Молекулярные структуры и машинное обучение могут выявить личинок на месте преступления
Автор: Рохини Субрахманьям под редакцией Сары Левин Фрейзер
Масса извивающихся личинок на разлагающейся жертве убийства — зрелище не для слабонервных, но для некоторых это улика. Возраст и вид личинки могут дать важную информацию судебным энтомологам, расследующим убийства. (Например, одна извивающаяся личинка слепня, найденная на мертвом теле вдали от воды, дала энтомологам в 2022 году ключ к разгадке происхождения тела.) Изучая этих личинок мух, следователи потенциально могут узнать, когда и где произошло преступление, было ли перемещено тело или были ли задействованы токсины.
Например, мясные мухи являются одними из самых ранних насекомых-колонизаторов трупов; обычно они вынюхивают трупы и откладывают на них яйца в течение нескольких минут или часов. Скорость развития личинок зависит от температуры, влажности, вида и пола насекомого. Чтобы использовать эти данные, исследователи, как правило, должны вырастить личинок до зрелого возраста в лабораторных условиях, а затем идентифицировать их визуально или по генетической последовательности. Но что, если личинки мертвы или пропали без вести, нет высококачественной ДНК или нет времени — или оборудования — для секвенирования геномов мух? «Сотрудники криминалистической лаборатории просто не обладают достаточным опытом или ресурсами, чтобы иметь возможность регулярно проводить анализ ДНК по уликам насекомых», — говорит Раби Муса, химик-биоорганик из Университета штата Луизиана.Чтобы справиться с этими проблемами, Муса и другие исследователи объединили алгоритмы машинного обучения с такими методами, как инфракрасная спектроскопия и химическое профилирование, чтобы быстро определить вид и пол личинок. Такие инструменты могли бы помочь экспертам быстро идентифицировать личинок без ДНК личинок или вообще без личинок, а только с тем, что они оставляют после себя, что экономит время и деньги, которые обычно тратятся на секвенирование. Они также могут помочь следователям провести измерения на месте преступления, чтобы определить пол личинки.
О поддержке научной журналистики
Если вам понравилась эта статья, подумайте о том, чтобы поддержать нашу журналистику, отмеченную наградами, подписавшись на нее. Приобретая подписку, вы помогаете обеспечить будущее впечатляющих историй об открытиях и идеях, формирующих наш современный мир.
Муса измерил химические характеристики, называемые метаболомом, яиц, личинок и куколок насекомых, используя масс-спектрометрию — метод, который позволяет разделить молекулы, называемые метаболитами, на основе их массы и заряжать. Используя эти данные, она и ее команда создают обширную базу данных по метаболизму большинства насекомых, которые заселяют разлагающиеся останки. Алгоритм машинного обучения, разработанный ее командой на основе полученных данных, позволит исследователям, использующим масс-спектрометр, который дешевле и намного проще в использовании, чем секвенатор ДНК, надежно сопоставить новый химический профиль с видом насекомых менее чем за пять минут.
Подобный подход может сработать даже без самих личинок. Иногда люди натыкаются на полностью разложившиеся тела через много месяцев или лет после убийства. По словам Мусы, к тому времени личинки уже давно исчезли, и единственное, что осталось от насекомых, — это твердая, похожая на панцирь оболочка куколок, которые выбрасываются после того, как личинки становятся взрослыми мухами.
Идентифицировать покровы куколок невооруженным глазом невозможно, и во многих случаях содержащаяся в них ДНК слишком старая и разрушенная для секвенирования. Но, как сообщила группа Мусы в недавней статье в журнале «Судебная химия», их метод — химическое снятие отпечатков пальцев с последующей машинной классификацией — работает и с гильзами. Определение химического состава оболочек может даже выявить токсины в телах жертв, потому что личинки, как правило, накапливают их в оболочках своих куколок. (Скорость молекулярного распада также может когда-нибудь указывать на возраст оболочек.)
Другие группы также пытаются использовать машинное обучение для каталогизации личинок, посещающих места преступлений: например Команда исследователей из Техасского университета A&M недавно разработала метод, который сочетает инфракрасные измерения с помощью портативного устройства и машинное обучение для определения пола личинок мясной мухи.
Личинки мужского и женского пола развиваются с разной скоростью и могут помочь исследователям точно определить, когда они впервые колонизировали останки, но их пол на глаз неразличим. Чтобы определить пол, исследователи могут измельчить личинки и амплифицировать их ДНК с помощью ПЦР, которая отнимает много времени, делает личинки бесполезными для дальнейших исследований и имеет лишь 80-процентную вероятность правильной работы. Эйдан Холман, аспирант Техасского университета токсикологии, и его коллеги решили определить пол личинок, не прибегая к их смешиванию.
После первого выращивания самца и отдельно от личинок-самок группа Холмана использовала портативное инфракрасное спектроскопическое устройство, чтобы «поймать» их и измерить количество выделяемого света. Белки, жиры и другие молекулы, из которых состоят личинки, рассеивают свет уникальным образом, создавая специфическую «спектральную сигнатуру», основанную на половой принадлежности. Затем исследователи обучили модель машинного обучения на основе этих спектральных данных и обнаружили, что она может предсказать пол личинок с точностью более 90 процентов. Затем они соберут данные о гораздо большем количестве мух для обучения своей модели.
Судебный энтомолог из университета Мердока Паола Магни, которая не участвует ни в одном из проектов, подчеркивает, что эти базы данных для машинного обучения потребуется официальная проверка, как и в случае с банками ДНК-последовательностей, чтобы результаты позже не были отменены юридически. И более широкое использование ИИ в этом процессе может быть рискованным, добавляет она. «Использование искусственного интеллекта может стать очень опасным в криминалистическом контексте, потому что вы действительно можете привести к судебной ошибке», — говорит она. Кроме того, она и Муса подчеркивают, что необходимы дополнительные исследования того, как другие вещества в организме могут искажать молекулярные маркеры — и Муса собирает данные из как можно более крупных и глобальных выборок насекомых, чтобы найти маркеры, которые остаются неизменными. «Совершенствование и расширение базы данных — это бесконечный процесс», — говорит Муса.Судебный энтомолог из Техаса Джефф Томберлин, который также не участвовал ни в одном из проектов, считает, что передовые методы, такие как машинное обучение, должны быть интегрированы в судебно-медицинскую экспертизу. Но, как он отмечает, их точность в долгосрочной перспективе и возможные отклонения также нуждаются в тщательном изучении. «Мы находимся в зачаточном состоянии в применении этих методов в этой конкретной области», — говорит он. «Итак, если вы представляете себе это как дугу, то мы находимся в начале дуги».
