industri
Slik går kriminelt designerdop under politiets radar
Fremtiden ligger i å bruke maskinlæring til å oppdage helt nye stoffer som produsentene har sneket forbi måleinstrumentene.
«I løpet av relativt kort tid har Sundhedsstyrelsen fått innberettet til sammen 10 dødsfall som relaterer seg til fire forskjellige såkalte fentanyl-analoger. Fentanyl-analogene er rundt 75–10.000 ganger sterkere enn morfin. På grunn av stoffenes spesielle styrke, skal det svært små mengder til for å forårsake akutte forgiftninger, og det er lett å overdosere.»
Slik lød det i en advarsel fra det danske helsedirektoratet i fjor, hvor helsepersonell også ble advart i forbindelse med håndteringen av stoffene.
– Noen ganger skal det kanskje bare et par korn til før man dør. Av samme grunn behandler vi også alt som vi får inn som et ukjent pulver, og unngår å berøre og innånde det før det er identifisert, forteller Irene Breum Müller som er områdeleder på Retskemisk Afdeling på Københavns Universitet.
Etter dødsfallene måtte landets rettskjemikere ta affære med én gang. Blodprøver og prøver fra hjernens frontallapp skulle avsløre om det dreide seg om en overdose, og hvilket stoff som lå bak hver enkelt sak.
Vi må vite hva vi leter etter
En av rettskjemikerne i København var adjunkt Marie Mardal. Hun er sammen med sine kolleger spesialisert i å finne fram til spesifikke narkotiske substanser i kroppen. Dette kan være i en blodprøve tatt etter en trafikkforseelse eller en såkalt dop-voldtekt, hvor vanligvis kvinner har fått puttet noe i drinkene sine på byen, og at dette har sløvet dømmekraften deres.
– Vi bruker mye tid på å finne ut av hva som florerer på markedet, og hva vi skal lete etter. Utfordringen er bare at vi må få vite hva vi leter etter, og det må jo innrømmes at noen kjemikere der ute har blitt svært dyktige, forteller Marie Mardal.
Særlig de såkalte designerdopene som ofte blir produsert i Kina, er en utfordring. Utgangspunktet kan godt være et lovlig legemiddel som stesolid, men hvor én enkelt komponent er endret slik at det har blitt enda kraftigere, men ikke vil framstå slik i rettskjemikerens måleutstyr.
– Det kan også være at de har erstattet klormolekylet i ketamin med fluorid. Et slikt designerdop kan ha den samme virkningen, men molekylet er annerledes, og det er derfor bare hvis vi vet at vi skal se etter denne endringen, at vi finner den, forteller Marie Mardal, som likevel understreker at rettskjemikerne etterhvert har fått en ganske god sans for hvilke skøyerstreker kjemikerkollegene deres på den andre siden av loven har for seg.
– Noen av dem er som sagt ganske dyktige, mens andre er svært lite oppfinnsomme. Det med å skifte ut ett enkelt atom for at det kan gå under radaren, betyr også noen ganger at stoffet slett ikke har noen virkning lenger, forteller Marie Mardal.
I ferd med å implementere AI
I fremtiden kan det likevel bli enda vanskeligere å lure rettskjemikernes magefølelse og måleutstyr, for Retskemisk Afdeling er i gang med å implementere maskinlæring på de mange årene med blod- og vevsprøver de har liggende i arkivene. Formålet er å trene en algoritme så godt at den med en gang kan si ifra når den ser noe ukjent.
– På denne måten kan vi bruke datasettet vårt systematisk, og deretter kan vi legge til teknikker fra metabolomics til å utpeke hittil usette signaler, sier hun.
Disiplinen metabolomics går ut på at man går man inn og måler forskjeller i blod- eller urinprøvens metabolitter – det vil si nedbrytningsprodukter – for å se om det er et signal eller et såkalt kjemisk fingeravtrykk, i en prøve som kjemikerne ikke tidligere har støtt på (se faktaboks).
– Når vi kjenner de normale og forventede fingeravtrykkene i en blodprøve her i landet, kan vi bruke maskinlæring til å fortelle oss hvilke molekylære fingeravtrykk fra en gitt blodprøve vi IKKE har sett før. Det vil si at hvis en blodprøve fra en avdød eller en bilist mistenkt for å kjøre i påvirket tilstand inneholder et hittil ukjent designerdop, vil vi med kunstig intelligens kunne identifisere rusmiddelet uten å ha søkt etter det, sier Marie Mardal.
