Gli specialisti della divisione Google AI Research hanno parlato di un modo per digitalizzare gli odori creando mappe molecolari. Hanno presentato una "mappa principale degli odori" (POM), che fornisce una rappresentazione vettoriale di ciascuna molecola odorosa nello spazio.
Gli odori sono prodotti da molecole che viaggiano nell'aria. Ci sono potenzialmente miliardi di molecole che possono produrre un profumo, quindi capire quali sono responsabili di quali profumi è difficile. Le mappe molecolari possono risolvere questo problema. La loro compilazione è complicata dalla mancanza di buone "telecamere" olfattive e "monitor" olfattivi.
Nel 2019, Google AI ha sviluppato un modello Graph Neural Network (GNN) che ha iniziato a esplorare migliaia di esempi di molecole diverse combinate con i nomi degli odori che evocano, come "carnoso", "floreale" o "menta". Ciò era necessario per studiare la relazione tra la struttura di una molecola e la probabilità che avesse una certa etichetta di odore. Lo spazio di incorporamento di questo modello contiene una rappresentazione vettoriale a lunghezza fissa di ciascuna molecola che la descrive in termini di odore, nonché un valore RGB dello stimolo visivo che descrive il colore.
POM ha presentato coppie di odori percepiti in modo simile come punti vicini di tonalità simile. I ricercatori dimostrano che la mappa può essere utilizzata per prevedere in modo predittivo le proprietà delle molecole di odore, comprendere queste proprietà da una prospettiva di biologia fondamentale e affrontare urgenti problemi di salute globale. La carta ha già superato una serie di test.
Test 1. Testare il modello con molecole che non hanno relazione con gli odori
I ricercatori hanno cercato di scoprire se il modello di base potesse prevedere correttamente gli odori di nuove molecole che non sono state utilizzate nel suo sviluppo.
Per testare questo, hanno raccolto il più grande set di dati di descrizioni di odori per nuove molecole. I ricercatori del Monell Center hanno chiesto alle persone di valutare l'odore di ciascuna delle 400 molecole utilizzando 55 etichette diverse (come "menta"), che sono state scelte per coprire lo spazio dei possibili odori senza essere ridondanti o troppo rari. Nel processo, si è scoperto che i partecipanti all'esperimento hanno caratteristiche diverse della stessa molecola. Tuttavia, si è scoperto che ROM fornisce una previsione più vicina al consenso all'interno del gruppo. Il modello ha anche dimostrato le sue capacità in compiti alternativi dell'olfatto umano, come determinare la forza di un odore o la somiglianza di odori diversi. Pertanto, dovrebbe essere possibile prevedere le qualità dell'odore di uno qualsiasi dei miliardi di molecole odorose ancora sconosciute con il suo aiuto.
Quiz 2: Relazione tra la qualità dell'olfatto e la biologia fondamentale
I ricercatori hanno cercato di vedere se la mappa degli odori potesse anche prevedere la percezione degli animali e l'attività cerebrale sottostante. È stato scoperto che predice con successo l'attività dei recettori sensoriali, l'attività neuronale e il comportamento nella maggior parte degli animali studiati dai neuroscienziati, inclusi topi e insetti.
I ricercatori hanno raccolto dati sulle risposte metaboliche in dozzine di specie e hanno scoperto che la mappa corrisponde molto da vicino al processo metabolico stesso. Quando due molecole sono distanti nell'odore, secondo la mappa, ci vuole una lunga serie di reazioni metaboliche per trasformarsi l'una nell'altra. Anche lunghi percorsi di reazione, costituiti da molti passaggi, vengono tracciati senza problemi sulla mappa. E le molecole che si trovano nelle stesse sostanze naturali (ad esempio in un'arancia) sono spesso raggruppate molto densamente sulla mappa. POM mostra che l'olfatto è connesso al nostro mondo naturale attraverso la struttura del metabolismo e, sorprendentemente, riflette i principi fondamentali della biologia.
Test 3: estendere il modello per risolvere un problema di salute globale
La mappa olfattiva, strettamente correlata alla percezione e alla biologia del regno animale, apre nuove possibilità. Poiché il POM può essere utilizzato per prevedere l'olfatto degli animali in generale, hanno deciso di riqualificarlo per risolvere uno dei maggiori problemi dell'umanità: la diffusione di malattie trasmesse da zanzare e zecche.
Il modello originale è stato migliorato alimentandolo con una serie di esperimenti condotti dall'USDA su volontari umani, nonché un nuovo set di dati raccolto in TropIQ utilizzando analisi di laboratorio ad alto rendimento delle zanzare. Entrambi i set di dati misurano quanto bene una particolare molecola respinge le zanzare. Nel complesso, il modello risultante può prevedere la repellenza di quasi tutte le molecole contro le zanzare.
Il filtro è stato testato sperimentalmente utilizzando molecole completamente nuove e più di una dozzina di esse è risultata avere una repellenza uguale o superiore al DEET, l'ingrediente attivo nella maggior parte dei repellenti per insetti. I repellenti meno costosi, durevoli e più sicuri, ad esempio, potrebbero aiutare a ridurre l'incidenza della malaria.
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