Vanessa Martos¹; Lorenzo Pallante², Pedro Cartujo³; Giacomo Di Bedenetto⁴; Javier Ordoñez⁵; Marco Deriu².
¹ Departamento Fisiología Vegetal. Instituto de Biotecnología. Universidad de Granada
² Departamento de Mecánica e Ingeniería Aeroespacial. Politécnico de Turín.
³ Departamento de Electrónica y Tecnología de Computadores. Universidad de Granada
⁴ Engilife SL company. Roma
⁵ Unidad de Objetivos de Desarrollo Sostenible Universidad de Granada

En el marco del proyecto europeo VIRTUOUS la Universidad de Granada, junto al Politécnico de Turín y otros países europeos, participa en la investigación para desarrollar un algoritmo para predecir el sabor Umami en los ingredientes de las comidas. Esta investigación internacional ha desarrollado este algoritmo mediante aprendizaje automático, uniendo las Ciencias agroalimentarias y la inteligencia artificial.

El sabor umami, también conocido como glutamato monosódico, es uno de los cinco sabores básicos que incluyen dulce, ácido, amargo y salado. El significado del vocablo Umami es “esencia de la delicia” en japonés, y su sabor, con frecuencia, se describe como la delicia sabrosa que profundiza y optimiza el sabor.

Son bastantes y variados los alimentos en los que se encuentra este sabor umami, además del alga kombu a la que se le debe su hallazgo. Podemos encontrar este sabor en alimentos tan conocidos y propios de la dieta mediterránea, como el jamón serrano, quesos curados y semicurados, anchoas, salsas asiáticas y en algunas frutas y verduras como los espárragos y los tomates, el primer contacto con el sabor umami, se produce con la leche materna.

El equipo científico ha conseguido crear un algoritmo de aprendizaje automático, denominado VirtuousUmami. Su utilización allana el camino hacia la racionalización de las características moleculares subyacentes al sabor umami y hacia el diseño de compuestos específicos inspirados en péptidos con propiedades gustativas específicas, ayudando al diseño de nuevos alimentos funcionales y nutraceúticos.

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 (Pallante, L et al. 2022).

El sabor umami es una de las cinco modalidades gustativas básicas normalmente vinculadas al contenido proteínico de los alimentos (Wang et al. 2020). La aplicación de herramientas rápidas y rentables para la predicción del sabor umami de una molécula sigue siendo sumamente interesante para comprender la base molecular de este sabor y racionalizar eficazmente la producción y el consumo de alimentos e ingredientes específicos.

Sin embargo, los únicos ejemplos de predictores umami disponibles en la literatura se basan en la secuencia de aminoácidos de los péptidos analizados, lo que limita la aplicabilidad de los modelos.

En el presente estudio, se ha desarrollado un nuevo algoritmo basado en ML, denominado VirtuousUmami, capaz de predecir el sabor umami de un compuesto de consulta a partir de su representación SMILES, abriendo así la posibilidad de utilizar potencialmente un modelo de este tipo en cualquier base de datos a través de una descripción molecular estándar y más general. Hemos probado nuestro modelo en cinco bases de datos relacionadas con alimentos o compuestos naturales.

^{REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA}

^{https://canal.ugr.es/noticia/utilizan-la-inteligencia-artificial-para-predecir-elumami-o-quinto-sabor-en-las-comidas-asociado-a-las-proteinas-de-los- alimentos/}

^{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}

^{Wang, W., Zhou, X. & Liu, Y. Characterization and evaluation of umami taste: A review. TrAC Trends Anal. Chem. 127, 115876 (2020).}

^{AGRADECIMIENTOS _____________________________________________________}

^{VIRTUOUS project, funded by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie-RISE Grant Agreement No.872181 (https://www.virtuoush2020.com/)}