VOLVER

Share

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


Granada |
16 de febrero de 2023

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.

umami sabor

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.

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


Share

Últimas publicaciones

Revelan cómo la microbiota de los mosquitos varía según la especie, los factores ambientales y la infección por malaria aviar
Sevilla | 24 de julio de 2026

Esta investigación, liderada por la Estación Biológica de Doñana y realizada con mosquitos silvestres del sur de España, aporta nuevas claves sobre los factores que pueden influir en la capacidad de estos insectos para transmitir patógenos.

Sigue leyendo
Desarrollan una nueva generación de robots capaces de aprender cuándo actuar
Málaga | 24 de julio de 2026

Investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería Mecatrónica y Sistemas Ciberfísicos de la Universidad de Málaga (IMECH.UMA) han desarrollado un nuevo enfoque de inteligencia artificial que permite a los robots aprender no solo qué decisión tomar, sino también cuándo tomarla, incorporando el tiempo como un factor esencial en su proceso de aprendizaje.

Sigue leyendo
La nutrición y el crecimiento en los primeros años de vida determinan el desarrollo de los prematuros
Granada | 23 de julio de 2026

Un nuevo estudio de la Universidad de Granada analiza las consecuencias a largo plazo de la restricción del crecimiento extrauterino (EUGR), que afecta al 37% de los prematuros. Los investigadores han detectado posibles alteraciones estructurales cerebrales persistentes.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido