A tudósok mesterséges intelligenciát használtak az új dizájnerdrogok formuláinak "előrejelzésére", azzal a kimondott céllal, hogy segítsenek javítani a szabályozásukat. A mesterséges intelligencia közel kilencmillió potenciális új gyógyszer képletét hozta létre.
A University of British Columbia (UBC) kutatói egy mély neurális hálót használtak a feladatra, amelyet megtanítottak a potenciális új szerek kémiai szerkezetének összeállítására. A múlt héten közzétett tanulmányuk szerint a számítógépes intelligencia jobban teljesített a feladatban, mint azt a tudósok várták.
A kutatócsoport ismert dizájnerdrogok - szintetikus pszichoaktív anyagok - adatbázisát használta fel, hogy az AI-t betanítsa azok szerkezetére. A dizájnerdrogok piaca folyamatosan változik, mivel gyártóik állandóan finomítják a formuláikat, hogy kijátsszák a korlátozásokat és új "legális" anyagokat állítsanak elő, miközben szerkezetük feltörése hónapokat vesz igénybe a bűnüldöző szervek számára - mondták a kutatók.
"Ezeknek a dizájnerdrogoknak a túlnyomó többségét soha nem tesztelték embereken, és teljesen szabályozatlanok. Világszerte komoly közegészségügyi problémát jelentenek a sürgősségi osztályok számára" - mondta az egyik kutató, Dr. Michael Skinnider, az UBC orvostanhallgatója.
A mesterséges intelligencia a betanítás után mintegy 8,9 millió potenciális dizájnerdrogot tudott generálni. Ezt követően a kutatók lefuttattak egy adatlapot mintegy 196 új szerről, amelyek a modell betanítása után jelentek meg a való életben, és megállapították, hogy ezek több mint 90%-át a számítógép már előre jelezte.
"Az a tény, hogy meg tudjuk jósolni, milyen dizájnerdrogok fognak feltűnni a piacon, mielőtt azok ténylegesen megjelennének, kicsit olyan, mint a 2002-es Minority Report (Különvélemény) című sci-fi film, ahol a hamarosan bekövetkező bűncselekményekről szóló előzetes tudás segített jelentősen csökkenteni a bűnözést egy jövőbeli világban" - mondta a vezető szerző, Dr. David Wishart, az Albertai Egyetem számítástechnika professzora.
A teljesen ismeretlen anyagok azonosítása továbbra is problémát jelent a mesterséges intelligencia számára - jegyezte meg a kutatócsoport -, de reményeik szerint potenciálisan segíthet ebben a feladatban, mivel a számítógép azt is képes volt megjósolni, hogy a dizájnerdrogok mely formulái fognak nagyobb valószínűséggel létrejönni és piacra kerülni.
A modell "az azonosítatlan dizájnerdrog helyes kémiai szerkezetét az esetek 72 százalékában az első 10 jelölt közé sorolta", míg a spektrometriai elemzéssel, amely egy könnyen elérhető mérés, a pontosságot mintegy 86%-ra növelte.
"Megdöbbentő volt számunkra, hogy a modell ilyen jól teljesített, mivel a teljes kémiai szerkezetek feltárása pusztán egy pontos tömegmérésből általában megoldhatatlan problémának számít" - jelentette ki Skinnider.
