Aromatyczna matematyka

W Sekcji Archeo w Pulsarze prezentujemy archiwalne teksty ze „Świata Nauki” i „Wiedzy i Życia”. Wciąż aktualne, intrygujące i inspirujące.

Nie mamy problemów z rozróżnieniem aromatu świeżej kawy od smrodu zgniłych jaj, ale procesy biochemiczne odpowiedzialne za wrażenia węchowe wcale nie są proste. Badacze opracowali niedawno „mapę” węchu, czyli model geometryczny doznań węchowych powodowanych przez różne cząsteczki. Naukowcy uważają, że taka mapa pomoże przewidzieć, jak ludzie będą odbierać różne kombinacje zapachów, i ułatwi komponowanie nowych aromatów.

Badacze od lat usiłują uporządkować skomplikowany krajobraz cząsteczek odpowiedzialnych za zapachy. Neuronaukowcy chcą lepiej zrozumieć procesy odpowiedzialne za odbiór wrażeń węchowych, a producenci perfum i żywności chcieliby udoskonalić metody syntezy znanych aromatów dla swoich produktów. Nowa metoda może być atrakcyjna dla obydwu grup.

Jedna z poprzednich strategii mapowania zapachów polegała na grupowaniu cząsteczek zapachowych na podstawie podobieństw w strukturze i przewidywaniu na tej podstawie zapachu wywoływanego przez ich kombinację. Ale ta droga często wiodła w ślepy zaułek. „Nie zawsze związki chemiczne o podobnej strukturze wywołują zbliżone wrażenia węchowe” – wyjaśnia Tatyana Sharpee, neurobiolożka z Salk Institute for Biological Studies w La Jolla, w Kalifornii, która jest pierwszą autorką pracy opublikowanej w sierpniu ubiegłego roku w „Science Advances” (2018).

Sharpee i jej współpracownicy przeanalizowali cząsteczki odpowiedzialne za cztery znane i niemożliwe do pomylenia zapachy: truskawek, pomidorów, jagód i moczu myszy. Badacze obliczyli, jak często i w jakim stężeniu pojawiają się wspólnie różne związki we wspomnianych zapachach. Następnie opracowali matematyczny model, w którym cząsteczki często tworzące kombinacje przedstawiono jako punkty leżące bliżej siebie, a te rzadziej tworzące pary jako punkty bardziej oddalone. W rezultacie powstał trójwymiarowy wykres o kształcie siodła charakterystyczny dla geometrii hiperbolicznej, rządzonej przez inne reguły niż geometria, której większość z nas uczy się w szkole.

Badacze opracowali algorytm oparty na modelu geometrii hiperbolicznej, który pozwala przewidzieć wrażenia zapachowe wywoływane przez kombinacje związków, a nawet pomaga je syntezować. Brian Smith, neuronaukowiec z Arizona State University i jeden ze współpracowników Sharpee, zamierza wykorzystać tę metodę do tworzenia środowisk zapachowych w miejscach pozbawionych naturalnego aromatu.

Joel Mainland z Monell Chemical Senses Center w Filadelfii, który nie brał udziału w opisywanych badaniach, wyjaśnia, że takie narzędzie będzie użyteczne dla naukowców i producentów substancji zapachowych. Mainland ocenia, że ostatecznym celem jest zgromadzenie takiej wiedzy, która pozwoli odtwarzać naturalne zapachy bez naturalnych źródeł. „Chcemy wytworzyć zapach truskawek bez troszczenia się o składniki, które występują w truskawce”.

Dziękujemy, że jesteś z nami. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża wyselekcjonowane badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.