Utilizan inteligencia artificial para predecir el umami o “quinto sabor” en las comidas, asociado a las proteínas de los alimentos
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas. La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal.
Fuente: Universidad de Granada
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas.
La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal. El equipo científico ha conseguido crear un algoritmo de aprendizaje automático, denominado VirtuousUmami. Su empleo allana el camino hacia la racionalización de las características moleculares del sabor umami y hacia el diseño de compuestos específicos inspirados en péptidos con propiedades gustativas específicas.
La herramienta desarrollada toma como entrada la estructura de la molécula de consulta y la convierte en un formato adecuado legible por computador y, a continuación, predice el sabor umami utilizando el modelo de aprendizaje automático. El proyecto H2020 que dirige Vanessa Martos, coordinado por el Politécnico de Turín (Italia), une las Ciencias Agroalimentarias y la Inteligencia Artificial.
Referencia bibliográfica:
Pallante, L., Korfiati, A., Androutsos, L. et al. Toward a general and interpretable umami taste predictor using a multi-objective machine learning approach. Sci Rep 12, 21735 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-25935-3
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación internacional en el que participa la Estación Experimental del Zaidín (EEZ-CSIC) ha confirmado que estos microorganismos asociadas a los cultivos pueden ser más eficaces cuando actúan en conjunto que por separado. Al interactuar entre sí, potencian sus efectos beneficiosos sobre las plantas. Este hallazgo abre la puerta a diseñar abonos biológicos que mejoren la productividad agrícola y reduzcan el uso de fertilizantes tradicionales.
Sigue leyendoDocentes de Secundaria de diferentes institutos de la provincia de Granada han participado en esta actividad de divulgación científica donde los investigadores José Manuel Vílchez y Azaymi Litzy Siu Tapia han explicado qué es un eclipse, cuántos tipos existen y qué características tiene el trío de eclipses de 2026, 2027 y 2028.
Un equipo de investigación del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC en Córdoba ha demostrado que este cultivo tradicional, hoy minoritario y sin variedades comerciales registradas, puede convertirse en una alternativa rentable para agricultores y reducir la dependencia de importaciones en sectores como agroalimentación, cosmética y farmacia.





