは、芳香剤は、溶媒を実質的に含まない。
【００３３】
工程（ｉｉ）：ＭＲＩスキャナにおいて被験者群を前記匂い物質に供する工程
被験者
被験者は、精神医学的または神経学的病歴がなく、正常な嗅覚を有していなければならない。
【００３４】
実施形態によれば、被験者群は、少なくとも５名、好ましくは、少なくとも１０名の被験者、より好ましくは、少なくとも１５名の被験者、さらにより好ましくは、少なくとも２０名の被験者を含む。
【００３５】
ＭＲＩスキャナ
任意の適切なＭＲＩスキャナを、ＭＲＩ脳スキャン（ＭＲＩ画像とも呼ばれる）の提供に使用することができる。
【００３６】
一例として、３Ｔ全身ＭＲＩスキャナ（Ｔｒｉｏ  ＴＩＭ，Ｓｉｅｍｅｎｓ，Ｇｅｒｍａｎｙ）を、本発明に適したスキャナとして挙げることができる。
【００３７】
嗅覚測定器
実施形態によれば、ＭＲＩスキャナにおいて匂い物質を被験者に供する工程を、嗅覚測定器を使用して行う。
【００３８】
ＭＲＩスキャナとの適合性を有し、正確かつ制御された様式で、触覚または熱刺激なしに、鼻への規定された再現可能な嗅覚刺激の供給が可能である限り、任意の嗅覚測定器を使用することができる。
【００３９】
当業者であれば、刺激の適切な濃度および持続時間ならびに刺激間隔を選択可能であろう。
【００４０】
典型的には、
−  刺激の濃度は、文献または特定の評価試験により決定された場合、主観的強度が同様であると知覚されるように選択され、
−  刺激の持続時間は、特定の感情応答を誘発するのに適しており（典型的には、１秒〜３秒に含まれる）、
−  刺激間隔は、中立感情ベースラインに戻るのに十分である（典型的には、２０秒〜３０秒に含まれる）。
【００４１】
このようなＭＲＩ適合嗅覚測定器は、例えば、下記科学論文：Ｉｓｃｈｅｒ，Ｍ．，Ｂａｒｏｎ，Ｎ．，Ｍｅｒｍｏｕｄ，Ｃ．，Ｃａｙｅｕｘ，Ｉ．，Ｐｏｒｃｈｅｒｏｔ，Ｃ．，Ｓａｎｄｅｒ，Ｄ．，＆  Ｄｅｌｐｌａｎｑｕｅ，Ｓ．（２０１４）．Ｈｏｗ  ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｃｅｎｔｓ  ｃｏｕｌｄ  ｅｎｈａｎｃｅ  ｉｍｍｅｒｓｉｖｅ  ｖｉｒｔｕａｌ  ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ．Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，５（Ｊｕｌｙ），７３６に記載されている。
【００４２】
実施形態によれば、被験者は、各鼻孔に鼻カニューレを取り付けられ、嗅覚測定器に接続される。カニューレにより、嗅覚測定器出力気流が被験者の鼻孔に送達される（典型的には、鼻孔あたりに０．７５〜１リットル／分）。
【００４３】
特定の実施形態によれば、工程ｉｉ）の間に、刺激を、純粋な空気、代替的に、匂い物質により行う。
【００４４】
工程（ｉｉｉ）：脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施する工程
ＭＲＩによれば、生体組織の高解像度画像（１ｍｍ）の作成が可能である。これは、水中に存在するプロトンの核磁気共鳴（ＮＭＲ）信号の測定を通して、非侵襲的様式で行われる。機能的ＭＲＩによれば、ヘモグロビンの常磁特性に基づいて、良好な時間分解能（約２秒）で脳における代謝活性の局所的変動の追跡が可能である。脳活性の決定は血中酸素濃度依存型（ＢＯＬＤ）コントラストに基づいており、その測定は、画像取得に適したＭＲＩシーケンスを使用する当業者に周知である。
【００４５】
実施形態によれば、ＭＲＩデータを、腹側嗅覚領域における信号対雑音比を高めるのに適したヘッドコイルを備えた３Ｔ全身ＭＲＩスキャナを使用することにより取得することができる。エコープラナーイメージング（ＥＰＩ）を、脳画像を一連のスライスとして連続的に取得するのに使用する。
【００４６】
一例として、標準的なエコープラナーイメージングシーケンス（ＴＲ／ＴＥ：２０００／２０ｍｓ、フリップ角＝８０°、ボクセルサイズ：３．０×３．０×２．５ｍｍ３、スライス間隔３．２５ｍｍ、４０スライス、６４×６４ベース解像度、視野＝１９２ｍｍ）を使用することにより、機能画像を取得することができる。１４００〜１５００ボリュームを、セッションごとに、各参加者について取得し（５５０〜６００、４２５〜４５０および４２５〜４５０ボリュームの３つの機能的実行で編制）、側頭葉および前頭葉の下縁に平行に配向させた。構造画像を、Ｔ１加重３Ｄシーケンス（ＴＲ／ＴＩ／ＴＥ：１９００／９００／２．３１ｍｓ、フリップ角＝９°、視野＝２５６ｍｍ、ＰＡＴ係数＝２、ボクセル寸法：１ｍｍ、等方性２５６×２５６×１９２ボクセル）で取得することができる。
【００４７】
工程（ｖ）および（ｖｉ）：宣言法に従って、各匂い物質についての少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程
工程（ｉｉｉ）および場合により（ｉｖ）が完了すると、すべての被験者を、連続スケールで評価された少なくとも２種の感覚記述子を使用して、宣言法に基づいて各匂い物質により誘発された感覚の評価に供する（典型的には、これは、左端が「全くない」に対応し、右端が「極端に」に対応するラインスケールとすることができ、観察者は、適切な長さの十字でラインをマークすることにより感覚の強度を報告し、スケールを、後で０〜１００にデジタル化する。ここで、ある記述子について、０は、知覚強度の最小値を表し、１００は、知覚強度の最大値を表す）。
【００４８】
脳スキャンをキャプチャする工程後に、定義された記述子に従って匂い物質を評価する工程を行うため、被験者がＭＲＩスキャナにおいて匂い物質を嗅ぐ際に、いかなる後知恵も回避することができる。
【００４９】
少なくとも２種の記述子に沿って強度を評価することにより、匂い物質により誘発される感情空間をマッピングすることを可能にする任意の宣言法を、本発明において使用することができる。
【００５０】
例えば、普遍的な感情および匂いスケールを表すＳｃｅｎｔｍｏｖｅ（商標）（Ｆｉｒｍｅｎｉｃｈ）を挙げることができる。
【００５１】
実施形態によれば、少なくとも２種の匂い物質により誘発される感覚は、少なくとも６種の記述子、好ましくは、少なくとも９種の記述子により定められる。
【００５２】
