تلاش گسترده برای کشف روابط حسی در مورد بویایی

به گزارش مجله خبری نگار، انسان‌ها به خاطر پروتئین‌های موجود در بینی به نام گیرنده‌های بو است که بوی گل‌ها را مطبوع و بوی غذای فاسد شده را آزاردهنده می‌دانند. با این حال، در مورد چگونگی جذب مواد شیمیایی و تبدیل آن‌ها به رایحه توسط این گیرنده ها، اطلاعات کمی وجود دارد.

برای درک این پدیده، محققان مرکز حواس شیمیایی مونل و استارت‌آپ Osmo مستقر در کمبریج ماساچوست با استفاده از ابتکار یادگیری ماشینی، رابطه بین سیستم ادراک بویایی مغز و مواد شیمیایی موجود در هوا را بررسی کرد.

این مطالعه منجر به این شد که دانشمندان یک مدل یادگیری ماشینی ابداع کردند که اکنون می‌تواند تجزیه و تحلیل بو‌ها را با مهارت در سطح انسانی به صورت شفاهی توصیف کند. جزئیات مربوط به مطالعه آن‌ها در مجله Science منتشر شده است.

تلاش گسترده
حدود ۴۰۰ گیرنده بویایی فعال در انسان وجود دارد. این پروتئین‌های عصب بویایی با مواد شیمیایی موجود در هوا ارتباط برقرار می‌کنند تا سیگنالی را به صورت الکتریکی به پیاز بویایی ارسال کنند. به گفته این تیم، تعداد گیرنده‌های بویایی بسیار بیشتر از چهار گیرنده‌ای است که برای بینایی رنگ‌ها یا ۴۰ گیرنده که برای چشایی استفاده می‌شود.

جوئل مینلند، یکی از نویسندگان ارشد و عضو مرکز مونل، در بیانیه‌ای گفت: با این حال، در تجزیه و تحلیل بو‌ها، این سوال که چه ویژگی‌های فیزیکی باعث می‌شود مولکول‌های موجود در هوا توسط گیرنده‌های بویایی و مغز تشخیص داده شوند، یک معما باقی مانده است. این تیم برای درک رابطه بین شکل مولکول‌ها و نحوه تشخیص بو مطالعاتی را انجام داد.

تیم تحقیقاتی مدلی را ایجاد کرد که می‌توانست یاد بگیرد بین توصیف شکل ملکول‌های بو و ساختار ملکولی بو ارتباط برقرار کند. نقشه‌ای که از این فعل و انفعالات حاصل می‌شود، عموماً شامل دسته‌هایی از بو‌ها با رایحه‌های مشابه به هم است، مانند شیرینی گلی و شیرینی آب نبات.

از یک مجموعه داده تجاری حاوی ترکیب مولکولی و ویژگی‌های بویایی ۵، ۰۰۰ ماده خوشبو کننده شناخته شده برای آموزش دستگاه استفاده شد. شکل یک مولکول به عنوان ورودی برای الگوریتم عمل می‌کند، که پیش‌بینی می‌کند کدام واژه بهتر می‌تواند نوع رایحه را توصیف کند.

علاوه بر این، برای اطمینان از کارایی مدل، محققان در مونل یک روش اعتبارسنجی انجام دادند که در آن گروهی از شرکت‌کنندگان آموزش‌دیده مولکول‌های جدید را توصیف کردند، سپس پاسخ‌های آن‌ها با توضیحات مدل مقایسه شد. به پانزده شرکت کننده هر کدام ۴۰۰ ماده خوشبو کننده داده شد و آموزش داده شد تا از مجموعه‌ای متشکل از ۵۵ کلمه از نعناع تا کپک برای توصیف هر مولکول استفاده کنند.

نتایج چشمگیر
مدل هوش مصنوعی از نظر ۵۳ درصد از ترکیبات مورد بررسی در این تحقیق، از هر یک از اعضای پانل بهتر بود. این مدل همچنین در وظایف بویایی که برای انجام آن‌ها آموزش ندیده بود موفق شد. مینلند گفت: بهترین قسمت این بود که ما هرگز الگوریم را برای یادگیری شدت بو آموزش ندادیم، اما با این وجود می‌توانست پیش بینی‌های دقیقی انجام دهد.

این برنامه توانست طیف وسیعی از ویژگی‌های بو، از جمله شدت بو را برای ۵۰۰۰۰۰ مولکول رایحه ممکن اندازه‌گیری کند و صد‌ها جفت از ترکیبات ساختاری متفاوت را پیدا کند که بو‌های مشابهی داشتند. مینلند گفت: ما امیدواریم که این نقشه برای محققان شیمی، علوم اعصاب بویایی و روان شناسی به عنوان ابزاری جدید برای بررسی ماهیت حس بویایی مفید باشد.

تیم فرض می‌کند که نقشه مدل ممکن است بر اساس متابولیسم تنظیم شود، که نشان دهنده تغییر قابل توجهی در نحوه دیدن رایحه‌ها توسط دانشمندان است. به عبارت دیگر، بو‌هایی که از نظر ادراکی شبیه به یکدیگر یا در نزدیکی نقشه هستند، احتمالاً مسیر متابولیکی یکسانی دارند. در حال حاضر، دانشمندان حواس پنجگانه ترکیبات را مانند شیمیدانان طبقه بندی می‌کنند، برای مثال، با پرسیدن اینکه آیا یک مولکول دارای یک استر یا یک حلقه معطر است.

به گفته محققان، این مطالعه به جهان دیجیتالی کردن بو‌ها برای ثبت و بازتولید کمک می‌کند. همچنین ممکن است بو‌های جدیدی را برای صنعت عطر و طعم شناسایی کند که نه تنها می‌تواند وابستگی به گیاهان در معرض خطر انقراض طبیعی را کاهش دهد، بلکه رایحه‌های کاربردی جدید را برای استفاده‌هایی مانند دافع پشه یا از بین بردن بوی بد شناسایی می‌کند.

بعد از این نتایج تیم تحقیقاتی چه خواهد کرد؟ آن‌ها احتمالا” خواهند فهمید چگونه بو‌ها با یکدیگر ترکیب می‌شوند و با یکدیگر رقابت می‌کنند تا عطری تولید شود که مغز انسان آن را به عنوان رایحه‌ای کاملاً متمایز از هر بوی خوش دیگری درک کند.