Advertencia: Esta página es una traducción de esta página originalmente en inglés. Tenga en cuenta ya que las traducciones son generadas por máquinas, no que todos traducción será perfecto. Este sitio Web y sus páginas están destinadas a leerse en inglés. Cualquier traducción de este sitio Web y su páginas Web puede ser imprecisa e inexacta en su totalidad o en parte. Esta traducción se proporciona como una conveniencia.

Método de la inteligencia artificial puede descubrir rápidamente y remotamente el fentanilo y derivados

Para ayudar a guardar la primera caja fuerte de los respondedores, la universidad de los investigadores centrales de la Florida ha desarrollado un método de la inteligencia artificial que no sólo rápidamente y remotamente descubre el fentanilo potente de la droga, pero también se enseña para descubrir cualquier derivado previamente desconocido hecho en mezclas clandestinas.

El método, publicado recientemente en los partes científicos del gorrón, espectroscopia de la luz infrarroja de las aplicaciones y se puede utilizar en un dispositivo portátil, tablero.

El fentanilo es una causa de cabeza de la muerte de la sobredosis de droga en los E.E.U.U. Él y sus derivados tienen una dosis mortífera inferior y pueden llevar a la muerte del utilizador, podrían plantear los peligros para los primeros respondedores e incluso weaponized en un aerosol.”

Mengyu Xu, profesor adjunto en el departamento de UCF de estadísticas y de la ciencia de los datos y del autor importante del estudio

El fentanilo, que es 50 a 100 veces más potente que la morfina según los centros para el control y prevención de enfermedades de los E.E.U.U., se puede prescribir legalmente para tratar los pacientes que tienen dolor severo, solamente lo también se hace y se utiliza a veces ilegal.

Subith Vasu, profesor adjunto en el departamento de UCF de la ingeniería mecánica y aeroespacial, co-llevó el estudio.

Él dijo que los métodos rápidos de la identificación de substancias sabidas y emergentes del fentanilo del opiáceo pueden ayudar en el seguro de la observancia forzosa y del personal militar de ley que debe disminuir su contacto con las substancias.

“Este algoritmo del AI será utilizado en un dispositivo de detección que estamos construyendo para el Defense Advanced Research Projects Agency,” Vasu dijo.

Para el estudio, los investigadores utilizaron una base de datos nacional de las orgánico-moléculas para determinar las moléculas que tienen por lo menos uno de los grupos funcionales encontrados en el fentanilo de la composición del padre. De eso los datos, construyeron el máquina-aprendizaje de algoritmos para determinar esas moléculas basadas en sus propiedades espectrales infrarrojas. Entonces probaron la exactitud de los algoritmos. El método del AI tenía un régimen de exactitud del 92,5 por ciento para correctamente determinar las moléculas relacionadas con el fentanilo.

Xu dijo que es éste la primera vez que un análisis sistemático ha conducto que determina a los grupos funcionales fentanilo-relacionados de los datos espectrales infrarrojos y utiliza las herramientas del aprendizaje de máquina y del análisis estadístico.

El estudio Wang Chun-Colgado co-autor es un escolar postdoctoral en el centro de tecnología de NanoScience de UCF y ayudado estudio las propiedades espectrales de las composiciones. Él dijo que determinando los fentanilos es tan difícil que hay formulaciones numerosas de análogos del fentanilo y del carfentanil.

Artem Masunov, co-autor y profesor adjunto en el centro de tecnología de NanoScience de UCF y el departamento de la química, investigó a los grupos funcionales que son comunes a las estructuras químicas del fentanilo y de sus análogos.

Él dijo que a pesar de diferencias en los análogos, tienen grupos funcionales comunes, que son las semejanzas estructurales que permiten a las composiciones atar a los receptores dentro de la carrocería y realizar una función similar.

Anthony Terracciano, el co-autor del estudio y un ingeniero de la investigación en el departamento de UCF de la ingeniería mecánica y aeroespacial, trabajaron con Wang para examinar las propiedades de los espectros infrarrojos. Él dijo que el perfilado y el análisis de los espectros infrarrojos es rápidos, altamente exactos, y que se puede hacer con un dispositivo tablero.

La investigación actual utilizó los datos espectrales infrarrojos de composiciones en forma del gas, pero los investigadores están trabajando en un estudio similar para utilizar el máquina-aprendizaje descubrir el fentanilo y sus derivados en polvo forman. Se prevee que el producto de la tecnología sea maduro para la identificación rápida in situ práctica en 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.