特定の実施形態によれば、６つの異なる感覚記述子（感覚的快感（ＳＰ）、リフレッシュ（ＲＦ）、リラックス（ＲＸ）、欲求−官能（ＤＥ）、快感（ＰＦ）、不快感（ＵＦ））を有する６つの異なる感覚カテゴリーを定義するＥＯＳ（感情および匂いスケール）を、宣言法として使用する。
【００５３】
実施形態によれば、少なくとも２種の匂い物質により誘発される感覚は、感覚的快感（ＳＰ）、リフレッシュ（ＲＦ）、リラックス（ＲＸ）、欲求−官能（ＤＥ）、快感（ＰＦ）、不快感（ＵＦ）からなる群から選択される少なくとも６種の記述子により定められる。
【００５４】
ただし、ラインスケールで知覚強度値を交差させることによっても測定される、他の記述子、例えば、親しみ（Ｆ；全く親しみがないもの〜非常に親しみのあるもの）、嗜好（Ｈ；非常に不快なもの〜非常に快いもの）または強度（Ｉ；全く強くないもの〜非常に強いもの）を使用することもできる。
【００５５】
このため、実施形態によれば、匂い物質は、（例えば、ＥＯＳまたはＳｃｅｎｔｍｏｖｅ（登録商標）からの）少なくとも９種の記述子により定められる。このような実施形態によれば、記述子は、感覚的快感（ＳＰ）、リフレッシュ（ＲＦ）、リラックス（ＲＸ）、欲求−官能（ＤＥ）、快感（ＰＦ）、不快感（ＵＦ）、親しみ（Ｆ）、嗜好（Ｈ）および強度（Ｉ）を含んでもよい。
【００５６】
実施形態によれば、被験者群を、少なくとも５種の匂い物質、好ましくは、少なくとも１０種の匂い物質に供する。
【００５７】
工程（ｉｉ）〜（ｖｉ）はそれぞれ、より正確な結果を得るために繰り返すことができる。
【００５８】
工程（ｖｉｉ）：各記述子に関連する脳活性化パターンを得るために統計的方法を行う工程
得られたｆＭＲＩデータの分析を、任意の周知の統計的方法を使用することにより行うことができる。
【００５９】
実施形態によれば、使用される統計的方法は、パラメトリック回帰分析である。
【００６０】
実施形態によれば、ｆＭＲＩデータの分析を、統計的パラメトリックマッピング（ＳＰＭ；参照：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｍａｐｐｉｎｇ：Ｔｈｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｂｒａｉｎ  Ｉｍａｇｅｓ，１ｓｔ  Ｅｄｉｔｉｏｎ；Ｅｄｉｔｏｒｓ  Ｗ．Ｐｅｎｎｙ，Ｋ．Ｆｒｉｓｔｏｎ，Ｊ．Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ，Ｓ．Ｋｉｅｂｅｌ，Ｔ．Ｎｉｃｈｏｌｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ  ２００６）を使用することにより行われる。統計的パラメトリックマッピングは、生データを画像および統計分析に処理するのを可能にするプログラムである。
【００６１】
実施形態によれば、パラメトリック回帰分析を行う工程の前に、前処理工程を行い、前記前処理は、下記：
（ｉ）画像を参照スキャンに対してリアラインメントする工程と、
（ｉｉ）被験者の脳の各座標を標準脳テンプレートの対応する座標にマッピングする工程（正規化）と、
（ｉｉｉ）画像をスムージングする工程と、
を含む。
【００６２】
一例として、前処理の間に、
（ｉ）各画像と参照との間の差を最小化するアフィン「剛体」変換の６つのパラメータ（ｘ、ｙおよびｚ空間方向における並進移動および回転移動）を推定することにより、画像を、参照スキャン、通常、最初に取得されたボリュームに対してリアラインメントさせる。取得されたボリュームあたりに１つの値を含む６つの対応するベクトルが生成され、後に後続の分析工程を改良するのに使用される。したがって、画像は、（物理的な拘束および参加者への指示にかかわらず生じる）頭部の動きについて補正される。
【００６３】
（ｉｉ）第２の工程である正規化は、個々の解剖学的差異を補償するために、被験者の脳（ボクセル）の各座標を標準脳テンプレートの対応する座標にマッピングすることからなる。平均３０５名のヒトからなるモントリオール神経学研究所（ＭＮＩ）テンプレートを使用することができる。
【００６４】
（ｉｉｉ）例えば、ガウスカーネル（通常、半値全幅８ｍｍ）により、画像をスムージングし、これにより、１つの中央ボクセルの活性をその隣接ボクセルに段階的に再分配することが可能である。
【００６５】
統計的パラメトリックマッピング（ＳＰＭ）で実行される一般線形モデル（ＧＬＭ）フレームワークを使用して、データを分析することができる。
【００６６】
実施形態によれば、各被験者および各機能的実行について、分析は、匂い物質摂取の開始時間に焦点が当てられている（例えば、「息を吸い込む」の命令を使用）。この開始時間を、標準的な血行動態応答関数と畳み込まれたデルタ関数（持続時間ゼロのイベント）としてモデル化することができる。ついで、これらの開始を使用して、感情感覚それぞれについての１つの回帰子に加えて、任意の制御イベントについての回帰子とともに、ｆＭＲＩ回帰分析に入力され得る異なる回帰子を生成する。最後に、運動パラメータ（例えば、リアラインメント工程から推定されるｘ、ｙおよびｚ並進［ミリメートル］ならびにピッチ、ロールおよびヨー回転［放射］）を、運動関連の分散を説明するために、該当しない共変量として含ませることができる。ついで、低周波信号ドリフトを、時系列から（典型的には、１２８秒のカットオフ期間を使用することにより）除去する。
【００６７】
記述子に関連する脳活性化パターンを調べるために、本発明の方法によれば、すべての匂い物質間において記述子評価スコアを使用して、脳応答のパラメトリック回帰分析を行うことが可能となる。
【００６８】
実施形態によれば、パラメトリックマップを、単一のイベントタイプとしての匂い物質開始により、各被験者および各記述子スコアについて第１のレベルで計算し、ついで、第２のレベルで別々のランダム効果コントラスト（１サンプルｔ検定）に入力する。
【００６９】
すなわち、第１のレベルの分析の間に、効果を、個々の被験者ごとに推定し、第２のレベルの分析の間に、第１のレベルの分析において推定された効果を、異なる被験者間で比較する。独立した感情評価スコアから得られる異なる回帰子を使用して、異なる回帰分析を行い、匂い誘発感覚の各カテゴリーの強度に対応する活性のパターンを特定する。
【００７０】
