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Une rose est une rose est une rose – tout comme Chanel numéro 5. Mais comment identifier les ingrédients dans les parfums et même produire de nouveaux parfums à partir de mélanges compliqués ?

Dans une nouvelle étude sur l’odorat, des chercheurs de l’Institut Weizmann des sciences de Rehovot ont réussi à éliminer une grande partie du mystère des mélanges même complexes de parfums – non pas en découvrant leurs ingrédients secrets, mais en enregistrant et en cartographiant la façon dont ils sont perçus. Les scientifiques peuvent désormais prédire l’odeur de tout odorant complexe à partir de sa seule structure moléculaire. Cette étude pourrait non seulement révolutionner le monde fermé de la parfumerie, mais aboutir à terme à la capacité de numériser et de reproduire les odeurs sur commande.

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Le cadre proposé pour les odeurs a été créé par des neurobiologistes israéliens, des informaticiens et un maître-parfumeur et financé par une initiative européenne pour les futures technologies émergentes (FET-OPEN). L’article vient d’être publié dans la prestigieuse revue Nature sous le titre «Permettre aux ordinateurs de numériser et de reproduire les odeurs».

«Le défi de tracer les odeurs de manière organisée et logique a été proposé pour la première fois par Alexander Graham Bell [l’inventeur du téléphone] il y a plus de 100 ans», a noté le professeur Noam Sobel du département de neurobiologie de l’institut. Bell a lancé un défi: «Nous avons de très nombreux types d’odeurs, allant de l’odeur de violette et de rose à l’asafoetida [un latex séché exsudé d’une plante racine qui a une odeur piquante]. Mais tant que vous ne pouvez pas mesurer leurs ressemblances et leurs différences, vous ne pouvez avoir aucune science de l’odeur. Ce défi était resté sans solution jusqu’à présent.

Ce défi centenaire a en effet mis en évidence la difficulté à intégrer les odeurs dans un système logique: il y a des millions de récepteurs d’odeurs dans notre nez, constitués de centaines de sous-types différents et chacun formé pour détecter des caractéristiques moléculaires particulières. Notre cerveau perçoit potentiellement des millions d’odeurs dans lesquelles ces molécules uniques sont mélangées et mélangées à des intensités variables. Ainsi, la cartographie de ces informations a été un défi.

Mais Sobel et ses collègues, dirigés par l’étudiant diplômé Aharon Ravia et le Dr Kobi Snitz, ont découvert qu’il y avait un ordre sous-jacent aux odeurs. Ils sont arrivés à cette conclusion en adoptant le concept de Bell – à savoir décrire non pas les odeurs elles-mêmes, mais plutôt les relations entre les odeurs telles qu’elles sont perçues.

Les résultats de l’étude sont une étape importante vers la réalisation d’une vision du professeur David Harel du département d’informatique et de mathématiques appliquées de Weizmann, co-auteur de l’étude: être en mesure d’ajouter des arômes réalistes de fleurs ou de mer à vos photos de vacances sur les réseaux sociaux. . Donner aux ordinateurs la capacité d’interpréter les odeurs comme le font les humains pourrait avoir un impact sur la surveillance de l’environnement et les industries biomédicale et alimentaire, pour n’en nommer que quelques-unes. Pourtant, le maître parfumeur Christophe Laudamiel, qui est également co-auteur de l’étude, remarque qu’il n’est pas encore préoccupé par son métier.

Dans une série d’expériences, l’équipe a présenté aux participants volontaires des paires d’odeurs et leur a demandé d’évaluer ces odeurs en fonction de la similitude des deux, en les classant sur une échelle de similitude allant de «identique» à «extrêmement différente». Dans l’expérience initiale, l’équipe a créé 14 mélanges aromatiques, chacun composé d’environ 10 composants moléculaires, et les a présentés deux à la fois à près de 200 volontaires, de sorte qu’à la fin de l’expérience, chaque volontaire avait évalué 95 paires.

Pour traduire la base de données résultante de milliers d’évaluations de similitude perceptuelle rapportées en une mise en page utile, l’équipe a affiné une mesure physico-chimique qu’elle avait précédemment développée. Dans ce calcul, chaque odorant est représenté par un seul vecteur qui combine 21 mesures physiques (polarité et poids moléculaire).

Pour comparer deux odorants, chacun représenté par un vecteur, l’angle entre les vecteurs est pris pour refléter la similitude perceptuelle entre eux. Une paire d’odeurs avec une distance d’angle faible entre eux est prédite similaire, ceux avec une distance d’angle élevé entre eux sont prédits différents.

Pour tester ce modèle, l’équipe l’a d’abord appliqué à des données collectées par d’autres, principalement une vaste étude sur la discrimination des odeurs par C. Bushdid et ses collègues du Rockefeller Institute à New York.

L’équipe Weizmann a constaté que leur modèle et leurs mesures prédisaient avec précision les résultats de Bushdid: les odorants avec une faible distance angulaire entre eux étaient difficiles à distinguer; les odeurs avec une distance angulaire élevée entre elles étaient faciles à distinguer. Encouragée par le modèle prédisant avec précision les données collectées par d’autres, l’équipe a continué à se tester.

L’équipe a concocté de nouveaux parfums et a invité un nouveau groupe de volontaires à les sentir, en utilisant à nouveau leur méthode pour prédire comment cet ensemble de participants évaluerait les paires – dans un premier temps 14 nouveaux mélanges, puis, dans l’expérience suivante, 100 mélanges. Le modèle a fonctionné exceptionnellement bien. En fait, les résultats étaient similaires à ceux de la perception des couleurs – des informations sensorielles fondées sur des paramètres bien définis. Cela était particulièrement surprenant étant donné que chaque individu a probablement un complément unique de sous-types de récepteurs de l’odorat, qui peuvent varier jusqu’à 30% d’un individu à l’autre.

Étant donné que la «carte des odeurs» prédit la similitude de deux parfums, elle peut également être utilisée pour prédire l’odeur finale d’un odorant. Par exemple, tout nouvel odorant qui se trouve à moins de 0,05 radian de la banane sentira exactement la banane. Au fur et à mesure que le nouvel odorant s’éloigne de la banane, il sentira la banane, et au-delà d’une certaine distance, il cessera de ressembler à la banane.

L’équipe développe actuellement un outil Web qui prédit non seulement l’odeur d’un nouvel odorant, mais qui peut également synthétiser les odorants par conception. Par exemple, on peut prendre n’importe quel parfum avec un ensemble d’ingrédients connu et – en utilisant la carte et la métrique – générer un nouveau parfum sans composants en commun avec le parfum original mais avec exactement la même odeur.

Sobel a conclu: «Il y a un siècle, Alexander Graham Bell a posé un défi. Nous y avons maintenant répondu: la distance entre la rose et le violet est de 0,202 radians (ils sont similaires à distance), la distance entre le violet et l’asafoetida est de 0,5 radians (ils sont très différents) et la différence entre la rose et l’asafoetida est de 0,565 radians (ils sont encore plus différents). Nous avons converti les perceptions des odeurs en nombres, et cela devrait en effet faire progresser la science des odeurs.


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