Anasayfa Sağlık Crowdsourcing, molekülün kokusunu nasıl alacağını tahmin etmelerine yardımcı oluyor
Admin Tarih: 2017-03-26 Saat: 18:45:54
Güncelleme : 2017-03-26 18:45:54Bu içerik 0 kez okundu.
Bir rengi görmeden önce, yalnızca ışık dalgalarının uzunluğuna bağlı olarak tahmin edebilirsiniz. Müzik, bir sayfadaki notlardan duyulmadan yorumlanabilir. Kokusu o kadar değil. Bir şeylerin gül ya da terebentin, deniz meltemi ya da benzin gibi kokusu olup olmadığını anlamanın tek yolu onu koklamaktır.
Açıklanan yeni araştırmalar, Fen Şubat 19, duyularımızın biraz daha öngörülebilir en gizemli kılıyor. Rockefeller Üniversitesi bilim adamları tarafından başlatılan ve bir kalabalıkçılık çabasıyla desteklenen bir proje, bir molekülün uyandıracağı kokuyu tahmin edebilen bir matematiksel model geliştirdi.
"Bu yüzyıllar önce yaşanan bir sorun. İnsanlar, bir mağazanın parfüm bölümünde görebileceğiniz gibi, katiplerin" çiçekli bir şey yapmak ister misiniz? "Sorusuna yaptığı şekilde, etrafında birçok farklı yönde çalışmaya teşebbüs ettiler. Ya da "misk gibi bir şeyden hoşlanıyor musunuz?" Diyor çalışma araştırmacısı Leslie Vosshall, Robin Chemers Neustein Profesörü.
"Kimyasalları ileten moleküllerin kimyasal özelliklerine dayanarak bir kokuyu nasıl öngördüğümüzü tamamen çözmedik, ancak bu kimsenin açıklamalara yön vermiş en uzmandır."
İyi, kötü ve kokusuz
Rockefeller'in Nörojenetik ve Davranış Laboratuarı başkanı olarak Vosshall, insanlarda ve böceklerde koku algılamasını inceler. Bu çalışmanın bir parçası olarak kendisi ve Andreas Keller, laboratuvarında araştırma görevlisi moleküllerin ve verdikleri kokunun bağlantısını keşfetmek için yola çıktılar.
Gerekli verileri almak için, gönüllülerden her biri küçük bir şişe içinde bulunan dikkatli bir şekilde hazırlanmış bir molekül setini koklamalarını istediler. Olasılıklar neredeyse sınırsızdı - insanların ışık ve ses algılamadaki sınırları iyi bilinmesine rağmen, koku için böyle bir sınır belirlenmedi. Bu yüzden, koku duyumuzun tamamını keşfetmek için Keller, birçoğu daha önce hiç koku araştırmasında test edilmemiş olan 476 molekülün çeşitli dökümünü hazırladı.
Vanilyanın tatlı sıcaklığı ve kokuşmuş bir peynir molekülü olan metiltiobütirat reeksi gibi tanıdık aromalar içeriyordu. Ayrıca, moleküler algılayıcıların tanıması pek mümkün olmadı - 2-izopropilfenol kimseyi seçti? - Su ve gliserol gibi kokusuz oldukları düşünülen insanlar bile. 49 çalışma gönüllüsü her birinin bulduğu gücün, ne kadar hoş ve sarımsak, çiçek, idrar ve diğer 16 özellikten hangisini uyandırdığına dayanıyordu.
Toplam olarak, bu çaba 1 milyondan fazla veri noktası üretti. Ardından araştırmacılar, algılanan bu bilgileri içerdikleri kükürt atomlarının sayısı gibi koku moleküllerinin kimyasal özelliklerini tanımlayan 2 milyondan fazla ek veri noktasına bağlamaya çalıştılar. Bu sorunu çözmek için bir kalabalık aldı.
IBM araştırmacı Thomas J. Watson Araştırma Merkezi ekip lideri Pablo Meyer tarafından düzenlenen DREAM Olfaction Preponse Challenge'a, dünyanın çeşitli yerindeki araştırma kurumlarından ve şirketlerinden çağrıda bulunan hesaplamalı anlayışlı gönüllülerden 22 takım katıldı. Bu ekipler, Vosshall ve Keller'in koku derecelendirmesini kullanarak bu tür verilerin şimdiye kadar toplanan en büyük setlerinden birisini kullanarak, bir molekülün kimyasal özelliklerine dayalı olarak bir kokunun niteliklerini tahmin etmeyi "öğrenebilir" algoritmaları geliştirdiler.
En iyi çözüm tek bir modelde görülmedi. Kalabalığın bilgeliğinden faydalanmak için, DREAM zorlukları, genel olarak, sunumlarını, herhangi bir modelden daha güçlü olan toplam modele birleştirir.
Meyer, "Bir DREAM Challenge daha normal bir araştırma projesinden ziyade partide piñata vurmak gibidir: Herkes sallar ve algoritmalarınız açık olmamasına rağmen yine de çözümün katkıda bulunursunuz" diyor Meyer. "Bu yaklaşımla sağlam bir veri kümesi ve biraz şansımız var, bu özellikle zor olan sorunu çözdük" dedi.
Meydan okumanın sonunda, araştırmacılar toplam modeli bir çeşit cevap anahtarı olarak 69 molekül üzerinde tuttuğu derecelendirmeleri kullanarak test ettiler. Öz nitelik profillerini moleküllerle eşleştirmek için mükemmel bir puan 1.0 olurdu; Modeli 0.83, bu sorunu çözmek için önceki girişimlerden önemli ölçüde daha iyi puan aldı.
Modellerin en kolay tahmin edebildiği kokular sarımsak ve balıktı, muhtemelen kokainler genellikle kokuları derecelendirirken bunları nasıl uygulayacaklarını kabul ettiler. Vosshall, soğuk ya da asit gibi diğer özelliklerin daha zor olduğunu, muhtemelen bu terimlerin bir koku için ne anlama geldiği konusunda daha az fikir birliğine varıldığını söylüyor.
Kusursuz olmasa da, koku tahmini modeli, baştan çıkaran gülün mükemmel kokusunu formüle etmek için daha etkili yollar arayan parfüm kimyagerleri için yeni olanaklar açar. Aynı zamanda, koku alma konusundaki muazzam kompleks biyolojiye ışık tutar. Koku molekülleri burun içine dalınca ve beyne giden elektrik sinyallerine dönüştüğünde kimse tam olarak ne olduğunu anlamıyor.
Howard Hughes Tıbbi Enstitüsü araştırmacısı Vosshall, "Kimyasal yapı girdisini ve kokunun çıktısını bir araya getirdikten sonra, o çeviri sırasında neler olup bittiğini tarif etmeye başlayabilirsiniz" diyor Vosshall. "Bu model bu yönde atılmış önemli bir adım" dedi.