FIRMENVERTRAULICH. NICHT OFFENBAREN.
Den Fall knacken mit datengesteuerter Forensik
Analytisch versierte forensische Chemiker rationalisieren das Testen und die Entwicklung modernster neuer Technologien, um Kriminelle vor Gericht zu bringen.
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Herausforderung: Entwickeln Sie neue Tools und Methoden, um Forensikern zu helfen, wichtige Beweise zur Aufklärung von Verbrechen aufzudecken.
Lösung: Nutzen Sie JMP für Design of Experiments (DOE)-Methoden wie Fakultäten und Antwortflächen, die mehrere experimentelle Bedingungen gleichzeitig optimieren.
Ergebnisse: Mit JMP verfügen Forscher über die experimentellen Fähigkeiten und fortschrittliche Analytik, die sie benötigen, um quantitative Einblicke in neue forensische Tools zu gewinnen und die Entwicklung neuer forensischer Methoden voranzutreiben. Der Forscher Ashur Rael sagt: „JMP erweitert die Möglichkeiten, wie unsere Forschung voranschreiten könnte. Wir können Fragen stellen und Antworten finden, die wir sonst nicht finden könnten.“
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In der mittlerweile vertrauten Krimi-Drama-Trope spielen Detektive eine Hauptrolle, um selbst den härtesten Fall zu knacken. Aber es sind oft Forensiker im Labor, die die Beweise aufdecken, die das Blatt wenden und das Verbrechen aufklären. In diesem Zusammenhang imitiert Kunst das Leben; Die forensische Chemie ist zu einem zentralen Bestandteil des Strafrechtssystems geworden. Und als Hauptakteure auf einem Gebiet, in dem es um zweifelsfreie Beweise geht, sind Forensiker bestrebt, ihre Analysemethoden ständig zu verbessern.
Mit diesem Ziel vor Augen haben sich Forscher der Indiana University – Purdue University Indianapolis (IUPUI) an JMP® gewandt, um den Experimentierprozess zu rationalisieren.
Auf einem kürzlich stattgefundenen JMP Discovery Summit hat Ashur Rael, ein Doktorand am Institut für Chemie und chemische Biologie der IUPUI, einen Artikel mit dem Titel „Improving Gas Chromatography–Vacuum Ultraviolet Spectroscopy (GC-VUV) for Forensic Science Using JMP“ in Zusammenarbeit mit co . verfasst -Autoren Associate Professor John Goodpaster, graduierte Assistenten Courtney Cruse und Zackery Roberson und studentischer Assistent Magnus Rydberg, alle an der IUPUI.
In seiner Präsentation erläuterte Rael, wie er und seine Forschungsmitarbeiter Clustering und multivariate Analyse in JMP anwenden, um zugrunde liegende spektrale Eigenschaften aufzudecken, die die Differenzierung aufdecken und die Fähigkeit von GC-VUV zur Identifizierung von Verbindungen quantifizieren. Dabei helfen sie, neue Werkzeuge und Methoden zu entwickeln, die Forensikern bei der schnelleren Aufklärung von Verbrechen und mit wissenschaftlich fundierten Beweisen helfen.
Bekanntes und Unbekanntes
Die Forensische Chemie wendet die Disziplinen Chemie und Toxikologie an, um unbekannte Materialien zu identifizieren, die an Straftaten beteiligt sind. Die Analyse von Proben kontrollierter Substanzen, zündfähiger Flüssigkeiten oder Explosivstoffe erfordert Instrumente und Methoden mit einem hohen Maß an Sensitivität, Selektivität und Spezifität.
Eine dieser Methoden ist GC-VUV. Dieser relativ neue Ansatz kombiniert Gaschromatographie (zur Trennung von Gasgemischen) mit Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie (zur Erfassung quantitativer und qualitativer Spektraldaten gasförmiger Verbindungen).
Rael wendet JMP an, um die Methodenentwicklung und Spektralanalyse für GC-VUV zu verbessern. Die Verwendung von JMP für Design of Experiments (DOE)-Anwendungen, einschließlich Fakultäten und Antwortflächen, ermöglicht es ihm, mehrere experimentelle Bedingungen gleichzeitig zu optimieren. Es ermöglicht ihm auch, Mehrfachantworten zu berücksichtigen.
„Die Entwicklung neuer Methoden durch das Testen eines Faktors nach dem anderen ist zeitaufwändig und schwierig, insbesondere wenn Mehrfachantworten wichtig sind“, sagt Rael. „Mit visueller oder direkter Analyse ist es schwierig oder unmöglich, die Spektraldaten zu verstehen.“
Die Goodpaster-Forschungsgruppe untersucht nun die Identifizierung einzelner Moleküle innerhalb einer Probe und erstellt Gesamtmaterialprofile. „Möglicherweise identifizieren wir ein bestimmtes Medikament in einer Probe oder in Fasern, das mit einem bekannten abgeglichen werden kann. Ich habe ein hierarchisches Clustering erstellt, um Unbekanntes zu identifizieren und um Bekanntes und Unbekanntes zu identifizieren und zu vergleichen“, erklärt Rael.
