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Método da inteligência artificial pode ràpida e remotamente detectar o fentanyl e os derivados

Para ajudar a manter o primeiro cofre forte dos que respondes, a universidade de pesquisadores centrais de Florida desenvolveu um método da inteligência artificial que detectasse não somente ràpida e remotamente o fentanyl poderoso da droga, mas igualmente se ensinasse para detectar todos os derivados previamente desconhecidos feitos em grupos clandestinos.

O método, publicado recentemente nos relatórios científicos do jornal, usa a espectroscopia da luz infra-vermelha e pode ser usado em um portable, dispositivo do tabletop.

O Fentanyl é uma causa principal da morte da overdose de droga nos E.U. E seus derivados têm uma baixa dose letal e podem conduzir à morte do usuário, poderiam levantar perigos para primeiros que respondes e mesmo ser weaponized em um aerossol.”

Mengyu Xu, professor adjunto no departamento de UCF das estatísticas e da ciência dos dados e do autor principal do estudo

O Fentanyl, que é 50 a 100 vezes mais poderoso do que a morfina de acordo com os centros para o controlo e prevenção de enfermidades dos E.U., pode ser prescrito legalmente para tratá-la os pacientes que têm a dor severa, mas às vezes é feito igualmente e usado ilegal.

Subith Vasu, um professor adjunto no departamento de UCF da engenharia mecânica e aeroespacial, co-conduziu o estudo.

Disse que os métodos rápidos da identificação de substâncias conhecidas e emergentes do fentanyl do opiáceo podem ajudar na segurança da aplicação da lei e do pessoal militar que deve minimizar seu contacto com as substâncias.

“Este algoritmo do AI será usado em um dispositivo que de detecção nós estamos construindo para o Defense Advanced Research Projects Agency,” Vasu disse.

Para o estudo, os pesquisadores usaram uma base de dados nacional das orgânico-moléculas para identificar as moléculas que têm pelo menos um dos grupos funcionais encontrados no fentanyl do composto do pai. Disso dados, construíram a máquina-aprendizagem de algoritmos identificar aquelas moléculas baseadas em suas propriedades espectrais infravermelhas. Então testaram a precisão dos algoritmos. O método do AI teve uma taxa de precisão de 92,5 por cento para correctamente identificar as moléculas relativas ao fentanyl.

Xu disse que este é a primeira vez que uma análise sistemática foi conduzida que identificasse os grupos funcionais fentanyl-relacionados dos dados espectrais infravermelhos e usasse ferramentas da aprendizagem de máquina e da análise estatística.

O estudo Wang Chun-Pendurado co-autor é um erudito pos-doctoral no centro de tecnologia do NanoScience de UCF e ajudado o estudo as propriedades espectrais dos compostos. Disse que identificando fentanyls é por mais difícil que houvesse umas formulações numerosas dos analogues do fentanyl e do carfentanil.

Artem Masunov, um co-autor e um professor adjunto no centro de tecnologia do NanoScience de UCF e no departamento de química, investigou os grupos funcionais que são comuns às estruturas químicas do fentanyl e dos seus analogues.

Disse que apesar das diferenças nos analogues, têm os grupos funcionais comuns, que são as similaridades estruturais que permitem os compostos de ligar aos receptors dentro do corpo e de executar uma função similar.

Anthony Terracciano, o co-autor do estudo e um coordenador da pesquisa no departamento de UCF da engenharia mecânica e aeroespacial, trabalharam com Wang para examinar as propriedades dos espectros infravermelhos. Disse que o perfilamento e a análise dos espectros infravermelhos são rápidos, altamente exactos, e podem ser feitos com um dispositivo do tabletop.

A pesquisa actual usou os dados espectrais infravermelhos dos compostos no formulário do gás, mas os pesquisadores estão trabalhando em um estudo similar para usar a máquina-aprendizagem detectar o fentanyl e seus derivados no pó formam. O produto da tecnologia é esperado ser maduro para a identificação rápida no local prática em 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.