German: Spendermerkmale aus Speichel am Tatort: ​​Raucher oder Nichtraucher?

Der Fund von Körperflüssigkeiten bei forensischen Ermittlungen kann unzählige Hinweise auf ein Verbrechen liefern. Bei bestimmten Ermittlungen, insbesondere bei der Untersuchung von sexuellen Übergriffen und anderen Gewaltverbrechen, wird häufig Speichel untersucht. Die Fülle chemischer Informationen, die in der komplexen Matrix enthalten sind, könnte Hinweise darauf geben, wer die Substanz zurückgelassen haben könnte. Ein Beispiel dafür ist, ob der Spender Raucher ist oder nicht.

Ein Forscherteam der University at Albany hat in den letzten Jahren mehrfach mit seinen schnellen Vor-Ort-Tools für die Analyse von Körperflüssigkeiten Schlagzeilen gemacht. Unter Verwendung der Raman-Spektroskopie hat die Gruppe erfolgreich Methoden entwickelt, um Körperflüssigkeiten zu identifizieren, das Alter der Körperflüssigkeit abzuschätzen und Merkmale des Spenders wie Rasse und Geschlecht zu bestimmen. In der neuesten Veröffentlichung von Igor Lednev und seinen Kollegen, die im Journal of Biophotonics veröffentlicht wurde, wurde gezeigt, dass die Raman-Spektroskopie zwischen Rauchern und Nichtrauchern unterscheiden kann.

In Zusammenarbeit mit Forschern der Kuwait University wendete das Team Raman-Spektroskopie auf getrockneten Speichel von Rauchern und Nichtrauchern an, mit dem Ziel, chemische Unterschiede in den Proben zu nutzen, um festzustellen, ob der Spender raucht oder nicht. Die Raman-Spektroskopie ist eine zerstörungsfreie Technik, die die schnelle Analyse von Proben vor Ort ermöglicht und unverwechselbare chemische Fingerabdrücke erzeugt, die aus Banden bestehen, die durch die Wechselwirkung von Licht mit molekularen Strukturen erzeugt werden.

Man könnte annehmen, dass der Test auf Nikotin abzielt, eine wichtige chemische Komponente in Tabak. Allerdings ist Nikotin im Körper relativ kurzlebig und daher kein geeigneter Angriffspunkt für analytische Tests. Stattdessen konzentrierten sich die Forscher auf Cotinin, einen Hauptmetaboliten von Nikotin mit einer deutlich längeren Halbwertszeit. Speichelproben von 32 Spendern wurden durch Raman-Spektroskopie analysiert und die erzeugten chemischen Profile auf Unterschiede untersucht. Die Forscher stießen bald auf ein Problem. Raman-Banden, die auf Cotinin hindeuten, überlappten mit typischen Raman-Banden, die von Speichel produziert werden, was den Nachweis von Cotinin im Speichel schwierig machte. Das Team nutzte maschinelles Lernen, um dieses Problem zu lösen.

Zunächst identifizierten sie acht Spektralregionen, die die meisten Variationen zwischen dem Speichel von Rauchern und Nichtrauchern beisteuerten. Unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes wurde ein Klassifikationsmodell zur Vorhersage der Rauchgewohnheiten eines Spenders konstruiert. Durch die Eingabe chemischer Daten aus bekannten Proben kann das Netzwerk aus den Daten lernen, um eine Ausgabe vorherzusagen (in diesem Fall, ob der Spender einer Speichelprobe ein Raucher war oder nicht). In laborbasierten Studien erreichte das konstruierte Modell eine beeindruckende Genauigkeit von 100 %.

Obwohl diese Pilotstudie auf einer sehr begrenzten Probengröße basierte, ist die Technik sehr vielversprechend bei der Bestimmung von Spendereigenschaften aus getrockneten Körperflüssigkeiten.

Al-Hetlani et al. Unterscheidung von Rauchern und Nichtrauchern basierend auf Raman-Spektroskopie von Mundflüssigkeit und erweiterten Statistiken für forensische Anwendungen. Journal of Biophotonics, und ist hier zu finden: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 Bleiben Sie wie immer gesund!

Vogel