Crearon una Inteligencia Artificial para la Detección Instantánea de Compuestos Psicoactivos en Drogas
Un nuevo modelo de lenguaje generativo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de identificar los compuestos psicoactivos de múltiples drogas, fue premiado con el NOMIS & Science Young Explorer 2023.
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La IA fue entrenada por el biólogo de Princeton Michael Skinnider, y puede detectar las estructuras químicas de sustancias que aún están siendo investigadas o las que son conocidas como “euforizantes legales”. Este término se refiere a compuestos químicos que pueden tener efectos psicoactivos, pero aún no han sido aprobados oficialmente por Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés).
El vacío legal en torno a los psicoactivos
Debido a la rapidez con la que se pueden crear estas sustancias, ha surgido un vacío legal que permite a químicos o laboratorios vender y enviar estas drogas con una etiqueta de “no apto para consumo humano”, evitando problemas legales.
“Las drogas convencionales de abuso, como la cocaína o la metanfetamina, todavía dominan el mercado, pero los químicos emprendedores se han dado cuenta de que, con ligeras modificaciones químicas de estas drogas, pueden crear nuevos derivados que son completamente legales“, señaló Skinnider, según High Times. Así, la situación de los profesionales a cargo de hacer cumplir la ley es que, aunque sospechen de que alguien porta una droga peligrosa o está experimentando efectos de una sustancia que no pueden identificar, no pueden probarlo.
La Inteligencia Artificial desafía los kits tradicionales
Los kits de pruebas de campo tradicionales no pueden identificar nuevas drogas porque que se centran en compuestos psicoactivos comúnmente utilizados, como heroína, metanfetamina, cocaína, entre otras. Ante eso, el nuevo modelo de Skinnider desafía los límites de los kits, porque puede generar e identificar estructuras químicas completamente nuevas.
Además, fue entrenado con un sistema de entrada molecular simplificado, conocido como SMILES, y fue educado en la identificación de sustancias químicas mediante espectrometría de masas. Tiene incluso la capacidad de determinar qué sustancias químicas no descubiertas tienen más probabilidades de volverse populares en el futuro, basándose en las respuestas de los usuarios.
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“He aplicado esta tecnología a decenas de miles de muestras de pacientes y la he utilizado para descubrir varios fármacos de diseño nuevos, como un nuevo análogo del fentanilo que surgió el año pasado”, reveló el entrenador de esta IA, que está colaborando con el Centro para el Control de Enfermedades de Columbia Británica para implementar este nuevo modelo en la práctica clínica habitual.
Skinnider espera que la implementación de esta tecnología en el ámbito clínico permita a los profesionales de la salud tomar decisiones más informadas y gestionar de manera efectiva brotes y crisis relacionadas con drogas de diseño.
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