11月15日發表一項研究獲得突破！研究團隊創造了一種機器學習方法，可以僅利用質譜就確定未知的新型人造毒品的化學結構，了解這些結構能幫助法醫實驗室更快識別出疑似的人造毒品。
加拿大英屬哥倫比亞大學研究人員邁克爾·斯金奈德及其同事，此次使用全球各地法醫實驗室眾包的保密數據，訓練了一個機器學習模型。他們所使用的算法也被稱為深度神經網絡，其靈感來自于人腦的結構和功能。機器學習產生了結構和性質都類似于近期人造毒品的分子。該模型隨后產生了一個數據庫，包含十億種潛在新型精神藥物的結構。用模型訓練結束后新收集的數據測試該模型，發現這一方法可以僅用質譜就確定未知人造毒品。在準確結構難以精準確定的實例中，該模型建議的結構，與未知人造毒品非常相似。
研究人員發現，該模型還可幫助人們了解到哪些分子更有可能出現在市場上，哪些不太可能。研究人員總結說，用其他數據集訓練的類似的生成方法，也可以幫助識別其他特定領域未知分子的結構，例如識別新型興奮劑或者環境污染物。
研究資深作者、阿爾伯塔大學計算科學教授戴維·維斯哈特表示，這一模型意義有點類似2002年的科幻電影《少數派報告》，其可以對即將發生的犯罪活動有所預知，從而幫助顯著減少犯罪，“從本質上講，這一新成果為執法機構和公共衛生計劃提供了一個所謂‘先機’，讓他們知道需注意什么。”
該研究論文題為"A deep generative model enables automated structure elucidation of novel psychoactive substances"，已發表在《自然·機器智能》期刊上。
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參考資料：https://www.nature.com/articles/s42256-021-00407-x
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