Introduction

Les nouvelles substances psychoactives (NPS) désignent les nouveaux composés synthétiques ou les dérivés de substances d’abus plus largement connues qui ont émergé au cours des deux dernières décennies (1). Les exemples incluent les dérivés du cannabis, les phényléthylamines substituées, ou les cathinones (sels de bain). Le terme NPS peut inclure des substances utilisées par d’autres cultures, mais nouvelles pour les utilisateurs occidentaux, comme le khat (l’ancêtre des sels de bain), le kratom ou la Salvia. L’utilisation croissante des NPS est liée à l’essor des médias sociaux comme moyen de discuter de l’utilisation des NPS et de distribuer le produit réel (2).

L’utilisation des NPS est un problème de santé publique. La consommation d’amphétamines substituées est associée à la mort cardiaque subite et à l’insuffisance rénale (3). L’utilisation de sels de bain est associée à une psychose aiguë et persistante (3). La consommation de dérivés de la tryptamine est associée à la psychose et à des troubles psychiatriques à long terme, notamment l’anxiété et la paranoïa (4). Les auteurs n’ont pu trouver aucune étude dans la littérature quantifiant l’impact des nouvelles substances psychoactives en termes d’années de vie ajustées à la maladie ou d’impact monétaire.

Les analyses chimiques des nouvelles substances psychoactives soumises volontairement par les utilisateurs suggèrent que les nouvelles substances psychoactives sont fréquemment consommées avec d’autres substances plutôt qu’isolément (5). Une combinaison de substances peut avoir moins d’effets secondaires que toute substance individuelle. Le terme « candyflipping » fait référence à la combinaison de LSD et de MDMA (Ecstasy) (6). Cette combinaison a été décrite pour la première fois au début des années 1980, quelques années après que la MDMA soit devenue plus largement disponible (7). Le Candyflipping semble augmenter la puissance et la durée des effets similaires à ceux de la MDMA, tout en diminuant les risques de surdose de MDMA. La MDMA est également connue pour être associée à d’autres amphétamines, à l’alcool et aux cannabinoïdes synthétiques (8). Les rapports de consommation de polysubstances peuvent également refléter une contamination lors de la fabrication et de la diffusion clandestines.

Les médias sociaux sont apparus comme des sources de données informatives pour le suivi des comportements dans la population générale. Les adolescents et les jeunes adultes, les consommateurs de NPS les plus largement décrits (3, 9), communiquent fréquemment de manière franche en ligne. On cherche encore à savoir si la qualité des données provenant des médias sociaux est similaire à celle des moyens plus traditionnels de surveillance syndromique. Des doses crédibles de dextrométhorphane peuvent être déduites de commentaires sur YouTube (10). Les estimations de la répartition géographique de l’abus d’opioïdes aux États-Unis à partir de Twitter concordent remarquablement avec celles de la National Survey on Drug Usage and Health (11). Le langage sur Twitter est en corrélation avec la distribution géographique des maladies cardiaques (12).

Les moyens traditionnels de surveillance syndromique sont difficiles à appliquer à l’épidémiologie des nouvelles substances psychoactives. Les enquêtes nationales, telles que la National Survey on Drug Usage and Health, ont lieu une fois par an et impliquent des entretiens en personne. Les analyses des appels aux centres antipoison ou des rencontres avec les prestataires de soins de santé donnent une image biaisée des modes d’utilisation des NPS.

Notre approche avait deux grands objectifs :

1. Démontrer que les données concernant l’utilisation de polysubstances pouvaient être extraites des posts d’utilisateurs en ligne

2. Démontrer qu’à partir de ces données, nous pouvions déduire des combinaisons de substances nouvelles ainsi que des combinaisons connues.

Déduire des combinaisons connues de substances renforcera la crédibilité des posts en ligne comme source de ce type de données. Notre approche a consisté à utiliser des techniques de traitement du langage naturel et de Big Data pour analyser Lycaeum. Lycaeum est un site web et un forum Internet dédié à la promotion d’informations sur les substances psychoactives (13).

