Конкурс «био/мол/текст»-2015

Эта работа опубликована в номинации «Лучший обзор» конкурса «био/мол/текст»-2015.

---

Спонсором номинации «Лучшая статья о механизмах старения и долголетия» является фонд «Наука за продление жизни». Спонсором приза зрительских симпатий выступила фирма Helicon.

---

Спонсоры конкурса: лаборатория биотехнологических исследований 3D Bioprinting Solutions и студия научной графики, анимации и моделирования Visual Science.

Развитие электронных носов и языков началось еще на заре 20 века с создания теории ионного обмена. Придуманное на этой базе техническое устройство — всем нам знакомый pH-метр. Время шло, и с ним были изобретены еще несколько датчиков на основе полупроводниковых технологий. Все они базировались на одном принципе: переводе химического сигнала в электрический.

Используя накопленный багаж знаний и технологий, в 1982 году Персод и Додд сконструировали первый электронный «нос», который состоял из трех полупроводниковых сенсоров на основе оксидов металлов и мог различать до 20 одорантов (отдельных пахучих веществ). А в 1995 году был представлен и первый электронный «язык» — совместная разработка российских и итальянских ученых, — способный качественно и количественно оценивать состав жидкой смеси [1].

Определение понятия «электронный нос» появилось еще в далеком 1988 году, однако оно используется в неизменном виде и сейчас: это аналитическое устройство для быстрой регистрации и идентификации смеси одорантов, имитирующее принципы работы человеческого носа. Идея достаточно проста — химические сенсоры, взаимодействуя с газообразной смесью, создают определенный «ароматный» профиль (как сейчас модно говорить, фингерпринт), который сравнивается с уже существующим стандартом (рис. 1).

Примерно такие же процессы происходят и в мозге человека, уже знакомого с определенным спектром запахов. Впрочем, как и наш нос, он способен обучаться, запоминая новые запахи. Забегая вперед, это и составляет суть всего метода: сперва вычленяют спектры веществ при нормальном и нежелательном состояниях, а затем сравнивают опытный образец с этими стандартами. Однако на этом сходство заканчивается — в устройстве и деталях работы наше и электронное обоняние совсем не похожи (рис. 2).

Восприятие человеком запаха и вкуса устроено несколько сложнее, чем зрение или слух. Причина кроется в количестве и разнообразии рецепторных клеток. В носу число ресничных клеток, реагирующих на молекулы пахучих веществ, достигает 50 миллионов, на языке их 400–500 тысяч, и на каждой из них могут быть рецепторы к разным молекулам. Все эти клетки различаются по содержанию рецепторов к конкретным веществам. При взаимодействии со сложной смесью веществ (а в жизни мы чаще всего и встречаемся со сложными вкусами и запахами) активируются лишь некоторые из них. Более того, возбуждение в сенсорных клетках передается от специфического рецептора через довольно сложную систему внутриклеточной сигнализации (в отличие от электронных сенсоров, объединяющих рецептор и передатчик «в одном флаконе»). Это генерирует потенциал действия, который принимают вышестоящие по иерархии нейроны, причем каждый из них взаимодействует не с одной, а с несколькими рецепторными клетками. Таким образом формируется специфический паттерн активации, в дальнейшем интерпретируемый в соответствующих центрах коры головного мозга. Стоит отметить, что восприятие вкуса тесно переплетено с обонянием; также в распознании вкуса участвуют термо- и механорецепторы [2]. Очевидно, что точно скопировать количественное и качественное содержание химических сенсоров (а также скопировать их взаимодействия при передаче сигнала) довольно трудно. Поэтому большинство сконструированных электронных носов имеет лишь ограниченную область применения, оперируя примерно 30 сенсорами за раз — с определенной степенью точности и специфичности. То же справедливо и для электронного языка, разве что образец в данном случае будет жидким, а вещества — не обязательно пахучими.

Так что же можно найти внутри «носа» и «языка»?

В общем представлении электронные нос и язык состоят из четырех компонентов [3]:

1. камеры сбора образца (для «пробоподготовки» путем удаления всех нежелательных факторов),
2. сенсорной части,
3. блока получения данных,
4. системы распознавания фингерпринта.

Со стороны функциональной организации «носов» и «языков» существует два основных подхода к дизайну. Первый основывается на высокой специфичности (строго к своему соединению) каждого датчика в массиве. Таким способом мы получаем дискретные сигналы от каждого из сенсоров — есть вещество или нет — и по ним делаем выводы о составе смеси. Второй подход предполагает использование рецепторов с меньшей «разборчивостью» в плане регистрации молекул. Но если все сенсоры будут немного разными, они будут давать немного различающийся ответ на одно и то же соединение. Для детекции чаще используют первый подход: при диагностике люди обычно знают, что они хотят или чего не хотят обнаружить. Но и второй вариант находит своего исследователя (об этом чуть подробнее рассказано в последней части статьи).

Но каким бы ни был подход, в большей степени определять работу прибора будет массив сенсоров, так как именно тип и количество элементов в нем отвечают за точность регистрации и разнообразие воспринимаемых молекул. В процессе сбора информации сигнал переводится из формы химических реакций в другую: электрическую, химическую, магнитную, температурную.

В «носах» и «языках» используют восемь основных типов сенсоров: кондуктометрические, амперо- и вольтметрические, потенциометрические, импедометрические, пьезоэлектрические, оптические (колори- и флуориметрические), основанные на принципах хроматографии и/или масс-спектрометрии, а также биосенсоры. У всех них есть и свои преимущества, и недостатки, и, исходя из этого, области применения [4]. Сейчас подобные приборы используют в основном в клинической диагностике, контроле технологических процессов и мониторинге параметров окружающей среды. Ряд сенсоров — например, потенциометрические — проходит «пробу пера» в качестве гастрономических дегустаторов. (Подробнее о современном практическом использовании я расскажу в последней части статьи.) Впрочем, никто не отменял и перспективы — скажем, определение взрывчатки по запаху (для чего сейчас используют преимущественно собак) [5]. Или поиск людей, предметов и планет по запаху, как в XXXI веке (рис. 3).

Пока же рассмотрим важнейшие характеристики сенсоров разных типов.

1. Кондуктометрические сенсоры довольно дешевы и быстры при анализе, однако очень требовательны к влажности и высокой температуре; их используют для определения свежести мяса, зрелости фруктов и порчи вина, выявления бактерий и грибов в продуктах. Взаимодействие с их ключевыми составляющими — электропроводящими полимерами (полипирролом, полианилином) или оксидами металлов (оксидом цинка, диоксидом титана) — снижает электрическую проводимость отдельного сенсора. Прибор, сконструированный с использованием массива 32 полимероуглеродных датчиков, способен регистрировать широкий спектр одорантов и может различать изомеры и энантиомеры.
2. Амперо-/вольтметрические датчики обладают низкой селективностью, однако успешно используются в «языках» для определения типа винограда, географической принадлежности вина и наличия в нем искусственных добавок. Принцип работы этих сенсоров основан на разнице токов между рабочим и референсным электродами.
3. Потенциометрические сенсоры очень селективны и близки по механизму детекции к тому, что происходит в чувствительных клетках нашего языка: в результате химической реакции в потенциометрической ячейке изменяется потенциал на рабочем электроде; сходным образом меняется и мембранный потенциал клеток. Начиненные такими сенсорами электронные языки способны ощущать степень зрелости сыра и распознавать, из пыльцы каких цветов был сделан мед.
4. Пьезоэлектрическими элементами (диэлектриками, меняющими поляризацию при взаимодействии с веществом) чаще оборудуют «носы», и с их помощью «вынюхивают» степень зрелости фруктов.



