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2号站人工智能方法能够快速、远程地检测芬太尼及其衍生物

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为了保证急救人员的安全,中佛罗里达大学(University of Central Florida)的研究人员开发了一种人工智能方法,这种方法不仅能快速、远程检测强力药物芬太尼(fentanyl),还能自动检测出任何此前未知的秘密批量生产的衍生物。
 
该方法最近发表在《科学报告》(Scientific Reports)杂志上,使用红外光光谱,可用于便携式桌面设备。
 
在美国,芬太尼是导致药物过量死亡的主要原因。芬太尼及其衍生物的致死剂量很低,可能导致使用者死亡,可能对急救人员构成危险,甚至可能被制成气雾武器。”
 
徐梦宇,UCF统计和数据科学系的助理教授,也是这项研究的第一作者
 
根据美国疾病控制和预防中心(U.S. Centers for Disease Control and Prevention)的数据,2号站注册登录芬太尼的效力是吗啡的50到100倍。芬太尼可以被合法地用于治疗疼痛严重的患者,但有时也会被非法制造和使用。
 
UCF机械和航空航天工程系的副教授Subith Vasu共同领导了这项研究。
 
他说,对已知和正在出现的阿片类芬太尼物质的快速识别方法有助于执法人员和军事人员的安全,他们必须尽量减少与这些物质的接触。
 
Vasu说:“这种人工智能算法将被用于我们正在为国防高级研究计划局建造的探测设备。”
 
在这项研究中,研究人员使用了一个国家有机分子数据库来鉴定分子中至少有一个在母体化合物芬太尼中发现的官能团。根据这些数据,他们构建了机器学习算法,根据这些分子的红外光谱特性来识别它们。然后他们测试了算法的准确性。人工智能方法对芬太尼相关分子的识别准确率为92.5%。
 
徐说,这是首次进行系统分析,从红外光谱数据中识别芬太尼相关的官能团,并使用机器学习和统计分析工具。
 
该研究的合著者王春红是UCF纳米科学技术中心的博士后学者,他帮助研究了化合物的光谱特性。他说鉴别芬太尼是困难的,因为芬太尼和卡芬太尼的类似物有许多配方。
 
Artem Masunov是UCF纳米科学技术中心和化学系的副教授,也是论文的作者之一,他研究了芬太尼及其类似物化学结构中常见的官能团。
 
他说,尽管类似物存在差异,但它们有共同的功能基团,这是结构上的相似性,使化合物能够结合体内的受体并执行类似的功能。
 
Anthony Terracciano是该研究的合著者,也是UCF机械和航空航天工程系的一名研究工程师,他与王一起研究了红外光谱的性质。他说,红外光谱的分析和分析是快速的,高度准确的,可以用一个桌面设备。
 
目前的研究使用的是气体形式化合物的红外光谱数据,但研究人员正在进行一项类似的研究,即使用机器学习来检测芬太尼及其粉末形式的衍生物。该技术的产品有望在2021年成熟,可用于实际现场快速识别。

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