Matériels et méthodes

2.1. Vue d’ensemble

Nous avons écrit un logiciel dans le langage de programmation Python (14) pour extraire les posts des utilisateurs de Lycaeum, identifier les nouvelles substances psychoactives et analyser le contenu des posts. Les posts sont constitués de texte non structuré, également appelé freetext, similaire à la section « Commentaires » après les articles en ligne des sites web du New York Times ou du Financial Times. Nous n’avons inclus que les messages publics pour l’analyse. Nous avons omis les posts qui ont été marqués comme supprimés ou signalés par le modérateur.

2.2. Acquisition des posts des utilisateurs

Nous avons développé un scraper web avec le package Python scrapy (15) pour extraire tous les posts accessibles (n = 9 289) depuis le début de Lycaeum en 1996 jusqu’à décembre 2016. Nous avons lemmatisé les messages et supprimé les mots d’arrêt à l’aide de nltk, la boîte à outils de langage naturel Python (16). La lemmatisation fait référence à la conversion de toutes les variantes lexicales et sémantiques d’un mot en une forme de base. On lemmatise, par exemple, reading, reads, et reader to read. La lemmatisation est un moyen de passer du texte non structuré actuel à une représentation traçable de la sémantique sous-jacente. La suppression des mots vides consiste à filtrer des mots tels que « le » ou « a », qui apparaissent souvent mais apportent peu d’informations au texte. La suppression des mots d’arrêt est une approche commune pour que la fréquence des mots se rapproche plus précisément de la prévalence relative des concepts dans un morceau de texte.

2.3. Identification des substances

Nous avons utilisé un processus en trois étapes pour identifier les substances. Nous avons utilisé nltk pour identifier tous les noms avant la lemmatisation. Les auteurs MC et AM ont chacun individuellement curé manuellement cette liste afin d’identifier les substantifs qui ne se référaient probablement qu’à des médicaments. Seuls les noms identifiés par AM et MC comme susceptibles de se rapporter uniquement à des drogues ont été utilisés pour l’analyse ultérieure. L’auteur DY a croisé cette liste avec Wikipédia, PubChem et DrugBank pour obtenir l’orthographe standard et une liste de synonymes pour chaque substance potentielle. Ce recoupement a, par exemple, permis de faire correspondre xanny, une variante de Xanax, à alprazolam. Les auteurs DY et MC ont annoté chaque médicament en fonction de sa classe. Nous avons considéré les classes suivantes : sédatif-hypnotique, hallucinogène, stimulant, nootrope, psychiatrique, anticholinergique, analgésique, antipyrétique, antiémétique, antihypertenseur, cannabinoïde ou contaminant.

2.4. Calcul de la corrélation

Pour identifier les schémas de co-mentions de substances, nous avons créé une matrice médicament-poste, telle que la ijème entrée de cette matrice vaut 1 si le médicament i est mentionné dans le poste j sinon -1. Nous avons ensuite calculé la corrélation entre les modèles de mention de toutes les paires de substances dans le corpus Lycaeum. Nous avons calculé la corrélation entre deux médicaments quelconques, a et b, comme le produit interne des lignes correspondantes dans la matrice médicament-poste, normalisée par le nombre de postes n, ra,b=a→⋅b→/n. Exprimé d’une autre manière, nous avons traité chaque médicament comme un vecteur multidimensionnel. Chaque dimension correspond à un message. La corrélation entre deux médicaments quelconques sur des postes est le cosinus de l’angle formé entre les deux vecteurs correspondants. L’équation présentée précédemment calcule le cosinus de cet angle. Cette équation est adaptée de la Réf. (17). Nous avons obtenu un seuil de signification statistique pour la corrélation entre la drogue a et la drogue b, ra,b, en mélangeant aléatoirement la matrice drogue-poste 10 000 fois et en recalculant toutes les corrélations de paires de drogues pour dériver une fonction de distribution de probabilité empirique pour ra,b.

Résultats

Les 20 substances les plus fréquemment mentionnées comprenaient des hallucinogènes communs, des stimulants, des sédatifs-hypnotiques, ainsi que, fait intéressant, du son (figure 1). L’axe des x de la figure 1 indique le nombre de messages qui mentionnent la substance au moins une fois. Dans les paragraphes suivants, nous discutons de certaines de ces substances en détail, car elles peuvent être peu familières au lecteur.

