Откриването на телесни течности по време на съдебномедицинско разследване може да осигури безброй улики за престъпление. Слюнката често се противопоставя по време на определени разследвания, особено при разследване на сексуални нападения и други насилствени престъпления. Богатството от химическа информация, поместена в сложната матрица, може да предостави улики за това кой може да е оставил веществото. Един пример за това е дали донорът е пушач или не.
Екип от изследователи от университета в Олбъни попаднаха в новините многократно през последните години със своите бързи инструменти на място за анализ на телесни течности. Използвайки раманова спектроскопия, групата успешно е разработила методи за идентифициране на телесни течности, оценка на възрастта на телесните течности и определяне на характеристиките на донора, като раса и пол. В най-новата статия на Игор Леднев и колегите му, публикувана в Journal of Biophotonics, е доказано, че рамановата спектроскопия прави разлика между пушачи и непушачи.
Работейки в сътрудничество с изследователи от Кувейтския университет, екипът приложи Раманова спектроскопия към изсушена слюнка от пушачи и непушачи, като се стремеше да използва химичните разлики в пробите, за да определи дали донорът пуши или не. Рамановата спектроскопия е недеструктивна техника, която позволява бърз анализ на проби на място, създавайки отличителни химически пръстови отпечатъци, състоящи се от ленти, получени от взаимодействието на светлината с молекулярните структури.
Може да се предположи, че тестът ще бъде насочен към никотина, основен химичен компонент в тютюна. Въпреки това, никотинът е относително кратък живот в тялото, поради което не е подходяща цел за аналитични тестове. Вместо това изследователите се съсредоточиха върху котинин, основен метаболит на никотина със значително по-дълъг полуживот. Проби от слюнка от 32 донори бяха анализирани чрез раманова спектроскопия и получените химични профили бяха изследвани за разлики. Изследователите скоро се натъкнали на проблем. Раманови ленти, показателни за котинин, се припокриват с типичните Раманови ленти, произведени от слюнката, което прави откриването на котинин в слюнка предизвикателство. Екипът използва машинно обучение, за да реши този проблем.
Първо, те идентифицираха осем спектрални области, които допринесоха за най-голяма разлика между слюнката на пушачи и непушачи. С помощта на изкуствена невронна мрежа е конструиран класификационен модел за предсказване на навиците за пушене на донор. Чрез въвеждане на химически данни от известни проби, мрежата може да се учи от данните, за да предвиди резултат (в този случай, дали донорът на проба от слюнка е бил пушач или не). В лабораторни изследвания конструираният модел постигна впечатляваща точност от 100%.
Въпреки че това пилотно проучване се основава на много ограничен размер на извадката, техниката показва голямо обещание при определянето на характеристиките на донора от изсушени телесни течности.
Ал-Хетлани и др. Разграничаване на пушачи и непушачи въз основа на раманова спектроскопия на перорална течност и усъвършенствани статистики за криминалистични приложения. Journal of Biophotonics и можете да го намерите тук: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 както винаги, пазете се!
птица
No comments:
Post a Comment
Please be considerate of others, and please do not post any comment that has profane language. Please Do Not post Spam. Thank you.