Trace Detection of Adulterants in Illicit Opioid Samples Using Surface-Enhanced Raman Scattering and Random Forest Classification
Notice bibliographique
Résumé
The detection of trace adulterants in opioid samples is an important aspect of drug checking, a harm reduction measure that is required as a result of the variability and unpredictability of the illicit drug supply. While many analytical methods are suitable for such analysis, community-based approaches require techniques that are amenable to point-of-care applications with minimal sample preparation and automated analysis. We demonstrate that surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), combined with a random forest classifier, is able to detect the presence of two common sedatives, bromazolam (0.32-36% w/w) and xylazine (0.15-15% w/w), found in street opioid samples collected as a part of a community drug checking service. The Raman predictions, benchmarked against mass spectrometry results, exhibited high specificity (88% for bromazolam, 96% for xylazine) and sensitivity (88% for bromazolam, 92% for xylazine) for the compounds of interest. We additionally provide evidence that this exceeds the performance of a more conventional approach using infrared spectral data acquired on the same samples. This demonstrates the feasibility of SERS for point-of-care analysis of challenging multicomponent samples containing trace adulterants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».