Исследователи из Сингапура и Китая применили алгоритмы машинного обучения для анализа более двух тысяч молекул с характерным запахом, выделив группу растительных соединений, обладающих подтвержденным снотворным эффектом. Информация об этом представлена в журнале Digital Discovery.
Команда ученых из Национального университета Сингапура и Шанхайского технологического института разработала специализированную цифровую библиотеку, включающую данные о 2391 молекуле летучих веществ, обнаруженных в 991 виде ароматных растений. Собранные химические данные использовались для обучения нейросети, нацеленной на выявление скрытых структурных закономерностей между составом молекулы и ее способностью вызывать расслабление и сон. В процессе тестирования математическая модель продемонстрировала точность 96,1%, успешно классифицировав вещества на активные и неэффективные соединения.
Для проверки предсказаний, сделанных искусственным интеллектом, исследователи отобрали четыре растительных соединения, которые доступны на рынке: карвакрол, сафранал, ванилин и метилэвгенол. Лабораторные испытания показали, что вдыхание этих ароматов значительно уменьшает количество спонтанных пробуждений и увеличивает продолжительность фазы глубокого сна. На молекулярном уровне летучие компоненты активно воздействовали на ГАМК-рецепторы головного мозга, влияя на торможение нервной системы — это основная мишень для традиционных снотворных препаратов.
Кроме того, разработанный алгоритм позволил составить обширный рейтинг растительных семейств с наибольшим терапевтическим потенциалом. Наиболее богатые естественными регуляторами сна оказались представители семейств Астровые, Яснотковые и Лавровые. Исследователи выделили лаванду и периллу как приоритетные объекты для дальнейших медицинских исследований. Созданная молекулярная карта станет основой для разработки безопасных натуральных успокоительных средств и целенаправленных ароматических продуктов.
Запись ИИ нашел идеальные растительные ароматы против бессонницы впервые появилась K-News.