Спіймайте його, перш ніж він з'явиться на ринку: прогностична база даних DAMD навчає пристрої розпізнавати дизайнерські наркотики

«Дизайнерські» психоактивні речовини – це легіони молекул, що імітують дію відомих наркотиків, але вислизають з-під контролю: синтетика змінює один фрагмент у структурі – а стандартний пошук у бібліотеках мас-спектрів мовчить. Водночас нові формули непередбачувані в організмі та пов’язані зі смертельними отруєннями. Команда дослідників представила на конференції ACS Fall 2025 DAMD ( База даних метаболітів наркотиків, що викликають зловживання ) – передбачувану бібліотеку хімічних структур та мас-спектрів потенційних метаболітів дизайнерських наркотиків. Ідея проста: якщо заздалегідь мати «теоретичні відбитки» майбутніх речовин та продуктів їх розпаду, шанси розпізнати їх у сечі пацієнта або під час судово-медичної експертизи різко зростають.

Передумови дослідження

Ринок «дизайнерських» психоактивних речовин змінюється швидше, ніж можуть оновлюватися стандартні лабораторні бібліотеки. Виробники навмисно вносять крихітні зміни до структури відомих молекул (фентанілів, катинонів, синтетичних канабіноїдів, нових бензодіазепінів, нітазенів), щоб обійти контроль та тести. Для клінік це означає пацієнтів з важкими отруєннями, у яких стандартні скринінги нічого не виявляють; для судово-токсикологічної експертизи це означає затримку розпізнавання «нових» речовин та ризик пропустити речовини, що призводять до летальних випадків.

Технічна проблема має два аспекти. По-перше, імуноферментні аналізи адаптовані для кількох «старих» класів і погано переносяться на нові аналоги. По-друге, мас-спектрометричні панелі працюють як «Shazam для хімії»: пристрій порівнює спектр невідомого піку з еталоном у бібліотеці. Але свіжі дизайнерські молекули просто не мають такого еталона. Ситуація ускладнюється біологією: у крові та сечі частіше виявляються метаболіти, а не «батьківська» молекула. Вони виникають після реакцій фази I (окислення, відновлення, гідроліз) та фази II (глюкуронізація, сульфатування), і для однієї вихідної речовини може існувати ціла розсип похідних. Якщо бібліотека «знає» лише оригінал, аналіз легко промахнеться.

Звідси й інтерес до мас-спектрометрії високої роздільної здатності (HRMS) та інструментів in silico, які заздалегідь прогнозують, які метаболіти є ймовірними та як вони фрагментуватимуться в мас-спектрометрі. Такі підходи заповнюють прогалину між рідкісними, трудомісткими вимірюваннями референтних спектрів та щоденною потребою в швидких відповідях у клініках. Ідея проста: якщо лабораторія має під рукою теоретичні відбитки потенційних метаболітів, шанси розпізнати нову речовину до того, як вона потрапить до класичних довідників, різко зростають.

Організаційно це важливо не лише для науки, а й для практики. Раннє розпізнавання невідомого класу дозволяє швидше підбирати терапію (наприклад, одразу думати про налоксон при опіоїдній інтоксикації), запускати санітарні попередження та коригувати роботу служб зменшення шкоди. Для криміналістики це спосіб працювати проактивно, а не наздоганяти ринок. Однак будь-які «прогнотичні» бази даних вимагають ретельної валідації: передбачені структури та спектри – це гіпотези, які потрібно підтвердити реальними даними, інакше зростає ризик помилкових збігів. Тому поточна увага зосереджена на поєднанні прогностичних бібліотек з уже визнаними посиланнями (такими SWGDRUG, NIST) та демонстрації доданої цінності в реальних потоках зразків.

Як вони це зробили: від «базової» бібліотеки до прогнозів

Відправною точкою стала довідкова база даних SWGDRUG (робоча група DEA), яка містить перевірені мас-спектри понад 2000 речовин, вилучених у правоохоронних органів. Потім команда змоделювала біотрансформації цих молекул і створила майже 20 000 кандидатів – ймовірних метаболітів – разом з їхніми «теоретичними» спектрами. Зараз ці спектри перевіряються на наборах «реальних» даних, отриманих з нецільового аналізу сечі: якщо в масиві є близькі збіги, це означає, що алгоритми рухаються в правильному хімічному просторі. У майбутньому DAMD може стати публічним доповненням до сучасних криміналістичних бібліотек.

