Исследователи обучают компьютеры предсказывать появление следующих дизайнерских наркотиков


Исследователи UBC обучили компьютеры предсказывать следующие дизайнерские наркотики еще до того, как они появятся на рынке, технология, которая может спасти жизни.

Правоохранительные органы стремятся выявлять и регулировать новые версии опасных психоактивных препаратов, таких как соли для ванн и синтетические опиоиды, в то время как подпольные химики работают над синтезом и распространением новых молекул с такими же психоактивными эффектами, как и классические наркотики.

Выявление этих так называемых «легальных максимумов» в изъятых таблетках или порошках может занять месяцы, в течение которых тысячи людей, возможно, уже употребляли новый дизайнерский наркотик.

Но новое исследование уже помогает правоохранительным органам всего мира сократить время идентификации с месяцев до дней, что имеет решающее значение в гонке по выявлению и регулированию новых версий опасных психоактивных препаратов.


«Подавляющее большинство этих дизайнерских лекарств никогда не тестировались на людях и полностью не регулируются. Они представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения для отделений неотложной помощи по всему миру», – говорит студент-медик UBC доктор Майкл Скиннидер, который завершил исследование в качестве доктора. студент Лаборатории Майкла Смита UBC.

А Отчет меньшинства для новых дизайнерских наркотиков

Доктор Скиннидер и его коллеги использовали базу данных известных психоактивных веществ, предоставленную судебно-медицинскими лабораториями по всему миру, для обучения алгоритму искусственного интеллекта на структуре этих наркотиков. Используемый ими алгоритм, известный как глубокая нейронная сеть, основан на структуре и функциях человеческого мозга.

На основе этого обучения модель произвела около 8,9 миллиона потенциальных дизайнерских наркотиков.

Затем эти молекулы были протестированы на 196 новых дизайнерских наркотиках, появившихся на нелегальном рынке после обучения модели. Исследователи обнаружили, что в сгенерированном наборе присутствовало более 90 процентов.