Screening Tablets for DOB Using Surface‐Enhanced Raman Spectroscopy*
Notice bibliographique
Résumé
2,5,-Dimethoxy-4-bromoamphetamine (DOB) is of particular interest among the various "ecstasy" variants because there is an unusually long delay between consumption and effect, which dramatically increases the danger of accidental overdose in users. Screening for DOB in tablets is problematic because it is pharmacologically active at 0.2-3 mg, which is c. 50 times less than 3,4-methylenedioxy-N-methylamphetamine (MDMA) and makes it more difficult to detect in seized tablets using conventional spot tests. The normal Raman spectra of seized DOB tablets are dominated by the bands of the excipient with no evidence of the drug component. Here we report the first use of on-tablet surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) to enhance the signal from a low concentration drug. Raman studies (785-nm excitation) were carried on series of model DOB/lactose tablets (total mass c. 400 mg) containing between 1 mg and 15 microg of DOB and on seized DOB tablets. To generate surface-enhanced spectra, 5 microL of centrifuged silver colloid was dispensed onto the upper surface of the tablets, followed by 5 microL of 1.0 mol/dm(3) NaCl. The probe laser was directed onto the treated area and spectra accumulated for c. 20 sec (10 sec x 2). It was found that the enhancement of the DOB component in the model tablets containing 1 mg DOB/tablet and in the seized tablets tested was so large that their spectra were completely dominated by the vibrational bands of DOB with little or no contribution from the unenhanced lactose excipient. Indeed, the most intense DOB band was visible even in tablets containing just 15 microg of the drug. On-tablet surface-enhanced Raman spectroscopy is a simple method to distinguish between low dose DOB tablets and those with no active constituent. The fact that unique spectra are obtained allows identification of the drug while the lack of sample preparation and short signal accumulation times mean that the entire test can be carried out in <1 min.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».