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 internacional con participación del Instituto de Parasitología y Biomedicina ‘López-Neyra’ del CSIC (IPBLN-CSIC) de Granada ha diseñado un método que reconoce una marca genética común en los siete virus de esta familia que infectan a personas. El sistema mostró en el laboratorio una doble utilidad: identificar cantidades mínimas del patógeno y bloquear su multiplicación en células infectadas. Esta estrategia abre la puerta a futuras pruebas portátiles muy sensibles y nuevas estrategias antivirales adaptables a posibles brotes.
El encuentro ha reunido a administraciones, científicos y profesionales del sector para anticipar los retos de estos fenómenos y diseñar una experiencia científica y turística excepcional.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla y Toulouse (Francia) ha descubierto que el isovalerato, una sustancia derivada de las proteínas, refuerza la capa de células que recubre el interior del intestino. Los resultados de este estudio, probado en un modelo in vitro en 3D a partir de células intestinales de cerdo, abren nuevas vías de estudio para desarrollar suplementos nutricionales que fortalezcan el bienestar digestivo.
