近年来，迷幻药已从精神仪式和音乐节走向临床试验，用于治疗 成瘾、创伤后应激障碍和抑郁症。 俄勒冈州 和 华盛顿特区 已经采取措施将某些迷幻药非罪化，并且 氯胺酮 和 裸盖菇素 诊所正在美国各地涌现。
“这有点像狂野的西部，”麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的高级机器学习科学家 Sam Freesun Friedman 说。
但迷幻药在美国仍然基本非法，部分原因是它们不可预测。对 不同迷幻药的反应差异很大：一些使用者体验到治愈或巨大的欣快感，而另一些则遭受创伤或恐惧。这些原因以及其他原因，使得这些药物难以获得政府机构的批准并进入医生办公室。
本周，Freesun 以及来自纽约州立大学下州健康科学大学和麦吉尔大学的研究人员在《科学进展》杂志上发表了一篇论文，提出了一种独特的方法，可以更好地理解致幻剂、人体大脑以及不同类型的迷幻体验之间的相互作用。他们通过使用人工智能来查看迷幻体验的真实生活记录，并将其与人体大脑化学物质在分子层面上与药物的相互作用进行比较。然而，尽管研究人员的方法和目标在理解迷幻药如何帮助或伤害个体方面取得了突破，但他们使用的数据可能并不可靠。
为了收集人们对迷幻旅行的真实描述，该团队使用了一个名为 Erowid 的非营利网站，该网站拥有超过 40,000 条匿名、用户提交的关于人们服用精神活性药物的轶事。对于第一个数据集，研究人员从 Erowid 中提取了近 7,000 篇关于 27 种药物的书面叙述，包括 LSD、氯胺酮、MDMA（也称为 molly 或 ecstasy）和裸盖菇素（魔术蘑菇中的活性成分）。Freesun 说，然后他们使用自然语言处理工具来寻找相同药物体验之间以及不同药物体验之间描述性词语的相似性。
对于第二个数据集，作者利用了过去关于每种迷幻药如何在分子层面上与人脑相互作用的研究。具体来说，他们研究了结合亲和力，这量化了药物中的分子与特定神经递质受体结合的程度。然后，他们使用一种机器学习形式来寻找与每种药物相关的神经递质受体以及人们在服用该物质时所描述的感觉之间的联系和模式。
基于此分析，Freesun 和他的合作者发现了八类受体-体验组合，他认为可以将它们视为迷幻体验的“大五”人格特征。正如有些人可能会根据开放性、尽责性、外向性、宜人性以及神经质来评估个体人格一样，研究人员展示了每种药物或旅行在概念性与治疗性、欣快感与恐惧感、放松与恶心等因素的谱系上的排名。
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这些发现的意义预示着一个未来，科学家们可以化学地改变药物以获得患者所需的体验效果。Freesun 说，例如，这种方法可能有助于维持精神活性药物的治疗效果，同时最大限度地减少与之相关的可怕体验。
他补充说：“我认为，找到一种数据驱动的方法来构建这些体验以最大化治疗益处，是我们都可以兴奋的事情。”
但北卡罗来纳大学医学院药理学教授、美国国立精神卫生研究所精神活性药物筛选项目 (NIMH-PDSP) 主任 Bryan Roth 表示，该研究的基础是存在缺陷的。尽管 Roth 认为这篇论文的方法提出了一个“有趣的想法”，但他认为 Erowid 和生物数据都不可靠，论文的结论也是如此。
首先，Roth 说 Erowid 并不验证每份叙述中描述的药物的化学成分。“在大量情况下，从街头购买的药物并不是该人认为自己购买的药物，特别是对于迷幻化合物和致幻剂，”他解释说。Roth 举例说明了最近两名美国军事学院学员 因吸食实际上掺有芬太尼的可卡因而过量死亡。
Roth 认为，当试图将叙事数据与每种药物在大脑中的行为联系起来时，这就成了一个问题；一项研究可能使用了服用误标 MDMA 的人的话，并将其与实际纯 MDMA 的效果联系起来。Erowid 本身还有一个 独立实验室 来研究街头购买的毒品样本。2021 年，该实验室分析了 747 份以 MDMA 名义出售的毒品样本——其中四分之一的样本含有其他化合物或根本不含 MDMA。
Freesun 同意街头毒品可能含有杂质或被误标，但他表示，没有理由相信不准确之处普遍到足以质疑论文的发现。他的团队通过按性别和年龄分层来检查叙述数据，以查看这是否会扭曲发现。他们得出结论，子类别的结果与整个数据集高度一致。
第二项批评对 Roth 来说更加个人化。《科学进展》论文引用了 Thomas Ray 于 2010 年发表在《PLOS One》杂志上的一篇文章，作为其结合亲和力匹配的两个主要来源之一。Ray 的文章依赖于 Roth 经营的 NIMH-PDSP 的筛选数据——但他表示这些信息不够扎实，无法用于进一步的药物研究。
“我们告诉 [其他科学家]，如果他们想发布数据，那么我们需要至少重复三次才能确保数值的准确性，”Roth 解释说。他指出，他告诉 Ray，NIMH-PDSP 没有资源来重复这些数据以证明其准确性。Roth 自己挑选了一些不正确的值，因此，他认为结合亲和力不应被视为事实。
“他还是发表了，”他说。Freesun 回应说，他的团队并不知道 Roth 和 Ray 的谈话，但指出 超过 200 篇其他论文 引用了相同的数据集。
但 Roth 说，即使结合亲和力数据集是可靠的，它也不是新研究的正确指标。他解释说，结合亲和力不能显示药物激活神经递质受体的程度，因此一种化合物可能与受体的亲和力较低，但仍然具有很高的效力。Freesun 说，另一方面，一种迷幻化合物可能与某个受体具有高亲和力，但最终会阻断它。
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Freesun 也同意结合亲和力并不能说明全部问题，并且使用更能直接反映迷幻化合物与受体相互作用的数据将是未来研究的巨大进步。然而，他断言，论文的发现仍然具有相关性，并且他的团队选择的统计和人工智能工具是为了过滤掉数据中的“噪音”或不一致之处以找到模式。
Freesun 在一封电子邮件中写道：“这项研究的动机是，我们在[噪音]中能发现什么的问题。……大量的证实性发现……使我们相信，在噪音中确实存在一个信号。”
