Прогнозирование появления новых наркотиков

Исследователи Университета Британской Колумбии обучили компьютеры предсказывать появление новых дизайнерских наркотиков еще до того, как они появятся на рынке. Эти технологии могут спасти жизни. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.

Правоохранительные органы соревнуются в выявлении новых версий опасных психоактивных веществ, таких как соли для ванн и синтетические опиоиды, в то время как подпольные химики работают над синтезом и распространением новых молекул с теми же психоактивными эффектами, что и классические наркотики, приводящие к злоупотреблению.

Определение так называемого “легального максимального веса” изъятых таблеток или порошков может занять месяцы, в течение которых тысячи людей, возможно, уже употребят новый дизайнерский наркотик.

Но новые исследования помогают правоохранительным органам по всему миру сократить время идентификации с нескольких месяцев до нескольких дней, что имеет решающее значение в гонке по выявлению и регулированию новых версий опасных психоактивных препаратов.

“Подавляющее большинство этих дизайнерских наркотиков никогда не тестировались на людях и их производство и употребление никак не регулируется. Они являются серьезной проблемой общественного здравоохранения для отделений неотложной помощи по всему миру”, – говорит доктор Майкл Скиннидер, проводивший исследование, будучи аспирантом в Лаборатории Майкла Смита в Университете Британской Колумбии.

“Особое мнение” о новых дизайнерских лекарствах

Доктор Скиннайдер и его коллеги использовали базу данных обо всех известных психоактивных веществах, которую предоставили судебно-медицинские лаборатории со всего мира, для обучения алгоритма искусственного интеллекта структуре этих наркотиков. Использованный ими алгоритм, известный как глубокая нейронная сеть, основан на структуре и функциях человеческого мозга.

После такого обучения компьютерная модель сгенерировала около 8,9 млн. потенциальных дизайнерских наркотиков.

Затем эти молекулы были протестированы применительно к 196 новым дизайнерским наркотикам, появившимся на нелегальном рынке уже после обучения модели. Исследователи обнаружили, что в сгенерированном наборе присутствовало более 90 процентов обнаруженных новых веществ.

Другими словами, модель смогла предсказать почти все новые наркотики, обнаруженные с момента ее обучения.

“Тот факт, что мы можем предсказать, какие дизайнерские наркотики могут появиться на рынке, прежде чем они появятся на самом деле, немного напоминает научно-фантастический фильм 2002 года “Особое мнение”, где прогнозирование преступной деятельности в будущем помогло значительно снизить преступность”, – объясняет старший автор доктор Дэвид Уишарт, профессор компьютерных наук в Университете Альберты.

“По сути, наше программное обеспечение дает правоохранительным органам и программам общественного здравоохранения преимущество в борьбе с подпольными химиками и позволяет им узнать заранее, чего следует опасаться”.

Идентификация в течение нескольких дней

При этом оставалась проблема, как легко идентифицировать совершенно неизвестные вещества.

Исследователи обнаружили, что компьютерная модель также определила, какие молекулы с большей вероятностью появятся на рынке, а какие с меньшей. “Мы задавались вопросом, можем ли мы использовать эту вероятность для определения того, что представляет из себя неизвестный наркотик, исходя исключительно из его массы, которую химику легко измерить для любой таблетки или порошка с помощью масс-спектрометрии”, – говорит доктор Леонард Фостер, профессор кафедры биохимии Университета Британской Колумбии и всемирно признанный эксперт по масс-спектрометрии.

Исследователи проверили эту гипотезу на каждом из 196 новых дизайнерских наркотиков. Исследователи обнаружили, что их модель в 72 процентах случаев определяла правильную химическую структуру неизвестного дизайнерского наркотика из числа 10 лучших кандидатов, используя только массу вещества. Объединение данных еще одного легко проводимого анализа – тандемной масс-спектрометрии, – улучшила этот показатель до 86 процентов. Когда дело доходило только до одного предположения, модель могла предсказать правильную структуру в 51 проценте случаев.

“Для нас стало шоком, что модель показала такие хорошие результаты, потому что выяснение целых химических структур на основе только точного измерения массы обычно считается неразрешимой проблемой.”

“Сокращение списка из миллиардов структур до набора из 10 кандидатов может значительно ускорить темпы, с которыми химики смогут идентифицировать новые дизайнерские наркотики”, – отмечает доктор Скиннайдер.

Такая же модель может быть использована для обнаружения всех видов новых молекул, добавляет доктор Скиннайдер, от определения новых улучшающих работоспособность препаратов, используемых в спорте в качестве допинга, до выявления ранее неизвестных молекул в крови и моче человека.

“Прямо сейчас у нас под рукой находится целый мир химической “темной материи”. Я думаю, что у правильных инструментов искусственного интеллекта есть огромная возможность открыть этот неизвестный химический мир”, – говорит доктор Скиннайдер.

Защищенная компьютерная модель Университета Британской Колумбии, которую распространяет Центр данных о психоактивных веществах, используется Агентством США по борьбе с наркотиками, Управлением Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности, Европейским центром мониторинга наркотиков и наркомании и Федеральным управлением уголовной полиции Германии.

Поделиться ссылкой