image: Los instrumentos de espectrometría de masas (imagen superior) pueden ayudar a detectar drogas ilegales conocidas en la orina humana. En el caso de las sustancias psicoactivas nuevas, una base de datos prevista por ordenador proporciona espectros de masas teóricos (imagen inferior) que podrían ayudar a detectar estas drogas de diseño y sus metabolitos en muestras de orina. view more
Credit: Tytus Mak (imagen superior); Hani Habra (imagen inferior).
WASHINGTON, 20 de agosto de 2025 — ¿Cómo se identifica algo para lo que no existe ninguna prueba? Las drogas de diseño replican los efectos de las drogas ilegales conocidas, pero consiguen evadir la ley. Las variaciones en la estructura química que ayudan a estos compuestos a evadir su detección también los hacen impredecibles en el organismo, una característica que conlleva graves consecuencias para la salud. Ahora, un equipo de investigación ha utilizado modelos informáticos para crear una base de datos de estructuras químicas previstas con el fin de mejorar la detección de las drogas de diseño.
Jason Liang, quien está por comenzar su último año en el Programa Magnet de Ciencias, Matemáticas e Informática en Montgomery Blair High School, presentará los resultados del equipo en la reunión de otoño de la American Chemical Society (ACS). El encuentro de otoño de 2025 de la ACS, que se realizará del 17 al 21 de agosto, incluirá unas 9000 presentaciones sobre diversos temas científicos.
“Esta biblioteca de firmas metabólicas y espectros de masas generados por ordenador, que hemos denominado Base de Datos de Metabolitos de Drogas de Abuso (DAMD, por sus siglas en inglés), podría dar lugar a una detección más exhaustiva de nuevas sustancias psicoactivas y a una supervisión más precisa del uso de las drogas de diseño”, afirma Liang.
Una droga ilegal que puede ser objeto de un uso indebido suele identificarse mediante su “huella dactilar” química, denominada espectro de masas. Esta huella digital es un patrón creado por la forma, el peso y la composición de la molécula de la droga. Cuando se analiza la orina de una persona para detectar drogas, un técnico utiliza una técnica llamada espectrometría de masas para obtener y comparar los espectros de las moléculas de la muestra con los catálogos de espectros de drogas conocidas y sus metabolitos (pequeñas moléculas que se crean cuando el organismo descompone una droga). Sin embargo, las nuevas sustancias psicoactivas y sus metabolitos no suelen tener coincidencias en las bases de datos existentes.
“Es algo así como el problema del huevo y la gallina”, afirma el mentor de Liang, Tytus Mak, estadístico y científico de datos del centro de espectrometría de masas del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (National Institute of Standards and Technology, NIST). “¿Cómo se puede saber qué es un nuevo fármaco si nunca se ha medido, y cómo se puede medir si no se sabe lo que se está buscando? El uso de una metodología de predicción por ordenador podría ayudarnos a encontrar una solución”.
La idea de desarrollar la DAMD surgió de Mak y Hani Habra, exinvestigador posdoctoral del NIST y actual bioinformático en la Universidad Estatal de Michigan. Pensaban que la modelización por ordenador podría hacer frente a las interminables iteraciones de compuestos sintéticos desconocidos que sobrecargaban los sistemas de salud y dificultaban las iniciativas de vigilancia de drogas. Entonces, en el verano de 2024, Mak y Habra se pusieron en contacto con Liang para proponerle trabajar con ellos.
“La creación de una biblioteca de espectros de masas predictivos requiere sólidos conocimientos de programación y una sólida formación en química, dos aspectos que encajan perfectamente con mi trayectoria”, afirma Liang. “Después de conocer el devastador número de muertes por sobredosis, incluidos casos en la comunidad local, me entusiasmó la idea de trabajar en este proyecto que podría ayudar a las personas”.
