投稿者: 現場で疑わしい薬物を特定することは、法執行機関にとって長年の課題でした。ある時点では、追跡できないほど多くの異なる向精神性化学物質が存在し、その数は日に日に増加しています。しかし、新しい AI 言語モデルが、未知の未テストの化合物を驚くべき精度で識別することで賞を受賞したばかりです。
名誉ある科学賞が、人間でまだ試験されていない薬物であっても、デザイナードラッグの正確な化学構造を識別できる新しい生成 AI 言語モデルを作成した男性に授与されました。
2023 年の NOMIS & Science Young Explorer コンペティションの優勝作品は、プリンストンの生物学者マイケル スキニダー氏によって訓練された新しい AI 言語モデルでした。この新しい AI モデルは、研究用化学物質または「リーガル ハイ」（精神活性効果を生み出すがまだ FDA によって計画されていない任意の数の化合物を指す用語）の化学構造を識別できると報告されています。これらの化合物の合成速度が速いため、化学者や研究機関が多かれ少なかれ、法的な影響を恐れることなく、「人体消費用ではない」と書かれたラベルを貼った危険ドラッグを人々に販売、出荷できるという法律の抜け穴ができてしまった。
この抜け穴の結果、法執行専門家は、誰かが危険な薬物を所持しているのではないかと疑われるがそれを証明できない、あるいは誰かが薬物による副作用に苦しんでいるが特定できないため特定できないという状況にしばしば直面する。適切に治療すること。従来のフィールド検査キットは、最も一般的に使用される向精神性化合物（ヘロイン覚せい剤、コカイン、通常の容疑者）のみを探すため、薬物を特定することはできませんが、スキニダーの AI モデルは、まったく新しい化学構造を生成して識別できると報告されています急いで。
「コカインやメタンフェタミンなどの従来の乱用薬物は依然として市場を支配しているが、進取的な化学者たちは、これらの薬物にわずかな化学修飾を加えることで、完全に合法な新しい誘導体を作り出すことができることに気づいた」とスキニダー氏はサイエンス誌のエッセイで述べた。 「そして、これらの合成薬物は人体での試験が一度も行われていないため、予測不可能で有害な副作用が生じる可能性があります。」
Skinnider 氏は、最初に、SMILES としても知られる単純化された分子入力ライン入力システムで AI 言語モデルをトレーニングすることから仕事を始めました。これは、言語モデルに、さまざまな複雑な化学構造を表すために使用される新しい言語を教えたと言う派手な言い方です。シンプルなテキストベースの形式。
Skinnider は AI モデルに、「質量分析」と呼ばれるプロセスを使用して化学物質を識別する方法を教えました。助けてください。おそらくこれを解体しているのですが、ウォーターズによれば、質量分析は、さまざまな電荷の比率を測定するプロセスです。サンプル中の粒子の正確な分子量を決定するために、試験したいもの（この場合は薬物）の分子レベルを測定します。これらの分子量は、化合物を特定し、マッピングするために使用されます。
「医学博士/博士課程の学生だった私は、患者がどのようにしてデザイナードラッグ中毒の重篤な症状を呈するのかを直接見てきましたが、救急医には患者を治療する選択肢がほとんどありませんでした。人工知能が役に立つのではないかと思いました」とスキニダー氏は語った。 「具体的には、AI が質量分析データから新しいデザイナードラッグの化学構造を自動的に解明できるかどうかを尋ねました。科学的に見て、これは難しい注文でした。」
次に、Skinnider 氏は、一般的に使用されているデザイナードラッグに関する既存の研究からの情報を使用して、1,753 件の既知の例を使用して AI モデルをさらに教育しました。彼が発見したのは、このプログラムが同様の効果をもたらす可能性のあるまったく新しい化学構造の例を生成できるということでした。それだけでなく、薬物使用者が過去にどのような反応を示したかに基づいて、どの未発見の化学物質が将来普及する可能性が最も高いかを予測するためにも使用できます。
Skinnider 氏は、薬物識別技術におけるこれらの進歩は、薬物危機の特定と対応において非常に現実的な現実世界への応用が可能であるとほのめかしました。同氏はまた、自身の技術はすでに新しく危険な精神活性化合物を特定するために使用されているとも述べた。
「私は現在、この技術を数万の患者サンプルに適用し、昨年出現したフェンタニルの新しい類似体など、いくつかの新しいデザイナードラッグを発見するために使用しました。現在、私はブリティッシュ・コロンビア州疾病管理センターと協力して、この AI テクノロジーを日常の臨床診療に導入し、新薬が国民に導入されるとすぐに自動的に発見できるように取り組んでいます」とスキニダー氏は語った。 「最終的には、私の夢は、初期対応者、救急医、公衆衛生当局が生成 AI を活用して、患者の治療や感染拡大の管理において、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになることです。
