French: Caractéristiques des donneurs de salive laissés sur les scènes de crime : fumeur ou non-fumeur ?

La découverte de fluides corporels au cours d'une enquête médico-légale peut fournir d'innombrables indices sur un crime. La salive est souvent contrée lors de certaines enquêtes, notamment dans les enquêtes sur les agressions sexuelles et autres crimes violents. La richesse des informations chimiques contenues dans la matrice complexe pourrait fournir des indices sur qui aurait pu laisser la substance derrière. Un exemple de ceci est de savoir si oui ou non le donneur est un fumeur.

Une équipe de chercheurs de l'Université d'Albany a fait la une des journaux à plusieurs reprises ces dernières années avec ses outils rapides et sur site d'analyse des fluides corporels. À l'aide de la spectroscopie Raman, le groupe a développé avec succès des méthodes pour identifier les fluides corporels, estimer l'âge des fluides corporels et déterminer les caractéristiques du donneur, telles que la race et le sexe. Dans le dernier article d'Igor Lednev et de ses collègues, publié dans Journal of Biophotonics, il a été démontré que la spectroscopie Raman différencie les fumeurs des non-fumeurs.

En collaboration avec des chercheurs de l'Université du Koweït, l'équipe a appliqué la spectroscopie Raman à la salive séchée de fumeurs et de non-fumeurs, dans le but d'utiliser les différences chimiques dans les échantillons pour déterminer si le donneur fume ou non. La spectroscopie Raman est une technique non destructive qui permet l'analyse rapide et sur site d'échantillons, produisant des empreintes chimiques distinctives constituées de bandes produites par l'interaction de la lumière avec des structures moléculaires.

On pourrait supposer que le test ciblerait la nicotine, un composant chimique majeur du tabac. Cependant, la nicotine a une durée de vie relativement courte dans le corps et n'est donc pas une cible appropriée pour les tests analytiques. Au lieu de cela, les chercheurs se sont concentrés sur la cotinine, un métabolite principal de la nicotine avec une demi-vie nettement plus longue. Des échantillons de salive de 32 donneurs ont été analysés par spectroscopie Raman et les profils chimiques produits étudiés pour les différences. Les chercheurs ont rapidement rencontré un problème. Les bandes Raman indicatives de la cotinine chevauchaient les bandes Raman typiques produites par la salive, ce qui rend difficile la détection de la cotinine dans la salive. L'équipe a utilisé l'apprentissage automatique pour résoudre ce problème.

Premièrement, ils ont identifié huit régions spectrales qui contribuaient le plus à la variation entre la salive des fumeurs et des non-fumeurs. À l'aide d'un réseau de neurones artificiels, un modèle de classification a été construit pour la prédiction des habitudes tabagiques d'un donneur. En saisissant des données chimiques à partir d'échantillons connus, le réseau est capable d'apprendre à partir des données afin de prédire une sortie (dans ce cas, si le donneur d'un échantillon de salive était ou non un fumeur). Dans des études en laboratoire, le modèle construit a atteint une précision impressionnante de 100 %.

Bien que cette étude pilote ait été basée sur une taille d'échantillon très limitée, la technique est très prometteuse dans la détermination des caractéristiques des donneurs à partir de fluides corporels séchés.

Al-Hetlani et al. Différencier les fumeurs et les non-fumeurs sur la base de la spectroscopie Raman du fluide oral et des statistiques avancées pour les applications médico-légales. Journal of Biophotonics, et peut être trouvé ici : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 comme toujours, restez en sécurité !

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