ИИ предсказывает запахи химических веществ по их структурам

Вы также можете найти этого автора в PubMed Google Scholar.

У вас есть полный доступ к этой статье через ваше учреждение.

Люди, которых учили описывать определенные запахи, часто делали это менее точно, чем недавно разработанный инструмент искусственного интеллекта. Автор фото: Andia/Universal Images Group через Getty

Система искусственного интеллекта может описать запах соединений, просто анализируя их молекулярные структуры, и ее описания часто аналогичны описаниям обученных людей.

Исследователи, разработавшие систему, использовали ее для составления списка запахов, таких как «фруктовый» или «травянистый», которые соответствуют сотням химических структур. Этот путеводитель по запахам может помочь исследователям создавать новые синтетические ароматы и дать представление о том, как человеческий мозг интерпретирует запахи.

Об исследовании сообщается сегодня в журнале Science1.

Запахи — единственный тип сенсорной информации, которая поступает непосредственно от органа чувств — в данном случае носа — в память мозга и эмоциональные центры; другие виды сенсорной информации сначала проходят через другие области мозга. Этот прямой путь объясняет, почему запахи могут вызывать особые, яркие воспоминания.

«В запахе есть что-то особенное», — говорит нейробиолог Александр Вильчко. Его стартап-компания Osmo в Кембридже, штат Массачусетс, является дочерней компанией Google Research, которая пытается разработать новые вонючие молекулы или одоранты.

«Вся белковая вселенная»: ИИ предсказывает форму почти каждого известного белка

Чтобы изучить связь между структурой химического вещества и его запахом, Вильчко и его команда из Osmo разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), называемую нейронной сетью, которая может назначать одно или несколько из 55 описательных слов, таких как «рыбный» или «винный», отдушка. Команда поручила ИИ описать ароматы примерно 5000 одорантов. ИИ также проанализировал химическую структуру каждого одоранта, чтобы определить взаимосвязь между структурой и ароматом.

Система выявила около 250 корреляций между конкретными закономерностями в структуре химического вещества и определенным запахом. Исследователи объединили эти корреляции в карту основных запахов (POM), с которой ИИ мог обращаться, когда его просили предсказать запах новой молекулы.

Чтобы протестировать POM на человеческих носах, исследователи обучили 15 добровольцев ассоциировать определенные запахи с тем же набором описательных слов, которые использует ИИ. Затем авторы собрали сотни запахов, которые не существуют в природе, но достаточно знакомы людям, чтобы их можно было описать. Они попросили добровольцев описать 323 из них и попросили ИИ предсказать запах каждой новой молекулы на основе ее химической структуры. Предположение ИИ, как правило, было очень близко к среднему ответу людей — часто ближе, чем предположение любого человека.

«Это хороший шаг вперед в использовании машинного обучения», — говорит Стюарт Файрстейн, нейробиолог из Колумбийского университета в Нью-Йорке. Он говорит, что POM может быть полезным справочным инструментом, например, в пищевой промышленности и производстве чистящих средств.

Но Файрштейн отмечает, что POM мало что дает о биологии человеческого обоняния — например, о том, как различные молекулы взаимодействуют примерно с 350 рецепторами запаха в человеческом носу. «У них есть химическая сторона и мозговая сторона, но о середине мы пока ничего не знаем», — говорит он.

Как мы пахнем? Первая трехмерная структура человеческого рецептора запаха дает подсказки

Пабло Мейер, системный биолог из Центра вычислительной медицины IBM в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк, высоко оценивает использование в статье языка для связи структур с субъективными запахами. Но он не согласен с тем, что среднее значение ответов людей является «правильным» способом описания запаха. «Запах — это что-то личное», — говорит он. «Я не думаю, что существует правильное восприятие чего-либо».

Следующим шагом, по словам Вильчко, является выяснение того, как одоранты комбинируются и конкурируют друг с другом, создавая то, что человеческий мозг интерпретирует как запах, который полностью отличается от запахов каждого из отдельных пахучих веществ. Мейер и Файрстейн говорят, что это будет очень сложно: смешивание всего 100 молекул в различных комбинациях из 10 дает 17 триллионов вариаций, и количество возможных комбинаций быстро становится слишком большим для анализа компьютером.