计算机算法预测分子气味

资料来源:Eric fee rberg/法新社/Getty images

这不是可以嗤之以鼻的事情。计算机破解了一个困扰化学家几个世纪的问题:从分子结构预测它的味道。这一壮举可能使香水制造商和味道专家能够创造出新产品，大大减少测试和错误。相关的结果最近发表在bioRxiv上，这是一个预先打印好的生命科学网站。

不同于视觉和听觉，视觉和听觉可以通过分析光或声音的波长来预测，人类的嗅觉一直是神秘的。嗅觉化学家从未能预测出一种特定分子的气味，除非是在某些特殊情况下，因为分子结构的许多方面可能在决定其味道方面起着重要作用。

纽约洛克菲勒大学的安德烈亚斯·凯勒和莱斯利·沃斯尔决定利用机器学习的力量来解决这个问题。首先，他们让49名志愿者根据气味浓度和愉悦程度以及与其他19个描述符如大蒜、香料或水果的匹配程度对476种化学物质进行评级。

随后，研究人员发布了407种化学物质和4884种不同变量的数据来确定化学结构，并邀请每个人开发能够理解这些模式的机器学习算法。他们使用剩余的69种化学物质来评估各种算法的准确性，其中22个小组接受了挑战。

事实证明，最好的算法比之前任何预测志愿者对测试化学品描述的努力都要准确得多。这些努力并不理想，部分原因是当第二次测试时，人们很少对相同的气味给出相同的分数。

下一个挑战是弄清楚化学混合物会产生什么味道。"现在正在做的是评估单个分子."科罗拉多州柯林斯堡的一家感官咨询公司的艾弗里·吉尔伯特说，“知道哪些成分被很好地整合了会更有用。”(宗华)

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