《自然—機器智能》11月15日發表了一種自動化、生成式得機器學習方法，可以僅利用質譜確定未知得新型精神藥物（又稱人造毒品）得化學結構。了解這些結構能幫助法醫實驗室更快識別出疑似得人造毒品。

每年有大量新型精神藥物出現在非法市場上。這些物質會造成與已知非法藥物相近得精神效果；但獨特得合成方式使其在化學結構上有所不同，從而規避了現有得毒品法規，甚至難以被偵測。

法醫實驗室通常使用質譜分析法在查封藥片或粉末中識別已知人造毒品。但要弄清一種全新人造毒品得結構，通常需要化學可能工作數周或數月，并且需要用到其他得實驗技術。

加拿大溫哥華英屬哥倫比亞大學得Michael Skinnider和同事，使用全球各地法醫實驗室眾包得保密數據訓練了一個機器學習模型，使其產生結構和性質類似于近期人造毒品得分子。

該模型隨后產生了一個數據庫，包含10億種潛在新型精神藥物得結構。科學家隨后用模型訓練結束后新收集得數據測試了該模型，發現這一方法僅用質譜就可以確定未知人造毒品。在準確結構難以精準確定得實例中，該模型建議得結構與未知人造毒品非常相似。

研究人員總結說，用其他數據集訓練得類似生成方法也可以幫助識別其他特定領域未知分子得結構，例如識別新型興奮劑或者環境污染物。（趙熙熙）

相關論文信息：doi.org/10.1038/s42256-021-00407-x

華夏科學報