p Um par de pesquisadores da Universidade da Califórnia, Riverside, usou o aprendizado de máquina para entender como cheira um produto químico - um avanço na pesquisa com aplicações potenciais nas indústrias de aromas e fragrâncias de alimentos. p "Agora podemos usar a inteligência artificial para prever como qualquer produto químico cheirará aos humanos, "disse Anandasankar Ray, um professor de molecular, biologia celular e de sistemas, e o autor sênior do estudo que aparece em iScience . "Produtos químicos que são tóxicos ou agressivos em, dizer, sabores, cosméticos, ou produtos domésticos podem ser substituídos por naturais, mais macio, e produtos químicos mais seguros. "

p Os humanos sentem odores quando alguns de seus quase 400 receptores de odor, ou ORs, são ativados no nariz. Cada sala de operação é ativada por um conjunto único de produtos químicos; juntos, a grande família OR pode detectar um vasto espaço químico. Uma questão chave no olfato é como os receptores contribuem para diferentes qualidades perceptivas ou percepções.

p "Tentamos modelar percepções olfativas humanas usando informática química e aprendizado de máquina, "Ray disse." O poder do aprendizado de máquina é que ele é capaz de avaliar um grande número de características químicas e aprender o que faz um produto químico cheirar, dizer, um limão ou uma rosa ou qualquer outra coisa. O algoritmo de aprendizado de máquina pode, eventualmente, prever como um novo produto químico cheirará, mesmo que possamos inicialmente não saber se ele tem cheiro de limão ou rosa. "

p De acordo com Ray, digitalizar previsões de como cheiram os produtos químicos cria uma nova maneira de priorizar cientificamente quais produtos químicos podem ser usados ​​na comida, sabor, e indústrias de fragrâncias.

p "Isso nos permite encontrar rapidamente produtos químicos com uma nova combinação de cheiros, "disse ele." A tecnologia pode nos ajudar a descobrir novos produtos químicos que podem substituir os existentes que estão se tornando raros, por exemplo, ou que são muito caros. Isso nos dá uma vasta paleta de compostos que podemos misturar e combinar para qualquer aplicação olfativa. Por exemplo, agora você pode fazer um repelente de mosquitos que funciona com os mosquitos, mas tem um cheiro agradável para os humanos. "

p Os pesquisadores primeiro desenvolveram um método para um computador aprender as características químicas que ativam os receptores de odor humanos conhecidos. Eles então rastrearam cerca de meio milhão de compostos para novos ligantes - moléculas que se ligam a receptores - para 34 receptores de odor. Próximo, eles se concentraram em se o algoritmo que poderia estimar a atividade do receptor de odorante também poderia prever diversas qualidades perceptivas de odorantes.

p "Os computadores podem nos ajudar a entender melhor a codificação perceptual humana, que aparece, em parte, para ser baseado em combinações de ORs ativados de forma diferente, "disse Joel Kowalewski, um aluno do Programa de Pós-Graduação em Neurociência trabalhando com Ray e o primeiro autor do artigo de pesquisa. "Usamos centenas de produtos químicos que voluntários humanos avaliaram anteriormente, selecionados ORs que melhor previram percepções sobre uma porção de produtos químicos, e testou que esses ORs também eram preditivos de novos produtos químicos. "

p Ray e Kowalewski mostraram que a atividade dos ORs previu com sucesso 146 percepções diferentes de produtos químicos. Para sua surpresa, poucos, em vez de todos, foram necessários para prever algumas dessas percepções. Uma vez que eles não podiam registrar a atividade de neurônios sensoriais em humanos, eles testaram isso ainda mais na mosca da fruta ( Drosophila melanogaster ) e observaram um resultado semelhante ao prever a atração ou aversão da mosca a diferentes odorantes.

p "Se as previsões forem bem-sucedidas com menos informações, a tarefa de decodificar a percepção do odor se tornaria mais fácil para um computador, "Kowalewski disse.

p Ray explicou que muitos itens disponíveis aos consumidores usam produtos químicos voláteis para se tornarem atraentes. Cerca de 80% do que é considerado sabor nos alimentos, na verdade, provém dos odores que afetam o olfato. Fragrâncias para perfumar cosméticos, limpando produtos, e outros produtos domésticos desempenham um papel importante no comportamento do consumidor.

p "Nossa abordagem digital usando aprendizado de máquina pode abrir muitas oportunidades na área de alimentos, sabor, e indústrias de fragrâncias, ", disse ele." Agora temos uma capacidade sem precedentes para encontrar ligantes e novos sabores e fragrâncias. Usando nossa abordagem computacional, podemos projetar de forma inteligente produtos químicos voláteis com cheiro desejável para uso e também prever ligantes para os 34 centros cirúrgicos humanos. "

p O artigo de pesquisa é intitulado "Prevendo a percepção olfativa humana a partir de atividades de receptores de odor."