시장에 출시되기 전에 잡아라: DAMD의 예측 데이터베이스는 기기가 디자이너 약물을 인식하도록 가르친다

"설계된" 향정신성 물질은 알려진 약물의 효과를 모방하지만 통제를 벗어나는 수많은 분자입니다. 합성 물질은 구조의 한 부분만 변화시키고, 질량 스펙트럼 라이브러리의 표준 검색은 이를 감지하지 못합니다. 동시에, 이러한 새로운 구조는 체내에서 예측 불가능하며 치명적인 중독을 유발합니다. 연구팀은 2025년 가을 미국화학학회(ACS) 학회에서 DAMD( 약물 남용 대사체 데이터베이스 )를 발표했습니다. 이 데이터베이스는 설계 약물의 잠재적 대사체의 화학 구조와 질량 스펙트럼을 예측한 라이브러리입니다. 아이디어는 간단합니다. 미래의 물질과 그 붕괴 산물에 대한 "이론적 지문"을 미리 확보하면 환자의 소변이나 법의학적 검사에서 해당 물질을 인식할 가능성이 극적으로 높아진다는 것입니다.

연구 배경

"디자이너" 향정신성 물질 시장은 표준 실험실 자료가 업데이트되는 속도보다 빠르게 변화하고 있습니다. 제조업체들은 알려진 분자(펜타닐, 카티논, 합성 카나비노이드, 새로운 벤조디아제핀, 니타젠)의 구조를 의도적으로 미세하게 변경하여 통제 및 검사를 우회합니다. 이는 병원의 경우, 표준 검사에서 아무런 결과가 나오지 않는 중증 중독 환자를 의미하며, 법의독성학의 경우, "새로운" 물질의 인지가 지연되고 치명적인 사례의 원인이 되는 물질을 놓칠 위험이 있음을 의미합니다.

기술적 문제는 두 가지입니다. 첫째, 면역 분석법은 여러 "기존" 계열에 맞춰져 있어 새로운 유사체로의 전이가 잘 이루어지지 않습니다. 둘째, 질량 분석 패널은 "화학의 샤잠"처럼 작동합니다. 이 장치는 알려지지 않은 피크의 스펙트럼을 라이브러리의 참조 자료와 비교합니다. 그러나 새롭게 설계된 분자에는 그러한 참조 자료가 없습니다. 생물학적 요인으로 인해 상황은 더욱 복잡해집니다. 대사체는 "모체" 분자보다 혈액과 소변에서 더 자주 발견됩니다. 대사체는 1상(산화, 환원, 가수분해) 및 2상(글루쿠론산화, 황산화) 반응 후에 생성되며, 하나의 원래 물질에 대해 다양한 유도체가 존재할 수 있습니다. 라이브러리가 원래 물질만 "알고" 있다면 분석은 쉽게 놓칠 수 있습니다.

따라서 고분해능 질량 분석법(HRMS)과 질량 분석기에서 어떤 대사체가 생성될 가능성이 있고 어떻게 분해될지 미리 예측하는 인실리코(in silico) 도구에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 접근법은 드물고 노동 집약적인 기준 스펙트럼 측정과 임상에서 매일같이 빠른 결과를 요구하는 것 사이의 간극을 메워줍니다. 아이디어는 간단합니다. 실험실에서 잠재적 대사체의 이론적 지문을 확보하면, 새로운 물질이 고전 참고 문헌에 등장하기 전에 이를 인식할 가능성이 극적으로 높아진다는 것입니다.

조직적으로 이는 과학뿐만 아니라 실무에도 중요합니다. 알려지지 않은 물질을 조기에 파악하면 치료법을 더 빨리 선택할 수 있고(예: 오피오이드 중독에 날록손을 즉시 고려), 위생 경고를 시행하고, 위해 감소 서비스의 운영을 조정할 수 있습니다. 법의학 분야에서는 시장을 따라잡기보다는 선제적으로 대응할 수 있는 방법입니다. 그러나 모든 "예측" 데이터베이스는 신중한 검증이 필요합니다. 예측된 구조와 스펙트럼은 실제 데이터로 확인해야 하는 가설이며, 그렇지 않으면 거짓 일치의 위험이 증가합니다. 따라서 현재로서는 예측 라이브러리를 이미 알려진 참고 문헌(예: SWGDRUG, NIST)과 연결하여 실제 샘플 흐름에서 부가 가치를 창출하는 데 중점을 두고 있습니다.

그들이 어떻게 했는지: "기준" 라이브러리에서 예측까지

시작점은 SWGDRUG(DEA 실무 그룹) 참조 데이터베이스였는데, 이 데이터베이스에는 법 집행 기관에서 압수한 2,000개 이상의 물질에 대한 검증된 질량 스펙트럼이 포함되어 있습니다. 연구팀은 이러한 분자의 생체 내 변형을 모델링하여 약 2만 개의 후보 물질(추정 대사산물)과 그 "이론적" 스펙트럼을 생성했습니다. 이 스펙트럼들은 현재 비표적 소변 분석에서 얻은 "실제" 데이터 세트를 기반으로 검증되고 있습니다. 배열에서 일치하는 부분이 발견되면 알고리즘이 적절한 화학적 영역에서 작동하고 있음을 의미합니다. 향후 DAMD는 기존 법의학 라이브러리에 추가될 수 있습니다.

