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KI ermittelt die nächsten Designerdrogen

Forscher der University of British Columbia (UBC) und der University of Alberta haben Computer so trainiert, dass sie die nächsten Designer-Medikamente vorhersagen können, noch bevor sie auf dem Markt sind.

fest / Quelle: pd / Freitag, 19. November 2021 / 14:31 h

Die Strafverfolgungsbehörden befinden sich in einem Wettlauf, um neue Versionen psychoaktiver Drogen wie Badesalze und synthetische Opioide zu identifizieren und zu regulieren, während illegale Chemiker daran arbeiten, neue Moleküle zu synthetisieren und zu vertreiben, die dieselben psychoaktiven Wirkungen haben wie die klassischen Drogen.

Die Identifizierung dieser so genannten «Legal Highs» in beschlagnahmten Pillen oder Pulvern kann Monate dauern, doch neue Forschungsergebnisse helfen den Strafverfolgungsbehörden in aller Welt jedoch bereits, die Identifizierungszeit von Monaten auf Tage zu verkürzen, was im Wettlauf um die Identifizierung und Regulierung neuer Versionen psychoaktiver Drogen von entscheidender Bedeutung ist.

«Minority Report» für neue Designerdrogen

Dr. Skinnider und seine Kollegen nutzten eine Datenbank bekannter psychoaktiver Substanzen, die von forensischen Labors auf der ganzen Welt zur Verfügung gestellt wurde, um einen Algorithmus der künstlichen Intelligenz auf die Strukturen dieser Drogen zu trainieren. Der von ihnen verwendete Algorithmus, ein so genanntes tiefes neuronales Netz, ist von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert.

Auf der Grundlage dieses Trainings generierte das Modell dann etwa 8,9 Millionen potenzielle Designerdrogen.
Diese Moleküle wurden dann mit 196 neuen Designerdrogen verglichen, die nach dem Training des Modells auf dem illegalen Markt auftauchten. Die Forscher fanden heraus, dass mehr als 90 Prozent dieser Moleküle in der generierten Menge enthalten waren.

Fast alle neuen Drogen vorhergesagt

«Die Tatsache, dass wir vorhersagen können, welche Designerdrogen auf den Markt kommen werden, bevor sie tatsächlich auftauchen, erinnert ein wenig an den Science-Fiction-Film Minority Report aus dem Jahr 2002, in dem das Vorwissen über bevorstehende kriminelle Aktivitäten dazu beitrug, die Kriminalität in einer zukünftigen Welt erheblich zu reduzieren», erklärt der Hauptautor Dr. David Wishart, Professor für Informatik an der University of Alberta.

Vorsprung für Strafverfolgungsbehörden

«Im Wesentlichen verschafft unsere Software den Strafverfolgungsbehörden und öffentlichen Gesundheitsprogrammen einen Vorsprung vor den heimlichen Chemikern und lässt sie wissen, wonach sie Ausschau halten müssen.»
Die Forscher stellten fest, dass das Modell auch gelernt hatte, welche Moleküle mit grösserer Wahrscheinlichkeit auf dem Markt auftauchen würden und welche mit geringerer Wahrscheinlichkeit.

«Wir fragten uns, ob wir diese Wahrscheinlichkeit nutzen könnten, um zu bestimmen, was ein unbekanntes Medikament ist, und zwar allein anhand seiner Masse, die ein Chemiker mit Hilfe der Massenspektrometrie für jede Pille oder jedes Pulver leicht messen kann», sagt Mitautor Dr. Leonard Foster, Professor in der Abteilung für Biochemie an der medizinischen Fakultät der UBC.

Die Forscher testeten diese Hypothese mit jeder der 196 neuen Designerdrogen.



Welche Designerdroge kommt als nächstes auf den Markt? /

Die Forscher fanden heraus, dass ihr Modell die korrekte chemische Struktur einer nicht identifizierten Designerdroge in 72 Prozent der Fälle unter den ersten zehn Kandidaten einordnete, wenn sie nur die Masse verwendeten. Durch die Integration von Tandem-Massenspektrometriedaten, einer weiteren leicht zu beschaffenden Messung, verbesserte sich diese Quote auf 86 Prozent. Wenn es nur um eine Vermutung ging, konnte das Modell in 51 Prozent der Fälle die richtige Struktur vorhersagen.

Auch zur Entdeckung neuer Moleküle geeignet

«Es war für uns schockierend, dass das Modell so gut funktionierte, denn die Aufklärung ganzer chemischer Strukturen anhand einer einzigen genauen Massenmessung gilt im Allgemeinen als unlösbares Problem. Und die Eingrenzung einer Liste von Milliarden von Strukturen auf eine Gruppe von 10 Kandidaten könnte das Tempo, mit dem Chemiker neue Designer-Medikamente identifizieren können, massiv beschleunigen», so Dr. Skinnider.

Das gleiche Modell könnte zur Entdeckung aller Arten neuer Moleküle verwendet werden, fügt Dr. Skinnider hinzu, von der Identifizierung neuer leistungssteigernder Mittel für das Doping von Sportlern bis hin zur Identifizierung bisher unbekannter Moleküle im menschlichen Blut und Urin.

«Es gibt eine ganze Welt von chemischer 'dunkler Materie', die sich gerade hinter unseren Fingerspitzen befindet. Ich glaube, dass die richtigen KI-Tools eine grosse Chance haben, Licht in diese unbekannte chemische Welt zu bringen», sagt Dr. Skinnider.



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