Investigadoras de la UGR participan en la elaboración del mapa completo de interacciones de los receptores del gusto humano mediante modelos computacionales

La inteligencia artificial y la simulación molecular han permitido, por primera vez, descifrar el interactoma completo o conjunto de interacciones entre pares de proteínas de los receptores del gusto humano. Gracias a esas herramientas, un grupo de investigadores han generado el mapa de interacciones entre las proteínas sensoriales y otras proteínas del organismo, haciendo posible acercarnos al conocimiento de por qué algunos sabores nos resultan irresistibles frente a otros que nos producen rechazo. Esta investigación se ha realizado en el marco del proyecto europeo H2020-RISE VIRTUOUS (Virtual tongue to predict the organoleptic profile of Mediterranean ingredients and their effect on human homeostasis), una iniciativa pionera que combina biología molecular, informática y nutrición para desarrollar alimentos funcionales y personalizados basados en ingredientes mediterráneos.

El trabajo ha sido publicado en la prestigiosa revista npj Science of Food, del grupo editorial Nature, y ha contado con la participación de dos investigadoras de la Universidad de Granada: Rocío Romero Zaliz, profesora titular del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y Vanessa Martos Núñez, catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal, quien ha sido además la investigadora principal del proyecto en la UGR y es miembro del panel de cata multidisciplinar de la UGR.

Más allá de las papilas gustativas, el gusto es una red compleja de señales y proteínas que interactúan dentro de nuestras células. Comprender cómo estas proteínas del gusto se conectan con otras puede abrir la puerta a nuevas soluciones para tratar trastornos alimentarios, diseñar dietas personalizadas o incluso mejorar la adherencia a dietas saludables.

Los investigadores utilizaron modelos de aprendizaje automático entrenados con más de 2,5 millones de datos experimentales para predecir las interacciones entre proteínas. Analizaron 61 características diferentes por cada par proteico —como su similitud funcional o compatibilidad estructural— y desarrollaron un modelo adicional para estimar la afinidad de unión entre ellas. Las predicciones más prometedoras se validaron con simulaciones de dinámica molecular, una técnica que reproduce cómo se comportan las proteínas en condiciones biológicas reales.

Uno de los descubrimientos más sorprendentes del estudio fue la identificación de una nueva interacción entre el receptor amargo TAS2R41 y la proteína CHMP4A, implicada en la reparación de membranas celulares. Esta unión, hasta ahora desconocida, podría alterar la flexibilidad del receptor y aumentar su sensibilidad a compuestos amargos. El hallazgo sugiere que proteínas como CHMP4A podrían modular la percepción del gusto incluso sin estímulo externo, abriendo la posibilidad de diseñar alimentos que influyan en el apetito o el placer de comer.

Este avance también plantea una hipótesis innovadora: que los receptores del gusto podrían tener funciones más allá de la lengua, relacionadas con la regulación del apetito, la respuesta a fármacos o la homeostasis metabólica.

Además de su valor científico, esta investigación tiene un enorme potencial aplicado. Podría facilitar el desarrollo de alimentos adaptados a las preferencias individuales sin perder valor nutricional, lo que ayudaría a muchas personas a adoptar dietas equilibradas. También puede mejorar la alimentación de personas con pérdida de apetito o alteraciones del gusto, como pacientes con enfermedades crónicas, personas mayores o aquellas en tratamiento con quimioterapia.

Como señala la profesora Romero Zaliz: "Este trabajo muestra cómo la inteligencia artificial puede ayudarnos a entender procesos biológicos complejos y diseñar soluciones reales en campos como la salud, la alimentación o el bienestar."