人类嗅觉中的自然化学特征:未来生物技术的食源性视角(1)

决定食品和饮料化学感觉的天然风味的生物催化生产一直是学术和工业研究的一个艰巨目标。化学痕量分析的进展和化学-生物学界面的后基因组进展揭示了自然化学感觉实体的气味质量是由气味诱导的嗅觉受体活动模式定义的。与传统观点不同的是，这项综述和大数据分析现在显示，每种食物的真正关键气味的特征比例只有3到40个，从10000种左右的食物挥发物中提取230种。这表明食物产生的刺激空间与我们大约400个嗅觉受体共同进化，并大致匹配为最好的天然激动剂。这一视角洞察了气味的自然化学特征，提供了220多种食物样品的化学气味编码，并解决了生产重组物的工业意义，该重组物可以完全重建天然气味特征，用于食用和日用香精、完全沉浸式交互虚拟环境或类人生物电子鼻。

1、前言

8000多年来，自然生物化学过程一直用于食品的生产，如面包、啤酒、葡萄酒、奶酪和酸奶、醋、酱油或鱼露。因此，通过微生物发酵或酶活性产生新的香味和味道，风味生物技术就诞生了。[1]

尽管多种微生物的代谢性能为从头合成风味的生物合成带来了巨大的潜力，但在自然界中发现的有价值化合物的产量通常太低，无法进行商业应用。除了一些来自初级代谢的风味化合物，如L-谷氨酸和柠檬酸，代谢的多样性往往导致相当广泛的密切相关的化合物，例如，一系列来自氨基酸代谢的杂醇。[2]

在上个世纪，有机合成的巨大进步使得高纯度、天然产生的气味分子和手性气味的制备成为了具有成本效益的方法[3]。例如，薄荷气味和外消旋薄荷醇已经在20世纪60年代中期由Haarmann & Reimer实现了工业化生产，而具有凉感效应(1R,2S,5R)结构的(-)-薄荷醇则需要通过手性拆分分离[4]。20世纪80年代末，由Ryoji Noyori领导的团队首次开发了以月桂烯为基础的(-)-薄荷醇的合成，今天称为“Takasago法”，采用催化剂[{(S)-BINAP}2Ru]ClO4将二乙基香叶胺的不对称异构化反应转化为3-(R)-香茅烯胺，这是一个新的关键反应步骤。Ryoji Noyori利用BINAP钌催化剂，获得了2001年诺贝尔化学奖[5]。合成(-)-薄荷醇是当今世界上最畅销的风味配料之一，每年达到25000至30000公吨的全球需求，巴斯夫在2012年开发了一种新工艺，使用手性铑催化剂对(Z)-薄荷醇进行不对称加氢[6]。此外，有机化学还成功地产生了影响更大的非天然同系物，例如，目前广泛使用的乙基香兰素，其风味强度比其天然类似物香兰素强约4倍[7]。

尽管工业化香料生产取得了非凡的成就，但被疏远的消费者对添加到食品、化妆品或家用产品中的非天然化学物质越来越反感，因此产生了对真正真实的天然风味标签的香料越来越多的需求，以及对“有机”或生物起源的风味分子的需求[2]。在过去的几十年里，这导致了香草和薄荷等几种植物资源的严重短缺，并推动了“更绿色”的化学和更“环保”的生物技术制造工艺的应用，从而通过植物细胞、组织培养或分别涉及细菌、真菌、酵母和它们的酶的微生物过程来生产生物质香料的合成生物学的快速发展。[2,8 - 10]甚至昆虫衍生的酶最近也被认为是工业生物技术中尚被低估的宝藏精细化学品的生物技术生产，例如有机酸、氨基酸、核苷酸、维生素和醇[12]、生物催化区域和立体选择转化[13]、合理蛋白质设计和计算机辅助酶设计，结合定向进化技术，以开发新型生物催化剂[14,15]，采用连续的生物或化学催化转化或设计的表达多种酶的重组全细胞[16]、以及通过高效的下游处理选择性回收目标分子的多步骤工艺在过去几年中迅速发展，已成为当今化学工业中成熟的学科[2,17]。尽管挥发性醇(如杂醇醇)、具有气味活性的有机酸和酯(如2-苯乙基乙酸酯)、醛(如(Z)-3-己烯醛和香草醛)、酮和3-和5-烷基内酯等已经在工业上实现了生物催化生产，但它们的化学多样性使气味分子仍然是生物技术的一个真正具有挑战性的目标，在食品、饲料、化妆品和制药部门有着广泛的应用。[2,9,10]

