Khứu giác là một trong những giác quan cơ bản của các loài động vật. Điều quan trọng là phải tìm kiếm thức ăn, nhận ra sự hấp dẫn và cảm nhận được nguy hiểm. Con người phát hiện mùi, hoặc chất tạo mùi, với các thụ thể khứu giác được biểu hiện trong các tế bào thần kinh khứu giác. Những ấn tượng khứu giác của chất tạo mùi trên các tế bào thần kinh có liên quan đến các đặc điểm phân tử và tính chất hóa lý của chúng. Điều này làm cho nó có thể điều chỉnh mùi để tạo ra một ấn tượng mùi dự định. Các phương pháp hiện tại chỉ dự đoán ấn tượng khứu giác từ các đặc điểm hóa lý của chất tạo mùi. Tuy nhiên, phương pháp đó không thể dự đoán dữ liệu cảm biến, điều không thể thiếu để tạo mùi.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học từ Viện Công nghệ Tokyo (Tokyo Tech) đã sử dụng chiến lược sáng tạo để giải quyết vấn đề nghịch đảo. Thay vì dự đoán mùi từ dữ liệu phân tử, phương pháp này dự đoán các đặc điểm phân tử dựa trên ấn tượng mùi. Điều này đạt được bằng cách sử dụng dữ liệu phổ khối lượng tiêu chuẩn và các mô hình máy học (ML). "Chúng tôi đã sử dụng mô hình dự đoán mùi dựa trên máy học mà chúng tôi đã phát triển trước đây để có được ấn tượng mùi. Sau đó, chúng tôi dự đoán phổ khối lượng từ ấn tượng mùi ngược lại dựa trên mô hình chuyển tiếp được phát triển trước đó," Giáo sư Takamichi Nakamoto, người dẫn đầu nỗ lực nghiên cứu của Tokyo Tech giải thích. Những phát hiện đã được công bố trên PLoS One.
Quang phổ khối lượng của hỗn hợp mùi thu được bằng sự kết hợp tuyến tính của quang phổ khối lượng của các thành phần đơn lẻ. Phương pháp đơn giản này cho phép chuẩn bị nhanh chóng quang phổ dự đoán của hỗn hợp mùi và cũng có thể dự đoán tỷ lệ trộn cần thiết, một phần quan trọng của công thức chuẩn bị mùi mới. "Ví dụ, chúng tôi chỉ ra những phân tử nào mang lại phổ khối lượng của hương vị táo với ấn tượng 'trái cây' và 'ngọt ngào' được tăng cường. Phương pháp phân tích của chúng tôi cho thấy rằng sự kết hợp của 59 hoặc 60 phân tử cho cùng phổ khối lượng với phân tử thu được từ ấn tượng mùi được chỉ định. Với thông tin này và tỷ lệ pha trộn chính xác cần thiết cho một ấn tượng nhất định, về mặt lý thuyết, chúng tôi có thể chuẩn bị mùi hương mong muốn, "Giáo sư Nakamoto nhấn mạnh.
Phương pháp mới lạ này được mô tả trong nghiên cứu này có thể cung cấp các dự đoán có độ chính xác cao về tính chất hóa lý của hỗn hợp mùi, cũng như tỷ lệ trộn cần thiết để chuẩn bị chúng, do đó mở ra cánh cửa cho vô số loại nước hoa được thiết kế riêng.
Có vẻ như tương lai của hỗn hợp mùi có mùi thơm!
Reference:
Hasebe D, Alexandre M, Nakamoto T. Exploration of sensing data to realize intended odor impression using mass spectrum of odor mixture. PLOS ONE. 2022;17(8):e0273011. doi:10.1371/journal.pone.0273011