Nous avons amalgamé les expressions battements binauraux, son binaural et musique binaurale sur le token son. Toutes ces expressions font référence à la présentation à chaque oreille d’ondes sinusoïdales en sons purs ne différant que par la fréquence. Les messages postés sur Lycaeum décrivent souvent l’écoute de battements binauraux avec l’utilisation de substances pour améliorer l’expérience. Le son binaural peut améliorer la concentration sur une tâche par rapport au silence (18). Il n’a pas été démontré qu’il modifiait l’éveil émotionnel (19). Les auteurs n’ont trouvé aucune étude sur la combinaison du son binaural avec une substance psychoactive, malgré sa prévalence dans notre ensemble de données. Nous avons exclu les mentions de battements binauraux des analyses ultérieures, car cette étude portait sur les combinaisons de drogues. Il n’est pas clair pourquoi les postes ont mentionné ces sons si fréquemment. Une analyse détaillée du contexte dans lequel les battements binauraux ont été mentionnés dépassait le cadre de cette étude.

Le LSD (lysergic diethyl amide) est un hallucinogène canonique (18). La salvia, c’est-à-dire Salvia divinorum, désigne une plante psychoactive d’Oaxaca, au Mexique, riche en salivinorine A, un agoniste des récepteurs opioïdes κ (20).

Le diazépam est un sédatif-hypnotique de type benzodiazépine vendu aux États-Unis sous le nom commercial de Valium. L’ingestion de diazépam en même temps qu’un hallucinogène peut atténuer l’anxiété, la dysphorie ou la fréquence cardiaque rapide associées à certains hallucinogènes. La co-ingestion d’un sédatif-hypnotique et d’un hallucinogène peut potentialiser l’effet recherché de l’hallucinogène (21). L’administration de benzodiazépines fait partie du traitement initial des surdoses symptomatiques d’hallucinogènes (22). L’éthanol et la caféine sont des substances psychoactives largement consommées. La MDMA (3,4-méthylènedioxyméthamphétamine ; également appelée ecstasy) est l’entactogène-empathogène canonique, une substance qui renforce les sentiments de proximité, de lien, d’empathie et d’attraction sexuelle (23). Le DMT (N,N-diméthyltryptamine) est un dérivé hallucinogène de la tryptamine. Elle est considérée comme le principal composé psychoactif des plantes hallucinogènes telles que le Mimosa tenuiflora (24) et le mélange ayahuasca (25). L’amphétamine (également appelée speed) est un stimulant reconnu depuis longtemps. La psylocybine est un autre hallucinogène canonique ; c’est l’ingrédient actif des « champignons magiques » (26).

L’atropine, l’hyoscine (également appelée scopolamine) et l’hyoscyamine sont des composants de la jimson weed, un soporifique et un hallucinogène. Le LSA (amide de l’acide lysergique ; également appelé ergine) est un ergot apparenté au LSD et l’hallucinogène le plus étudié dans la liane (27). Il est apparu comme une alternative au LSD ; des articles populaires suggèrent que le LSA est également un point de comparaison pour décrire les effets de la méthylone (28).

Le cannabis est un sédatif couramment consommé, bien que certaines souches puissent avoir des effets hallucinogènes ou stimulants (29). Le terme cannabinoïde fait probablement référence aux cannabinoïdes synthétiques. Les cannabinoïdes synthétiques sont des agonistes des récepteurs cannabinoïdes ainsi que des récepteurs dopaminergiques, sertoninergiques et adrénergiques ; les cannabinoïdes synthétiques peuvent être plus susceptibles de précipiter une psychose que le cannabis (30).

Pour mieux comprendre comment les messages décrivaient la combinaison de substances, nous avons calculé la corrélation dans tous les documents pour toutes les paires de substances. La figure 2 montre toutes les combinaisons dont les corrélations sont statistiquement significatives. Nous avons utilisé le bootstrapping (voir Matériaux et méthodes) pour déterminer le seuil des corrélations statistiquement significatives.

