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KI ermittelt die nächsten Designerdrogen

Forscher jener University of British Columbia (UBC) und jener University of Alberta nach sich ziehen Computer so trainiert, dass sie die nächsten Gestalter-Medikamente vorhersagen können, noch ehe sie uff dem Markt sind.

Die Strafverfolgungsbehörden Ergehen sich in einem Wettlauf, um neue Versionen psychoaktiver Drogen wie Badesalze und synthetische Opioide zu identifizieren und zu regulieren, während illegale Laborchemiker daran funktionieren, neue Moleküle zu synthetisieren und zu vertreiben, die dieselben psychoaktiven Wirkungen nach sich ziehen wie die klassischen Drogen.

Die Identifizierung dieser so genannten «Legal Highs» in beschlagnahmten Pillen oder Pulvern kann Monate dauern, doch neue Forschungsergebnisse helfen den Strafverfolgungsbehörden in aller Welt jedoch schon, die Identifizierungszeit von Monaten uff Tage zu verkürzen, welches im Wettlauf um die Identifizierung und Regulierung neuer Versionen psychoaktiver Drogen von entscheidender Wichtigkeit ist.


«Minority Report» für jedes neue Designerdrogen

Dr. Skinnider und seine Kollegen nutzten eine Datensammlung bekannter psychoaktiver Substanzen, die von forensischen Labors uff jener ganzen Welt zur Verfügung gestellt wurde, um vereinen Algorithmus jener künstlichen Intelligenz uff die Strukturen dieser Drogen zu trainieren. Jener von ihnen verwendete Algorithmus, ein so genanntes tiefes neuronales Netzwerk, ist von jener Struktur und Routine des menschlichen Gehirns inspiriert.

Hinaus jener Grundlage dieses Trainings generierte dies Muster dann etwa 8,9 Mio. potenzielle Designerdrogen.

Welche Moleküle wurden dann mit 196 neuen Designerdrogen verglichen, die nachdem dem Training des Modells uff dem illegalen Markt auftauchten. Die Forscher fanden hervor, dass mehr qua 90 von Hundert dieser Moleküle in jener generierten Menge enthalten waren.


Weitestgehend allesamt neuen Drogen vorhergesagt

«Die Tatsache, dass wir vorhersagen können, welche Designerdrogen uff den Markt kommen werden, ehe sie tatsächlich Sichtbarwerden, erinnert kleine Menge an den Science-Fiction-Streifen Minority Report aus dem Jahr 2002, in dem dies Vorwissen mehr als bevorstehende kriminelle Aktivitäten dazu beitrug, die Kriminalitätsrate in einer zukünftigen Welt erheblich zu reduzieren», erklärt jener Hauptautor Dr. David Wishart, Professor für jedes Informatik an jener University of Alberta.


Vorsprung für jedes Strafverfolgungsbehörden

«Im Wesentlichen verschafft unsrige Software den Strafverfolgungsbehörden und öffentlichen Gesundheitsprogrammen vereinen Vorsprung vor den heimlichen Chemikern und lässt sie wissen, worauf sie Ausschau halten sollen.»
Die Forscher stellten unverzagt, dass dies Muster ebenso gelernt hatte, welche Moleküle mit grösserer Wahrscheinlichkeit uff dem Markt Sichtbarwerden würden und welche mit geringerer Wahrscheinlichkeit.

«Wir fragten uns, ob wir solche Wahrscheinlichkeit nutzen könnten, um zu verdonnern, welches ein unbekanntes Medikament ist, und zwar zurückgezogen unter Zuhilfenahme von seiner Neutralleiter, die ein Laborchemiker mit Hilfe jener Massenspektrometrie für jedes jede Pille oder jedes Pulver leichtgewichtig messen kann», sagt Mitautor Dr. Leonard Foster, Professor in jener Kolonne für jedes Biochemie an jener medizinischen Fakultät jener UBC.

Die Forscher testeten solche Theorie mit jeder jener 196 neuen Designerdrogen. Die Forscher fanden hervor, dass ihr Muster die korrekte chemische Struktur einer nicht identifizierten Designerdroge in 72 von Hundert jener Fälle unter den ersten zehn Kandidaten einordnete, wenn sie nur die Neutralleiter verwendeten. Durch die Integration von Tandem-Massenspektrometriedaten, einer weiteren leichtgewichtig zu beschaffenden Messung, verbesserte sich solche Quote uff 86 von Hundert. Wenn es nur um eine Vermutung ging, konnte dies Muster in 51 von Hundert jener Fälle die richtige Struktur vorhersagen.


Neben… zur Erfindung neuer Moleküle probat

«Es war für jedes uns schockierend, dass dies Muster so gut funktionierte, denn die Erkundung ganzer chemischer Strukturen unter Zuhilfenahme von einer einzigen genauen Massenmessung gilt im Allgemeinen qua unlösbares Problem. Und die Eingrenzung einer verkettete Liste von Milliarden von Strukturen uff eine Menge von 10 Kandidaten könnte dies Zeitmaß, mit dem Laborchemiker neue Gestalter-Medikamente identifizieren können, massiv beschleunigen», so Dr. Skinnider.

Dasjenige gleiche Muster könnte zur Erfindung aller Arten neuer Moleküle verwendet werden, fügt Dr. Skinnider hinzu, von jener Identifizierung neuer leistungssteigernder Mittel für jedes dies Doping von Sportlern solange bis hin zur Identifizierung bisher unbekannter Moleküle im menschlichen Lebenssaft und Urin.

«Es gibt eine ganze Welt von chemischer ‹Melaena Materie›, die sich ohne Rest durch zwei teilbar hinter unseren Fingerspitzen befindet. Selbst glaube, dass die richtigen KI-Tools eine grosse Eventualität nach sich ziehen, Licht in solche unbekannte chemische Welt zu einfahren», sagt Dr. Skinnider.

publiziert: Freitag, 19. November 2021 / 14:31 Uhr
, aktualisiert: Freitag, 19. November 2021 / 14:38 Uhr

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