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Cómo la IA está ayudando a comprender nuestro olfato
El olor es uno de los sentidos que despierta más interés en la comunidad científica, debido a que hay múltiples aristas de su funcionamiento que los especialistas todavía no han logrado descifrar. Al menos, no con la profundidad que esperan.
Una de las mayores dudas tiene que ver con que la estructura química de una molécula no dice casi nada sobre su olor.
Según rescató Nature, dos sustancias químicas con estructuras muy similares pueden oler muy diferente.
Y, por otro lado, dos estructuras químicas muy distintas pueden producir un olor casi idéntico.
A esto se le suma que la mayoría de los olores son mezclas de decenas o cientos de moléculas de aroma, lo que hace más difícil comprender en detalle cuál es el vínculo entre la experiencia olfativa y la estructura química.
Tampoco se tiene claridad sobre cómo se relacionan los olores entre sí.
El neurocientífico del Monell Chemical Senses Center, Joel Mainland, aseguró a la citada revista que, en comparación a la vista y la audición, los parámetros en el olfato son menos evidentes.
Bajo esa premisa, subrayó que tanto animales como humanos han desarrollado un sistema de decodificación que resalta por ser altamente complejo.
Como referencia, a modo de comparación, el ojo humano cuenta con dos tipos principales de receptores: los conos y los bastones.
En cambio, el olfato tiene unos 400 y no está claro cómo se combinan sus señales para generar una percepción en específico.
Ante este escenario, hay equipos que confían en que los avances en biología molecular, análisis de datos e inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a responder las preguntas que han cautivado a la comunidad.
La mira de muchos científicos está centrada en descifrar el código olfativo.
Se presume que entender la biología detrás de este sentido permitirá comprender mejor cómo los animales lo usan para encontrar comida o pareja, y cómo se vincula el olor con factores como la memoria, las emociones o el apetito.
También hay expertos que están tratando de elaborar dispositivos con la capacidad de diagnosticar enfermedades basándose en olores, entre otros aparatos destinados a áreas como la salud, los repelentes para insectos e, incluso, las fragancias.
El neurocientífico de la Escuela de Medicina de Harvard, Sandeep Robert Datta, sintetizó a Nature que “el olfato está de moda”, ya que los expertos ven varios campos en los que su estudio en mayor profundidad puede aportar a diferentes ámbitos.
Ahí, precisamente, la IA se posiciona como una herramienta prometedora.
Con estos objetivos en mente, se han desarrollado modelos computacionales que pueden relacionar estructuras con olores.
Aunque las primeras versiones de dichos sistemas solían basarse en conjuntos de datos limitados o solo podían operar bajo condiciones preparadas, se han visto mejoras en los últimos años.
Por ejemplo, en 2020, un equipo presentó un modelo con la capacidad de identificar que los olores de rosa y violeta son más similares entre sí que alguno de estos con el de especias picantes como la asafétida.
Otro de los proyectos que más destaca es el de Osmo, empresa que es dirigida por el investigador Alex Wiltschko y que tiene como objetivo concretar un sistema que pueda detectar, predecir o crear olores.
En agosto de 2023, un grupo conformado por él, Mainland y más especialistas presentó un mapa de olores que utilizó la IA.
Para ello, entrenaron al modelo con miles de descripciones de estructuras moleculares y etiquetas de olor, las cuales incluían términos como “floral” o “carnoso” para clasificar.
Después, compararon su sistema de IA con narices humanas.
Para esto, entrenaron a 15 panelistas para que pudiesen calificar cientos de aromas mediante 55 etiquetas, que incluían algunas como “tropical” y “ahumado”.
Al analizar los resultados —que luego fueron publicados en la revista Science— , los autores vieron que el modelo de IA presentó resultados asertivos al predecir el olor de los compuestos.
Y a pesar de que el mapa que elaboró fue complejo y con más de 250 dimensiones, pudo agrupar los olores por tipo, en base a los datos que se suministraron.
Mainland destacó que la precisión del modelo fue posible, en gran parte, gracias a su algoritmo.
Con esto hizo referencia a que los humanos pueden, por ejemplo, calificar un olor como “afrutado”, pero olvidar decir que lo perciben como “dulce”.
Pero el sistema puede analizar distintas posibilidades de manera más exhaustiva y paciente.
Uno de los objetivos siguientes es que pueda predecir los olores de los compuestos en función de sus componentes.
Junto con ello, esperan que pueda diseñar nuevos aromas, que podrían tener propósitos como imitar uno en específico o crear uno más sostenible.
No obstante, la química de sabores de la Universidad de Reading y coautora del mencionado estudio, Jane Parker, dijo que aunque el modelo puede dar “una idea de lo que podría funcionar”, es fundamental el trabajo de los científicos y especialistas en las áreas vinculadas.
Estas son solo algunas de las investigaciones que se han desarrollado en esta materia.
Y aunque los esfuerzos han dado resultados prometedores, quedan aspectos clave por descifrar sobre el olfato.
La bióloga Linda Buck, quien en 2004 recibió el Premio Nobel junto a su colega Richard Axel por sus hallazgos sobre los receptores olfativos, declaró a Nature que “sería bueno saber cómo se obtiene la percepción de un olor en particular”.
“¿Cómo ocurre eso en el cerebro? Nadie lo sabe. Aún no tenemos las técnicas para averiguarlo”, sentenció la científica.