La IA predice los olores de las sustancias químicas a partir de sus estructuras

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Los seres humanos a quienes se les enseñó a describir olores específicos a menudo lo hacían con menos precisión que una herramienta de inteligencia artificial recientemente desarrollada. Crédito: Andia/Universal Images Group vía Getty

Un sistema de inteligencia artificial puede describir cómo huelen los compuestos simplemente analizando sus estructuras moleculares, y sus descripciones suelen ser similares a las de olfateadores humanos entrenados.

Los investigadores que diseñaron el sistema lo utilizaron para enumerar olores, como "afrutado" o "hierba", que corresponden a cientos de estructuras químicas. Esta guía de olores podría ayudar a los investigadores a diseñar nuevos aromas sintéticos y proporcionar información sobre cómo el cerebro humano interpreta el olor.

La investigación se informa hoy en Science1.

Los olores son el único tipo de información sensorial que va directamente desde el órgano sensorial (la nariz, en este caso) a los centros emocionales y de memoria del cerebro; los otros tipos de información sensorial pasan primero a través de otras regiones del cerebro. Esta ruta directa explica por qué los aromas pueden evocar recuerdos intensos y específicos.

“El olfato tiene algo especial”, afirma el neurobiólogo Alexander Wiltschko. Su nueva empresa, Osmo, en Cambridge, Massachusetts, es una empresa derivada de Google Research que intenta diseñar nuevas moléculas malolientes u odorantes.

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Para explorar la asociación entre la estructura de una sustancia química y su olor, Wiltschko y su equipo en Osmo diseñaron un tipo de sistema de inteligencia artificial (IA) llamado red neuronal que puede asignar una o más de 55 palabras descriptivas, como pescado o vino, a un oloroso. El equipo ordenó a la IA que describiera el aroma de aproximadamente 5.000 olores. La IA también analizó la estructura química de cada olor para determinar la relación entre estructura y aroma.

El sistema identificó alrededor de 250 correlaciones entre patrones específicos en la estructura de una sustancia química con un olor particular. Los investigadores combinaron estas correlaciones en un mapa de olor principal (POM) que la IA podía consultar cuando se le pedía que predijera el olor de una nueva molécula.

Para probar el POM en narices humanas, los investigadores entrenaron a 15 voluntarios para asociar olores específicos con el mismo conjunto de palabras descriptivas utilizadas por la IA. A continuación, los autores recopilaron cientos de olores que no existen en la naturaleza pero que son lo suficientemente familiares como para que la gente los describa. Pidieron a los voluntarios humanos que describieran 323 de ellas y pidieron a la IA que predijera el olor de cada nueva molécula en función de su estructura química. La suposición de la IA tendía a ser muy cercana a la respuesta promedio dada por los humanos, a menudo más cercana que la suposición de cualquier individuo.

"Es un buen avance el uso del aprendizaje automático", afirma Stuart Firestein, neurocientífico de la Universidad de Columbia en la ciudad de Nueva York. Según él, el POM podría ser una herramienta de referencia útil en la industria alimentaria y de productos de limpieza, por ejemplo.

Pero Firestein señala que el POM no revela mucho sobre la biología detrás del sentido del olfato humano: cómo interactúan las diferentes moléculas con los aproximadamente 350 receptores de olor en la nariz humana, por ejemplo. "Tienen el lado químico y el lado del cerebro, pero todavía no sabemos nada sobre el medio", dice.

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Pablo Meyer, biólogo de sistemas del Centro IBM para la Salud Computacional en Yorktown Heights, Nueva York, elogia el uso del lenguaje en el artículo para vincular estructuras con olores subjetivos. Pero no está de acuerdo con que el promedio de las respuestas de los humanos sea la forma "correcta" de describir un olor. "El olfato es algo personal", dice. "No creo que haya una percepción correcta de algo".

El siguiente paso, dice Wiltschko, es descubrir cómo los odorantes se combinan y compiten entre sí para crear lo que el cerebro humano interpreta como un olor completamente diferente al de cada uno de los odorantes individuales. Meyer y Firestein dicen que esto será muy difícil: mezclar sólo 100 moléculas en diferentes combinaciones de 10 produce 17 billones de variaciones, y el número de combinaciones posibles rápidamente se vuelve demasiado grande para que una computadora pueda analizarlas.

Pero así es como realmente huelen los humanos, dice Firestein. Incluso un aroma específico, como el café, contiene cientos de sustancias químicas odorantes. "Predecir cómo huele una mezcla es la próxima frontera", dice Wiltschko.

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02714-2

Lee, BK y cols. Ciencia 381, 999–1006 (2023).

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