我们对嗅觉分子基础研究的进步，对于更有效地引导后基因组风味生物生产技术，以那些由自然进化选择的目标分子，创造出对各种食物和饮料真正真实的嗅觉感知是必要的。然而，这需要新的知识，我们的嗅觉如何能够在分子水平上解谜食物气味的世界。400多个视紫红质样G蛋白偶联的7个跨膜螺旋受体(称为气味受体(OR))工作在挥发性摩尔化学世界和大脑感觉知觉之间的界面上，将外部化学刺激转化为可由神经电路处理的内部信息[18]。假设这些受体已经进化到能够处理这一任务，对它们的编码策略的分析有望在如何高效地编码自然界的化学信息方面产生有价值的见解[19]。为了满足这一需求，需要对化学气味空间进行定义，并对反映感官表现型并触发特定食物味道特征的感官活跃关键分子(被称为“感官代谢组(sensometabolome) ”)的综合种群进行解码。[20、21]

尽管近年来在分子感官科学方面取得了巨大的技术进步，以阐明食物在分子水平上的感官代谢组学(“感官组学Sensomics”)，[1,20,21]我们仍然需要新的知识体系，解决特别是在嗅觉的化学-生物学界面上的许多困惑。[22]

换句话说，我们对气味编码的理解在很大程度上依赖于对关键气味与其最佳同源受体蛋白相互作用的认识，以及对组合代码的破译，在组合代码中，气味的特性是由它们激活的特定受体子集编码的。[22]

阐明与生物相关的单一气味的人类受体编码，甚至更重要的是，阐明为我们大脑在进食时感知到的嗅觉图像编码的自然化学感觉混合物的受体编码，将是一个重要的里程碑，对于高效和具有成本竞争力的生物技术重建真正真实的气味特征——所有这些都是由相同的生物产生的关键气味构建的。

2. 食品化学气味空间的分析覆盖需要全面、定量

对我们日常饮食中气味分子的搜寻始于60年代初气相色谱法(GC)的引入。当时，进行研究的假设是，发生在食物、体味或环境气味中的一整套挥发物有助于化学感觉实体的特定气味。然而，尽管到2013年为止，约有8000种挥发物被识别出来，并预测食物中总共会出现10000种挥发物，早期通过识别出的挥发物重建食物香气的实验并不成功，如橄榄油[26]和橙汁[27]。地道食品的风味与模拟食品的香气在感官感知上存在差异的主要原因是缺乏分析设备——气相色谱火焰电离检测器无法检测到的高影响微量气味，以及定量数据并不准确。因此，剂量/嗅觉活力的考虑日益加剧了研究人员的质疑，食物中所建议的10000种挥发物都有助于食物的特定气味吗？[28-30]这促使人们在寻找食物的关键气味方面发生了范式上的转变，并引入了“感官组学”方法的诞生。将耦合气相色谱的想法应用到嗅闻装置上[31]，气相色谱嗅闻法(GC-olfactometry, GC-o)是一种利用人类鼻子作为最灵敏和选择性的生物探测器，通过“嗅探”检测，在色谱分离物中大量感觉不活跃的挥发物中定位活性气味的方法，曾被广泛应用于实验昆虫学中，用于检测昆虫触角嗅觉器官所感知的挥发物。[28,30,32 - 34]基于连续稀释香气馏分的重复GC-O分析的技术，例如CHARM分析[35,36]或AEDA香气提取液稀释分析[28,30]，能够对气味活性分子进行综合检测，并根据空气中的相对阈值对其感官影响进行排序。

这种嗅觉活力导向的策略极大地帮助我们将费力的识别实验集中在食物中最具气味活性的分子上。然而，由于气相色谱-嗅闻法对关键气味分子的嗅觉筛选是基于它们在空气中的阈值，而不是在各自的食物基质中，研究人员开始基于“气味单位”或“气味活度值”(OAV)来研究单个气味对给定食物香气的贡献，该“气味单位”或“气味活度值”(OAV)定义为食物中一种气味的浓度与其在适当基质中的气味阈值之比。[29,30,37,38]然而，挥发性成分的巨大化学复杂性，以及关键气味在浓度、挥发性和化学稳定性方面的巨大差异，挑战了它们的精确定量[28,30]。

通过使用稳定同位素(13C, 2H)标记的关键气味的双分子作为高分辨率气相色谱/质谱分析最合适的内部标准，取得了突破。[21,28,34, 39-42]考虑到提取、样品清理和色谱过程中的分析物鉴别，这种所谓的稳定同位素稀释分析(SIDA)允许对关键食品气味进行稳健的定量分析，所需的精度低于10%。[28]