동물 행동 평가와 컨볼루션 신경망의 통합으로 와사비-알코올 맛-냄새 상호작용 연구

일반적으로 와사비로 알려진 와사비아 자포니카는 식품 준비 ^1,2에서 인정을 받았습니다. 섭취 시 눈물, 재채기 또는 기침을 특징으로 하는 강렬한 감각 경험은 잘 알려져 있습니다. 와사비의 이러한 독특한 매운맛은 화학감각 이소티오시아네이트(ITC)의 상동 화합물에 기인할 수 있습니다. 이들은 ω-알케닐 및 ω-메틸티오알킬 이소티오시아네이트로 분류할 수 있는 휘발성 유기황 식물 화학 물질입니다³. 이러한 화합물 중 알릴 이소티오시아네이트(AITC)는 양 고추냉이 및 겨자와 같은 십자화과에 속하는 식물에서 발견되는 가장 우세한 천연 ITC 제품입니다⁴. 상업용 와사비 페이스트는 일반적으로 양 고추냉이로 제조되므로 AITC는 이러한 상업용 제품의 품질 관리에 사용되는 화학 마커입니다⁵.

식이 알코올 음료와 와사비를 넣은 요리를 함께 먹는 것은 문화적 성향의 한 예라고 할 수 있다⁶. 주관적으로 이 조합은 와사비와 증류주 사이의 매운맛과 열을 보완하여 전반적인 요리 경험을 향상시킬 수 있습니다. 동물 질적 행동 평가(QBA)는 단기 또는 장기 외부 자극에 대한 반응으로 피험자의 행동 변화를 수치 용어⁷를 사용하여 검사하는 포괄적인 전체 동물 방법론적 접근 방식입니다. 이 방법에는 통증 테스트, 운동 테스트, 학습 및 기억력 테스트, 설치류 모델⁸을 위해 특별히 설계된 감정 테스트가 포함됩니다. 그러나 후각과 함께 구음의 시너지 감각 평가를 조사한 연구는 지금까지 문헌에서 드물게 남아 있습니다 ^9,10. 화학감각에 관한 대부분의 연구는 개인의 식품과 음료 섭취를 개별적으로 조사하는 것에 국한되어 있다¹¹. 따라서 와사비를 섭취하는 동안 술을 킁킁거리는 행위와 관련된 맛과 냄새의 상호작용에 대한 연구가 부족합니다.

와사비에 의한 찌르는 느낌은 통각(nociception)의 한 형태로 여겨지므^로12, 동물행동평가는 설치류 동물의 통각감각반응을 평가하는 데 매우 적합하다 ^8,13,14. MGS(mouse Griace scale) 점수로 알려진 마우스의 통각을 평가하는 방법은 Langford et ^al.15,16에 의해 개발되었습니다. 이 행동 연구 방법은 실험 쥐가 보여준 얼굴 표정 분석에 의존하는 통증 관련 평가 접근 방식입니다. 실험 설정은 투명 케이지와 비디오 녹화를 위한 2개의 카메라를 포함하여 간단합니다. 자동 데이터 캡처를 위한 첨단 기술⁽17,18,19)을 통합함으로써 정량적 및 질적 행동 측정을 얻을 수 있어 행동 모니터링 중 동물 복지를 향상시킬 수 있습니다⁽²⁰). 결과적으로, MGS는 중단되지 않고 임시방편적인 방식으로 동물에 대한 다양한 외부 자극의 영향을 연구하는 데 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 채점 과정에는 토론자가 평가할 수 있도록 몇 개(10개 미만)의 비디오 프레임 이미지만 선택되며 사전 교육이 필요합니다. 많은 수의 샘플 이미지를 스코어링하는 것은 노동 집약적일 수 있습니다. 이 시간 소모적인 문제를 극복하기 위해 여러 연구에서 MGS 점수^21,22를 예측하기 위해 기계 학습 기술을 사용했습니다. 그러나 MGS는 지속적인 측정이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 다중 클래스 분류 모델은 와사비를 동시에 섭취하고 액체 냄새를 맡는 쥐의 이미지가 일반 쥐의 이미지와 유사한지 여부를 결정하는 것과 같은 논리적이고 범주적인 문제를 평가하는 데 더 적합합니다.

이 연구에서는 생쥐의 맛-냄새 상호작용을 조사하는 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 동물 행동 연구와 CNN(Convolutional Neural Network)을 결합하여 쥐 피험자의 얼굴 표정을 분석합니다. 두 마리의 쥐가 정상적인 행동 조건에서, 와사비에 의한 통각을 경험하는 동안, 그리고 특별히 설계된 케이지에서 술을 냄새를 맡는 동안 세 번 관찰되었습니다. 생쥐의 얼굴 표정은 비디오로 녹화되었으며, 생성된 프레임 이미지는 딥 러닝(DL) 모델의 아키텍처를 최적화하는 데 활용되었습니다. 그런 다음 독립적인 이미지 데이터 세트를 사용하여 모델을 검증하고 실험 그룹에서 획득한 이미지를 분류하기 위해 배포했습니다. 쥐가 와사비 섭취 중 동시에 술 냄새를 맡았을 때 와사비 톡 쏘는 맛이 억제되는 정도를 확인하기 위해 인공 지능이 제공하는 통찰력은 다른 데이터 분석 방법인 MGS 점수¹⁶점과의 교차 검증을 통해 더욱 확증되었습니다.