I modelli di intelligenza artificiale mirano a prevedere il funzionamento e il sapore del cibo
Un nuovo gruppo di ricerca porta i metodi della multiomica nella chimica alimentare
Il 15 aprile 2026, presso l'Istituto Leibniz per la Biologia dei Sistemi Alimentari dell'Università Tecnica di Monaco di Baviera, ha iniziato a lavorare un nuovo gruppo di ricerca junior. Guidato dal Dr. Nikolai Köhler, il gruppo Integrative Food Systems Analysis si dedica allo sviluppo di modelli predittivi basati su computer per gli effetti sensoriali e fisiologici dei sistemi di composti alimentari.
Gli approcci multiomici integrativi sono al centro della loro ricerca. Il gruppo di ricerca junior sta sviluppando nuovi metodi computazionali per integrare e analizzare i diversi dati high-throughput provenienti da analisi di chimica alimentare e studi funzionali biologici. Combinando la teoria dei grafi, la statistica e l'apprendimento automatico, i ricercatori mirano a ottenere nuove conoscenze sui cosiddetti sistemi di composti alimentari, ossia l'interazione tra sostanze sensoriali e bioattive.
I modelli predittivi sono fondamentali
"I modelli predittivi sono fondamentali per dare forma alla transizione verso sistemi alimentari e nutrizionali basati sui dati, più sostenibili ed efficienti. Sono molto entusiasta di poter dare un importante contributo a questo obiettivo grazie al mio lavoro presso il rinomato Istituto Leibniz", afferma il leader del gruppo, il dottor Nikolai Köhler. L'obiettivo a lungo termine è quello di riuscire a prevedere, sulla base dei profili dei composti alimentari, come gli alimenti influenzano la percezione sensoriale e quali altri effetti fisiologici hanno nel corpo umano.
Köhler ha studiato biotecnologia molecolare presso l'Università Tecnica di Monaco e ha conseguito il dottorato di ricerca presso l'Istituto di ricerca bavarese per la trasformazione digitale (bidt) come membro del gruppo di ricerca junior LipiTUM. Durante gli studi di dottorato, ha anche completato una borsa di ricerca presso l'Università di Yale (New Haven, USA). In questo periodo si è concentrato in particolare sui metodi informatici per l'analisi dei metaboliti e delle reti metaboliche nel contesto della biologia dei sistemi.
Successivamente ha svolto attività di ricerca presso l'Università di Heidelberg nel gruppo della professoressa Britta Velten (Data Science in Biology), dove ha ulteriormente sviluppato metodi di apprendimento automatico per l'analisi di dati omici spaziali.
La ricerca contribuisce alla missione globale
Il lavoro del nuovo gruppo di ricerca junior contribuisce alla missione generale dell'Istituto Leibniz di creare una base scientifica per lo sviluppo di alimenti innovativi, sensorialmente attraenti e prodotti in modo sostenibile, che promuovano un'alimentazione sana. In futuro, i metodi sviluppati saranno utilizzabili anche da aziende e autorità lungo l'intera catena del valore.
"Siamo lieti di aver assunto nel nostro istituto uno scienziato così talentuoso e impegnato come Nikolai Köhler", afferma la professoressa Corinna Dawid, direttore scientifico dell'Istituto Leibniz. Con il nuovo gruppo di ricerca junior Integrative Food Systems Analysis, l'istituto sta rafforzando la sua ricerca interdisciplinare unica all'interfaccia tra chimica e biologia degli alimenti, scienza e tecnologia chemiosensoriale, nonché bioinformatica e apprendimento automatico.
Ulteriori informazioni: Negli "approcci multiomici integrativi", diversi dati "omici" vengono analizzati insieme per ottenere una comprensione olistica di sistemi biologici complessi.
Il termine "omica" si riferisce a diversi livelli di informazione biologica, come la genomica (geni), la trascrittomica (attività genica), la proteomica (proteine) e la metabolomica (prodotti metabolici). In questo contesto, "integrativo" significa che questi dati non sono considerati separatamente, ma sono collegati tra loro.
Utilizzando la statistica, la bioinformatica e l'apprendimento automatico, è possibile identificare correlazioni che non sarebbero visibili nei singoli set di dati. Nel contesto della ricerca alimentare, questo significa, ad esempio, combinare le analisi chimiche dei composti alimentari con i dati biologici provenienti da studi su cellule o sull'uomo. Ciò consente di capire meglio come interagiscono i composti alimentari, come influenzano il gusto e quali effetti hanno nell'organismo.
In breve, gli "approcci multiomici integrativi" forniscono un quadro più completo del funzionamento di sistemi complessi integrando e analizzando simultaneamente più livelli di dati.
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