一般線形モデル（ＧＬＭ）は、下記式：Ｙ＝Ｘ・β＋ε（式中、Ｙは、ＢＯＬＤ信号であり、Ｘは、ＢＯＬＤ信号の変化を説明し得るすべての回帰子または変数を含む設計マトリックスを表す）に従って、各個々のボクセルからの関数信号を適合させるために最も一般的に使用される。これらの回帰子は、該当するもの（例えば、感覚評価スコア）、すなわち、意図的に操作される変数／条件、または該当しないもの、すなわち、実験操作の主な目的ではないが、それにもかかわらず、信号（例えば、リアラインメント中に定められる運動パラメータ、命令イベント等）に影響を及ぼす可能性がある妨害的な変数であり得る。
【００７１】
心臓および呼吸活動に関連する生理学的変動は、ＢＯＬＤ信号に直接的な影響を有し、例えば、１／１２８Ｈｚの標準的なハイパスフィルタまたは必要に応じて追加の回帰子を使用して、時系列から除去される。このため、嗅覚実験に特有の実験的制約（例えば、特定のスニッフィングパターン）は、多くの場合、妨害回帰子としての心臓雑音および呼吸雑音の別個のモデル化を必要とする。
【００７２】
ＧＬＭでは、各回帰子Ｘは、誘発されたＢＯＬＤ応答を模倣するために、デルタ関数によりモデル化され、標準的な血行動態応答関数で畳み込まれた多数のイベント開始を表す。ＧＬＭは、観測されたデータとモデル予測との間の差である誤差項εとともに、各回帰子ＸによりＹが説明される程度を表すパラメータβを推定する。より具体的には、β推定値は、暗黙のベースラインに対する該当する各状態の間の神経信号の増加を反映し、次に、同ベースラインは、すべての回帰子Ｘが０に設定されたとき（例えば、１つの実験試行とその後の試行との間の休止）の活動として定められる。
【００７３】
第２のレベルは、被験者間の活性化の共通パターンを評価する。第１のレベルの分析から得られた個々のβパラメータを、機能的な個人間の変動性を説明するために、ランダム因子としてモデル化された異なる個々の被験者について、第２のレベル（ランダム効果）の分析に入力する。第１のレベル分析の場合に関して、第２のレベルの分析から、母集団全体にわたる各状態の推定された活性を表すパラメータ推定値βと、説明されていない分散を表す誤差項εがもたらされる。１つのパラメータβまたは多くのβの組み合わせの統計的有意差を、ｔ検定またはＦ検定をもたらすコントラストマトリックスにより検定する。
【００７４】
Ｔ検定を使用して、式ＩＡにより個々のコントラストの有意差を評価する。
【数１】
2020513894.tif 000003
【００７５】
同式は、コントラストｃβの大きさとその推定標準誤差との間の比を表す。
【００７６】
代わりに、Ｆ検定により、モデルの適合の良さ（すなわち、残差二乗和、Σε２）が、（対応するコントラストマトリックスにより記載される）多数の状態が欠落している縮小モデルの適合の良さと比較される。得られるＦ値は、該当するコントラストにより説明される変動と、下記式を有する説明されない変動Ｆとの間の比を表す。
【数２】
2020513894.tif 000004
【００７７】
利用される各検定により、各脳座標におけるｔｓ−（Ｔ−検定）およびＦｓ（Ｆ−検定）（および対応する有意差ｐ値）の大きさを記載する統計的パラメトリックマップがもたらされるであろう。
【００７８】
本発明では、脳活性化パターンのＧＬＭ分析を行うのに使用されるパラメータ回帰子は、（宣言法を使用して）適切な行動尺度で特定され、（記述的または多変量統計を使用して）匂い誘発感覚の独立した次元またはカテゴリーとして定められる記述子から導出することができる。ｆＭＲＩデータのＧＬＭ分析におけるパラメトリック因子として、そのように計算された回帰子を使用することにより、異なる感覚カテゴリーのための別個の脳活性化パターンの特定および匂い物質間および被験者間で経験された感覚の強度の関数としてのそれらの調節の決定が可能となる。
【００７９】
本方法は、異なる感覚関連ネットワークの関与のパラメトリック定量化を提供する。このため、本方法により、感覚関連脳ネットワークだけでなく、このようなネットワークの活性化度合いも調べることが可能となる。
【００８０】
さらに、現在のアプローチにより、感覚関連脳ネットワークのより良好な改良が可能となる（すなわち、偽陰性エラーを低減する）脳全体の分析を使用して、先験的な特定の仮定なしに、大規模なニューロンネットワークが検査される。
【００８１】
宣言法は、宣言応答が生理学的データ（脳イメージング）に高度に相関しているため、匂い物質を嗅いでいる被験者群について誘発された感覚を調べるための堅牢なツールであることが示されている。
【００８２】
このため、本発明の別の対象は、本発明の方法を使用することにより芳香剤を製造するための方法である。
【００８３】
一態様では、本開示は、被験者において特定の匂い誘発感覚を誘発する芳香組成物を生成するための方法であって、
ａ．本方法のために構成された特定のプログラマブル命令を実行する少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、複数の芳香原料成分からのある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含むデータを受信する工程と、
ｂ．少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、被験者からの特定の匂い誘発感覚を含む入力データを受信する工程と、
ｃ．少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、入力データに基づいて、特定の匂い誘発感覚を誘発する少なくとも１つの芳香原料を選択する工程と、
ｄ．選択に基づいて、少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、被験者において特定の匂い誘発感覚を誘発する芳香組成物を処方する工程と、を含む方法を提供する。
【００８４】
一態様では、複数の芳香原料成分からのある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含むデータを、匂い物質を嗅いでいる被験者群について、少なくとも２種の誘発された感覚に関連する少なくとも２種の脳活性化パターンを調べる方法により生成し、同方法は、
ａ．少なくとも２種の匂い物質を提供する工程と、
ｂ．ＭＲＩスキャナにおいて、被験者群を少なくとも２種の匂い物質にそれぞれ順番に供する工程と、
ｃ．各匂い物質を嗅いでいる各被験者の脳の磁気共鳴機能画像法（ｆＭＲＩ）を実施して、各被験者についての各匂い物質に対する脳活性化を順番に調べる工程と、