데이터베이스 내부에는 무엇이 있으며 기존 라이브러리와 어떻게 다른가

이미 알려진 물질의 측정된 스펙트럼을 포함하는 상업 및 부서 라이브러리(예: 매년 업데이트되는 'Mass Spectra of Designer Drugs' 세트)와 달리, DAMD는 미래 지향적 예측입니다. 즉, 아직 연구되지 않은 디자이너 분자에 어떤 대사체가 나타날지, 그리고 질량 분석기에서 어떻게 분해될지에 대한 디지털화된 가설을 제시합니다. 이러한 "예측적" 보충은 주요 공백을 메웁니다. 분석가는 분자 자체뿐만 아니라 대사 후 흔적, 즉 생체 시료에서 실제로 발견되는 것도 살펴봅니다.

실제로 어떻게 작동하는지

독성학에서 고속 스크리닝은 다음과 같이 작동합니다. 장치는 미지의 피크의 질량 스펙트럼을 수신하여 화학 분야의 Shazam처럼 참조 스펙트럼 카탈로그와 비교합니다. 설계 물질의 문제점은 표준이 없다는 것입니다. 분자도 새롭고 대사산물도 새로운데, 카탈로그는 존재하지 않습니다. DAMD는 장치에 그럴듯한 "가상" 표준, 즉 예측된 대사산물에 대한 계산 모델링을 통해 얻은 스펙트럼을 제공합니다. 연구진에 따르면, 이 세트는 SWGDRUG를 기반으로 하며, 수만 개의 이론적 스펙트럼이 추가되었고, 이미 실제 소변 검사 카탈로그를 통해 검증되었습니다. 다음 단계는 법의독성학에서 원리 증명을 입증하는 것입니다.

병원, 실험실, 경찰에 이것이 왜 필요한가요?

• 응급실에서 의사는 소변 검사 결과에서 펜타닐 유도체와 유사한 "의심스러운" 대사산물을 발견합니다. 이는 원래 물질이 혼합물에 가려져 있었더라도 신속하게 올바른 응급 처치 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.
• 법의독성학에서는 시장에 출시된 '신제품'을 일찍 감지하고, 중독이 이미 발생한 후에 사후적으로가 아니라 사전에 적극적으로 방법을 업데이트할 수 있습니다.
• 리소스 랩에서: DAMD는 기존 라이브러리(NIST, SWGDRUG, 상용 어셈블리)에 추가 기능으로 사용되어 몇 주 동안 수동으로 스펙트럼 디코딩하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.

주요 사실과 수치

• 제목 및 목적: 약물 남용 대사체 데이터베이스(DAMD) - "새로운 정신 활성 물질"(NPS)에 대한 예측 대사 특징 및 질량 스펙트럼.
• 시작 지점: 2,000개 이상의 압수 물질 스펙트럼을 갖춘 SWGDRUG 기반.
• 예측 규모: "스펙트럼 지문"을 갖춘 추정 대사산물은 약 20,000개입니다. 제3자 검토에 따르면 총 이론적인 MS/MS 스펙트럼의 양은 수만 개에 달합니다.
• 발표 장소: NIST가 후원한 ACS 2025년 가을 논문(워싱턴, 8월 17-21일)

기술 노트

• "참고문헌" 출처: SWGDRUG - 압수 물질에 대한 전자 이온화(EI-MS) 라이브러리; DAMD - 생체 시료에 대한 예측 MS/MS 대사체. 이는 논리적입니다. 소변에서는 "모체"보다 부패가 더 자주 관찰되기 때문입니다.
• 단편화 모델링: 언론 리뷰에서는 다양한 충돌 에너지에서 이론적 스펙트럼을 생성하기 위해 고충실도 CFM-ID 시뮬레이션을 사용하는 것이 좋다고 지적합니다(이를 통해 방법 간 일치 가능성이 높아집니다).
• 검증: 비현실적인 구조를 걸러내고 모델에 적합하도록 타겟이 지정되지 않은 소변 분석 배열(탐지된 모든 피크/스펙트럼 목록)과 비교합니다.

이것이 의미하는 바는 아닙니다

• "마법의 지팡이"가 아닙니다. DAMD는 과학 회의에서 발표된 연구 라이브러리일 뿐이며, 기기 생태계에 대한 검증 및 출시 후 실제로 적용될 예정입니다.
• 오류가 발생할 수 있습니다. 예측된 스펙트럼은 측정값이 아닌 모델이며, 그 신뢰성은 화학적으로 타당한 대사 경로와 정확한 단편화 엔진에 달려 있습니다.
• 시장은 유연합니다. 합성 생산업체들은 레시피를 빠르게 변경합니다. DAMD는 확장성과 새로운 예측을 빠르게 확보할 수 있기 때문에 승리합니다. 하지만 경쟁은 계속될 것입니다.

다음은 무엇인가요?

• 독성학 분야의 파일럿 실험: 현재 라이브러리에 DAMD를 추가하면 실제 샘플 스트림에서 NPS의 감도와 정확도가 향상됨을 보여줍니다.
• 상용 키트와의 통합: 디자이너 약물 라이브러리의 연간 출시 및 자동 비대상 검색과의 "접착".
• 투명한 공개: DAMD를 커뮤니티(버전, 형식, 메타데이터)에 공개하여 연방 연구소뿐만 아니라 지역 LVC에서도 사용할 수 있도록 합니다.

뉴스 출처: 미국 화학회 (ACS)에서 2025년 가을에 발표한 "디자이너 약물 탐지를 위한 더 나은 데이터베이스 구축 " 발표에 대한 보도 자료; DAMD 프로젝트와 검증에 대한 설명; SWGDRUG 소스 데이터베이스; 기존 상용 라이브러리에 대한 맥락.