מדעני האוניברסיטה העברית פיתחו מחליפי סוכר חדשים בעזרת בינה מלאכותית

מדענים מהאוניברסיטה העברית בירושלים השתמשו בלמידת מכונה כדי לזהות 92 תרכובות פוטנציאליות שיכולות לשמש כממתיקים מלאכותיים, מתוך מאגר של 50 מיליון מולקולות. הצורך בממתיקים דלי קלוריות נמצא בעלייה מתמדת, בשל הקשר בין צריכת סוכר מופרזת להשמנה, סוכרת מסוג 2, מחלות כבד שומני ומחלות לב וכלי דם. עם זאת, ממתיקים נפוצים כמו אספרטיים, סכרין וסוקרלוז סובלים לעיתים קרובות מטעם לוואי מר או מתכתי.

המחקר, שפורסם בכתב העת Food Chemistry, השתמש באלגוריתם למידת מכונה בשם ISE, שפותח על ידי צוותו של פרופסור עמירם גולדבלום. האלגוריתם אומן על חומרים ידועים כמתוקים או מרים, כדי שיוכל לחזות את טעמו של חומר על סמך תכונותיו המולקולריות. לאחר מכן, האלגוריתם נבדק על שלוש מאגרי מידע כימיים שכללו כ-50.7 מיליון מולקולות.

המודל סינן תחילה תרכובות שחזה שיהיו מרות. השלב הבא כלל מידול של האופן שבו מולקולה נקשרת למטרה ביולוגית, שהיא הקולטן האנושי לטעם מתוק, המורכב משתי תת-יחידות חלבון: T1R2 ו-T1R3. מבנה מפורט של הקולטן פורסם רק בשנה שעברה. חיזוי הטעם, הקישור לקולטן ומסננים מבניים צמצמו את הרשימה ל-556 תרכובות, ולאחר מכן ל-92 מולקולות מועמדות.

רבות מהמולקולות הללו שונות במבנהן מממתיקים ידועים, מה שעשוי להצביע על קיומם של סוגים חדשים לגמרי של חומרים מתוקים. בין המועמדות נכללו גם ממתיקים שכבר רשומים כפטנט, מה שמהווה אישור עקיף ליעילות השיטה. החוקרים מדגישים כי בשלב זה מדובר בחיזויים ממוחשבים בלבד, ויש צורך לבדוק במעבדה את מתיקותם, בטיחותם והתאמתם לשימוש במזון. עם זאת, צמצום החיפוש ממיליוני מולקולות לעשרות בודדות מקצר משמעותית את היקף הניסויים הנדרשים.