3D-карта горького и умами вкусов от ИТМО сделает пищевые сенсоры более точными

Оценивать вкус новых продуктов и контролировать их качество помогает «электронный язык». Это сенсорное устройство выдает более объективный результат по сравнению с дегустацией эксперта. Однако электронные «языки» «воспринимают» вкус как набор данных и не могут определить, как именно человек воспринимает и различает вкусы.

Дело в том, что в одном продукте может быть несколько миллионов разных лигандов (химических веществ) и ионов, отвечающих за сладкий, горький, кислый, соленый или умами вкус. В общих чертах ученым известно, как лиганды связываются с рецепторами, ответственными за конкретные вкусы, и тем самым запускают передачу информации о вкусовых ощущениях в мозг человека. Но одна и та же молекула, например катехин, может выборочно взаимодействовать с рецепторами как горечи, так и умами. Комбинации вкусов усложняют их распознавание — блюдо покажется более горьким, чем есть на самом деле. Поэтому важно понять, как лиганды располагаются в пространстве вкусов относительно друг друга — смешиваются или остаются независимыми, и как взаимодействуют с разными рецепторами.

Ученые ИТМО, федерального научного центра пищевых систем им. В.М. Горбатова РАН и Университета Висконсин-Милуоки (США) создали трехмерную карту пространства для горького и умами вкусов. В первую очередь исследователей интересовало взаимодействие рецепторов вкуса с соответствующими лигандами: как разные молекулы связываются с рецепторами и какие сигналы при этом запускаются, как меняется сила и продолжительность восприятия вкуса, а также какова энергия связывания лиганда и рецептора. Чем эта энергия ниже, тем устойчивей взаимодействие, соответственно тем дольше и сильнее человек ощущает конкретный вкус.

Исследователи сконцентрировались на нескольких уже известных лигандах — горьких полифенолах (катехине, эпикатехине, флаван‑3‑ол) и глутамате, передающего вкус умами. Часть этих соединений характерна для вина, поэтому оно использовалось как удобная модельная система. С помощью компьютерного моделирования ученые посчитали силу связывания каждого лиганда с рецепторами и на основе данных собрали матрицу горького и умами вкусов.

«Мы рассмотрели вкус как пространство по аналогии с цветовой палитрой RGB — как точки в пространстве, заданные координатами. Я предложил матрицу вкуса, которая показывает аффинитет — способность лигандов и вкусовых рецепторов связываться, что показывает силу их родства. Так как типов вкусовых рецепторов довольно много и они дублируют друг друга, в матрице могут быть линейно-зависимые строки или столбцы, поэтому было важно понять, сколько пространственных измерений нужно для описания горечи и умами. Их оказалось три. Вкус горечи уместился на 2D-плоскости, так как у человека много рецепторов этого вкуса и их работа схожа. Вкус умами работает через другие рецепторы и в значительной степени независим, поэтому он добавил 3D-измерение в пространство вкусов и оказался перпендикулярен горечи. Это значит, что два вкуса независимы, поэтому мы ощущаем и горечь, и умами», — объяснил один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник лаборатории интеллектуальных технологий в инфохимии ИТМО, профессор Висконсинского университета Михаил Носоновский.

3D-карта вкусов будет полезна для «электронного языка», который сможет различать тонкие сочетания горечи и умами и предсказывать вкус новых рецептур. Также разработка пригодится для создания цифрового двойника продуктов питания на основе ИИ-алгоритмов. Он ускорит работу над продуктами питания и сможет точно смоделировать желаемый вкус еще до приготовления.

«Цифровой двойник продукта актуален для ресторанного бизнеса. Обычно шеф-повар тратит около трех месяцев на новое блюдо, но все равно рискует не попасть во вкусы гостей, так как подбирает продукты на основе своего опыта. С помощью разработки можно будет не угадывать вкусовые комбинации вслепую — ИИ подскажет, какие молекулы и в каком количестве добавить, чтобы получить нужный вкус. Цифровой двойник пригодится и в лечебном питании для людей с нарушением вкуса, и для лекарств в целом. Зачастую они содержат полезные, но горькие биологически активные добавки и действующие вещества. Зная молекулярный состав продукта, мы связываем конкретные молекулы с рецептором, чтобы спрогнозировать горечь, ее возможные пороги и способы, как ее компенсировать», — рассказала один из авторов исследования, научный сотрудник научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Мария Ашихмина.

В дальнейшем ученые планируют исследовать новые лиганды и рецепторы, в том числе отвечающие за сладкий вкус. Для этого команда исследователей соберет данные из мировых баз и научных публикаций, проведет новые расчеты и проверит предсказания не только с помощью компьютерного моделирования (in silico), но и в пробирке с настоящими рецепторами (in vitro).

Исследование поддержано грантом Министерства науки и высшего образования России (проект №075-15-2024-483).