九州大学大学院の田中充准教授らの研究グループは、新たに開発したGCB-LDI-MS法と呼ばれる方法を用い、食品をそのまま分析することで味とにおいに寄与する風味成分を一斉検出することに成功した。食品の風味（おいしさ）の数値化・客観的理解への貢献が期待される。
ヒトは喫食時に、食品から口腔内に放出される味とにおいに寄与する成分を味覚・嗅覚（化学感覚）情報として一斉検知して風味を認知し、おいしさを評価する。しかし、ヒトと同じように味やにおいを同時に解析する技術は存在せず、味とにおいを一元化した食品の風味を定量的に評価することは不可能だった。これまでは、分析対象となる味成分やにおい成分の化学的特性に合わせて分析法を選択し、分析するにも成分抽出など煩雑な前処理が必要だった。
今回、研究グループは揮発／不揮発性化合物に対する吸着能を有するグラファイトカーボンブラックナノ粒子（GCB）に着目。GCBをレーザー脱離イオン化質量分析（LDI-MS）のイオン化支援剤として利用することで、味成分（アミノ酸、核酸、糖など）とにおい成分（エステル、アルコール、アルデヒドなど）の同時検出に成功した。研究で開発した新たな分析法であるGCB-LDI-MS法は、煩雑な前処理を必要とせず、食品をそのまま分析できる。そのため、迅速・簡便な分析法として、食品や農作物の風味・品質の評価に広く活用できるとしている。
今回の成果により、食品本来の味とにおいに寄与する風味成分情報を一元化したデジタル情報へ変換することが可能になった。これにより、従来数値として表現することが困難であった食品風味・品質の評価、さらにはおいしさの客観的評価・理解に大いに役立つことが期待される。
