L’IA se pavane dans le monde des drogues de synthèse

Des chercheurs de l’Université de la Colombie-Britannique (UBC) ont utilisé un réseau neuronal profond pour le travail, lui apprenant à constituer les structures chimiques de nouveaux médicaments potentiels. Selon leur étude, publiée cette semaine, l’intelligence informatique s’en est mieux tirée que les scientifiques ne l’avaient prévu.

L’équipe de recherche a utilisé une base de données de drogues de synthèse connues – des substances psychoactives synthétiques – pour former l’IA sur leurs structures. Le marché des drogues de synthèse est en constante évolution, car leurs fabricants peaufinent constamment leurs formules pour contourner les restrictions et produire de nouvelles « légal » substances, tandis que le craquage de leur structure prend des mois pour les forces de l’ordre, ont déclaré les chercheurs.

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« La grande majorité de ces drogues de synthèse n’ont jamais été testées chez l’homme et ne sont absolument pas réglementées. Ils constituent un problème majeur de santé publique pour les services d’urgence du monde entier », a-t-il ajouté. l’un des chercheurs, le Dr Michael Skinnider, étudiant en médecine de l’UBC, a déclaré.

Après sa formation, l’IA a pu générer quelque 8,9 millions de drogues de synthèse potentielles. Par la suite, les chercheurs ont réalisé une fiche technique de quelque 196 nouveaux médicaments, qui ont émergé dans la vraie vie après la formation du modèle, et ont découvert que plus de 90 % d’entre eux avaient déjà été prédits par l’ordinateur.

« Le fait que nous puissions prédire quelles drogues de synthèse sont susceptibles d’émerger sur le marché avant qu’elles n’apparaissent réellement est un peu comme le film de science-fiction de 2002, Minority Report, où la connaissance préalable des activités criminelles sur le point d’avoir lieu a permis de réduire considérablement la criminalité dans un monde futur, » L’auteur principal, le Dr David Wishart, professeur d’informatique à l’Université de l’Alberta, a déclaré.

L’équipe de recherche a noté que l’identification de substances totalement inconnues reste un problème pour l’IA, mais ils espèrent que cela pourrait potentiellement aider dans cette tâche, car l’ordinateur a également été capable de prédire quelles formules de drogues de synthèse étaient plus susceptibles d’être créées et d’atteindre le marché. Le modèle « classé la structure chimique correcte d’un médicament de synthèse non identifié parmi les 10 meilleurs candidats 72 % du temps », tout en ajoutant une analyse de spectrométrie, qui est une mesure facile à obtenir, a fait grimper la précision à quelque 86 %.

« Cela nous a choqué que le modèle fonctionne aussi bien, car l’élucidation de structures chimiques entières à partir d’une simple mesure de masse précise est généralement considérée comme un problème insoluble », Skinnider a déclaré.

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