減衰全反射-フーリエ変換赤外分光法とケモメトリクスによるヘロイン、メタンフェタミン、ケタミンおよびそれらの添加物の分類

Classification of heroin, methamphetamine, ketamine and their additives by attenuated total reflection-Fourier transform infrared spectroscopy and chemometrics.

• Xinlong He
• Jifen Wang
• Xinwei You
• Fan Niu
• Linyuan Fan
• Yufan Lv

抄録

麻薬犯罪は、極から極への懸念の顕著な問題です。より高い利益を追求するために、麻薬組織はしばしば麻薬製品を分散させるために薬物に希釈剤や混和剤を添加しています。ヘロイン塩酸塩、メタンフェタミン塩酸塩、ケタミン塩酸塩、およびそれらの5つの添加物（カフェイン、フェナセチン、デンプン、グルコース、およびショ糖）を分類するために、減衰全反射-フーリエ変換赤外分光法とケモメトリクス法を使用した方法を開発した。スペクトルデータの前処理には、ベースライン補正、多変量散布補正、標準正規分散、Savitzky-Golayアルゴリズムを採用した。分類器を構築するアルゴリズムとして、決定木、ベイズ判別分析、サポートベクターマシンを含むいくつかの教師付きパターン認識手法を検討した。その結果、主成分分析と因子分析により、元のスペクトルデータに含まれる反復的なデータや干渉データを除去できることが明らかになった。精度率やリコール率の総合的な評価指標としてのF値は、精度率やリコール率よりも客観的であり、モデルのサンプル識別能力を反映していることがわかった。モデルを評価する指標の一つとして利用すべきである。決定木モデルではCHAID分類木を優先順位として識別し、サポートベクターマシンモデルでは線形カーネルを最適カーネルとみなすことができた。ベイズ判別分析に基づく3種類の塩酸塩混合物の分類能力は、他のモデルよりも優れていた。ベイズ判別分析モデルは、決定木やサポートベクターマシンよりも、目的とする乱用薬物を分類するのに有用で実用的な方法であった。設計されたアプローチは、塩酸塩混合物を分類するための潜在的に単純で、非破壊的で、迅速な方法を表している。

Drug crime is a prominent issue of concern from pole to pole. In order to seek higher profits, drug gangs often add diluents and adulterants to the drugs to disperse drug products Analysis of these additives would be greatly conducive to determine the origin of drug products for law enforcement departments. A method using attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy and chemometrics methods to classify the heroin hydrochloride, methamphetamine hydrochloride, ketamine hydrochloride and their five additives (caffeine, phenacetin, starch, glucose, and sucrose), was developed. The Baseline correction, multivariate scatter correction, standard normal variate and Savitzky-Golay algorithm were adopted to pre-process the spectral data. Several supervised pattern recognition methods including decision tree, Bayes discriminant analysis, and support vector machine were considered as algorithms of constructing classifiers. The results reveal that, repetitive and interfering data in original spectrum data could be eliminated by principal component analysis and factor analysis. F-measure, as a comprehensive evaluation index of precision rate and recall rate, was more objective than precision rate and recall rate to reflect the ability of model to distinguish samples. It should be used as one of the indicators to evaluate the model. The CHAID classification tree could be identified as priorities in the decision tree model, while the linear kernel could be considered as the optimal kernel in the support vector machine model. The classification ability of three hydrochloride mixtures based on Bayes discriminant analysis was better than that of another models. Bayes discriminant analysis model was the more useful and practical method for classifying the target drugs of abuse than that of decision trees and support vector machine. The designed approach represents a potentially simple, non-destructive, and rapid method of classifying hydrochloride mixtures.

Copyright © 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.