Даже чтобы придумать «хард» электронного носа и выбрать для него сенсоры, нам уже нужно обладать хотя бы базовыми знаниями о том, как работает биологический нос. Фактически искусственный аппарат, копирующий модус работы биологического, должен пользоваться тем же типом языка, хотя и необязательно тем же алфавитом. Выходит, что проводящие полимеры – лучшие из доступных сенсоров с искомыми характеристиками, хотя их работа в сравнении с белками носа все еще очень примитивна.
Биосенсоры для электронного носа
Тогда почему не использовать ольфакторные рецепторы? Насколько нам известно, мембранные белки, как и многие другие типы рецепторов, вещь деликатная и нуждается в комплексной среде мембраны для сохранения своих связывающих свойств. При теперешнем уровне технологий невозможно включить ольфакторные рецепторы в электронные схемы и при этом ожидать, что они продолжат исправно связывать и распознавать ароматы.
Однако существует другой класс белков, тоже участвующих в ольфакции и вносящих свою лепту в различение пахучих веществ. Ранее мы уже подробно описывали состав и характеристики ОСБ и то, как компактная структура делает их устойчивыми к температурной денатурации и прочим суровым внешним условиям. К тому же они просты и дешевы в синтезе, делая возможным массовое производство биосенсоров на основе ОСБ. В сравнении с прочими сенсорами белки уникальны, так как их легко модифицировать путем целевых мутаций избранных сегментов, добиваясь тем самым нужных связывающих свойств. Эту возможность уже подтвердили экспериментально на материале нескольких ОСБ. Она основывается на детальных знаниях о трехмерной структуре многих представителей этого класса и компьютерных технологиях, способных достаточно надежно прогнозировать эффект конкретных мутаций на связывающие способности белка.
Сейчас использование ОСБ в качестве биосенсоров находится на передовом крае исследований, нацеленных на моделирование обоняния электронными средствами. Но есть у этой методики и слабое место – преобразование. Как получить электрический сигнал от неосложненного связывания белком молекулы одоранта? Есть сообщения о нескольких увенчавшихся успехом попытках, но этого, увы, еще слишком мало для той надежности, которая требуется от коммерческих устройств. ОСБ уже удалось инкорпорировать в биотранзисторы, способные давать электрический сигнал всякий раз, как белок захватывает молекулу одоранта. Для обоих подходов требуются довольно продвинутые технологии, но эти отрасли стремительно развиваются.
Сколько нужно сенсоров?
Чтобы построить искусственный нос, нужно очень много сенсоров, так как наш ольфакторный язык основывается на большом количестве запахов, у каждого из которых свой характер. В смеси, содержащей, скажем, корицу, гвоздику, кокос, лимон и еще ряд ароматных нот, мы биологически в состоянии засечь и различить все эти ингредиенты. Хотя всякий запах распознается по комбинаторному коду, у него великое множество элементов, и каждый воспринимается носом по-разному. Запахи могут смешиваться, но только до некоторой степени, и ольфакторный комбинаторный код, к сожалению, не похож на простой цветовой код нашего зрения. Желтый цвет нетрудно получить, смешав зеленый и красный, или фиолетовый – из красного и синего, но нам никогда не удастся воспроизвести аромат роз, просто смешав мяту и сыр, или лимон и перец, или еще что-нибудь с чем-нибудь из самых элементарных повседневных запахов.
Наше обоняние зависит от сотен разных рецепторов, и все они необходимы, чтобы придать ольфакторному опыту богатство и разнообразие, позволяющие любить дикую землянику больше тепличной клубники и безошибочно узнавать вкус бабушкиного пирога, сразу похожий и непохожий на те, что продают в местной кондитерской лавке. Чем больше сенсоров задействовано, тем лучше мы способны описать образец в ольфакторных категориях. Можно придумать массу разных устройств, от самых элементарных, с несколькими сенсорами, годящихся только для простых задач, и до сложного широкопрофильного анализатора, приближающегося действительно к концепции искусственного носа.
Относительно простые аппараты, на пару десятков сенсоров, уже доступны и нашли себе вполне практическое применение, хотя до настоящего электронного носа им очень далеко. Чего можно от них ждать, спросите вы. На чуть лучшем, чем сейчас, техническом уровне такой инструмент, способный воспроизводить (пусть даже и с ограниченным количеством элементов) базовые реакции нашей биологической системы, мог бы оценивать ароматы пищевых продуктов и идентифицировать, какие образцы обладают идентичным ароматом, а какие разнятся. Для контроля качества в пищевой промышленности такой анализатор оказался бы просто бесценен.
В настоящий момент оценка ароматических свойств пищевых продуктов производится панелью экспертов, которые пробуют все образцы на вкус и на запах и каждому выставляют баллы по всем заранее обозначенным показателям, из совокупности которых и складывается ароматический профиль продукта. Список показателей обычно довольно длинный – их несколько десятков, а работа экспертов в итоге получается долгой и дорогостоящей.
В таких ситуациях искусственный нос мог бы гарантировать постоянство органолептических характеристик продукции – при условии, что получаемый от сенсоров профиль в точности соответствует эталонному профилю, полученному от образца, который панель экспертов признала однозначно хорошим. Но, как видите, нам все равно понадобится состоящее из живых людей жюри, которое первым делом оценит качество эталонного продукта и лишь затем передаст инициативу электронному носу, который, сравнивая образцы с эталоном, сможет выносить вердикт о том, остается ли оно постоянным. Получив от образца негативный ответ, инструмент всего лишь сможет сообщить нам, что что-то изменилось, и случай потребует более подробного рассмотрения.
От химических сенсоров к нюхающему устройству
Итак, мы решили, не особенно вдаваясь в тонкости вопроса, что хотим построить электронный человеческий нос. Мы хотели получить что-то максимально близкое к нашему обонятельному аппарату, а не к носу мыши или к антенне насекомого. На практике это значит, что нам нужна машина-переводчик, способная химически анализировать смесь летучих молекул и выдавать ответ на языке ароматических дескрипторов. Поскольку эти дескрипторы относятся к понятийному полю нашего восприятия запаха, машину придется обучить человеческому ольфакторному коду, чтобы конкретный букет летучих соединений, который мы воспринимаем, например, как розы, электронный инструмент промаркировал точно так же.
Это уже задача для тщательно продуманного программного обеспечения, способного описывать аналитические данные словами, которыми воспользовался бы парфюмер или гастрономический эвалюатор. Но насколько это вообще возможно? Такой инструмент должен измерять и оценивать запахи по набору стандартных правил, независимо от индивидуальных факторов. Описание и категоризация запаха – дело одинаково сложное и для электронного носа, и для панели людей-экспертов. В целях стандартизации ответов мы изобрели инструментарий сенсорного анализа, который с помощью ряда дескрипторов помогает жюри переводить их чувственные ощущения в стандартную систему категорий и типов запаха. Электронный прибор можно было бы оснастить программой, построенной на такой же стратегии и полагающейся на базу дескрипторов, которая включала бы все оттенки запахов и сама опиралась бы на опыт профессиональных судей, работающих преимущественно в парфюмерной и пищевой индустрии.
