Desenvolvendo um Banco de Dados Aprimorado para Identificação de Drogas Sintéticas

Desenvolvendo um Banco de Dados Aprimorado para Identificação de Drogas Sintéticas

Crédito:Mass spectrometer instruments (top image) can help detect known, illicit drugs in human urine. For new psychoactive substances, a predicted database offers theoretical mass spectra to help detect designer drugs and their metabolites in urine. Credit: Tytus Mak (top image); Hani Habra (bottom image).

Como detectar uma substância sem testes? Drogas sintéticas imitam os efeitos de drogas ilícitas já estabelecidas, mas passam despercebidas pela polícia. Suas estruturas químicas modificadas as ajudam a escapar da detecção, tornando seus efeitos no corpo imprevisíveis e perigosos.

Pesquisador do Ensino Médio Apresenta Novo Banco de Dados para Rastreamento de Drogas Sintéticas

Um grupo de pesquisa aplicou modelagem computacional para construir um banco de dados de estruturas químicas previstas, com o objetivo de aprimorar a detecção de drogas sintéticas.

Jason Liang, aluno do Programa Magnet da Montgomery Blair High School, apresentou as descobertas na reunião da Sociedade Americana de Química em agosto de 2025.

Este banco de dados de assinaturas e espectros metabólicos previstos, chamado DAMD, pode aprimorar a detecção e o monitoramento de novas drogas sintéticas”, afirma Liang.

As drogas ilícitas são normalmente identificadas por uma “impressão digital” química única, conhecida como espectro de massa. Essa impressão digital reflete a estrutura, o peso e a composição da molécula.

Por que os testes de drogas padrão não detectam novas substâncias psicoativas

Em testes de drogas na urina, os técnicos usam espectrometria de massa para comparar espectros moleculares com catálogos de drogas conhecidas e seus metabólitos. Mas, como novas substâncias psicoativas e seus metabólitos raramente aparecem nos bancos de dados atuais, muitas vezes passam despercebidos.
É o clássico dilema do ovo e da galinha“, diz o mentor de Liang, Tytus Mak, estatístico e cientista de dados do centro de espectrometria de massas do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST).
Como identificar um medicamento que nunca foi medido, ou medi-lo se não se sabe o que procurar? A previsão computacional poderia ser um caminho a seguir?

Do Conceito à Colaboração: As Origens do DAMD

A ideia do DAMD surgiu com Mak e Hani Habra, ex-pós-doutoranda do NIST, atualmente na Universidade Estadual de Michigan. Eles sugeriram que a modelagem computacional poderia rastrear o fluxo constante de novos compostos sintéticos, que sobrecarregavam os sistemas de saúde e o monitoramento de medicamentos. No verão de 2024, Mak e Habra convidaram Liang para participar do projeto.
Criar uma biblioteca de espectro de massas prevista exige habilidades avançadas de programação e um sólido domínio de química — habilidades que combinam bem com a minha formação”, diz Liang.
Depois de ver o número devastador de mortes por overdose, incluindo casos na minha própria comunidade, fiquei motivado a contribuir para um projeto que poderia fazer a diferença.
A equipe começou com o banco de dados de espectro de massas, organizado pela SWGDRUG, presidida pela Agência Antidrogas dos EUA (DEA). Este recurso contém espectros de massas validados para a identificação de mais de 2.000 substâncias apreendidas pelas autoridades policiais.

Utilizando métodos computacionais, Habra, Liang e Mak geraram quase 20.000 estruturas químicas previstas, juntamente com suas impressões digitais de espectro de massas para potenciais metabólitos de substâncias listadas na SWGDRUG e seus derivados.

Validando Previsões com Dados de Urina do Mundo Real

Os pesquisadores estão agora validando essas previsões comparando-as com espectros reais de conjuntos de dados de análise de urina humana — catálogos abrangentes de todos os compostos detectáveis ​​presentes em amostras de urina.
Se encontrarmos uma correspondência, ou mesmo algo próximo, isso indica que as estruturas químicas e os espectros produzidos por nossos algoritmos são realistas”, explica Habra. O próximo passo é testar o DAMD com dados reais existentes, fornecendo uma prova de conceito para a toxicologia forense.
No futuro, o DAMD poderá expandir os bancos de dados públicos de medicamentos para melhorar a detecção e a identificação em amostras de urina. Um objetivo fundamental é apoiar a intervenção médica oportuna.

Por exemplo, alguém pode ingerir, sem saber, uma substância misturada com um derivado de fentanil”, diz Mak. Com o DAMD, os médicos podem identificar metabólitos semelhantes ao fentanil em um relatório toxicológico e ajustar o tratamento de acordo.

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