Portuguese: Características do doador de saliva deixada na cena do crime: fumante ou não fumante?

A descoberta de fluidos corporais durante a investigação forense pode fornecer inúmeras pistas para um crime. A saliva é frequentemente combatida durante certas investigações, particularmente na investigação de agressões sexuais e outros crimes violentos. A riqueza de informações químicas contidas na complexa matriz pode fornecer pistas sobre quem pode ter deixado a substância para trás. Um exemplo disso é se o doador é ou não fumante.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Albany foi notícia várias vezes nos últimos anos com suas ferramentas rápidas no local para análise de fluidos corporais. Usando a espectroscopia Raman, o grupo desenvolveu com sucesso métodos para identificar fluidos corporais, estimar a idade do fluido corporal e determinar características do doador, como raça e sexo. No último artigo de Igor Lednev e seus colegas, publicado no Journal of Biophotonics, a espectroscopia Raman demonstrou diferenciar entre fumantes e não fumantes.

Trabalhando em colaboração com pesquisadores da Universidade do Kuwait, a equipe aplicou a espectroscopia Raman à saliva seca de fumantes e não fumantes, com o objetivo de usar diferenças químicas nas amostras para determinar se o doador fuma ou não. A espectroscopia Raman é uma técnica não destrutiva que permite a análise rápida de amostras no local, produzindo impressões digitais químicas distintas consistindo em bandas produzidas pela interação da luz com estruturas moleculares.

Pode-se supor que o teste teria como alvo a nicotina, um importante componente químico do tabaco. No entanto, a nicotina tem vida relativamente curta no corpo, portanto, não é um alvo adequado para testes analíticos. Em vez disso, os pesquisadores se concentraram na cotinina, um metabólito primário da nicotina com uma meia-vida notavelmente mais longa. Amostras de saliva de 32 doadores foram analisadas por espectroscopia Raman e os perfis químicos produzidos estudados para diferenças. Os pesquisadores logo encontraram um problema. As bandas Raman indicativas de cotinina se sobrepuseram às bandas Raman típicas produzidas pela saliva, tornando a detecção de cotinina na saliva um desafio. A equipe usou aprendizado de máquina para resolver esse problema.

Primeiro, eles identificaram oito regiões espectrais que contribuíram com a maior variação entre a saliva de fumantes e não fumantes. Utilizando uma rede neural artificial, foi construído um modelo de classificação para a predição do hábito de fumar de um doador. Ao inserir dados químicos de amostras conhecidas, a rede é capaz de aprender com os dados para prever uma saída (neste caso, se o doador de uma amostra de saliva era ou não fumante). Em estudos de laboratório, o modelo construído alcançou uma precisão impressionante de 100%.

Embora este estudo piloto tenha sido baseado em um tamanho de amostra muito limitado, a técnica se mostra muito promissora na determinação das características do doador de fluidos corporais secos.

Al-Hetlani et ai. Diferenciando fumantes e não fumantes com base na espectroscopia Raman de fluido oral e estatísticas avançadas para aplicações forenses. Journal of Biophotonics, e pode ser encontrado aqui: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 como sempre, fique seguro!

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