5. Если все перечисленные принципы базируются на электрохимической активности анализируемых веществ, то благодаря колориметрическим датчикам (так сказать, «видящим» запахи) становится возможной регистрация электрохимически нейтральных субстанций. Эти сенсоры используют принципы флуоресценции и поглощения света. Они отличаются достаточно высокой селективностью, но для достижения высокого разрешения требуется большое количество единичных датчиков с разными красками.
6. С внедрением масс-спектрометрических сенсоров была решена и другая проблема — необходимости жесткого соответствия определенному заранее паттерну. Но такое устройство очень дорого стоит и весит тоже немало, так что это удел скорее лабораторий, чем повсеместного использования.
7. Биосенсоры — это некая органическая субстанция (например, фермент, антитело или даже целая клетка), соединенная с преобразователем, переводящим химический сигнал в электрический, оптический или даже звуковой (рис. 4) [6]. Так как преобразовательные элементы в биосенсорах — это вышеупомянутые виды датчиков (например, амперометрические, потенциометрические, колориметрические), то их скорее стоит рассматривать как модификацию этих типов. Внедрение биосенсоров в электронные носы и языки — достаточно умный ход: мы смотрим, как отвечает на сигнал некоторая органическая или даже живая материя и быстро получаем сигнал, описывающий этот ответ. Сейчас биосенсорные электронные языки используют, например, в диагностике: для определения концентраций веществ, лекарств или биомолекул [7]. В военных целях их применяют для обнаружения нервно-паралитических газов. Такие приборы могут весьма успешно осуществлять и контроль качества окружающей среды. Сейчас на станциях очистных сооружений используют живых раков в качестве индикаторов чистоты поступающей воды. Но такой подход совершенно не годится для экспресс-мониторинга в полевых условиях. А вот небольшой портативный электронный язык с правильно подобранными бактериальными клеточными биосенсорами — совсем другое дело [8].

Распробовать, затем понять

Упомянутые элементы вполне могут быть объединены в массивы или cкомбинированы в одном устройстве, тем самым расширяя обонятельные и гастрономические возможности приборов; тип и количество сенсоров будут определять область применения конкретного «носа». Ожидаемо, что при обогащении сенсора датчиками получаемая от них информация становится все больше похожа на беспорядочный поток данных. А значит, и метод анализа этого хаоса должен быть значительно хитрее, чем у односенсорного прибора (рис. 5) [9].

Умный анализатор сперва осуществит предварительную оценку и корректировку полученного сигнала, уберет шумы. Затем запустится и сам анализ. Самым простым его вариантом будет графическое отображение гистограммы необработанных данных или радиальной диаграммы. В таком случае будет проводиться сравнение с такими же диаграммами уже известных фингерпринтов, фактически на глаз. Также можно использовать кластерный анализ и иные статистические методы. Последней же тенденцией стало использование искусственных нейронных сетей. Они очень хороши для случаев, когда результат конкретного анализа непредсказуем либо нет никаких стандартов для сравнения. В процессе дегустации чего-то нового связи между отдельными элементами искусственной нейронной сети будут усиливаться или ослабевать; «мозг» электронного носа или языка тем самым будет учиться распознавать конкретный запах и определять полученные данные как тот или иной тип вещества.

Что и зачем будем дегустировать

Когда средневековый король боялся стать жертвой игры престолов, он заводил себе придворного дегустатора — если что, его не очень жалко. Да и когда король был относительно спокоен за свое место на троне, этому слуге тоже хватало работы — еда вполне могла быть испорченной, зараженной или просто невкусной. Сейчас же эту грязную работу мог бы взять на себя электронный нос (или язык).