La figure 2 est une carte thermique en grappes, une représentation graphique de la matrice drogue-poste. La couleur de la ijème case indique la corrélation entre le médicament i et le médicament j. Les couleurs chaudes indiquent des corrélations plus proches de 1. Les couleurs plus froides indiquent des corrélations plus proches de -1. Cette carte thermique est symétrique par rapport à la diagonale car la corrélation entre le médicament i et le médicament j est la même que la corrélation entre le médicament j et le médicament i. La diagonale n’est pas dessinée pour éviter qu’un effet de plafond ne déforme la figure. L’ordre des substances sur les axes x et y est le même. L’ordre des substances sur l’axe des x est le même que celui sur l’axe des y. Cet ordre a été choisi pour regrouper les paires de médicaments ayant des corrélations similaires.

Trois grands groupes apparaissent. En procédant de gauche à droite le long de l’axe horizontal, un cluster commence avec le pramipexole et se termine avec le butalbital. Ce cluster contient des substances communément étiquetées comme nootropes (pramipexole, ginko, lévométhamphétamine) ou cathinones (sels de bain ; pentylone, butyrone, naphyrone). Le groupe suivant commence avec le modafinil et se termine avec le chaliponga. Il contient des plantes hallucinogènes (zacatechichi, chaliponga) et des médicaments psychiatriques (venlafaxine, olanzipine). Le troisième groupe contient des stimulants (caféine, cocaïne, nicotine, méthylphénidate) et des plantes hallucinogènes. Le carré majoritairement bleu en bas à gauche indique que les composés du premier groupe (nootropiques et cathinones) sont rarement discutés avec les composés du troisième groupe (stimulants et certaines plantes hallucinogènes). Une corrélation négative (couleur bleue) entre deux substances signifie que lorsque la première substance est mentionnée, la seconde est moins susceptible de l’être. Cela ne signifie pas que lorsqu’une substance est mentionnée, les posts discutent explicitement d’éviter la seconde substance.

Le terme piper fait probablement référence à Piper methysticum une source de kava, un anxiolytique à base de plantes (31). Piper peut également faire référence aux phénylpipérazines, une nouvelle classe de stimulants commercialisés comme alternatives aux sels de bain (32). L’huperzine est un inhibiteur de l’acétylcholinestérase commercialisé comme nootropique (stimulant cognitif), bien que les études sur l’homme montrent des effets minimes (33).

La figure 2 démontre la validité apparente de cette approche de la toxicosurveillance et fournit de nouvelles perspectives. La caféine est un adultérant courant dans les échantillons de cocaïne (34, 35). Les personnes qui consomment de la cocaïne sont plus susceptibles de consommer de la nicotine et de la caféine (36).

La corrélation entre les modèles de mention de la pentylone, de la butylone et de la naphyrone (groupe supérieur gauche) reflète probablement les débats sur les effets relatifs de chaque substance, bien qu’ils puissent refléter des modèles d’utilisation non signalés. Un résultat nouveau est que les discussions mentionnant la bk-MDMA (également appelée méthylone), une autre cathinone, mentionnent significativement la méthamphétamine et les hallucinogènes (bufoténine, mimosa), mais pas les autres sels de bain. Les amphétamines sont un contaminant fréquent des sels de bain (37).

Certaines habitudes de consommation rapportées ne sont pas observées ici. La figure 2 ne montre pas de co-mentions significatives des inhibiteurs de la monoamine oxydase (IMAO) avec les dérivés de la tryptamine, comme la diméthyltryptamine. Les inhibiteurs de la monoamine oxydase (IMAO) potentialisent la diméthyltryptamine en empêchant le métabolisme du DMT dans le tractus gastro-intestinal (25). Le mimosa (38) et le chaliponga (39) sont des sources végétales de DMT. L’ayahuasca est une source de DMT utilisée dans les cérémonies religieuses sud-américaines et de plus en plus utilisée aux États-Unis (40). L’Harmaline est une β-carboline RIMA (inhibiteur réversible de la monoamine oxydase A (41)). Peut-être parce que la combinaison des IMAO et des hallucinogènes a été décrite (42), le sujet est supposé connu dans les forums en ligne. Ou encore, le sujet peut être plus discuté dans d’autres forums.

