Dutch: Donorkarakteristika fra spyt tilbage på gerningssteder: ryger eller ikke-ryger?

Opdagelsen af ​​kropsvæsker under retsmedicinsk efterforskning kan give utallige spor til en forbrydelse. Spyt bekæmpes ofte under visse efterforskninger, især i efterforskningen af ​​seksuelle overgreb og andre voldelige forbrydelser. Den rigdom af kemisk information, der er indeholdt i den komplekse matrix, kunne give fingerpeg om, hvem der kunne have efterladt stoffet. Et eksempel på dette er, om donoren er ryger eller ej.

Et team af forskere ved universitetet i Albany har ramt nyhederne flere gange i de seneste år med deres hurtige, on-site værktøjer til kropsvæskeanalyse. Ved hjælp af Raman-spektroskopi har gruppen med succes udviklet metoder til at identificere kropsvæsker, estimere kropsvæskealderen og bestemme donorens karakteristika, såsom race og køn. I det seneste papir af Igor Lednev og hans kolleger, offentliggjort i Journal of Biophotonics, har Raman-spektroskopi vist sig at skelne mellem rygere og ikke-rygere.

I samarbejde med forskere ved Kuwait University anvendte holdet Raman-spektroskopi på tørret spyt fra rygere og ikke-rygere med det formål at bruge kemiske forskelle i prøverne til at bestemme, om donoren ryger eller ej. Raman-spektroskopi er en ikke-destruktiv teknik, der muliggør hurtig analyse af prøver på stedet, der producerer karakteristiske kemiske fingeraftryk, der består af bånd, der er produceret af lysets interaktion med molekylære strukturer.

Man kunne antage, at testen ville målrette mod nikotin, en vigtig kemisk komponent i tobak. Imidlertid er nikotin relativt kortvarigt i kroppen, og er derfor ikke et egnet mål for analytiske tests. I stedet fokuserede forskerne på cotinin, en primær metabolit af nikotin med en bemærkelsesværdig længere halveringstid. Spytprøver fra 32 donorer blev analyseret ved Raman-spektroskopi, og de fremstillede kemiske profiler blev undersøgt for forskelle. Forskere stødte snart på et problem. Raman-bånd, der indikerer cotinin, overlappede med typiske Raman-bånd produceret af spyt, hvilket gør detektionen af ​​cotinin i spyt udfordrende. Holdet brugte maskinlæring til at løse dette problem.

For det første identificerede de otte spektrale regioner, der bidrog med størst variation mellem rygeres og ikke-rygeres spyt. Ved hjælp af et kunstigt neuralt netværk blev en klassifikationsmodel konstrueret til forudsigelse af en donors rygevaner. Ved at indtaste kemiske data fra kendte prøver er netværket i stand til at lære af dataene for at forudsige et output (i dette tilfælde, om donoren af ​​en spytprøve var en ryger eller ej). I laboratoriebaserede undersøgelser opnåede den konstruerede model en imponerende nøjagtighed på 100%.

Selvom denne pilotundersøgelse var baseret på en meget begrænset prøvestørrelse, viser teknikken et stort lovende i bestemmelsen af ​​donorkarakteristika fra tørrede kropsvæsker.

Al-Hetlani et al. Differentiering af rygere og ikke-rygere baseret på Raman-spektroskopi af oral væske og avanceret statistik til retsmedicinske applikationer. Journal of Biophotonics, og kan findes her: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 som altid, vær sikker!

fugl