Сегодня проверка безопасности и качества еды на разных стадиях как раз и является основной областью активного внедрения этих приборов. Одно дело, когда можно попробовать яблоко и понять, созрело оно или нет. Но совсем другое — проверять, испорчено ли сырое мясо, содержит ли вредные примеси вино и есть ли патогенные бактерии и грибы в пшенице. Биохимические и микробиологические методы мониторинга достаточно точны, но довольно дороги и требуют сравнительно много времени. Тогда как «нос» или «язык», купленный единожды и надолго, даст результат за секунды. В условиях нынешнего бума на свежую еду без консервантов вопрос сроков проведения анализа становится критичным. Представим молочный завод, производящий непастеризованное — «живое» — молоко. Обычные патогены цельного молока — это бактерии Listeria spp., Salmonella spp., Escherichia coli, Campylobacter spp., Shigella spp. и Brucella spp. Диагностический бактериальный посев потребует в лучшем случае два дня времени, некоторое количество специальных питательных сред и реактивов, а также человека, который все это будет делать. Пожалуй, от необработанного молока из-под коровы за два дня останется мало хорошего.

Конечно, как вариант, можно сделать иммуноанализ или ПЦР — они быстрее. Но в долгосрочной перспективе все еще значительно дороже. Альтернатива таким подходам — приборы на кондуктометрических полимерных сенсорах. По сути, они не «чуют» конкретных бактерий, но, зная разные варианты запаха испорченного молока, могут вынести вердикт: похоже или нет. Кроме того, по размерам и сложности в управлении они напоминают нынешние смартфоны [10].

Впрочем, и не молоком единым. При продуманном подборе сенсоров эти устройства способны быстро оценивать разные продукты методом сравнения с определенным набором стандартов. Да и производство их все более удешевляется, вплоть до вывода на массовый рынок. Например, компания Peres уже сейчас предлагает приобрести Food Sniffer по цене меньше 150 долларов, декларируя его способность определять испорченность или зараженность продуктов патогенами (рис. 6).

Раз можно научить «носы» и «языки» находить ненадлежащие составляющие в еде, сравнивая со стандартами, значит, можно и пробовать вычленять известные компоненты из блюд. Такое экзотическое направление, как молекулярная кулинария, очень требовательно к точности гастрономических свойств продуктов. Традиционному ресторанному повару тоже будет полезно знать, что у него сейчас в сковороде. Скажем, есть такие электронные носы: определяющий наиболее ароматные продукты [11] и распознающий состав приправ, использованных при приготовлении курицы и говядины [12]. С учетом большого числа одорантов, составляющих аромат одного конкретного продукта, задача решена внушительная.

Чем больше и сложнее будет система сенсоров, тем вероятнее, что электронные носы и языки начнут конкурировать и с профессиональными дегустаторами. В этом есть рациональное зерно. Во-первых, таких профи очень мало. Во-вторых, человеческое восприятие довольно субъективно. Прибор не станет работать иначе из-за того, что поссорился с женой, не выспался, терпеть не может пробуемый шпинат или на тарелке лежит не слишком привлекательное блюдо. К слову, в 2004 году было проведено забавное исследование: людей попросили продегустировать в темноте клубничный йогурт, а на самом деле им дали шоколадный. В итоге 19 из 32 человек отметили «выраженный клубничный вкус». Конечно, можно возразить, что они не были критиками. Но и эксперты нередко проваливают тесты из-за особенностей ситуации. Чуть позднее была проведена серия экспериментов с профессиональными сомелье. В первом из них 54 критикам дали белое вино с красным безвкусным красителем, и ни один сомелье не распознал вкус белого вина. Также им предложили определить, в какой из двух бутылок без этикеток вино изысканное и дорогое, а в какой — обычное столовое (рис. 7). Команды разошлись во мнениях — 12 к 20. И были немало удивлены, узнав, что в обеих бутылках находится одинаковое вино среднего класса [13].

Более того, даже без внешнего влияния люди уже начинают проигрывать новым прототипам электроники. В исследовании Миланского университета две панели датчиков соревновались в обонянии с группой испытуемых — и сенсоры показали лучшие результаты [14].