Pour identifier les modèles de coingestion entre les classes, la figure 3 regroupe les mentions de substances par classe. Les classes les plus fréquemment co-mentionnées sont les sédatifs-hypnotiques, les hallucinogènes et les stimulants, suivis des nootropiques, des médicaments psychiatriques et des anticholinergiques. Aux fins de la figure 3, chaque médicament a été affecté à une seule classe. En réalité, un médicament peut avoir des effets multiples, les effets différents se manifestant seulement à des doses différentes. Nous avons choisi la classe qui reflète les effets des médicaments aux doses couramment ingérées. Par exemple, nous classerions la diphénhydramine (Benadryl) dans la catégorie des antihistaminiques, même si elle est un anticholinergique à des doses plus élevées. Nous n’avons pas été en mesure d’extraire des informations sur la posologie pour guider davantage la classification.

Pour identifier les modèles de consommation de substances impliquant plus de deux substances, nous avons construit un réseau social de drogues (figure 4) comme suit. Nous avons créé une connexion entre deux drogues si ces deux drogues avaient une corrélation significative. Nous avons représenté cette connexion sous forme de ligne. La largeur de la ligne reflète la force de la corrélation. L’assemblage de ces connexions par paires crée un réseau plus large comme suit. La drogue A développe une connexion indirecte à la drogue C par le biais de la drogue B si les modèles de mention de la drogue A et de la drogue B sont corrélés aussi bien que les modèles de mention de la drogue B et de la drogue C.

Nous avons identifié six groupes contenant plus de trois membres. Nous appelons ces groupes plus importants des îlots sémantiques. Les posts qui mentionnent un médicament dans un îlot sémantique ne mentionnent généralement que des substances de ce même îlot s’ils mentionnent plus d’une substance. Il y a un îlot opioïde au centre en haut. En procédant dans le sens des aiguilles d’une montre, on trouve une île de stimulants (la caféine est le hub), un hub d’ISRS (la paroxétine est le hub), une île d’hallucinogènes végétaux (le DMT et le mimosa sont les hubs), une île d’hallucinogènes synthétiques (le LSD et le son sont les hubs) et une île de benzodiazépines.

L’île d’ISRS est formée par le citalopram, la sertraline, la paroxétine, la fluoxétine et la venlafaxine. Dans l’île ISRS, la paroxétine forme le moyeu ; elle est directement connectée à tous les autres membres de l’île. Une interprétation de cette disposition est que la paroxétine (nom commercial Paxil) forme un cadre de référence pour évaluer les autres ISRS.

Dans l’hallucinogène synthétique, le LSD est un hub qui relie deux sous-îles. Le sous-îlot gauche de l’île des hallucinogènes contient des substances canoniquement considérées comme anticholinergiques. L’hyoscine et l’hyoscyamine sont des alcaloïdes de tropane que l’on trouve dans l’herbe de jasmin. Le sous-îlot de droite contient des dérivés de l’amphétamine, comme la MDMA et les dérivés de la MDMA (sels de bain), la bk-MDMA (β-céto MDMA ; méthylone) et la bk-MDEA (éthylone).

La triade formée par l’éthanol, le calamus et la thuyone reflète la discussion sur l’absinthe, à laquelle on attribuait des propriétés hallucinogènes. On pensait que le vieillissement de l’alcool dans l’absinthe infusait la solution d’α-thuyone. Le calamus, en référence à Acorus calamus, était également considéré comme un composant hallucinogène de l’absinthe.

La triade formée par l’armodafanil, le modafinil et l’adrafinil reflète les discussions sur la façon d’obtenir le modafinil sans ordonnance. Le modafinil (nom commercial Provigil) et l’armodafinil (nom commercial Nuvigil) ne sont actuellement disponibles que sur ordonnance aux États-Unis. L’adrafinil est métabolisé en modafinil et n’est pas désigné comme une substance contrôlée aux États-Unis.

Le lien entre la niacine et le GABA fait référence à des rapports anecdotiques selon lesquels l’administration orale combinée de niacine et de GABA augmente la quantité de GABA qui traverse la barrière hémato-encéphalique. À la connaissance des auteurs, il n’existe pas de rapports évalués par des pairs sur ce sujet. Il n’y a pas non plus de rapports sur la combinaison du pramipexole (un agoniste dopaminergique) avec la néfazodone (un ISRS).

