Spanish: Características del donante de la saliva dejada en la escena del crimen: ¿fumador o no fumador?

El descubrimiento de fluidos corporales durante la investigación forense puede proporcionar innumerables pistas sobre un delito. La saliva a menudo se contrarresta durante ciertas investigaciones, particularmente en la investigación de agresiones sexuales y otros delitos violentos. La gran cantidad de información química alojada en la matriz compleja podría proporcionar pistas sobre quién podría haber dejado atrás la sustancia. Un ejemplo de esto es si el donante es fumador o no.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Albany ha aparecido en las noticias varias veces en los últimos años con sus herramientas rápidas e in situ para el análisis de fluidos corporales. Utilizando la espectroscopia Raman, el grupo ha desarrollado con éxito métodos para identificar fluidos corporales, estimar la edad de los fluidos corporales y determinar las características del donante, como la raza y el sexo. En el último artículo de Igor Lednev y sus colegas, publicado en Journal of Biophotonics, se demostró que la espectroscopia Raman diferencia entre fumadores y no fumadores.

Trabajando en colaboración con investigadores de la Universidad de Kuwait, el equipo aplicó la espectroscopia Raman a la saliva seca de fumadores y no fumadores, con el objetivo de utilizar las diferencias químicas en las muestras para determinar si el donante fuma o no. La espectroscopia Raman es una técnica no destructiva que permite el análisis rápido e in situ de muestras, produciendo huellas químicas distintivas que consisten en bandas producidas por la interacción de la luz con estructuras moleculares.

Uno podría suponer que la prueba apuntaría a la nicotina, un componente químico importante en el tabaco. Sin embargo, la nicotina tiene una vida relativamente corta en el cuerpo, por lo que no es un objetivo adecuado para las pruebas analíticas. En cambio, los investigadores se centraron en la cotinina, un metabolito principal de la nicotina con una vida media notablemente más larga. Se analizaron muestras de saliva de 32 donantes mediante espectroscopia Raman y se estudiaron las diferencias en los perfiles químicos producidos. Los investigadores pronto encontraron un problema. Las bandas Raman indicativas de cotinina se superpusieron con las bandas Raman típicas producidas por la saliva, lo que dificulta la detección de cotinina en la saliva. El equipo utilizó el aprendizaje automático para resolver este problema.

Primero, identificaron ocho regiones espectrales que contribuyeron con la mayor variación entre la saliva de fumadores y no fumadores. Utilizando una red neuronal artificial, se construyó un modelo de clasificación para la predicción del hábito tabáquico de un donante. Al ingresar datos químicos de muestras conocidas, la red puede aprender de los datos para predecir un resultado (en este caso, si el donante de una muestra de saliva era fumador o no). En estudios de laboratorio, el modelo construido logró una impresionante precisión del 100 %.

Aunque este estudio piloto se basó en un tamaño de muestra muy limitado, la técnica muestra una gran promesa en la determinación de las características de los donantes a partir de fluidos corporales secos.

Al-Hetlani et al. Diferenciación entre fumadores y no fumadores basada en espectroscopia Raman de fluidos orales y estadísticas avanzadas para aplicaciones forenses. Journal of Biophotonics, y se puede encontrar aquí: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 como siempre, ¡mantente a salvo!

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