Cuando hablamos de visión o de sonido, nuestros conocimientos sobre óptica y acústica nos permiten predecir qué efecto tendría un determinado estímulo en nuestro sistema nervioso. Si la longitud de onda de la luz es más larga, por ejemplo, el color que veremos sería rojizo y si la frecuencia de un sonido es alta, sabremos que es un sonido agudo. Hasta el punto de que podemos predecir que color o qué sonido percibiremos en función de sus características. Esta capacidad de predicción no existe, sin embargo, cuando hablamos del olfato. Por más que se han esforzado los científicos, aún no son capaces de predecir que tipo de olor provocará una molécula con una forma determinada. De hecho, moléculas con estructura muy parecida producen olores diferentes y viceversa, moléculas muy diversas producen sensaciones de olor parecidas.
Para meterle mano a este problema, el equipo de Andreas Keller y Leslie Vosshall diseñó un estudio colaborativo con el que implicar a varios equipos de trabajo. Ambos convocaron el Desafío de Predicción Olfativa Dream (DREAM Olfaction Prediction Challenge), una competición en la que 22 equipos internacionales debían buscar la forma de predecir qué olor tendría una molécula por su forma. Para empezar, los investigadores recopilaron los datos de 49 individuos que olfatearon 476 compuestos puros y evaluaron sus características definiendo 21 rasgos olfativos diferentes. Los equipos científicos recibían los datos de la estructura y la percepción y después debían desarrollar modelos basados en algoritmos que fueran capaces de predecir un valor en funciono del otro.
El resultado, que se publica esta semana en la revista Science, no es óptimo pero sí bastante satisfactorio. Los valores que los equipos predijeron con mayor acierto fueron la intensidad, el olor a ajo, el olor agradable, el dulzor, el toque afrutado, el olor picante y el olor a quemado. En comparación con otros modelos, los algoritmos desarrollados por los autores pueden predecir el olor a partir de unas cuantas variables y no de cientos de valores, como sucedía hasta ahora. en total los modelos fueron capaces de predecir con acierto ocho de los 19 descriptores semánticos que se analizaban en el estudio, lo que supone una aproximación prometedora para el desarrollo de nuevas tecnologías de detección de olores y de creación de nuevas esencias a partir del análisis químico. O, como dicen los propios investigadores, “pueden ayudar a predecir cualidades perceptivas de casi cualquier molécula con gran precisión y también hacer ingeniería inversa del olor de esa molécula”.
Referencia: Predicting human olfactory perception from chemical features of odor molecules (Science)
