Cómo la nariz se lo huele

El sentido del olfato de los mamíferos es un excelente sistema de detección química que sobrepasa de lejos cualquier reproducción hecha por la mano del hombre. Así, hace mucho tiempo que los investigadores intentan analizar y recrear el sistema olfativo animal para desarrollar “narices” artificiales. Ahora, investigadores del IBEC han hecho nuevos descubrimientos sobre este sistema tan eficiente que podrían permitir el desarrollo de mejores sistemas de detección química con importantes aplicaciones en áreas tan esenciales como la salud, la seguridad o la industria alimentaria.

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En el artículo que aparece hoy en PlosOne, los investigadores abordan un obstáculo actual para una mejor comprensión del sistema olfativo de los mamíferos, en concreto, de cómo se codifica y procesa la información química. Para hacer esto, estudiaron el rendimiento del sistema olfativo periférico de las ratas a la hora de identificar el tipo de estímulos entrantes – es decir, su capacidad de detectar y distinguir diferentes olores – e hicieron un análisis de los resultados cuantificando eln úmero de olores que podrían ser codificados por un conjunto particular de receptores olfativos (ROs) del sistema.

“Las neuronas RO en el sistema son de diversos tipos y están distribuidas por el epitelio nasal de forma compleja. Además, el número de tipos depende de la especia; por ejemplo, hay 387 tipos diferentes de ROs en los humanos, y 1.035 en los ratones,” explica Santiago Marco, responsable del grupo de Olfato Artificial del IBEC. “Observamos el papel que jugaba esta diversidad y el número total de receptores en la codificación de la información química.”

La investigación previa ha mostrado que un sistema olfativo particular se adapta a las propiedades estadísticas del conjunto de sustancias químicas a las cuales se ve expuesto – por ejemplo, los ROs de un perro estarán más sintonizados con el olor de la carne que los de un conejo. Como diferentes neuronas responden a un conjunto de olores diferentes, esto forma la base del “código” por el cual se identifican los olores, y así los investigadores clasificaron los receptores olfativos de las ratas según su rango de recepción (RR) cuando se les expone a un gran número de olores – una inmensa proeza de mapeado sistemático, a causa del gran número de receptores que se encuentran en las ratas y la enorme cantidad de ligandos potencials. También estudiaron la cpacidad de distinguir dependiendo de la distribución, y la correlación entre receptores. Además, en lugar de utilizar modelos teóricos simplificados, usaron datos reales del bulbo olfativo procedentes de una extensa base de datos proporcionada por la Universidad de California Irvine.

“Descubrimos que el rendimiento óptimo corresponde a un conjunto de receptores con un alcance de recepción del 50%, así que los ROs  no son particularmente selectivos,” dice Santiago. “Aún así, el sistema biológico tiene una correlación o solapamiento de los sensores notablemente baja, y una buena cobertura del espacio olfativo. Para sensores con baja correlación, añadir más al conjunto maximiza la capacidad de codificación del sistema.”

A partir de esto, los investigadores suponen que la biología ha evolucionado hacia una combinación de sensores más selectivos para los olores críticos y una colección de sensores menos selectivos para cubrir áreas más grandes del espacio olfativo. “Un caso extremo de este impulso evolutivo es la presencia de sensores altamente específicos para la detección de feromonas,” añade Santiago. “Esta mejor comprensión de la codificación de los olores en el olfato puedo ofrecer valiosas informaciones para el diseño de sistemas de olfato artificial multiusos; por ejemplo, antes se creía que los sensores químicos no son lo bastante selectivos, pero nuestro estudio muestra que quizá la selectividad no sea el parámetro más relevante.”

J. Fonollosa, A. Gutierrez-Galvez, S. Marco (2012). Quality Coding by Neural Populations in the Early Olfactory Pathway: Analysis using Information Theory and lessons for Artificial Olfactory Systems. PLoS ONE, in press. http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0037809