Discussion

Cette étude présente la première analyse formelle des modèles de discussion dans les forums en ligne décrivant les modèles de co-consommation de substances. Notre objectif était de démontrer simultanément la validité de l’utilisation des forums en ligne pour la surveillance syndromique et de découvrir de nouvelles co-mentions de substances. Notre analyse de Lycaeum a identifié 183 combinaisons. Parmi ces combinaisons, 44 n’ont jamais été directement étudiées mais sont similaires à des combinaisons qui ont été directement étudiées. Trois combinaisons, néfazodone et pramipexole, zacatechichi (armoise) et scutellaire, et niacine et GABA, n’ont aucun antécédent dans la littérature.

Nous avons constaté que les conversations mentionnant des hallucinogènes synthétiques avaient tendance à se diviser entre celles mentionnant des hallucinogènes dérivés de l’amphétamine et celles dérivées de l’ergot. Les conversations qui mentionnaient des hallucinogènes synthétiques avaient tendance à ne pas mentionner les hallucinogènes végétaux.

Nous avons également constaté que les sels de bain sont couramment discutés avec les sédatifs-hypnotiques et les nootropiques, tandis que les stimulants plus canoniques sont discutés avec les hallucinogènes végétaux et les médicaments psychiatriques. Les discussions qui mentionnent le plus souvent les sédatifs-hypnotiques mentionnent également les hallucinogènes et les stimulants. Les substances de toutes les classes sont fréquemment comparées à la MDMA, au DMT, à la cocaïne et à l’atropine lorsqu’on essaie de décrire leurs effets.

Cette étude comporte de nombreuses limites. Elle analyse les modèles de discussion de ceux qui ont choisi de partager des informations sur les modèles de consommation de drogues. Aucune donnée analytique ne permet d’affirmer que les substances mentionnées ensemble ont été ingérées ensemble. Cette étude n’a pas effectué une analyse linguistique détaillée de l’ensemble du texte. Une « co-mention » entre la drogue i et la drogue j pourrait signifier l’ingestion de la drogue i et de la drogue j, l’évitement de la co-médication des deux substances, ou la consommation de l’une mais pas de l’autre. Nous avons recherché les mentions explicites de chaque substance.

Il est possible que les messages masquent les mentions d’usage avec de l’argot, même dans les forums en ligne dédiés aux discussions sur les nouvelles substances psychoactives. À la connaissance des auteurs, il n’existe pas de dictionnaire d’argot complet ou validé de manière indépendante concernant les nouvelles substances psychoactives. Nous avons tenté de normaliser le vocabulaire en utilisant une curation manuelle. Le système de classification utilisé dans la figure 2 s’écarte des meilleures pratiques acceptées en matière d’ontologie biomédicale. Par exemple, les termes anticholinergique et contaminant ne s’excluent pas mutuellement et décrivent des propriétés à différents niveaux d’abstraction. Le premier terme décrit une propriété de liaison du produit chimique. Le second terme décrit une propriété qu’une substance possède en vertu de son emplacement. Le terme citalopram n’est pas une propriété mais une substance. Le système de classification simplifie également la réalité selon laquelle de nombreux NPS se lient à de nombreux récepteurs et ont des métabolites actifs. Nous avons choisi ce système de classification simple pour refléter la catégorisation utilisée par les cliniciens. Les recherches ultérieures qui visent à joindre les données des médias sociaux aux référentiels de connaissances existants devront peut-être développer une représentation plus formelle et logiquement cohérente des connaissances dans ce domaine.

L’analyse textuelle est également limitée dans la mesure où aucune tentative n’a été faite pour déduire pourquoi les posts ont sélectionné une paire de substances plutôt qu’une autre. Peut-être que des techniques plus sophistiquées de traitement du langage naturel ou d’intelligence artificielle pourraient découvrir de telles variables latentes.

Contributions de l’auteur

MC a écrit le logiciel pour analyser les données de Lycaeum, a conservé manuellement certaines catégories de médicaments, a écrit et édité le manuscrit. DY a écrit le logiciel pour acquérir les données de Lycaeum et a sélectionné manuellement certaines catégories de médicaments. AM a fourni des conseils pendant l’analyse des données et a aidé à réviser le manuscrit.

Déclaration de conflit d’intérêts

Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l’absence de toute relation commerciale ou financière qui pourrait être interprétée comme un conflit d’intérêts potentiel.

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier le personnel administratif du NewYork Presbyterian\Queens et de la Bronx High School of Science.

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