Що всередині бази даних і чим вона відрізняється від звичайних бібліотек

На відміну від комерційних та відомчих бібліотек (наприклад, щорічно оновлюваного набору «Мас-спектри дизайнерських препаратів»), які містять виміряні спектри вже відомих речовин, DAMD — це прогноз, спрямований у майбутнє: оцифровані гіпотези про те, які метаболіти з'являться в ще невивчених дизайнерських молекулах і як вони будуть фрагментовані в мас-спектрометрі. Таке «випереджуюче» поповнення заповнює основну прогалину: аналітик шукає не лише саму молекулу, але й її сліди після метаболізму, тобто те, що насправді знаходиться в біозразках.

Як це працює на практиці

Експрес-скринінг у токсикології працює так: пристрій отримує мас-спектр невідомого піку та порівнює його з каталогом еталонних спектрів – як-от Shazam для хімії. Проблема з дизайнерськими речовинами полягає в тому, що немає стандарту: молекула нова, метаболіти нові – каталог мовчить. DAMD подає пристрою правдоподібні «фантомні» стандарти – спектри, отримані за допомогою обчислювального моделювання для передбачуваних метаболітів. За словами команди, набір базується на SWGDRUG, поповнюється десятками тисяч теоретичних спектрів і вже проганяється через реальні каталоги аналізів сечі. Наступний крок – продемонструвати доказ принципу в судово-медичній токсикології.

Навіщо це потрібно клініці, лабораторіям та поліції?

• У відділенні невідкладної допомоги лікар бачить у звіті сечі «підозрілі» метаболіти, що нагадують похідні фентанілу – це швидко призводить до правильної тактики порятунку, навіть якщо вихідна речовина була замаскована в суміші.
• У судово-токсикологічній експертизі: можливо виявляти «нові продукти» на ринку раніше та оновлювати методи проактивно, а не реактивно – коли отруєння вже відбулися.
• У ресурсних лабораторіях: DAMD потенційно може бути використаний як доповнення до існуючих бібліотек (NIST, SWGDRUG, комерційних збірок), що заощадить тижні ручного декодування спектру.

Ключові факти та цифри

• Назва та мета: База даних метаболітів наркотичних речовин (DAMD) – прогнозовані метаболічні сигнатури та мас-спектри для «нових психоактивних речовин» (НПР).
• З чого ми почали: база SWGDRUG зі спектрами понад 2000 конфіскованих речовин.
• Масштаб прогнозування: ≈20 000 ймовірних метаболітів зі «спектральними відбитками»; сторонні огляди зазначають загальний обсяг десятків тисяч теоретичних спектрів MS/MS.
• Де представлено: доповідь ACS за осінь 2025 року (Вашингтон, 17-21 серпня), спонсорована NIST.

Технічні примітки

• Джерело «посилань»: SWGDRUG – бібліотеки електронної іонізації (EI-MS) для вилучених речовин; DAMD – прогнозовані метаболіти MS/MS для біозразків. Це логічно: у сечі частіше видно розпад, а не «батьківську речовину».
• Моделювання фрагментації: Огляди преси вказують на використання високоточних симуляцій CFM-ID для створення теоретичних спектрів при різних енергіях зіткнень (що збільшує ймовірність узгодження між методами).
• Валідація: порівняння з нецільовими масивами аналізу сечі (списки всіх виявлених піків/спектрів) для фільтрації нереалістичних структур та підбору моделей.

Чого це не означає

• Не «чарівна паличка». DAMD — це все ще дослідницька бібліотека, показана на науковій зустрічі; її буде впроваджено на практиці після валідацій та релізів для екосистем пристроїв.
• Можливі помилки. Передбачені спектри є моделями, а не вимірюваннями; їхня надійність залежить від хімічно правдоподібних метаболічних шляхів та правильного механізму фрагментації.
• Ринок гнучкий. Виробники синтетичних речовин швидко змінюють свої рецепти; DAMD перемагає саме тому, що масштабується та може швидко отримувати нові прогнози, але гонка залишиться гонкою.

Що далі?

• Пілотний проект у токсикології: показати, що додавання DAMD до існуючих бібліотек покращує чутливість та точність визначення NPS у реальних потоках зразків.
• Інтеграція з комерційними наборами: «склеювання» з щорічними релізами бібліотек дизайнерських препаратів та автоматичний нецільовий пошук.
• Прозорий випуск: Зробіть DAMD доступним для спільноти (версії, формат, метадані), щоб його могли використовувати не лише федеральні лабораторії, а й регіональні LVC.

Джерело новин: прес-реліз Американського хімічного товариства про доповідь ACS восени 2025 року на тему « Створення кращої бази даних для виявлення дизайнерських наркотиків »; опис проекту DAMD та його валідація; вихідні бази даних SWGDRUG; контекст існуючих комерційних бібліотек.