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Des chercheurs canadiens ont conçu une intelligence artificielle permettant de prédire les drogues de synthèses les plus susceptibles d’arriver sur le marché, à partir de molécules communes spécifiques.

Des résultats impressionnants

Les laboratoires clandestins fabriquent constamment de nouvelles drogues psychoactives dangereuses, susceptibles d’entraîner des dommages irréparables ou des overdoses fatales, que les autorités ont du mal à suivre. « La grande majorité de ces drogues de synthèse n’ont jamais été testées sur l’Homme et ne sont absolument pas réglementées », explique Michael Skinnider, chercheur à l’université de la Colombie-Britannique et co-auteur de l’étude. « Elles constituent un problème de santé publique majeur pour les services d’urgence du monde entier. »

Présenté dans la revue Nature Machine Intelligence, l’algorithme développé par son équipe a généré 8,9 millions de drogues de synthèse potentielles, pouvant être identifiées à partir d’une composition moléculaire unique si elles apparaissaient sur le marché. Les chercheurs ont ensuite comparé cet ensemble de données aux substances de synthèse émergentes et ont constaté que 90 % des 196 nouvelles drogues se trouvaient dans l’ensemble de données prédites.

« Pouvoir déterminer quelles drogues de synthèse sont susceptibles d’arriver sur le marché avant qu’elles n’apparaissent renvoie au film de science-fiction de Minority Report, où la connaissance d’activités criminelles sur le point de se produire a permis de réduire considérablement la criminalité », écrivent les auteurs de l’étude. « Essentiellement, notre algorithme donne aux organismes d’application de la loi et aux programmes de santé publique une longueur d’avance sur les chimistes clandestins, et leur permet de savoir quoi rechercher. »

Selon les chercheurs, avec un tel niveau de prédiction, l’analyse médico-légale des drogues pourrait passer de plusieurs mois à quelques jours seulement.

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Déterminer la nature d’une drogue à partir de sa simple masse

L’algorithme a également appris quelles molécules étaient plus ou moins susceptibles d’apparaître. « Nous nous sommes demandé si nous pouvions utiliser cette probabilité pour déterminer la nature d’une drogue inconnue en nous basant uniquement sur sa masse, qu’un chimiste peut facilement mesurer pour n’importe quelle pilule ou poudre à l’aide de la spectrométrie de masse », détaille Leonard Foster, de l’université de la Colombie-Britannique.

En utilisant uniquement la masse, l’algorithme a pu identifier correctement la structure moléculaire d’une substance de synthèse inconnue en une seule estimation dans environ 50 % des cas, mais la précision est passée à 86 % lorsque d’autres mesures ont été prises en compte.

« L’élucidation de structures chimiques entières à partir d’une simple mesure précise de la masse est généralement considérée comme un problème insoluble », avance Skinnider. « Le fait de réduire une liste de milliards de structures à un ensemble de 10 candidats pourrait accélérer massivement le rythme auquel les nouvelles drogues de synthèse peuvent être identifiées. »

L’IA pourrait également contribuer à identifier d’autres nouvelles molécules dans le sang et l’urine, notamment dans le cas de dopage sportif.

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