– I tillegg til designerdop kan vi også med denne metoden finne legemidler som ikke er registrerte i Danmark. Danskene flyr kloden rundt på ferie, og noen tar med seg hjem legemidler som ikke er godkjente i Danmark. Men de har kanskje en virkning som ligner den til våre legemidler, og de kan derfor også gi forgiftninger eller gjøre det uforsvarlig å kjøre i trafikken.
70 nye stoffer i året
For å gi algoritmen et utgangspunkt å jobbe med, legger forskerne de siste fem års prøvedata inn i systemet. De viser alt som rettskjemikerne har vært borti gjennom årene; alt fra alkohol til heroin til de mere eksotiske stoffene, som de tidligere nevnte fentanyl-analogene.
– Det er ganske nytt at vi har begynt å bruke dataene våre til å peke på de tingene som vi ikke hadde forventet. Jeg ser mange gode fremtidsmuligheter i dette, og derfor er det fantastisk at vi nå er i ferd med å få tilgang til den enorme datakraften som dette prosjektet krever. Det er jo noen enorme datasett vi sitter på, sier Marie Mardal, og understreker at metoden fremdeles er på utviklingsstadiet og bare brukes til kvalitetssikring av analysearbeidet.
Inntil nylig så rettskjemikerne 100 nye psykoaktive substanser på markedet i året. Nå ligger tallet kanskje i området 70 nye per år. Disse skal finnes i prøvene, som i tillegg til blod og hjernevev også kan komme inn fra rettspatologene i form av urin, hår eller øyevæske, avhengig av stoff, timing, tilgjengelighet og omstendigheter.
– Mange stoffer er ikke stabile i blodet, som i tillegg også er fullt av proteiner, sukker og salt. Derfor er det en fordel å måle i hjernen post mortem på det stedet hvor vi forventer at stoffet har hatt virkningen sin. Hjernen er renere, og holder lengre på stoffet, fordi det heller ikke er nedbrytende bakterier der, forklarer Marie Mardal.
Dynamisk modell
I tillegg til å kunne sammenligne den innkomne prøven mot arkivene, er meningen med big data-prosjektet også at algoritmen underveis lærer hva som ser mystisk ut, og hva som er ikke gjør det.
For eksempel er det meningen at maskinen skal ha noen innebygde filtre slik at den bare gir utslag hvis den kan «se» at det fremmede stoffet har «stofflignende» karakteristika.
– Vi kan også si, at hvis det er flere enn 10 halogener, flere enn én enkelt ladning, eller hvis stoffets «fingeravtrykk» ses i løpet av hele analysen, så ser vi ikke videre på det, fordi det kan være forurensinger eller artefakter. På den måten får vi hele tiden det mest interessante ut av dataene, og det vil alltid være dynamisk hvordan metoden skal utvikles, sier hun.
I tillegg kan rettskjemikerne fôre algoritmen med data fra for eksempel det europeiske overvåkningssenteret for narkotika og narkotikamisbruk (EMCDDA), som alle rettskjemikere og tollere i EU melder inn til hvis de finner noe nytt. Og så kan de selvfølgelig selv samle inn prøver ute fra hverdagsmiljøet, men det kan være en anelse mere vrient, forteller Marie Mardal.
Undersøkte tiss fra Roskilde-festival
I løpet av sitt eget ph.d.-prosjekt ville hun prøve ut metoder for å analysere urinprøver for å se hvordan rusmidler omdannes i kroppen og av bakterier i spillvann – dette som del av et større EU-prosjekt. Derfor samlet hun inn prøver fra Roskilde Festivalens urinaler, samt fikk gravd opp jord fra den såkalte «pissegrøfta» som området langs gjerdene heter på festivalsjargong.
– Jeg fant massevis av kokain, MDMA, amfetamin og alkohol i prøvene, men ingen helt nye stoffer, noe som på sett og vis var gode nyheter. Det nærmeste jeg kom var MDEA, som minner om MDMA, men nok var et ikke tiltenkt biprodukt fra MDMA, fabrikkert av en halvdårlig kjemiker, forteller hun.
– Dette er en måte å gjøre det på, men det kan være vanskelig å samle inn slike prøver systematisk. Det kan jo være noe stigmatiserende i å samle inn fra festivaler eller bestemte klubber. Det er i hvert fall en etisk gråsone som også må vurderes, understreker Marie Mardal, som i stedet har forhåpninger til at det nye maskinlæringssystemet vil kunne gi antydninger som ikke krever innsamling i nattemiljøet eller en nese ned langs det våte gjerdet på landets musikkfestivaler.
Denne artikkelen ble først publisert av Ing.dk.