ｄ．場合により、工程（ｃ）を繰り返し、各匂い物質に対する平均脳応答を特定する工程と、
ｅ．工程（ｃ）または（ｄ）が完了したら、宣言法に基づく各匂い物質により誘発される感覚の評価に被験者群を供する工程と、
ｆ．前記宣言法に基づいて、各匂い物質について前記被験者群により報告された少なくとも２種の感覚記述子の知覚強度を評価しかつ平均化する工程であって、感覚記述子が、感情的次元の誘意性に限定されない工程と、
ｇ．匂い物質間において工程（ｆ）で得られた記述子評価スコアを用いた統計的方法を実施して、記述子に関連する脳活性化パターンを得る工程と、を含み、
記述子に関連する脳活性化パターンが、少なくとも１つのコンピュータプロセッサにより、ある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含むデータとして記憶される。
【００８５】
一態様では、複数の芳香原料成分からのある１つの芳香原料成分により誘発される少なくとも１種の特定の匂い誘発感覚を含むデータを、被験者が感覚的快感（ＳＰ）、リフレッシュ（ＲＦ）、リラックス（ＲＸ）、欲求−官能（ＤＥ）、快感（ＰＦ）、不快感（ＵＦ）、親しみ（Ｆ）、嗜好（Ｈ）および強度（Ｉ）からなる群から選択される異なる記述子について芳香成分により誘発される知覚強度を評価する質問事項に対する被験者の応答により生成する。
【００８６】
本発明のさらに別の対象は、前記芳香剤を含む消費者製品である。
【００８７】
実施形態によれば、消費者製品は、ファインフレグランス製品、洗濯用ケア製品、ホームケア製品、ボディケア製品、スキンケア製品、エアケア製品または衛生製品の形態にある。
【００８８】
本発明の別の対象は、上記の方法を使用することにより、匂い物質により誘発される特定の感覚カテゴリーに対応する少なくとも１種の脳活性化パターンの特定を可能にする方法である。
【００８９】
ここで、本発明を一例としてさらに説明するものとする。特許請求された本発明は、この例により何ら限定されることを意図しないことが理解されるであろう。
【００９０】
実施例１
本発明の方法
Ｉ−材料および方法
被験者群
本研究には、自己報告された正常な嗅覚を有する右利きの非喫煙参加者１７名（１９〜３３歳、女性９名）が参加した。嗅覚感情知覚は文化の関数として変化するので、参加者は、彼らがＧｅｎｅｖａ  Ｅｍｏｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｏｄｏｒ  Ｓｃａｌｅ（ＧＥＯＳ）の地理的背景に適合できるように、フランス語のネイティブスピーカーであることと、スイスまたはフランスで生涯のほとんどを過ごしたこととが必要であった。
【００９１】
被験者は、精神医学的または神経学的病歴がなく、正常視力または矯正正常視力を有する。実験は、地方倫理委員会により承認され、ヘルシンキ宣言に従って行われた。
【００９２】
嗅覚刺激
Ｆｉｒｍｅｎｉｃｈ  Ｓ．Ａ．により提供される１２種類の快い匂い物質および不快な匂い物質（表１）を使用して、嗅覚刺激を誘発した。匂いを、合成繊維タンポン（直径１．３ｃｍ、例えば、Ｂｕｒｇｈａｒｔ  Ｍｅｓｓｔｅｃｈｎｉｋ  ＧｍｂＨにより提供されるもの、無臭ＤＩＰＧ中に希釈された所定の匂い物質で充填されている）に保存した。ＤＩＰＧのみを含む（かつ匂いを含まない）追加のタンポンを対照として使用した。
【００９３】
各タンポンを個々のガラスバイアル（直径２２ｍｍ×高さ１２０ｍｍ）に封入して、交差匂い汚染を回避した。匂いの名称を参加者には提供しなかった。言葉による入力は、匂い知覚に影響を及ぼすためである。
表１．ジプロピレングリコール（ＤＩＰＧ）中の各希釈液による匂い物質刺激および平均基本匂い特性評価：親しみ、強度および嗜好
【表１】
2020513894.tif 000005
【００９４】
匂い送達
匂い物質を、特注設計のＭＲＩ適合嗅覚測定器を介して送達した。この装置は、参加者に可能な限り近くのＭＲＩ取得室内のプラスチック支持体上に配置された２８本の匂い物質含有ガラス管の非金属アレイからなる。匂い物質源を、短い（＜６０ｃｍ）抗接着性ポリテトラフルオロエチレンチューブにより、混合チャンバーを介して鼻腔内カニューレに接続する。各ガラスバイアルに、制御室に配置された対応するコンピュータ制御空気弁により圧力供給する。後者のスイッチを、匂い刺激を送るために入れる。制御条件の間、追加の刺激間隔空気弁により、鼻に清浄空気が送られる。建物の医療用空気供給源に接続されたシステム全体により、匂い物質トリガー中の検出可能な流量変動を伴わずに、０．７５リットル／分で正確かつ一定の清浄な空気送達が可能となる。
【００９５】
実験手順
参加者に、それぞれ約１時間の２回の同一のｆＭＲＩセッションを受けさせた。各セッションを３回の機能的実行に分割し、他のセッションと少なくとも１日および最大１０日の間隔をあけた。セッション間空腹影響を除外するため、被験者には、２セッションの日の同時刻に来院させ、実験の３０分前に何も飲食させなかった。同意書に署名し、ＭＲＩ適合性を徹底的にチェックした後、被験者を、ＭＲＩ室に入室させ、生理測定装置および嗅覚刺激を送達するためにＭＣＯに接続された鼻腔カニューレを装着させた。また、彼らに、タスクを行うための応答ボタンボックスも提供した。
【００９６】
実験は全体として、１２種の匂いおよび無臭対照それぞれに対応する２６０回の実験トライアル（セッションあたりに１３０回、５０、５０および３０回のトライアルの３つの機能的実行で編制）を含み、いかなる提示順序の混乱も回避するために、擬似ランダム化順序でコンピュータ制御ＭＣＯにより合計２０回投与した。嗅覚知覚を最大化するために、各実験トライアルにおいて、参加者に、下記のように合図された様式で呼吸させた：各嗅覚刺激の前に３秒のカウントダウン（３、２、１）の間に、３秒間息を吐き、ついで、匂い物質送達の間に２秒間息を吸い込み（図１を参照のこと）、ついで、再度普通に呼吸する。後者の指示を、４．６〜６．４（平均５．５）秒の範囲の期間にわたって出した。
【００９７】
