近日，中國科學院成都生物研究所研究員周燕團隊在芬太尼類新精神活性物質（FTNs）整類非靶向篩查研究方面取得進展。該團隊開發出全面的非靶向篩查策略。這一策略通過結合特征性碎片數據庫和計算機輔助程序，使篩查覆蓋度可達約1.25×1015種芬太尼類新精神活性物質，提升了對已知與未知的芬太尼類新精神活性物質的檢測能力。
該研究基于特征性碎片路線的非靶向篩查策略，收集了已知與潛在的芬太尼類新精神活性物質結構，并通過分子生成AI模型MolGPT預測了大量可能的未知結構，獲得了數十萬種可能的芬太尼類新精神活性物質。研究分析了這些芬太尼類新精神活性物質的取代模式和特征碎片路線，構建了包括特征碎裂產物的數據庫。同時，研究通過數據庫匹配測得的特征性碎片，初步篩查了潛在的芬太尼類新精神活性物質候選物，并結合同位素分布相似性和色譜峰特征，驗證了候選物為芬太尼類新精神活性物質的可能性。進一步，研究開發了FTNs_Finder程序，實現了特征碎片的預測、數據庫匹配以及同位素分布分析的自動化，提升了篩查效率。研究通過假陰性評估、假陽性評估、環境水樣應用等實驗驗證了這一策略的有效性。其中，假陰性率為0%、假陽性率為0.62%。
上述成果能夠高效檢測已知芬太尼類新精神活性物質，并可以發現結構不斷變化的未知芬太尼類新精神活性物質，有望為芬太尼類新精神活性物質整類管制提供技術支持。同時，這一策略的成功應用或可為其他危險物質的篩查和監管提供參考。
相關研究成果以Development and Application of a Comprehensive Non-targeted Screening Strategy for Fentanyl Analogues為題，發表在《危險材料雜志》（Journal of Hazardous Materials）上。
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研究工作流程示意圖
本文鏈接：芬太尼類新精神活性物質整類非靶向篩查研究獲進展http://www.sq15.cn/show-12-763-0.html
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