Ароматы — многообещающие тайны, интриги и запретные острые ощущения — смешиваются мастерами-парфюмерами, их рецепты держатся в секрете. В новом исследовании обоняния исследователям Института Вейцмана удалось раскрыть большую часть тайны даже из сложных смесей одорантов, не раскрывая их секретные ингредиенты, а записывая и отображая то, как они воспринимаются.

Теперь ученые могут предсказать, как будет пахнуть любой сложный одорант, исходя только из его молекулярной структуры. Это исследование может не только произвести революцию в закрытом мире парфюмерии, но и в конечном итоге привести к возможности оцифровывать и воспроизводить запахи по команде. Предлагаемая структура запахов, созданная нейробиологами, компьютерными специалистами и мастером-парфюмером и финансируемая европейской инициативой Future Emerging Technologies (FET-OPEN), была опубликована в Nature.  

Задача построения графиков запахов в организованной и логической манере была впервые предложена Александром Грэмом Беллом более 100 лет назад. У нас очень много разных запахов, от запаха фиалок и роз до асафетиды. Но пока вы не сможете измерить их сходства и различия, у вас не будет науки об запахах. Этот вызов оставался нерешенным до сих пор.

Эта вековая проблема действительно высветила сложность объединения запахов в логическую систему: в нашем носу есть миллионы рецепторов запахов, состоящих из сотен различных подтипов, каждый из которых имеет форму, позволяющую обнаруживать определенные молекулярные особенности. Наш мозг потенциально воспринимает миллионы запахов, в которых эти отдельные молекулы смешаны и смешаны с различной интенсивностью. Таким образом, отображение этой информации было проблемой. Но группа исследователей во главе с аспирантом Аароном Равиа и доктором Коби Снитцем обнаружили, что запахи имеют определенную последовательность. Они пришли к такому выводу, приняв концепцию Белла, а именно описывать не сами запахи, а скорее отношения между запахами, как они воспринимаются.

В серии экспериментов команда представила участникам-добровольцам пары запахов и попросила их оценить эти запахи по тому, насколько они похожи друг на друга, ранжируя пары по шкале сходства от "идентичных" до "чрезвычайно разных". В начальном эксперименте команда создала 14 ароматических смесей, каждая из которых состоит примерно из 10 молекулярных компонентов, и представила их по две одновременно почти 200 добровольцам, так что к концу эксперимента каждый доброволец оценил 95 пар.

Чтобы преобразовать итоговую базу данных тысяч заявленных оценок перцептивного сходства в полезную структуру, команда усовершенствовала физико-химический показатель, который они разработали ранее. В этом расчете каждый одорант представлен одним вектором, который объединяет 21 физический показатель (полярность, молекулярный вес и т. д.). Для сравнения двух одорантов, каждый из которых представлен вектором, угол между векторами берется, чтобы отразить перцептивное сходство между ними. Пара одорантов с малым угловым расстоянием между ними предсказываются одинаковыми, а пары с большим угловым расстоянием между ними предсказываются иначе.

Чтобы проверить эту модель, команда сначала применила ее к данным, собранным другими, в первую очередь к крупному исследованию распознавания запахов, проведенному Бушдидом и его коллегами из лаборатории профессора Лесли Воссхолла в Институте Рокфеллера в Нью-Йорке. Команда Вейцмана обнаружила, что их модель и измерения точно предсказали результаты Бушдида: одоранты с малым угловым расстоянием между ними было трудно различить; запахи с большим угловым расстоянием между ними было легко различить. Воодушевленные моделью, точно предсказывающей данные, собранные другими, команда продолжила тестирование на себе.

Команда придумала новые ароматы и пригласила новую группу добровольцев понюхать их, снова используя свой метод, чтобы предсказать, как эта группа участников оценит пары - сначала 14 новых смесей, а затем, в следующем эксперименте, 100 смесей. Модель показала себя исключительно хорошо. Фактически, результаты были примерно такими же, как и для восприятия цвета - сенсорная информация, основанная на четко определенных параметрах. Это было особенно удивительно, учитывая, что каждый человек, вероятно, имеет уникальный набор подтипов обонятельных рецепторов, который может варьироваться на 30% у разных людей.

Поскольку «карта запаха» или «метрика» предсказывает сходство любых двух одорантов, ее также можно использовать для предсказания того, как одорант в конечном итоге будет пахнуть. Например, любой новый запах, который находится в пределах 0,05 радиана или меньше от банана, будет пахнуть точно так же, как банан. Когда новый одорант удаляется от банана, он будет пахнуть бананом, а на определенном расстоянии он перестанет напоминать банан.

Сейчас команда разрабатывает веб-инструмент. Этот набор инструментов не только предсказывает, как будет пахнуть новый одорант, но также может синтезировать одоранты намеренно. Например, можно взять любой аромат с известным набором ингредиентов и, используя карту и метрику, создать новый аромат без компонентов, общих с исходным, но с точно таким же запахом. Такие творения в цветовом зрении, а именно неперекрывающиеся спектральные композиции, которые генерируют один и тот же воспринимаемый цвет, называются цветными метамерами, и здесь команда создала обонятельные метамеры.

Результаты исследования являются значительным шагом на пути к реализации видения профессора Дэвида Харела из факультета компьютерной и прикладной математики, который также является вице-президентом Израильской академии гуманитарных наук и соавтором исследования: Создание возможностей компьютеры для оцифровки и воспроизведения запахов. В дополнение, конечно же, возможность добавлять реалистичные цветочные или морские ароматы к вашим фотографиям из отпуска в социальных сетях, давая компьютерам возможность интерпретировать запахи так, как это делают люди, может повлиять на мониторинг окружающей среды, а также на биомедицинскую и пищевую промышленность.

Тем не менее, мастер-парфюмер Кристоф Лодамиэль, который также является соавтором исследования, отмечает, что его пока не волнует профессия.

Исследователи заключают:

100 лет назад Александр Грэм Белл поставил перед собой задачу. Мы ответили на него: расстояние между розой и фиалкой составляет 0,202 радиана (они отдаленно похожи), расстояние между фиолетовым и асафетидой составляет 0,5 радиана (они очень разные), а разница между розой и асафетидой составляет 0,565 радиана (они еще более разные). Мы преобразовали восприятие запаха в числа, и это действительно должно продвинуть науку об запахах.

 ← Читайте нас в Facebook