Image

Модель ИИ связывает молекулы запаха с метаболическими процессами

Попытки создать лучший цифровой «нос» предполагают, что наше восприятие запахов отражает как структуру ароматических молекул, так и метаболические процессы, которые их создают. Комментарий Сохранить статью Прочитать позже

Художественное изображение человеческой фигуры, вдыхающей запах цветка, и запах, отнесенный к категории видов цветка.

Запах ароматических молекул во многом зависит от их структуры. Но новая работа предполагает, что наше восприятие запахов также содержит информацию о том, как были созданы молекулы.

Введение

Алекс Вильчко начал собирать духи еще подростком. Его первым флаконом был Azzaro Pour Homme, вневременной одеколон, который он заметил на полке в универмаге TJ Maxx. Он узнал это название по книге Perfumes: The Guide, поэтические описания ароматов которой дали толчок его одержимости. Очарованный, он копил карманные деньги, чтобы пополнить свою коллекцию. «В итоге я просто скатился в кроличью нору», — сказал он.

Совсем недавно, работая обонятельным нейробиологом в команде Google Research Brain Team, Вильчко использовал машинное обучение, чтобы препарировать наше самое древнее и наименее изученное чувство. Иногда он почти с тоской смотрел на своих коллег, изучающих другие чувства. «У них есть эти прекрасные интеллектуальные структуры, эти соборы знаний», — сказал он, которые объясняют визуальный и слуховой мир, посрамляя то, что мы знаем об обонянии.

Однако недавняя работа Вильчко и его коллег помогает изменить это. В статье, впервые опубликованной на сервере препринтов biorxiv.org в июле, они описали использование машинного обучения для решения давней проблемы в обонятельной науке. Их выводы значительно улучшили способность исследователей вычислять запах молекулы по ее структуре. Более того, способ, которым они улучшили эти вычисления, дал новое понимание того, как работает наше обоняние, раскрыв скрытый порядок в том, как наше восприятие запахов соответствует химии живого мира.

Когда вы вдыхаете аромат утреннего кофе, 800 различных типов молекул попадают в ваши обонятельные рецепторы. Из-за сложности этого богатого химического портрета наш мозг синтезирует общее восприятие: кофе. Однако исследователи обнаружили, что исключительно сложно предсказать, как будет пахнуть для нас, людей, даже одна молекула. В наших носах находится 400 различных рецепторов для определения химического состава окружающего нас мира, и мы только начинаем понимать, сколько из этих рецепторов могут взаимодействовать с данной молекулой. Но даже с этими знаниями неясно, как комбинации входных запахов сопоставляются с нашим восприятием ароматов как сладких, мускусных, отвратительных и т. д.

«Не было четкой модели, которая могла бы дать вам прогнозы о том, как пахнет большинство молекул», — сказал Пабло Мейер, который изучает биомедицинскую аналитику и моделирование обоняния в IBM Research и не принимал участия в недавнем исследовании. Мейер решил сделать знаковую проблему «структура-запах» центром внимания IBM's 2015 DREAM challenge, компьютерного краудсорсингового конкурса. Команды соревновались в построении моделей, которые могли бы предсказать запах молекулы по ее структуре.

Но даже самые лучшие модели не могли объяснить всего. В данных были разбросаны надоедливые, нерегулярные случаи, которые не поддавались прогнозированию. Иногда небольшие изменения в химической структуре молекулы давали совершенно новый запах. В других случаях крупные структурные изменения едва меняли запах.

Метаболическая организация запахов

Чтобы попытаться объяснить эти нестандартные случаи, Вильчко и его команда рассмотрели требования, которые эволюция могла бы предъявлять к нашим чувствам. Каждое чувство настраивалось на протяжении миллионов лет на обнаружение наиболее значимого диапазона стимулов. Для человеческого зрения и слуха это свет с длиной волны от 400 до 700 нанометров и звуковые волны от 20 до 20 000 герц. Но что управляет химическим миром, обнаруживаемым нашими носами?

«Единственное, что оставалось неизменным на протяжении всей эволюции, по крайней мере с очень давних времен, — это основной метаболический двигатель внутри каждого живого существа», — сказал Вильчко, который недавно покинул Google Research, чтобы стать предпринимателем-резидентом в венчурном дочернем предприятии Alphabet, GV.

Метаболизм относится к наборам химических реакций — включая цикл Кребса, гликолиз, цикл мочевины и многие другие процессы — которые катализируются клеточными ферментами и которые преобразуют одну молекулу в другую в клетках. Эти хорошо известные пути реакции определяют карту взаимоотношений между естественными химическими веществами, которые проникают в наши носы.

Гипотеза Вильчко была проста: возможно, химические вещества, имеющие схожий запах, связаны не только химически, но и биологически.

Чтобы проверить эту идею, его команде нужна была карта метаболических реакций, которые происходят в природе. К счастью, ученые в области метаболомики уже создали большую базу данных, которая описала эти естественные химические связи и ферменты, которые их осаждают. С помощью этих данных исследователи смогли выбрать две пахучие молекулы и подсчитать, сколько ферментативных реакций потребуется для преобразования одной в другую.

Для сравнения им также нужна была компьютерная модель, которая могла бы количественно оценить, как различные пахучие молекулы пахнут для людей. С этой целью команда Вильчко совершенствовала модель нейронной сети, называемую основной картой запахов, которая была основана на результатах конкурса DREAM 2015 года. Эта карта похожа на облако из 5000 точек, каждая из которых представляет запах одной молекулы. Точки для молекул, которые пахнут похоже, группируются вместе, а те, которые пахнут совсем иначе, находятся далеко друг от друга. Поскольку облако намного больше, чем 3D — оно содержит 256 измерений информации — только передовые вычислительные инструменты могут справиться с его структурой.

