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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando numerosos campos científicos, y ahora se enfrenta a uno de los misterios más complejos de la biología: el olfato. A pesar de ser uno de los sentidos más antiguos y esenciales, el funcionamiento del sistema olfativo sigue siendo en gran medida un enigma. Las estructuras químicas que componen los olores son diversas y difíciles de descifrar. Sin embargo, los avances en biología estructural y análisis de datos, impulsados por la inteligencia artificial, están comenzando a desvelar cómo los seres vivos perciben el vasto mundo de los aromas.
A través de la IA, un equipo de investigadores liderado por Alex Wiltschko, de la empresa Osmo en Cambridge, Massachusetts, logró avances en la comprensión y digitalización del olfato, un proceso biológico hasta ahora difícil de descifrar. En un laboratorio, el descubrimiento de una molécula novedosa, conocida como 533, marcó un hito en la investigación olfativa. Este compuesto emitía un olor similar al del verano en Texas, específicamente a la transición entre la pulpa roja de la sandía y su cáscara blanca.
Según Wiltschko, la estructura química de la molécula no ofrecía pistas sobre su aroma, ilustrando uno de los grandes desafíos en la biología del olfato: la estructura química de una molécula no predice de manera confiable su olor. Este fenómeno destaca la complejidad del sistema olfativo, donde moléculas químicamente similares pueden tener olores radicalmente diferentes, y sustancias químicas muy distintas pueden compartir aromas casi idénticos. Además, la mayoría de los olores experimentados en la vida cotidiana, como el café o los tomates maduros, son mezclas de decenas o cientos de moléculas, complicando aún más la tarea de comprender cómo se traduce la química en percepción olfativa.
Los investigadores están trabajando en modelos computacionales que pueden relacionar la estructura química de las moléculas con sus correspondientes olores. Aunque estos modelos avanzaron, siguen enfrentándose a dificultades para hacer predicciones precisas sobre el olor. Los algoritmos de IA, entrenados con descripciones detalladas de estructuras moleculares y etiquetas de olores, demostraron ser herramientas valiosas en esta área.
Por otra parte, el equipo de Wiltschko, en colaboración con el Monell Chemical Senses Center, desarrolló un mapa olfativo y utiliza IA para agrupar olores por tipo, como carne, alcohol o madera. Este mapa, con más de 250 dimensiones, logró predecir olores de manera más precisa que las narices humanas individuales. Sin embargo, el proceso sigue siendo altamente subjetivo, ya que la percepción de los olores varía entre los individuos.
El próximo desafío para estos investigadores es determinar si los modelos de IA pueden predecir el olor de mezclas de compuestos en función de sus componentes individuales, y eventualmente diseñar nuevos olores. Estos podrían ser productos químicos que imiten un aroma específico o que sean más seguros y sostenibles. A pesar de los avances, la IA todavía requiere la colaboración de expertos humanos para alcanzar todo su potencial. Según Jane Parker, química de sabores de la Universidad de Reading en el Reino Unido, la IA puede ofrecer ideas sobre qué moléculas podrían funcionar para generar un olor particular, pero la experiencia y el conocimiento de los especialistas en sabores seguirán siendo fundamentales.
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