Support Vector Machine Classification of Adulterated Illicit Opioids Using Paper-Spray Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The complexity and potency of the illicit opioid supply in North America has become increasingly concerning for people who use drugs. Drug checking efforts aim to keep up with the evolving psychoactive components present in the illicit drug supply. While targeted paper-spray mass spectrometry (PS-MS) methods are effective for trace detection and quantitation, they are limited in their ability to detect emerging substances. Here, we demonstrate the use of a support vector machine (SVM) classifier to detect opioid samples containing an additional component outside of a routine targeted analysis method, using ortho -methylfentanyl as proof of concept. This approach allows for the focused selection of samples for additional screening to identify emerging adulterants from full-scan data collected during a 2 min PS-MS analysis. The developed classifier achieved a precision of 0.77 and a recall of 0.94 for the detection of ortho -methylfentanyl in samples containing fentanyl and caffeine. Shapely additive explanations were used to explain and interpret the results of the developed SVM classifier, and enabled a better understanding of the composition of illicit opioids. Our work demonstrates a new and effective approach for identifying adulterants from unit mass resolution mass spectrometry data generated during routine on-site drug analysis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».