UBC 研究人员训练计算机预测下一种设计药物

UBC 的研究人员已经训练计算机在它们上市之前预测下一种设计药物，这种技术可以挽救生命。

执法机构正在竞相识别和监管新版本的危险精神药物，例如浴盐和合成阿片类药物，尽管秘密化学家正在努力合成和分发具有与经典滥用药物相同的精神作用的新分子。

在缉获的药丸或粉末中识别这些所谓的“合法兴奋剂”可能需要数月时间，在此期间可能已有数千人使用过一种新的设计药物。

但新的研究已经在帮助世界各地的执法机构将识别时间从几个月缩短到几天，这在识别和监管新版本危险精神药物的竞赛中至关重要。

“这些设计药物中的绝大多数从未在人体中进行过测试，并且完全不受监管。他们是世界各地急诊部门的主要公共卫生问题，”UBC 医学生 Michael Skinnider 博士说，他在 UBC 的 Michael Smith 实验室作为博士生完成了这项研究。

一个少数派报告新设计师药物

Skinnider 博士和他的同事使用由世界各地法医实验室提供的已知精神活性物质数据库来训练人工智能算法来分析这些药物的结构。他们使用的算法被称为深度神经网络，其灵感来自于人脑的结构和功能。

基于此训练，该模型生成了大约 890 万种潜在的设计药物。

然后将这些分子与模型训练后出现在非法市场上的 196 种新设计药物进行测试。研究人员发现超过 90% 的存在于生成集中。

换句话说，该模型能够预测自训练以来发现的几乎所有新药。

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