Еще до внедрения электронных носов и языков обоняние было подручным диагностическим инструментом — например, для распознания газовой гангрены на поле боя или кетоацидоза в палате неотложной помощи. Притом обоняние не только человеческое: некоторые животные чуют более остро. Инфекционные заболевания и злокачественные новообразования часто ассоциированы с метаболическими изменениями в организме, которые достаточно чувствительное обоняние может уловить. Впервые это было замечено, как водится, случайно. В 1980 годах некая собачница посетила дерматолога с необычными жалобами: пес постоянно принюхивался к родинке на ее ноге и даже пытался ее откусить. Обследование выявило меланому, и проводивший его доктор очень заинтересовался феноменом [15]. На данный момент накоплено много исследовании диагностического применения обоняния: описана, например, практика выявления рака легких и молочной железы, гипогликемии, астмы с использованием обоняния тренированных собак, а также обнаружение туберкулеза обученными крысами.

Технология привлекла внимание ученых-биомедиков. Ведь воздух, выдыхаемый человеком, полон ценной информации: помимо CО₂, СО, О₂ и N₂ с выдохом выделяются метаболиты, которые перед этим разрушаются до малых летучих соединений. Вполне подходящая работа для электронного носа. Метод очень быстр и неинвазивен, что в определенных ситуациях важно и даже необходимо для диагностики.

Наверняка многие слышали, что запах ацетона изо рта свидетельствует о таких неприятных заболеваниях, как сахарный диабет или тиреотоксикоз. Но врач-диагност может ощутить запах только тогда, когда заболевание уже прилично запущено. Для отлова болезни на ранней стадии можно использовать полупроводниковые датчики на основе оксидов металлов. Сходным способом можно регистрировать аммиачные соединения — признак почечной недостаточности. В норме их концентрация не должна превышать одной частицы на миллиард. Нос доктора учуять этот запах не может, а нос робота — успешно справляется [1].

«Нос» или «язык» могут найти и инфекционных агентов. Например, для современного иммунотеста белков оболочки вируса гриппа нужно в три раза больше, чем для биосенсора с антителами в составе [16]. По сравнению с ПЦР — стандартным, но все равно редко использующимся методом — этот подход куда менее точен, однако более быстр и дешев, а также не требует специальной подготовки (например, выделения ДНК из образца) [4].

Не обошел стороной метод и онкологическую диагностику. Самым первым и самым ожидаемым применением в ней электронного носа была диагностика рака легких [1]. На тот момент накопилось много исследований различий состава легочного воздуха в норме и при патологии. Например, при онкозаболевании (впрочем, как и при астме, а также муковисцидозе) наблюдается закисление выдыхаемого конденсата [17]. С определением изменения pH очень быстро справится самый простой в устройстве электронный язык. Это быстрый и действенный, хотя и низкоспецифичный способ диагностики: он определяет большинство серьезных легочных патологий. Однако путем сравнения образцов конденсата больных и здоровых людей (а также построения схем этих паттернов) выявили 17 летучих веществ, предположительно служащих маркерами развития рака легких (рис. 8). Для регистрации паттернов таких веществ применяют сенсоры, несущие порфириновые кольца, — вещества, образующие разнообразные физико-химические связи с аналитом. Уже используют и массивы наночастиц золота, покрытые молекулами с длинными углеводородными хвостами и тиоловыми группами для прочного (ковалентного) связывания. Большинство этих технологий пока находится на стадии развития и проработки, но некоторые успешно применяются в лабораториях и клиниках.

В разделе о сенсорах уже упоминалось об удобстве «носов» и «языков» для экологических тестов. Клеточные биосенсоры могут определить, все ли в порядке с водой и воздухом, а физико-химические — что именно не в порядке. Более того, окружающая среда — понятие широкое, вплоть до воздуха на космической орбитальной станции. Здоровье и безопасность космонавтов в замкнутом пространстве космической жестянки предстает первостепенной задачей. Так, в 2003 году NASA завершило разработку электронных носов, применяющихся как для оценки условий жизни космонавтов, так и для тестирования выхлопов механизмов станции (рис. 9) [18], [19].