その後、被験者に、匂いが検出されたかどうかを確認するために、４．３秒以内に単純な検出タスクを行わせた。特に、彼らに、「はい」または「いいえ」に対応する２つのキーのうちの１つを利き手で押すことにより、「何か匂いがしましたか？」という質問に答えるように求めた。ついで、５．６〜７．４（平均６．５）秒の範囲の固定交差を、試験間隔の間に提示した。各トライアルを、平均２１．３秒間継続し、慣れを最小限にし、匂い物質の連続提示の間の交差汚染を回避した。最少の周囲空気汚染をさらに確実にするために、ＭＲＩ内蔵空気抽出器のスイッチを入れることにより、ＭＲＩ室内空気全体を３．０７〜４．１３分ごとに入れ替えた（入れ替え速度：１４５０ｍ３．ｈ−１〜１９５０ｍ３．ｈ−１）。Ｅプライム２．０ソフトウェア（Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｔｏｏｌｓ）を使用して、実験を行った。
【００９８】
行動評価：嗜好、親しみ、強度およびＧＥＯＳ
ＭＲＩスキャンセッションに続けて、被験者に、０〜１００の範囲の９種の異なる感情記述子スケールに従って１２種の匂いを評価しなければならない追加の実験セッションに従事させ、参加者にわたって平均した（ｎ＝１７）。
【００９９】
−  ６種のＧＥＯＳ記述子→ＳＰ＝感覚的快感、ＲＦ＝リフレッシュ、ＲＸ＝リラックス、ＤＥ＝欲求、ＰＦ＝快感、ＵＰ＝不快感。
【０１００】
−  他の３つの記述子→Ｆ＝親しみ、Ｈ＝嗜好およびＩ＝強度の次元。
【０１０１】
ＭＲＩデータ取得
ＭＲＩデータを、ジュネーブ大学のＢｒａｉｎ  ａｎｄ  Ｂｅｈａｖｉｏｕｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙで、３Ｔ全身ＭＲＩスキャナ（Ｔｒｉｏ  ＴＩＭ，Ｓｉｅｍｅｎｓ，Ｇｅｒｍａｎｙ）をデバイス３２チャネルヘッドコイルとともに使用して取得し、腹側嗅覚領域における信号対雑音比を高めた。合図された呼吸プロトコルにより可能性のある余分な運動アーチファクトが生成される場合があると仮定して、発泡ピローにより頭部の動きが制限されるように特別な注意を払った。ＬＣＤプロジェクタ（ＣＰ−ＳＸ１３５０，Ｈｉｔａｃｈｉ，Ｊａｐａｎ）を使用することにより、スキャナボア内の背面投影スクリーンに視覚刺激を提供した。
【０１０２】
Ｔ１加重３Ｄシーケンス（ＴＲ／ＴＩ／ＴＥ：１９００／９００／２．３１ｍｓ、フリップ角＝９°、視野＝２５６ｍｍ、ＰＡＴ係数＝２、ボクセル寸法：１ｍｍ、等方性２５６×２５６×１９２ボクセル）で、構造画像を取得した。標準的なエコープラナーイメージングシーケンス（ＴＲ／ＴＥ：２０００／２０ｍｓ、フリップ角＝８０°、ボクセルサイズ：３．０×３．０×２．５ｍｍ３、スライス間隔３．２５ｍｍ、４０スライス、６４×６４ベース解像度、視野＝１９２ｍｍ）を使用することにより、機能画像を取得した。１４００〜１５００ボリュームを、セッションごとに、各参加者について取得し（５５０〜６００、４２５〜４５０および４２５〜４５０ボリュームの３つの機能的実行で編制）、側頭葉および前頭葉の下縁に平行に配向させた。
【０１０３】
ｆＭＲＩ分析
前処理
ｆＭＲＩデータを処理し、ＳＰＭ８ソフトウェア（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｍａｐｐｉｎｇ，Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ，Ｌｏｎｄｏｎ，ＵＫ；ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｉｌ．ｉｏｎ．ｕｃｌ．ａｃ．ＵＫ／ｓｐｍ）により分析した。各被験者および各機能的実行について、最初の３つのボリュームを廃棄した。残りの画像を、アフィン位置合わせによりスキャン間の頭部の動きについて補正した。得られた機能画像を、剛体位置合わせを通してＴ１加重解剖画像に位置合わせした。ついで、解剖画像を、ＳＰＭ８における統一セグメント化関数を使用することにより、Ｍｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ単一被験者テンプレートに対して空間的に正規化した。ついで、得られた変形フィールドを、すべての機能画像に適用し、ついで、それらを、再度スライスし（ボクセルサイズ：２×２×２ｍｍ）、半値ガウスフィルタでの標準的な８ｍｍの全幅により空間的にスムージングした。
【０１０４】
匂い誘発活性の分析
前処理済みデータを、ＳＰＭに実装された一般線形モデル（ＧＬＭ）フレームワークを使用することにより分析した。各被験者および各機能的実行について、分析では、匂い物質が参加者の鼻に到達した推定瞬間（弁開口のスイッチを入れた後３２００ｍ秒）に対応する「息を吸い込む」命令の開始時間に焦点を当てた。この開始時間を、標準的な血行動態応答関数と畳み込まれたデルタ関数（持続時間ゼロのイベント）としてモデル化した。匂いおよび対照検出が概ね高かった（結果セクションを参照のこと）ため、正しいイベントと誤ったイベントとの間に区別はなされなかった。これにより、１３種の異なる回帰子が生じ、１２種の匂いと対照イベントそれぞれについて１種であった。最後に、６つの差次的運動パラメータ（ｘ、ｙ、およびｚ並進［ミリメートル］ならびにピッチ、ロール、およびヨー回転［放射］）を、運動関連の分散を説明するために、該当しない共変量として含ませた。低周波信号ドリフトを、１２８秒のカットオフ期間を使用することにより除去した。
【０１０５】
異なる機能的実行における相同条件に関連するパラメータ推定値を、コントラストマトリックスを通してともに平均化した。これにより、各被験者について、１３種のコントラスト画像が得られ、同画像を、第２のレベルのＧＬＭを使用して、１３のレベル（１２種の匂いと対照）の被験者内因子（ｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ  ｆａｃｔｏｒ）としての「匂い同一性」およびランダム因子として「被験者」を有する第２のレベルのフレキシブル要因設計に入力した。分散成分をモデル化するのにおいて、被験者内因子は、レベル間で不均等な分散を有することが許されたが、一方代わりに、「被験者」因子については、均等な分散が仮定された。この分析は、操作チェックとして、無臭対照と比較した匂い物質の発生に関連する神経応答（匂い知覚の主な効果）および異なる種類の匂い間の差次的活性（例えば、誘意性効果：快い匂い対不快な匂い）を評価する目的に役立った。
【０１０６】
ポストスキャン評価のパラメータ分析
