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.
Una mujer degusta un plato.
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.
Vanessa Martos Núñez junto con otras dos investigadoras que han participado en el estudio.
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 de la Estación Experimental el Zaidín de Granada (CSIC), del Centro Tecnológico EnergyLab y de la Universidad de Copenhague ha aplicado una solución a partir de residuos vegetales para reducir la liberación de sustancias nocivas de los desechos de la ganadería porcina. El hallazgo ofrece una alternativa al uso de productos químicos agresivos y abre la puerta a nuevas formas de gestionar el estiércol con menor impacto ambiental.
Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha confirmado que este aceite reduce las alteraciones del ojo provocadas por los niveles elevados de la presión sanguínea. Los resultados del estudio con células y animales validan su potencial uso terapéutico en enfermedades oftálmicas.
Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ha obtenido un tipo de celulosa que mejora las propiedades de las grasas industriales y logra pavimentos más resistentes al calor y al desgaste. Así, modifican un residuo agrícola y lo transforman en un material versátil, ecológico y muy útil para el mercado.
