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Metodo di intelligenza artificiale può individuare rapido ed a distanza fentanil ed i derivati

Per contribuire a tenere la prima cassaforte dei radar-risponditore, l'università di ricercatori centrali di Florida ha messo a punto un metodo di intelligenza artificiale che non solo rapido ed a distanza individua il fentanil potente della droga, ma egualmente si insegna per individuare tutti i derivati precedentemente sconosciuti fatti nei batch clandestini.

Il metodo, pubblicato recentemente nei rapporti scientifici del giornale, usa la spettroscopia della luce infrarossa e può essere utilizzato in un portatile, unità da tavolo.

Il fentanil è una causa principale della morte dell'overdose negli Stati Uniti. ed i sui derivati hanno una dose letale bassa e possono piombo alla morte dell'utente, potrebbero posare i rischi per i primi radar-risponditore e perfino essere weaponized in un aerosol.„

Mengyu Xu, assistente universitario nel dipartimento di UCF delle statistiche e della scienza di dati e dell'autore principale dello studio

Il fentanil, che è 50 - 100 volte più potente della morfina secondo il centri per il controllo e la prevenzione delle malattie degli Stati Uniti, può essere prescritto legalmente per trattarlo i pazienti che hanno dolore severo, ma egualmente a volte è fatto ed usato illegalmente.

Subith Vasu, un professore associato nel dipartimento di UCF di assistenza tecnica meccanica ed aerospaziale, guidato co lo studio.

Ha detto che i metodi rapidi dell'identificazione sia di sostanze conosciute che emergenti del fentanil dell'opioide possono aiutare nella sicurezza di applicazione di legge e di personale militare che deve minimizzare il loro contatto con le sostanze.

“Questo algoritmo di AI sarà utilizzato in un'unità che di rilevazione stiamo sviluppando per il Defense Advanced Research Projects Agency,„ Vasu ha detto.

Per lo studio, i ricercatori hanno usato un database nazionale delle organico-molecole per identificare le molecole che hanno almeno uno dei gruppi funzionali trovati nel fentanil del composto del genitore. Da quello dati, hanno costruito gli algoritmi di apprendimento automatico per identificare quelle molecole basate sui loro beni spettrali infrarossi. Poi hanno verificato l'accuratezza degli algoritmi. Il metodo di AI ha avuto una tariffa di accuratezza di 92,5 per cento per correttamente l'identificazione delle molecole relative a fentanil.

Xu ha detto che questo è la prima volta un'analisi sistematica è stata condotta che identifica i gruppi funzionali in relazione con il fentanil dai dati spettrali infrarossi ed utilizza gli strumenti dell'apprendimento automatico e dell'analisi statistica.

Lo studio Wang Chun-Appeso co-author è uno studioso postdottorale nel centro di tecnologia del NanoScience di UCF ed aiutato lo studio i beni spettrali dei composti. Ha detto che identificando i fentanil è per quanto ci fosse difficile numerose formulazioni degli analoghi di fentanil e del carfentanil.

Artem Masunov, un co-author e un professore associato nel centro di tecnologia del NanoScience di UCF e nel dipartimento di chimica, ha studiato i gruppi funzionali che sono comuni alle strutture chimiche di fentanil e dei sui analoghi.

Ha detto che malgrado le differenze negli analoghi, hanno gruppi funzionali comuni, che sono similarità strutturali che permettono ai composti di legare ai ricevitori all'interno dell'organismo e di eseguire una simile funzione.

Anthony Terracciano, il co-author di studio e un ingegnere della ricerca nel dipartimento di UCF di assistenza tecnica meccanica ed aerospaziale, hanno lavorato con Wang per esaminare i beni di spettri infrarossi. Ha detto che profilare e l'analisi degli spettri infrarossi sono rapida, altamente accurata e possono essere fatti con un'unità da tavolo.

La ricerca corrente ha utilizzato i dati spettrali infrarossi dai composti nel modulo del gas, ma i ricercatori stanno lavorando ad un simile studio all'apprendimento automatico di uso per individuare il fentanil ed i sui derivati in polvere si formano. Il prodotto della tecnologia si pensa che sia maturo per l'identificazione rapida in loco pratica da ora al 2021.

Source:
Journal reference:

Xu, M., et al. (2020) High accuracy machine learning identification of fentanyl-relevant molecular compound classification via constituent functional group analysis. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-020-70471-7.