上記されたモデルによれば、異なる種類の匂いに関連する活性における推定上の差異の検査が可能となるが、嗅覚誘発感覚の相関を調べるまたは神経レベルでの快さ単独に関してＧＥＯＳによる感情的特徴付けを比較することはできない。この目的のために、匂い物質刺激の検出に関連する神経応答を、各被験者がポストスキャンセッションにおいて各種の匂いについて与えた評価に関して分析した方法論を使用した。これを、１２の異なる種類の匂いを同じ条件の一部としてモデル化したＧＬＭを通して達成したが、無臭対照イベントとは無関係であった。ついで、ポストスキャンスコアからのデータを、各匂いイベントの発生に関連するパラメトリック回帰子としてＧＬＭに入力した。重要なことに、９つの独立したＧＬＭ（それぞれ１つのパラメトリック回帰子のみを有する）を実行して、ＧＥＯＳの６つのカテゴリーのうちの１つまたは３つの基本的な匂い特徴：Ｈ、Ｆ、Ｉのうちの１つのいずれかの効果を試験した。匂いを選択し、刺激の全体的な等強度を確保した濃度で送達させたが、ＦおよびＩの推定効果を分析し、さらに、被験者間知覚変動を測定した。刺激の欠如に対する参加者の回答の間での一般的なコンセンサスを考慮すると、パラメトリック調節は、対照条件と関連しなかった。各参加者および各ＧＬＭについて、異なる機能的実行におけるパラメトリック回帰子に関連するパラメータ推定値を、コントラストマトリックスを通してともに平均化した。これにより、参加者１人あたりに９つのコントラスト画像（各ＧＬＭにつき１つ）が得られ、これらを、９つのレベルを有する被験者内因子として「匂い特徴」を有する第２のレベルのフレキシブル要因設計に入力した。注目すべきは、（ＳＰＭの第１のレベルのモデルに実装されるような）直列直交化と、それに続く、固有モデルのパラメータの順序に従った結果の変動とを回避するために、９つすべての評価済み次元（６種のＧＥＯＳとＨ、ＦおよびＩ）を同じＧＬＭに入力しなかったことである。別々のモデルの使用により、次元が補正されていない場合に得られたであろうものに匹敵する、各感情パラメータのより良好で偏りのない説明が可能となった。
【０１０７】
すべての分析において、信頼できる活性化は、少なくとも３つの連続ボクセルのクラスタサイズを有する、Ｐ＜０．００１無補正に対応する高さ閾値を超える活性化であると考えられる。結果を、ＳＰＭにおける前処理の間のセグメント化に使用される標準的な灰白質画像（ｇｒａｙ．ｎｉｉ）から生成される厳密に包含的なバイナリマスク（閾値＞０．３３）を使用して、灰白質のみに限定した。
【０１０８】
ＩＩ−結果
ＩＩ−１−行動結果−記述子評価スコア
匂いの感情評価（ポストスキャン）は、すべての感情カテゴリーについて、参加者間で概ね同様であった（平均クロンバックのα＝０．８９−表２を参照のこと）。
【０１０９】
表２：項目の信頼性（ＳＰ＝感覚的快感、ＲＦ＝リフレッシュ、ＲＸ＝リラックス、ＤＥ＝欲求−官能、ＰＦ＝快感、ＵＰ＝不快感、Ｆ＝親しみ、Ｈ＝嗜好、Ｉ＝強度）
【表２】
2020513894.tif 000006
【０１１０】
異なる匂いが異なる主観的感情反応を誘発した程度を調べるために、１２のレベルの固有の被験者内因子として「匂い」についてのＨ、ＦおよびＩ評価について別々のＡＮＯＶＡを行った。すべてのＡＮＯＶＡにおいて、主要な効果である「匂い」は、有意であることが見出された（Ｆｓ（１１，１７６）≧９．３８；Ｐｓ＜０．０００１）。
【０１１１】
図２ａに、各匂いカテゴリーの平均Ｈ、ＩおよびＦ評価を示す。
【０１１２】
嗜好評価は、８（イソ吉草酸、最低の嗜好）〜６５（アリアナ、最高の嗜好評価）の範囲であった。親しみは、３４（エチルマルトール、最も親しみがない）〜７６（ユーカリ、最も親しみがある）の範囲であった。ただし、無臭は、完全に不明（すなわち、０に近い評価、ｔｓ（１６）≧７．９６、Ｐｓ＜０．０５）と見なされたことが強調されるべきである。
【０１１３】
最後に、強度は、３２（ライラック、最弱）〜７２（ユーカリ、最強）の範囲であった。ただし、１２種の匂いはそれぞれ、対照条件よりも強いと知覚された（ｔｓ（１６）≧４．１７、Ｐｓ＜０．０５）。
【０１１４】
また、６つの別々のＡＮＯＶＡを、ＧＥＯＳ評価に従って、匂いが感覚の多様なパターンを誘発したかどうかを形式的に評価するためにも行った。６つのＡＮＯＶＡはすべて、有意な匂い効果を有した（Ｆｓ（１１，１７６≧６．５４；Ｐｓ＜０．０００１）。これは、嗅覚刺激が感覚の多様なパターンの誘発に有効であり（図２ｂを参照のこと）、ｆＭＲＩにおけるパラメトリック分析に適していたことを示す。
【０１１５】
ＩＩ−２−ｆＭＲＩの結果
操作チェックとして、まず、対照無臭イベントに対して匂いが送達されたすべてのイベントを比較することにより（匂い対無臭、Ｏ＞ＮＯ）、嗅覚刺激に応じた脳領域を特定した。このコントラストから、すべて嗅覚処理に関与し、一次嗅覚領域および二次嗅覚領域の両方を包含する、外側ＯＦＣならびに扁桃体および海馬における強度の活性化が明らかになった（図３ａおよび表３）。
【０１１６】
全体的な感情効果を試験するために、ついで、先験的に正対負と定められた匂いを対比させた（図３ｂ、ｃおよび表３）。不快な匂い（Ｕ）に対する快い匂い（Ｐ）により、内側ＯＦＣ（典型的には、正の匂い誘意性に関連）においてより高い活性が誘発されたが、下前頭回（外側ＯＦＣまで延びるＩＦＧ）、内側前頭回および補助運動領域（ＳＭＡ）、上頭頂小葉ならびに後小脳においてもより高い活性が誘発された。反対のコントラスト（不快な匂い対快い匂い）から、前島（嫌悪に関与）と、軟膜皮質（ＰｉｒＣ）および海馬傍回、左扁桃体、右背外側前頭前野皮質（ｄｌＰＦＣ）ならびに右上側頭回（ＳＴＧ）における両側の増加がもたらされた。また、運動関連領域、例えば、中心前回、小脳、脳橋および中脳でも、さらなるクラスターが見出された。
【０１１７】
表３．匂い＞無臭（Ｏ＞ＮＯ）、快い＞不快（Ｐ＞Ｕ）および不快＞快い（Ｕ＞Ｐ）コントラストについての活性化座標
【表３】
2020513894.tif 000007
【０１１８】
注記：すべての領域において、Ｐ＜０．００１（無補正）に対応する高さ閾値を超える。座標（標準的なＭｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ［ＭＮＩ］空間）は、最大限に活性化された焦点を指す。ｘ＝正中矢状線の右（＋）または左（−）への距離（ｍｍ）；ｙ＝前交連（ＡＣ）を通る鉛直面への前方距離（＋）または後方距離（−）；ｚ＝交連間（ＡＣ−後交連（ＰＣ））線より上の距離（＋）または下の距離（−）。ＬおよびＲはそれぞれ、左半球および右半球を指す。Ａｍｙｇ．およびＨｉｐｐ．はそれぞれ、扁桃体および海馬を指す。
【０１１９】