Приборы, безусловно, можно применять и в криминалистике — ведь используют же с давних времен собак-ищеек для выслеживания преступников. Забавно представить Шерлока Холмса, бегущего по улицам Лондона с электронным носом наперевес. Хотя... полицейские некоторых штатов США уже экипированы простейшими электронными носами, заточенными на определение дыма марихуаны [20]. В такой прибор встроена и система геолокации источника запаха. Берегись, правонарушитель-растаман!

Помимо разработки «носов» для более-менее узкого применения, ученые пытаются максимально приближенно сымитировать работу человеческого носа (или языка). Таким приборам разумно быть низкоселективными, но способными по-разному отвечать на одно и то же соединение (ввиду небольших различий в структуре самих сенсоров). Самая сложная задача при создании таких эмуляторов — разработать похожий по величине сенсорный массив с достаточной комбинаторной сложностью, чтобы распознавать запахи реального мира. Также важно, чтобы эти датчики могли быть произведены с высокой химической точностью. Ученые подумали и пришли к выводу: таким требованиям вполне могут отвечать однонитевые цепочки ДНК — было обнаружено, что их ответ на взаимодействие с молекулами зависит от нуклеотидного состава и последовательности [21]. Так, уже создан рабочий прототип электронного носа, претендующего на роль дублера носа человеческого (рис. 10). В нем используют огромный массив молекул ДНК, связанных с флуоресцентной меткой и закрепленных на твердом субстрате. При достаточном размере такой массив способен регистрировать очень широкий спектр сложных запахов (разумеется, с предварительной тренировкой прибора на смесях стандартов).

Применение «носам» и «языкам» такого плана может найтись в протезировании, создании баз данных окружающих нас запахов и вкусов, а также в робототехнике. Например, сейчас роботы-повара уже не считаются чем-то новым. Большинство из них просто научено подражать живым поварам во всех их действиях. Получается аккуратно и вкусно. Но до полноценной замены живого шефа (что жутко пугает одних людей и воодушевляет других) им недостает каких-то креативных решений и смелости отойти от рецепта. И то, что мешает сделать робо-Гордона Рэмзи — это невозможность ощущать вкус и запах, выносить суждения и вносить улучшения на лету. Именно поэтому роботы могут сварить много вариаций супа, но не могут сделать суп просто «лучше». Однако вмонтировав им «нос» и «язык», их можно научить принимать субъективные решения.

Такая очеловеченная субъективность пригодится еще и в парфюмерной отрасли во всем ее разнообразии — от высокого искусства до промышленного синтеза отдушек. Для создания концептуально нового аромата (а не копирования запаха манго для сорта жвачки) самый главный критерий — общая приятность. Вещь, хоть и субъективная для каждого, на достаточной выборке работать будет. И для этого тоже уже есть свой «нос»: французские ученые оптимизировали и сравнили несколько вариантов приборов для определения вероятности того, насколько полюбится человеку тот или иной аромат. И, судя по исследованию, машины неплохо с этим справляются [22].

В перспективе развития технологии — модификации и усовершенствования сенсорной части аппарата: ее чувствительности, селективности и стабильности. Особо активно в этот процесс вмешиваются углеродные наноматериалы с их многообещающими свойствами: монокристаллическая структура, точно определенные химический состав и пространственное строение, а также уникальные характеристики наносоединений, связанные с поверхностными эффектами [23]. Таким образом, графеновые и фуллереновые химические и биосенсоры должны стать следующим шагом в исследовательском и коммерческом применении электронных носов и языков. И, разумеется, никто не отменял производство каких-то забавных гаджетов, которые через пару-тройку лет, может, доведется купить в онлайне. Например, китайская студентка Джу Джинксан разработала концепт электронного носа, совмещенного с небольшим принтером (рис. 11) [24]. Сканируешь ароматное блюдо — прибор ищет в базе картинку, связанную с этим запахом, и ароматическими чернилами печатает ее на почтовой открытке. Ну а почему бы и нет?

Бонус для любознательно дочитавших до списка литературы — очень классное видео про ДНК-нос: Science Friday.

