Croatian: Karakteristike donora iz sline ostavljene na mjestu zločina: pušač ili nepušač?

Otkriće tjelesnih tekućina tijekom forenzičke istrage može pružiti bezbroj tragova za zločin. Slina se često suprotstavlja tijekom određenih istraga, osobito u istragama seksualnih napada i drugih nasilnih zločina. Bogatstvo kemijskih informacija smještenih u složenoj matrici moglo bi dati naznake o tome tko je mogao ostaviti tvar iza sebe. Jedan primjer za to je je li donator pušač ili nije.

Tim istraživača sa Sveučilišta u Albanyju više je puta dospio u vijesti posljednjih godina sa svojim brzim alatima za analizu tjelesnih tekućina na licu mjesta. Koristeći Ramanovu spektroskopiju, skupina je uspješno razvila metode za identifikaciju tjelesnih tekućina, procjenu starosti tjelesnih tekućina i određivanje karakteristika donora, kao što su rasa i spol. U najnovijem radu Igora Ledneva i njegovih kolega, objavljenom u časopisu Journal of Biophotonics, pokazalo se da Ramanova spektroskopija razlikuje pušače od nepušača.

Radeći u suradnji s istraživačima sa Kuvajtskog sveučilišta, tim je primijenio Ramanovu spektroskopiju na osušenu slinu pušača i nepušača, s ciljem korištenja kemijskih razlika u uzorcima kako bi se utvrdilo puši li donor ili ne. Ramanova spektroskopija je nedestruktivna tehnika koja omogućuje brzu analizu uzoraka na licu mjesta, stvarajući prepoznatljive kemijske otiske prstiju koji se sastoje od traka koje nastaju interakcijom svjetlosti s molekularnim strukturama.

Moglo bi se pretpostaviti da će test biti usmjeren na nikotin, glavnu kemijsku komponentu u duhanu. Međutim, nikotin je relativno kratkog vijeka u tijelu, stoga nije prikladna meta za analitičke testove. Umjesto toga, istraživači su se usredotočili na kotinin, primarni metabolit nikotina s znatno duljim poluživotom. Uzorci sline 32 davatelja analizirani su Ramanovom spektroskopijom, a proizvedeni kemijski profili proučavani su radi utvrđivanja razlika. Istraživači su ubrzo naišli na problem. Ramanove trake koje indikiraju kotinin preklapaju se s tipičnim Ramanovim trakama koje proizvodi slina, zbog čega je otkrivanje kotinina u slini izazovno. Tim je koristio strojno učenje kako bi riješio ovaj problem.

Prvo su identificirali osam spektralnih područja koja su doprinijela najvećim razlikama između sline pušača i nepušača. Korištenjem umjetne neuronske mreže konstruiran je klasifikacijski model za predviđanje pušačkih navika donora. Unosom kemijskih podataka iz poznatih uzoraka, mreža može učiti iz podataka kako bi predvidjela rezultat (u ovom slučaju, je li donator uzorka sline bio pušač ili ne). U laboratorijskim studijama, konstruirani model postigao je impresivnu točnost od 100%.

Iako se ovo pilot istraživanje temeljilo na vrlo ograničenoj veličini uzorka, tehnika pokazuje veliko obećanje u određivanju karakteristika donora iz osušenih tjelesnih tekućina.

Al-Hetlani i sur. Razlikovanje pušača i nepušača na temelju Ramanove spektroskopije oralne tekućine i napredne statistike za forenzičke primjene. Journal of Biophotonics, a možete ga pronaći ovdje: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 kao i uvijek, čuvajte se!

ptica