パラメトリック効果
全体的な統計戦略は、匂い誘発主観的感覚に関する神経相関を評価するために、第１のレベルで計算された各匂いについての個々のＨ、Ｆ、ＩおよびＧＥＯＳ評価スコアに基づいて、９つの別々のパラメトリック回帰モデルを行うことであった。
【０１２０】
嗜好の効果
以前の結果から、異なる種類の匂い物質間の差次的な活性が明らかにされたため、嗅覚知覚に関与する神経構造および負の物質に対して正の物質に差次的に関与する構造のマッピングにおける以前の研究に集中した。ただし、これらの効果は、匂い物質の主観的評価および参加者間の特異体質の差異を考慮していない。この制限を克服するために、使用される匂い物質にかかわらず、ポストスキャン評価の値によりパラメトリックに調節される活性を示す領域を探索した。
【０１２１】
第１の工程として、嗅覚嗜好（Ｈ）の神経相関を評価した。コントラストＵ＞Ｐについて見出されたものの部分的な反映において、前および前中帯状回周囲部、右腹側前島、ＳＭＡ、ｄｌＰＦＣならびに左下頭頂葉（ＩＰＬ）および小脳は、嗜好評価（Ｈ−）とともに低下する活性を示すことが見出された（図４、白色ブロブおよび表４を参照のこと）。逆に、右内側側頭葉における神経活性は、嗜好評価（Ｈ＋）とともに向上した（図４、黒色ブロブおよび表４）。
【０１２２】
表４．嗜好と相関する脳領域
【表４】
2020513894.tif 000008
【０１２３】
注記：すべての領域において、Ｐ＜０．００１（無補正）に対応する高さ閾値を超える。座標（標準的なＭｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ［ＭＮＩ］空間）は、最大限に活性化された焦点を指す。ｘ＝正中矢状線の右（＋）または左（−）への距離（ｍｍ）；ｙ＝前交連（ＡＣ）を通る鉛直面への前方距離（＋）または後方距離（−）；ｚ＝交連間（ＡＣ−後交連（ＰＣ））線より上の距離（＋）または下の距離（−）。ＬおよびＲはそれぞれ、左半球および右半球を指す。
【０１２４】
嗜好単独に対するＧＥＯＳカテゴリー
匂いの快感に感受性の神経ネットワークをマッピングした後に、嗜好単独に対して各ＧＥＯＳカテゴリーによってより良好に活性を説明することができる脳領域が存在するかどうかを試験した。特に、ＧＥＯＳが嗅覚誘発感覚の神経表現のより正確なモデルである場合には、匂い物質に感受性の神経ネットワークの信頼できる部分は、ＧＥＯＳカテゴリーに特異的な信号を、嗜好の推定上の効果を上回って示すことができると仮定された。
【０１２５】
この分析からのすべての結果を、図５（白色ブロブ）および表５に示す。感覚的快感（ＳＰ）は、右腹側前島ならびに下前頭回および側頭回（ＩＦＧ／ＩＴＧ）まで広がる中側頭回（ＭＴＧ）とともに、左外側ＯＦＣの活性において、嗜好より良好な解説力を有した（ＳＰ＞Ｈ）。また、両側島も、中心後回（ｐｏｓｔＣＧ）、ＩＦＧ、中前頭回（ＭＦＧ）およびＳＴＧと組み合わせて、「欲求−官能」（ＤＥ＞Ｈ）に関与していた。また、後部ＣＧおよび小脳も、リラックス（ＲＸ＞Ｈ）に関連していた。一方、リフレッシュ（ＲＦ＞Ｈ）は、一時的領域（ＳＴＧおよびＭＦＧ）のみに関与していた。快感（ＰＦ＞Ｈ）に関連する効果は存在しなかった。一方、不快感（ＵＦ＞Ｈ）は、Ｈ−のネットワークと非常に類似するネットワークを示し、扁桃体、楔前部およびＭＦＧから上前頭回（ＳＦＧ）まで両側にまたがって広がる２つのクラスターがさらに存在する。ＵＦカテゴリー（詳細については、図５、黒色ブロブおよび表５を参照のこと）を除いて、逆コントラスト（Ｈ＞カテゴリー）と関連する効果は存在しなかった。注目すべきは、他のＧＥＯＳカテゴリーの場合とは異なり、このＵＦカテゴリーからの参加者の評価が嗜好の評価と無相関であったため、不快感に関連する結果が混乱するおそれがあることである。
【０１２６】
表５．カテゴリー＞ＨＥＤＯまたはＨＥＤＯ＞カテゴリーの個々の評価と相関する領域
【表５】
2020513894.tif 000009
【０１２７】
注記：すべての領域において、Ｐ＜０．００１（無補正）に対応する高さ閾値を超える。座標（標準的なＭｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ［ＭＮＩ］空間）は、最大限に活性化された焦点を指す。ｘ＝正中矢状線の右（＋）または左（−）への距離（ｍｍ）；ｙ＝前交連（ＡＣ）を通る鉛直面への前方距離（＋）または後方距離（−）；ｚ＝交連間（ＡＣ−後交連（ＰＣ））線より上の距離（＋）または下の距離（−）。ＬおよびＲはそれぞれ、左半球および右半球を指す。ｐＭＣＣは、後方中帯状皮質を指す。
【０１２８】
総括すると、これらの結果から、匂いの誘意性は、神経嗅覚処理の関連する特徴であるが、匂い誘発感覚の脳表現は、嗜好に限定されず、感覚的快感、官能およびリラックス等の特性も関与することが確認される。
【０１２９】
個々の感覚カテゴリーの特異的効果
特定の感覚が、区別された神経相関と関連していたかどうかを調べるために、各ＧＥＯＳカテゴリーを、他のすべてのものに対して比較（例えば、ＳＰ＞平均（ＤＥ、ＲＸ、ＲＦ、ＰＦ、ＵＦ）またはＳＰ＞ＧＥＯＳ）した。すべての結果について、図６および表６を参照のこと。
【０１３０】
表６．カテゴリー＞ＧＥＯＳまたはＧＥＯＳ＞カテゴリーの個々の評価と相関する領域
【表６】
2020513894.tif 000010
【０１３１】
注記：すべての領域において、Ｐ＜０．００１（無補正）に対応する高さ閾値を超える。座標（標準的なＭｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ［ＭＮＩ］空間）は、最大限に活性化された焦点を指す。ｘ＝正中矢状線の右（＋）または左（−）への距離（ｍｍ）；ｙ＝前交連（ＡＣ）を通る鉛直面への前方距離（＋）または後方距離（−）；ｚ＝交連間（ＡＣ−後交連（ＰＣ））線より上の距離（＋）または下の距離（−）。ＬおよびＲはそれぞれ、左半球および右半球を指す。ｇ．は、頭回を指す。
【０１３２】
左外側ＯＦＣは、他のカテゴリーとは対照的に、ＳＰによる活性において、より大きな増加を示した（ＳＰ＞ＧＥＯＳ）。一方、右ＳＭＡ活性は、ＳＰと負に関連した（ＧＥＯＳ＞ＳＰ）。ＲＸは、中前頭極回、腹外側ＰＦＣ（ｖｌＰＦＣ）、ＳＦＧ、ＭＴＧおよび紡錘状回ならびに縁上回まで広がるｐｏｓｔＣＧにおいて正の活性調節を示した（ＲＸ＞ＧＥＯＳ）。興味深いことに、脳活性の負の調節（ＧＥＯＳ＞ＲＸ）が、右嗅三角および左扁桃体に見出された。ＤＥは、ＩＦＧ（前島まで広がる）およびＩＴＧにおける正の効果（ＤＥ＞ＧＥＯＳ）と、前帯状皮質膝前部（ｐＡＣＣ）における負の効果（ＧＥＯＳ＞ＤＥ）とに関連していた。ＲＦについては、閾上の正または負の効果は見出されなかった。