Литература

1. Natale C., Paolesse R., Martinelli E., Capuano R. (2014). Solid-state gas sensors for breath analysis: a review. Anal. Chim. Acta. 824, 1–17;
2. В основе вкуса газировки;
3. Śliwińska M., Wiśniewska P., Dymerski T., Namieśnik J., Wardencki W. (2014). Food analysis using artificial senses. J. Agric. Food Chem. 62, 1423–1448;
4. Gutiérrez J. and Horrillo M.C. (2014). Advances in artificial olfaction: sensors and applications. Talanta. 124, 95–105;
5. Onodera T. and Toko K. (2014). Towards an electronic dog nose: Surface plasmon resonance immunosensor for security and safety. Sensors (Basel). 14, 16586–16616;
6. García-González D.L. and Aparicio R. (2002). Sensors: from biosensors to the electronic nose. Grasas y Aceites. 53, 96–114;
7. Liu J. and Li G. (2000). Application of biosensors for diagnostic analysis and bioprocess monitoring. Sens. Actuators B Chem. 65, 26–31;
8. Liao J.-D., Wang S.-H., Hsu D.-J. (2001). Studies on the early detection of wastewater’s toxicity using a microbial sensing system. Sens. Actuators B Chem. 72, 167–173;
9. Dymerski T.M., Chmiel T.M., Wardencki W. (2011). Invited review article: An odor-sensing system-powerful technique for foodstuff studies. Rev. Sci. Instrum. 82, 111101;
10. Mortari A., Lorenzelli L. (2014). Recent sensing technologies for pathogen detection in milk: a review. Biosens. Bioelectron. 60, 8–21;
11. Researchers from the UJI create an electronic nose to facilitate the selection of more aromatic foods. (2010). Сайт Universitat Jaume-I, Испания;
12. Tian H., Li F., Qin L., Yu H., Ma X. (2014). Discrimination of chicken seasonings and beef seasonings using electronic nose and sensory evaluation. J. Food Sci. 79, S2346—S2353;
13. Morrot G., Brochet F., Dubourdieu D. (2001). The color of odors. Brain Lang. 79, 309–320;
14. Benedetti S., Pompei C., Mannino S. (2004). Comparison of an electronic nose with the sensory evaluation of food products by «triangle test». Electroanalysis. 16, 1801–1805;
15. Williams H. and Pembroke A. (1989). Sniffer dogs in the melanoma clinic? Lancet. 1, 734–735;
16. Oh S.Y., Cornell B., Smith D., Higgins G., Burrell C.J., Kok T.W. (2008). Rapid detection of influenza A virus in clinical samples using an ion channel switch biosensor. Biosens. Bioelectron. 23, 1161–1165;
17. Bikov A., Lazar Z., Gyulai N., Szentkereszty M., Losonczy G., Horvath I., Galffy G. (2015). Exhaled breath condensate pH in lung cancer, the impact of clinical factors. Lung. 193, 957–963;
18. Young R.C., Linnell B.R., Buttner W.J. (2003). An evaluation of electronic nose for space program applications. Space Congress Proceedings. 87–95;
19. Welcome to the JPL Electronic Nose! (2008). NASA’s Jet Propulsion Laboratory;
20. Nasal Ranger - Field Olfactometer (2015). St. Croix Sensory, Inc.;
21. White J., Truesdell K., Williams L.B., AtKisson M.S., Kauer J.S. (2008). Solid-state, dye-labeled DNA detects volatile compounds in the vapor phase. PLoS Biol. 6, 30–36;
22. Haddad R., Medhanie A., Roth Y., Harel D., Sobel N. (2010). Predicting odor pleasantness with an electronic nose. PLoS Comput. Biol. 6, e1000740;
23. Невидимая граница: где сталкиваются «нано» и «био»;
24. Аскарова А. (2012). «Пищевой принтер» — уникальное устройство, позволяющее передавать ароматы кулинарных блюд при помощи открыток. Aromo..