像昆蟲一樣，“嗅聞”出水果的成熟度。

近日，利用昆蟲嗅覺受體制造生物傳感器的生物制造企業Scentian Bio宣布，與全球最大獼猴桃營銷商新西蘭巨頭佳沛（Zespri）達成合作。

該公司獲得了佳沛創新基金（ZAG）的支持，雙方將利用這一技術來確定收獲水果的最佳時間。

Scentian Bio的核心技術是一套基于昆蟲嗅覺受體（iOR）的生物傳 感器，可以檢測食品、植物或人體中的揮發性有機化合 物 （VOC）。

這 套傳感器的靈敏度比人體或氣相色譜質譜儀(GCMS)高幾個數量級，甚至比最靈敏的小獵犬都高出1000倍。

“聞”出獼猴桃的成熟度

目前在獼猴桃成熟度評估中，主流方法是結合白利糖度測試（評估糖含量）和干物質測試（測量水果中不含水的比例），這也是測量多數水果成熟度和食用質量的方法。

相比之下，Scentian Bio的方法主要是測量揮發性有機化合物，而其中的代謝信息也會隨著水果的成熟或儲存發生變化，例如在腐爛的早期階段，氣味會散發出來。

另一個優勢是便捷性，傳統的白利糖度和干物質方法涉及將樣品送到實驗室，而該公司的方法只需要使用包含昆蟲嗅覺受體的手持式傳感器，就能獲得實時反饋。

迄今為止，Scentian Bio已經合成了一個包含52種昆蟲嗅覺受體的庫，實現了飛摩爾水平的靈敏度（相當于20,000個奧林匹克規格的游泳池中的一個水滴）。

并在六種類型的傳感器上展示了數字響應，并證明了其使用組合響應來區分兩種對食品質量至關重要的細菌的能力。

除此之外，該技術還得到了蓋茨基金會的資助，用于傳染病，特別是結核病和瘧疾的原型，并探索在害蟲檢測垂直領域的應用，通過發現昆蟲的信息素來檢測昆蟲侵擾的早期跡象。

秘密武器：預測性AI模型

Scentian Bio是如何做到這一點的呢？

首先需要了解一下嗅覺受體，這是一種嵌入昆蟲嗅覺感覺神經元膜中的蛋白質。在自然界中，僅僅是蒼蠅就能使用45個嗅覺受體來檢測數百萬種不同的揮發性有機化學物質。

該公司通過在昆蟲細胞系中表達它們，純化它們，最后將嗅覺受體插入人造膜中以模擬它們習慣的環境，其過程中運用到了合成生物學和納米技術。

值得注意的是，這一傳感器的背后是一套包含了不同受體及其反應化合物的數據庫，通過預測性AI模型，能在其中使用受體的結構模擬并研究不同配體。

其技術的重點和難點是找到對應水果成熟度的化合物組合，只有確認了靶向化合物，才能使用數據庫和生產模型找到合適的受體 。

目前該公司已為種子輪融資籌集了210萬美元，目標是在2024年底前實現質量控制產品的首次商業銷售。