Исследователи разработали модель на основе искусственного интеллекта, которая предсказывает, привлечет или отпугнет мышь запах химического соединения, анализируя только его молекулярную структуру. Эта технология позволяет прогнозировать поведенческую реакцию на ароматы, не проводя масштабных тестов на животных и не полагаясь на субъективные описания людей.
Новый подход связывает химическую информатику, изучение поведения животных и искусственный интеллект. Он призван решить одну из ключевых проблем в пищевой науке: как заранее оценить биологический эффект ароматического вещества. Традиционно для этого используют либо сенсорные панели, где люди описывают запахи словами «фруктовый» или «древесный», либо электронные анализаторы. Однако человеческие оценки субъективны, а приборы, хоть и различают химические составы, не могут предсказать, как на них отреагирует живой организм.
Чтобы обучить модель, ученые провели эксперименты со 150 лабораторными мышами. Им поочередно предъявляли 304 различных пахучих вещества, отобранных так, чтобы охватить широкий спектр известных ароматов – от цитрусовых и цветочных до сернистых. Животных помещали в специальную камеру, где с одной стороны подавался запах, а с другой – нейтральный растворитель. Фиксируя, на какой стороне мышь проводит больше времени, исследователи вычисляли «индекс предпочтения». Положительное значение индекса указывало на интерес к запаху, отрицательное – на избегание.
Полученный массив данных о поведении мышей использовали для тренировки нескольких алгоритмов машинного обучения. Модели искали закономерности между строением молекул и реакцией животных. Система не просто выдает прогноз «привлекает/отталкивает», но и позволяет определить, какие именно фрагменты молекулы с наибольшей вероятностью вызывают ту или иную реакцию. Это помогает выдвигать гипотезы о том, как химическая структура вещества влияет на поведение.
Авторы исследования подчеркивают, что их разработка – это прежде всего инструмент для предварительного отбора. Он не заменяет полноценные лабораторные и сенсорные испытания, поскольку реакция мышей может отличаться от человеческой, а поведение зависит от концентрации запаха и других факторов. Тем не менее, модель способна значительно ускорить поиск и разработку новых ароматизаторов для пищевой промышленности, сужая круг потенциально интересных соединений для дальнейшего углубленного изучения.