Ученые разработали математическую модель, которая может предсказывать запах по строению молекулы. Точность распознавания составила более 80 процентов.

Известно, что обоняние является одним из наиболее субъективных анализаторов. В отличие от цвета, который можно предсказать по длине волны, и музыки, записанной в виде нот, не существует способов точно описать запах до его восприятия. Это ограничивает возможности химической и, в частности, парфюмерной промышленности.

Чтобы восполнить пробел, ученые из Лаборатории нейрогенетики и изучения поведения Рокфеллеровского университета и других вузов разработали модель, которая позволяет предсказывать запах по строению молекул. На первом этапе 49 добровольцам предлагали оценить серию запахов по 19 специфическим критериям (ассоциации с цветочным ароматом, мочой) и двум общим (интенсивность, приятие). В ходе работы использовались как знакомые запахи, например ванилина, так и малоизвестные, в частности 2-изопропилфенол.

Всего авторы классифицировали 476 молекул по миллиону переменных. Затем последние связали с еще двумя миллионами переменных, описывающих свойства молекул, в том числе количество содержащихся в них атомов серы. Ни одна из моделей, построенных 22 группами ученых, не оказалась эффективной, и исследователи привлекли к обработке данных участников краудсорсинговой платформы DREAM Challenge.

Построенная модель позволила определять запах по строению молекул с точностью 83 процента. Наиболее простыми для распознавания оказались запахи рыбы и чеснока, а сложными — прохлады и кислоты. По мнению ученых, это связано с тем, что добровольцы испытывали трудности при описании некоторых ароматов и указании соответствующих перцептивных ассоциаций.

Кратко об исследовании сообщается на сайте Рокфеллеровского университета.