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学术头条
当下的我们，无疑都享受着科技的福利，感受着科技的魅力，陶醉其中……生活在科技时代的幸福指数不言而喻。
然而，科技是把双刃剑，用好了，推动的是社会进步，用不好，刺伤的便是人类自己。
近年来，就有这样一伙不法分子，滥用科技推动毒品的升级换代。被联合国禁毒署定性为“新精神活性物质”（NPS,Newpsychoactivesubstances）的第三代毒品就大量的出现在非法市场上，其化学物质多样性、高蔓延性、互联网化等特征，给禁毒工作带来了极大的冲击和困难。
那么，随着机器学习（ML,MachineLearning）的不断发展，对这项重任而言，能否助其一臂之力呢？
就在近日，Nature旗下的专业学术期刊NatureMachineIntelligence发表了一项计算生物学的重要突破，论文标题为“Adeepgenerativemodelenablesautomatedstructureelucidationofnovelpsychoactivesubstances”。主要团队是加拿大英属哥伦比亚大学（UBC,UniversityofBritishColumbia）的一个小组。
在这项成果中，研究团队研发了一种自动化、生成式的ML方法，实现了仅利用质谱就确定未知的NPS的化学结构。
人类的公共卫生事业，有望迎来新的得力助手。
阻止NPS进入“灰色市场”已迫在眉睫
今年早些时候，欧盟刑事司法合作署（Eurojust）发布了一份报告，讨论了“人造毒品”生产的急剧增长，给欧洲各地的检察官所带来的法律挑战。
报告列举了仅由该机构处理的56起跨境毒品贩运案件，强调了合成和其他设计毒品便占了近三分之一。
在COVID-19的大流行期间，这一现象更是有所增加。比如，美国因非法麻醉药过量致死的人数增加了6倍。
因此，世界各地的执法部门都在探索一些具备前瞻性的方案，必须在这些药物上市之前就有所准备。
NPS又称为策划药或实验室毒品，通常是在现有毒品的化学结构上稍加修改而产生的，是不法分子为逃避打击和规避监管而对管制毒品进行化学结构修饰而得到的毒品类似物，具有与管制毒品相似或更强的兴奋、致幻、麻醉等效果，诸如合成大麻素（“香料”）、合成卡西酮（“浴盐”）、迷幻色胺和苯乙胺、合成阿片类药物等。
最可怕的是，NPS是个十足的“伪装者”，给人一种无害的假象，在传播过程中往往被“包装”成无害、无成瘾性，目的是打消接触者的警惕，尤其是针对充满好奇心的青少年群体。
因此，NPS不仅对个人的神经系统的损害特别大，还会造成严重的社会问题和公共卫生问题。
显然，采取必要措施识别、监管、阻断已刻不容缓。
图丨此次研究的高可信度结构解析
UBC的研究人员训练计算机在下一种设计药物上市前就对其进行预测，以最大限度挽救生命。执法机构也在冲破重重阻碍，竞相识别和监管危险精神活性药物的新版本。
从被查封的药片或粉末中确定这些所谓的“合法兴奋剂”可能需要几个月的时间，然而在此期间，成千上万的人可能已经使用了一种新的特制药物，所以，其危害之大可想而知。
Skinnider表示，“这是全世界急诊部门