英国利兹大学食品科学与营养学院和爱丁堡大学科学家携手，开发出一款人工智能（AI）工具，能从数千万种候选蛋白中快速识别可充当乳化剂的植物蛋白。截至目前，该工具已锁定近800种蛋白。这一成果有望大幅缩短昂贵而漫长的试错过程，催生新一代植物性食品、化妆品和药品。相关论文发表于新一期《通讯化学》杂志。
乳化剂能把油和水结合成稳定、均匀的混合物，对食品、化妆品、药品等领域至关重要。从护肤乳液、药用乳霜，到酱汁、冰淇淋、蛋黄酱和油漆，常见应用不一而足。然而，现有的合成或动物源性乳化剂的碳足迹较高，消费者对天然、可持续的植物性乳化剂的兴趣正日益浓厚。
寻找此类植物性成分面临一大挑战：潜在植物蛋白多达数百万种，逐一测试其乳化性能不仅成本高昂，而且需要漫长的试错。此前，一直没有可靠方法能预测哪些植物蛋白可以像动物蛋白那样充当乳化剂。新工具有望发现更多可能，缩短多年测试周期，加速向可持续植物性体系转型。
蛋白在油水混合物上的附着方式，对其乳化性能至关重要。此外，乳化剂通常具有一种名为“二嵌段”的特征化学结构。有鉴于此，新模型采用数学方法模拟植物蛋白的这一结构，并借助机器学习识别决定蛋白附着行为的关键片段。在此基础上，模型便能预测哪些植物蛋白最可能用作天然乳化剂。
该模型识别出近800种可能充当乳化剂的植物蛋白，其中许多此前从未进入研究视野。科学家随后测试了几种市售蛋白，结果与模型预测相吻合，豌豆和土豆蛋白被证实有效。这表明，AI能帮助科学家更快找到前景广阔的新成分。团队认为，这一发现可能引起食品和化妆品公司的兴趣，尤其是那些正在开发植物性、可持续产品的企业。