【０１３３】
最後に、図６ｄ、ｅに示されたように、ＰＦおよびＵＦ成分の分析は、嗜好の分析に関係するものと非常に類似するネットワークに関係していた（ＵＦ＞ＧＥＯＳおよびＧＥＯＳ＞ＰＦコントラストの両方について）。このことから、これらの２つのカテゴリーが、ＵＦについての小脳、海馬、扁桃体または中脳におけるさらなる活性化を伴って、主に快さと重複する嗅覚誘発効果についての情報を表すことが示唆される。
【０１３４】
ＧＥＯＳにより表された匂い誘発感覚カテゴリーは、与えられたそれらの共通する快楽傾向と部分的に相関しているが、これらの比較により、他の感覚の単独または組み合わされた効果とは異なる、所与の感覚回帰子の特定の効果が明らかとなる。全体として、これらのイメージングの結果から、特定の神経パターンにより示される各感情カテゴリーの固有の寄与が強調される。
【０１３５】
強度および親しみの効果
最後に、匂いの特徴付けには、嗜好（Ｈ）とともに強度（Ｉ）および親しみ（Ｆ）が伝統的に使用されることを考慮して、グループレベルの１サンプルｔ検定を行うことによる対応する神経相関も試験した（完全な結果については、図７および表７を参照のこと）。
【０１３６】
表７．強度（Ｉ）および親しみ（Ｆ）評価と相関する領域
【表７】
2020513894.tif 000011
【０１３７】
注記：すべての領域において、Ｐ＜０．００１（無補正）に対応する高さ閾値を超える。座標（標準的なＭｏｎｔｒｅａｌ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ［ＭＮＩ］空間）は、最大限に活性化された焦点を指す。ｘ＝正中矢状線の右（＋）または左（−）への距離（ｍｍ）；ｙ＝前交連（ＡＣ）を通る鉛直面への前方距離（＋）または後方距離（−）；ｚ＝交連間（ＡＣ−後交連（ＰＣ））線より上の距離（＋）または下の距離（−）。ＬおよびＲはそれぞれ、左半球および右半球を指す。ＰＣＣおよびｇｌｏｂ．ｐａｌｌ．はそれぞれ、後帯状皮質および淡蒼球を指す。
【０１３８】
強度は、Ｏ＞ＮＯコントラストについて得られた以前の結果と一致して、海馬傍回領域（ＰＨＧ）、嗅内皮質（ＥＣ）および後部梨状皮質まで広がる右扁桃体−海馬における活性と正に相関した（図７ａ、黒色ブロブおよび表７）。この活性化パターンは、一次および二次嗅覚領域に対応する（結果セクションを参照のこと、嗅覚刺激の主要な効果、正および負の匂い）。加えて、高強度は、両側の淡蒼球および被殻においても活性化を誘導した（図７ａ、黒色ブロブ）。一方、低強度は、ＳＭＡ、中心前回（ＰｒｅＣＧ）および前中帯状回（ａＭＣＣ）と相関した（図７ａ、白色ブロブ）。
【０１３９】
親しみのある匂いによって、匂いの質および記憶に関与する左海馬における活性が誘発され（Ｓａｖｉｃ  ｅｔ  ａｌ．，２０００）、かつ直回における活性が誘発された（図７ｂ、黒色ブロブ）。親しみのない匂い（図７ｂ、白色ブロブ）は、低嗜好で単離されたものに類似するネットワーク（すなわち、ＳＭＡ、帯状回、ｄｌＰＦＣ（ＢＡ９）、島および小脳）に関係していた。さらに、親しみのない匂いの知覚により、ＭＴＧおよびＭＦＧがリクルートされた。
【０１４０】
結論
本発明の方法に使用されるパラメトリック分析では、事前に定められかつ固定された刺激セットを使用した後者の研究とは異なり、特に、匂い物質間のパラメトリック強度変動および参加者間の特異体質の差異を考慮する。
【０１４１】
本発明の方法により、過去のｆＭＲＩ研究において伝統的に調査されたような誘意性または覚醒の次元を超えて、匂い知覚の間に報告された特定の感情カテゴリーの神経相関を特定することが可能となる。
【０１４２】
さらに、感じた感情の大きさに応じて脳反応を評価するためのパラメトリックアプローチの使用により、主観的な感覚における細かい区別および混合（所定の匂いが複数の感情タイプにわたって同時に評価される）だけでなく、感情反応における大きな個人間の変動（同じ匂いによって、個人的要因および文化的背景に応じて異なる人々において異なる感情が誘発される）も考慮することが可能となる。
【０１４３】
分散されている皮質−皮質下ネットワークにおける差次的活性化プロファイルは、快感および不快感に加えて、感覚的快感、リラックス、欲求の感覚について観察され、これらは互いにだけでなく、嗜好または強度のより全体的な次元からも区別された。
【０１４４】
これらのすべてのデータにより、特定の脳活性化パターンと、宣言法により明らかにされた感覚カテゴリー（記述子により定められる）との相関が強調され、さらに、これらの感情パターンそれぞれが特定の脳活性化パターンに基づいているという事実が強調される。
【０１４５】
比較例２
類似する誘意性評価を有する匂い
実施例１から得られたデータを使用し、６種の匂い物質（キャラメル、ストロベリー、洗剤、ユーカリ、グレープフルーツおよびライラック）の誘意性を決定した。それらの誘意性評価は、統計的に差異がなかった。Ｆ（５．８０）＝１．３４；ｐ＝．２５、ηｐ２＝．０７（図８を参照のこと）。
【０１４６】
ついで、誘意性が類似する匂い物質に応じて得られた感覚評価を、ウォード法を使用することにより階層クラスター分析に供した。
【０１４７】
この分析により、キャラメルおよびストロベリー（クラスターＡ−図９を参照のこと）、ユーカリおよび洗剤（クラスターＢ−図１０を参照のこと）ならびにキャラメルおよびグレープフルーツ（クラスターＣ−図１１を参照のこと）からなる３つの異なるクラスターが得られた。
【０１４８】
各クラスターに関連する脳応答を決定し、無臭条件と比較し、各クラスターについて異なる脳ネットワークを明らかにした。
【０１４９】
この実施例から、類似する誘意性評価を有する匂い（すなわち、参加者群により同様に快いと報告される匂い）は、それらが誘発する感覚（クラスターＡ、ＢおよびＣにより表される）が異なるだけでなく、異なる脳ネットワークも誘発すると結論付けることができる。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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