Исследователи искали соответствующие отношения в двух источниках данных. Они отобрали 50 пар молекул и обнаружили, что химические вещества, которые были ближе на карте метаболизма, также имели тенденцию быть ближе на карте запаха, даже если они имели очень разные структуры.

Вильчко был поражен корреляцией. Предсказания все еще не были идеальными, но они были лучше, чем любые предыдущие модели, достигнутые только с химической структурой, сказал он.

«Этого вообще не должно было случиться», — сказал он. «Две молекулы, которые биологически схожи, как один шаг ферментативного катализа, они могли бы пахнуть розами и тухлыми яйцами». Но этого не произошло. «И это безумие для меня. Для меня это прекрасно».

Исследователи также обнаружили, что молекулы, которые обычно встречаются вместе в природе, например, различные химические компоненты апельсина, имеют тенденцию пахнуть более похоже, чем молекулы, не имеющие естественной ассоциации.

Химически настроенный на природу

Результаты «интуитивны и элегантны», сказал Роберт Датта, нейробиолог из Гарвардской медицинской школы и бывший научный руководитель Вильчко, который не принимал участия в недавнем исследовании. «Это как будто обонятельная система создана для обнаружения множества [химических] совпадений», сказал он. «Так что метаболизм управляет возможными совпадениями». Это указывает на то, что есть еще одна особенность, помимо химической структуры молекулы, которая важна для наших носов — метаболический процесс, который произвел молекулу в естественном мире.

«Обонятельная система настроена на вселенную, которую она видит, то есть на эти структуры молекул. И то, как эти молекулы сделаны, является частью этого», — сказал Мейер. Он похвалил остроумность идеи использования метаболизма для уточнения категоризации запахов. Хотя карта на основе метаболизма не кардинально улучшает структурные модели, поскольку метаболическое происхождение молекулы уже тесно связано с ее структурой, «она действительно приносит некоторую дополнительную информацию», — сказал он.

Следующим рубежом обонятельной нейробиологии будут запахи смесей, а не отдельных молекул, предсказывает Мейер. В реальной жизни мы очень редко вдыхаем только одно химическое вещество за раз; подумайте о сотнях, исходящих от вашей кофейной кружки. Прямо сейчас у ученых недостаточно данных о смесях пахучих веществ, чтобы построить модель, подобную той, что использовалась для чистых химических веществ в недавнем исследовании. Чтобы по-настоящему понять наше обоняние, нам нужно будет изучить, как взаимодействуют созвездия химических веществ, образуя сложные запахи, подобные тем, что находятся во флаконах духов Вильчко.

Этот проект уже изменил то, как Вильчко думает о своей страсти всей жизни. Когда вы чувствуете запах, «вы воспринимаете части другого живого существа», — сказал он. «Я просто думаю, что это действительно прекрасно. Так я чувствую себя более связанным с жизнью».

Примечание редактора: Датта, исследователь из Simons Collaboration on Plasticity and the Aging Brain и SFARI, получает финансирование от Simons Foundation, который также спонсирует этот редакционно независимый журнал.

Источник: www.quantamagazine.org

✅ Найденные теги: Модель, новости
Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Фото сгенерированных лиц: исследование показывает, что люди не могут отличить настоящие лица от сгенерированных
Нейросети построили капитализм за трое суток: 100 агентов Claude заперли…
Скетч: цифровой осьминог и виртуальный мир внутри компьютера с человечком.
Сцена с жестами пальцами, где один жест символизирует "VPN", а другой "KHP".
‼️Paramount купила Warner Bros. Discovery — сумма сделки составила безумные…
Скриншот репозитория GitHub "Claude Scientific Skills" AI для научных исследований.
Структура эффективного запроса Claude с элементами задачи, контекста и референса.
Эскиз и готовая веб-страница платформы для AI-дизайна в современном темном режиме.
ideipro logotyp
Image Not Found
Звёздное небо с галактиками и туманностями, космос, Вселенная, астрофотография.

Система оповещения обсерватории Рубина отправила 800 000 сигналов в первую ночь наблюдений.

Астрономы будут получать оповещения о небесных явлениях в течение нескольких минут после их обнаружения. Теренс О'Брайен, редактор раздела «Выходные». Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту новостей на главной…

Мар 2, 2026
Женщина с длинными тёмными волосами в синем свете, нейтральный фон.

Расследование в отношении 61-фунтовой машины, которая «пожирает» пластик и выплевывает кирпичи.

Обзор компактного пресса для мягкого пластика Clear Drop — и что будет дальше. Шон Холлистер, старший редактор Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту новостей на главной странице вашего…

Мар 2, 2026
Черный углеродное волокно с текстурой плетения, отражающий свет.

Материал будущего: как работает «бессмертный» композит

Учёные из Университета штата Северная Каролина представили композит нового поколения, способный самостоятельно восстанавливаться после серьёзных повреждений.  Речь идёт о модифицированном армированном волокном полимере (FRP), который не просто сохраняет прочность при малом весе, но и способен «залечивать» внутренние…

Мар 2, 2026
Круглый экран с изображением замка и горы, рядом электронная плата.

Круглый дисплей Waveshare для креативных проектов

Круглый 7-дюймовый сенсорный дисплей от Waveshare создан для разработчиков и дизайнеров, которым нужен нестандартный экран.  Это IPS-панель с разрешением 1 080×1 080 пикселей, поддержкой 10-точечного ёмкостного сенсора, оптической склейкой и защитным закалённым стеклом, выполненная в круглом форм-факторе.…

Мар 2, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых