法医学捜査で体液が発見されると、犯罪の手がかりが無数に出てきます。唾液は、特定の調査、特に性的暴行やその他の暴力犯罪の調査中にしばしば打ち消されます.複雑なマトリックスに含まれる豊富な化学情報は、誰がその物質を置き去りにしたかについての手がかりを提供する可能性があります。この一例は、ドナーが喫煙者であるかどうかです。
アルバニー大学の研究者チームは、体液分析のための現場での迅速なツールを使用して、近年何度もニュースに取り上げられています。ラマン分光法を使用して、グループは体液を識別し、体液の年齢を推定し、人種や性別などのドナーの特徴を決定する方法の開発に成功しました。 Journal of Biophotonics に掲載された Igor Lednev と彼の同僚による最新の論文では、ラマン分光法が喫煙者と非喫煙者を区別することが示されています。
チームはクウェート大学の研究者と協力して、ラマン分光法を喫煙者と非喫煙者の乾燥唾液に適用し、サンプルの化学的差異を利用してドナーが喫煙しているかどうかを判断することを目指しました。ラマン分光法は、サンプルの迅速なオンサイト分析を可能にする非破壊技術であり、光と分子構造の相互作用によって生成されるバンドからなる独特の化学的フィンガープリントを生成します。
たばこに含まれる主要な化学成分であるニコチンを対象とした試験であると考える人もいるかもしれません。ただし、ニコチンの体内での寿命は比較的短いため、分析テストの対象としては適していません。代わりに、研究者は、著しく長い半減期を持つニコチンの一次代謝産物であるコチニンに注目しました。 32 人のドナーからの唾液サンプルをラマン分光法で分析し、生成された化学プロファイルの違いを調べました。研究者はすぐに問題に遭遇しました。コチニンを示すラマン バンドは、唾液によって生成される典型的なラマン バンドと重なり、唾液中のコチニンの検出が困難になりました。チームは機械学習を使用してこの問題を解決しました。
まず、彼らは喫煙者と非喫煙者の唾液の間の変動に最も寄与する 8 つのスペクトル領域を特定しました。人工ニューラル ネットワークを使用して、ドナーの喫煙習慣を予測するための分類モデルが構築されました。既知のサンプルから化学データを入力することにより、ネットワークは出力を予測するためにデータから学習できます (この場合、唾液サンプルのドナーが喫煙者であったかどうか)。実験室ベースの研究では、構築されたモデルは 100% という驚くべき精度を達成しました。
このパイロット研究は非常に限られたサンプルサイズに基づいていましたが、この技術は、乾燥体液からのドナー特性の決定に大きな可能性を示しています。
アルヘトラニ等。口腔液のラマン分光法と法医学アプリケーション向けの高度な統計に基づいて、喫煙者と非喫煙者を区別します。 Journal of Biophotonics であり、ここで見つけることができます: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 いつものように、安全を確保してください!
鳥
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