מודל תלת-מימדי ממוחשב של הקולטן האחראי על ‘חישת הטעם המתוק בלשון’ פותח על ידי פרופ’ מאשה-ניב מן המכון לביוכימיה, מדעי המזון והתזונה ועוזר המחקר הדוקטורנט ירון בן שושן-גלצקי, חוקרים מטעם ‘האוניברסיטה העברית’ אשר בדקו בשיטה חישובית זו, חומרים מתאימים מבחינה מרחבית לאתר את הקישור שב”מודל הקולטן”.
■ רוצים עוד עדכונים? הצטרפו אל ’כאן ישראל | כאן נעים | אתר החדשות המקומיות הוותיק של כל המדינה’ ב’פייסבוק’ או ב’טוויטר’.
החוקרים, מסיבירים, כי כידוע, יונקים, נמשכים אל ‘טעם מתוק‘ באופן מוּלד. תכוּנה זו שמאפשרת צריכת פחמימות, המהווה יתרון אבולוציוני בטבע ובמקביל גם “בעיה גדולה” עבור בני האדם בעידן המודרני, בו הגישה למתוק הפכה כמעט לבלתי מוגבלת.
החיפוש אחר ה”סטביה הבאה” (Stevia) נמצא בעיצומו, כשחוקרים רבים משקיעים מאמצים רבים, כדי לאתר ממתיקים טבעיים ובריאים, זאת ללא סוכר ו’דלי קלוריות‘ ללא טעמי לוואי ושיהיו זולים לתעשייה. במקום הממתיקים המלאכותיים שכידוע נחשבים כמזיקים לבריאות.
הבעיה המהותית כיום היא בזמן שלוקח למצוא את אותם ממתיקים חדשים. בנוסף, המבנה המרחבי של ה’קולטן לטעם מתוק‘ לא התגלה עד עצם היום הזה ולפיכך, יש צורך ביצירתיות בכל הנוגע למציאת תרכובות חדשות שיוכלו ליצור את הטעם הנחשק.
לאחרונה, התפרסם בכתב העת המדעי ‘Food Chemistry‘ מחקר, ממנו, מתברר, כי חוקרים מטעם האוניברסיטה העברית – פרופ’ מאשה ניב מן ‘המכון לביוכימיה, מדעי המזון והתזונה’ ועוזר המחקר הדוקטורנט ירון בן שושן-גלצקי, בנו מודל תלת-מימדי ממוחשב של הקולטן האחראי על ‘חישת הטעם המתוק בלשון‘ ובדקו בשיטה חישובית זו, אלו חומרים מתאימים מבחינה מרחבית לאתר את הקישור ב’מודל הקולטן‘.
█ לאחרונה בקשות פטנט כ”ממתיקים” עובדה המעידה על מהימנות המודל ויכולתו לסווג חומרים כמתוקים מתוך מאגר מידע גדול מאוד.
מטעם אגף שיווק ותקשורת של האוניברסיטה העברית, מסר מר אלון סין משה, ראש תחום תקשורת מקומית לאתר ’כאן ישראל | כאן נעים | אתר החדשות המקומיות הוותיק של כל המדינה’ כי המודל המרחבי, שנבחר לאמין ביותר הוא זה שהצליח לשלוף חומרים מתוקים ידועים, אך לא חומרים “מסיחים” (חומרים הדומים בצורתם המרחבית למתוּקים, אך אינם מתוּקים בפועל).
שימוש במודל כזה בפרט ובשיטות חישוביות בכלל, מאפשרות לסרוק מאגרי נתונים עצומים, כדי לחלץ מהם תרכובות מתוּקות – ובזמן קצר בהרבה מן המקובל כיום בשוק.
בשלב הבא במחקר, המודל התלת-ממדי, שימש לסריקה של מאגר אלקטרוני בו ישנם כ-40,000 חומרים הנמצאים במזון. עבור 400 החומרים עם ההתאמה הכי טובה ל’קולטן’ בוצע חיפוש במאגרי מידע ופטנטים.
מחיפוש זה, עלה, כי עבור עשרות מהחומרים שהתגלו בסריקה, הוגשו לאחרונה בקשות פטנט כ”ממתיקים” עובדה המעידה על מהימנות המודל ויכולתו לסווג חומרים כמתוקים מתוך מאגר מידע גדול מאוד.
לדברי פרופ’ ניב ועוזר המחקר הדוקטורנט בן שושן-גלצקי; “מחקרים מסוג זה, המתבססים על שיטות חישוביות (המיושמות כיום בעיקר ב-פיתוח תרופות) מאפשרים להוריד משמעותית את כמות המשאבים והזמן המושקעים בחיפוש אחר ממתיקים חדשים” וזו התוצאה המשמעותית ביותר במחקר זה.
כעת נבדקת במעבדתה של פרופ’ ניב, האם ברשימת החומרים המתאימים ביותר שעלו במחקר, ישנם חומרים מתוּקים חדישים נוספים אשר טרם התגלו בתעשייה.
◄ אל מאמר המדעי שפורסם ב-Food Chemistry.