Como punto de partida, los investigadores utilizaron la base de datos de espectros de masas que administra el Grupo de Trabajo Científico para el Análisis de Drogas Incautadas (SWGDRUG, por sus siglas en inglés), presidido por la Administración para el Control de Drogas de EE. UU. Esta base de datos proporciona espectros de masas fiables para la identificación de más de 2000 drogas incautadas por las fuerzas del orden. Posteriormente, utilizando métodos informáticos, Habra, Liang y Mak predijeron cerca de 20 000 estructuras químicas y las correspondientes huellas espectrales de masas para posibles metabolitos de sustancias del SWGDRUG y sus metabolitos.
Actualmente, el equipo está validando los espectros de masas previstos comparándolos con espectros reales procedentes de conjuntos de datos de análisis de orina humana. Estos conjuntos de datos son catálogos de espectros de todas las sustancias detectables que se encuentran en muestras de orina humana. Encontrar una coincidencia, o algo cercano a una coincidencia, en estos conjuntos de datos “nos indica si las estructuras químicas y los espectros que producen nuestros algoritmos son plausibles”, afirma Habra. Luego, el equipo compara los datos reales ya recopilados con la DAMD, lo que demuestra la viabilidad de la toxicología forense.
La DAMD podría convertirse algún día en un complemento de acceso público a las bases de datos actuales de espectrometría de masas de drogas ilegales, lo que facilitaría la detección y la identificación de pruebas de consumo de drogas en muestras de orina humana. Una de sus principales aplicaciones es el desarrollo de un sistema que ayude a las personas a acceder a las intervenciones médicas que necesitan.
“Alguien podría haber ingerido una sustancia que, sin saberlo, estaba mezclada con un derivado del fentanilo”, afirma Mak. “Con la DAMD, un médico podría ver en el informe toxicológico de la persona los metabolitos que son firmes candidatos a ser una droga similar al fentanilo y adaptar su plan de tratamiento”.
La investigación fue financiada por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (National Institute of Standards and Technology).
Visite el programa de la ACS Fall 2025 para obtener más información sobre esta presentación, “Building the drugs of abuse metabolite database (DAMD)” y otras presentaciones científicas.
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Nota para los periodistas: Notifique que esta investigación se presentó en una reunión de la American Chemical Society. La ACS no realiza investigaciones, sino que publica y difunde estudios científicos revisados por expertos.
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Title
Building the drugs of abuse metabolite database (DAMD)
Abstract
The appearance of new psychoactive substances (NPS) burdens healthcare systems and challenges drug surveillance. There is an overriding need to detect and control these designer drugs. Non-targeted LC-MS/MS is a powerful method for comprehensively screening for drugs and their metabolites in human biofluids due to its high sensitivity and selectivity. Such detection depends on high-quality mass spectral reference libraries, which facilitate reliable and rapid data analysis by matching a candidate spectrum derived from an unknown substance with reference spectra in the libraries. Here we built a unique mass spectral library, the Drugs of Abuse Metabolite Database (DAMD), using computational approaches to predict the metabolic end-products of 2007 SWGDRUG drugs derived from their chemical structures. The chemical structure SMILES representation of each drug compound was supplied to the BioTransformer software program (Wishart, D. S. et al.) to generate a list of 19886 candidate drug metabolites. Synthetic tandem MS spectra were generated for these candidate drug metabolites for multiple collision energies (10, 20, 40 eV) by CFM-ID, resulting in 59658 theoretical spectra that constitute DAMD. Finally, these theoretical spectra were compared to the NIST23 Tandem MS library for validation, as well as being used to search for drug metabolites within a harmonized database comprised of multiple untargeted urine LC-MS/MS metabolomics datasets. Validation of these candidates is based on matching a combination of measured m/z and tandem mass spectral similarity. Metabolites determined to be present in the harmonized database were designated as validated entities. DAMD provides spectral information for drug compounds in their as-ingested form, making it a valuable resource for facilitating drug identification in human biofluids.