Ученые МФТИ и ННГУ имени Лобачевского создали первую в мире многоуровневую компьютерную модель вкусового рецептора, которая имитирует его работу: от момента попадания вещества на язык до формирования в мозге «нейронного отпечатка». Это открывает путь к созданию электронных устройств, способных «чувствовать» вкус как человек, и поможет лучше понять механизмы нарушений вкусового восприятия при различных заболеваниях. Исследование опубликовано в международном журнале Brain Sciences.
Нарушение способности ощущать вкус нередко является признаком неврологических проблем. С началом пандемии коронавируса в 2020 году многие пациенты сообщили об утрате вкусовых ощущений. У части из них это состояние длилось всего несколько недель, в то время как другие столкнулись с необратимыми изменениями — сладкие продукты приобрели горький привкус, а ранее любимые блюда вызывали неприятие.
Согласно исследованиям, более 15 миллионов человек столкнулись с длительной потерей вкуса и обоняния в период пандемии. У части из них эти функции не восстановились полностью.
Несмотря на достижения современной медицины, точная локализация нарушения и способы его устранения остаются неизвестными, поскольку механизмы функционирования рецепторов до конца не выяснены.
Новое исследование представило многоуровневую компьютерную модель вкусовой системы, благодаря которой можно оперативно и с минимальными затратами энергии отследить весь процесс восприятия вкуса: начиная с контакта вещества с языком и заканчивая формированием в мозге уникального паттерна нервных сигналов, соответствующего каждому вкусу.
«Модель способна содействовать изучению процессов, приводящих к потере вкуса. Это цифровая среда, позволяющая исследовать любую область и выявлять, в каких местах возникают ошибки и как они влияют на формирование нейронных па ттернов,» — рассказал Сергей Стасенко — ведущий научный сотрудник и руководитель лаборатории когнитивного моделирования и нейроробототехники Московского физико-технического института.
На начальном этапе компьютерное моделирование отображает вкусовые клетки четырех видов, отвечающие за восприятие сладкого, горького, соленого и кислого вкусов. Пятый вкус – умами – был исключен из рассмотрения исследователями в связи с его биохимической схожестью со сладким и горьким. Такой подход позволил сконцентрироваться на ключевых различиях между ионотропными (соленое, кислое) и метаботропными (горькое, сладкое) механизмами.
Метаботропные рецепторы отвечают за восприятие сладкого и горького вкусов. Активация этих рецепторов запускает внутриклеточный сигнальный каскад, который подчиняется уравнению Хилла. Ионотропные механизмы, отвечающие за ощущение соленого и кислого вкусов, вычисляются с использованием уравнения Гольдмана–Ходжкина–Каца, которое моделирует перемещение ионов натрия и водорода через мембрану вкусовой клетки.
«Когда на вход модели подается виртуальное вещество с заданной концентрацией, рецепторы активируются, и мембрана клетки меняет электрический потенциал. При достижении порога генерируется спайк — короткий электрический импульс. Он превращается в бинарный код и передается дальше по нейронной сети. Для имитации передачи сигнала между нейронами мы использовали механизм, основанный на высвобождении глутамата и фосфорилировании AMPA-рецепторов. Именно этот процесс лежит в основе обучения и формирования памяти в живых организмах», — объяснил Сергей Стасенко.
Встроенный генетический алгоритм воспроизводит принципы естественного отбора, что обеспечивает возможность тонкой настройки параметров модели, таких как число рецепторов и уровень их фосфорилирования.
Для ускорения расчетов исследователи использовали гибридный метод. При моделировании вкусовых рецепторов применялись точные биофизические уравнения Ходжкина–Хаксли, а для имитации нейронной сети был выбран более легкий и быстрый алгоритм Ижикевича. Это позволило увеличить производительность модели, не снижая при этом ее биологической достоверности.
Модель была обучена на двух задачах. Первая заключалась в определении приятности вкуса, при которой для каждого вкуса устанавливались оптимальные концентрации. К примеру, для сладкого вкуса это было 15 000 условных единиц, а для соленого – 100. Вторая задача состояла в том, чтобы различать чистый вкус от смешанного.
Ученые намереваются расширить систему, включив в нее функциональность обоняния, чтобы исследовать процессы, лежащие в основе формирования восприятия вкуса. Кроме того, в рамках исследования планируется добавление тормозных нейронов, реализация обратных связей и повышение эффективности внутриклеточной сигнализации для более детального моделирования работы рецепторов.
Данная модель послужит базой для разработки энергосберегающих нейроморфных сенсоров, определяющих вкус, предназначенных для использования в пищевой промышленности. Они будут осуществлять анализ продуктов в режиме реального времени. В области медицины она позволит более глубоко понять процессы, приводящие к нарушениям вкусового восприятия при различных патологиях, и исследовать способы обработки информации мозгом.
Информация предоставлена пресс-службой МФТИ