Kleiner als der Large Hadron Collider
Die GC-VUV wird mit einem Instrument durchgeführt, das ursprünglich für die petrochemische Industrie entwickelt wurde, um dem Bedarf von Branchenexperten zu entsprechen, Moleküle zu analysieren, die sich sehr ähnlich sind. Das Gerät ist ein Detektor für die Chromatographie, der Gemische trennt, indem er sie durch ein Medium leitet, in dem sich die Gemischkomponenten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten bewegen.
„Angenommen, Sie haben ein Glas Orangenwasser, das verschiedene Verbindungen aus Orangen sowie organische Reste aus dem Wasser enthält“, sagt Rael. „Wenn Sie eine gute chromatographische Trennung haben, können Sie jedes Stück einzeln sehen. Um dies zu erreichen, untersuchen wir in diesem Fall die Wechselwirkung von sehr energiereichem Licht, das von den Molekülen ausgeht.“
In der Vergangenheit erforderte eine solche Analyse eine beträchtliche Synchrotronanlage – das größte Beispiel dafür ist der Large Hadron Collider, der von der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) in einem 27-Meilen-Tunnel in der Nähe von Genf betrieben wird. Das Instrument, mit dem Rael arbeitet, ist viel handlicher – etwa so groß wie ein Handgepäck.
Die Ergebnisse waren vielversprechend. Derzeit basiert die optimale Nachweismethode auf Masse. Aber wenn die gleichen Atome auf unterschiedliche Weise angeordnet sind, um einzigartige Moleküle zu bilden, ist es unmöglich, die Masse zu verwenden, um die Moleküle zu unterscheiden. In der Forensik zum Beispiel kann es sehr schwierig sein, zwischen „Designer-Drogen“ zu unterscheiden – synthetische Analoga von gesetzlich eingeschränkten Betäubungsmitteln, die entwickelt wurden, um Drogengesetze zu umgehen.
Mit der neuen Nachweismethode baut Rael darauf auf, dass jedes Molekül seine eigene Signatur hat. „Dies könnte die erste Wahl für viele Analysen werden, die derzeit nicht praktikabel sind“, sagt er.
Winzige Unterschiede, riesige Datensätze
Die Durchführung dieser Art von Spektralanalyse kann jedoch sehr große Datensätze umfassen. „Angenommen, wir betrachten Phenylethylamine, eine Medikamentenklasse, zu der auch Methamphetamine gehören“, sagt Rael. „Da es sich um ähnliche Moleküle handelt, interagieren sie mit Licht in ähnlichen Mustern.“
Tatsächlich tritt alle 0,05 Nanometer ein Interaktionspunkt auf. „Wir sprechen von Hunderten von Datenpunkten in jedem Spektrum“, betont Rael. „Und es ist schwer, sie ohne weiteres zu unterscheiden. Es ist nicht wie ein 15-stelliger Name mit nur wenigen Permutationen. Es ist eher ein Name mit 100.000 Zeichen.“
Außerdem arbeitet Rael mit verschwindend kleinen Mengen jeder Substanz – Teile pro Milliarde in einem einzigen Mikroliter. „Die Rede ist von Nanogrammen“, fügt er hinzu. Rael sucht nach einem Korrelationskoeffizienten mit einer Bibliothek bestehender Spektren – im Wesentlichen dem Raum zwischen zwei Spektrallinien des experimentellen Wertes und dem Bibliothekswert.
„Bei fast 1.000 Datenpunkten pro Spektrum kann man das normalerweise nicht direkt in die Diskriminanzanalyse einfließen lassen, weil man weniger Dimensionen als Proben haben muss“, erklärt Rael. „Also beginnen wir mit einer Hauptkomponentenanalyse, um die Dimensionalität zu reduzieren. Dann können wir anfangen, etwas zu visualisieren.“
Erste Wahl werden
Hier kommt JMP ins Spiel. „JMP hat sehr schöne Funktionen, eine hervorragende Benutzerfreundlichkeit und hervorragende Datenausgaben“, sagt Rael. „Wir können Dimensionsreduktionen vornehmen. Wir können diskriminierende Analysen durchführen. Und dann landen wir bei Score-Plots. Es erzählt uns also von den Klassifizierungen.
„Ohne JMP ist die Hauptkomponentenanalyse weitgehend qualitativ und nicht quantitativ“, fährt er fort. „Wir können den Durchschnitt der Entfernungen zwischen Gruppen bestimmen, aber es wird unhandlich, weil wir dann Eins-zu-Eins-Vergleiche durchführen und am Ende Vektoren haben. Wir bekommen also keine verdaulichen Informationen.“
Mit JMP untersuchen Rael und seine Mitarbeiter durchschnittliche Vorhersagewahrscheinlichkeiten, um einen quantitativeren Wert zu erhalten. Er kann über einfachere Fragen der Klassifikation hinausgehen, um nützlichere Details zu finden. Rael nennt als Beispiel Erdölverbindungen: „Bei Brandstiftung sucht man nach charakteristischen Molekülen eines Beschleunigers wie Kraftstoff“, sagt er. „Dann kann man die Kraftstoffarten eingrenzen.“
Wenn Rael sehen kann, dass alles in seinem DOE-Designraum für die Moleküle eine Wahrscheinlichkeit von eins hat, kann er überprüfen, dass die GC-VUV-Ergebnisse keine Unsicherheit aufweisen. Bei der Massenspektrometrie hingegen könnte jedes Molekül Unsicherheit haben.
„Wir suchen nach den Schwächen in der Massenspektrometrie und wir suchen nach den Schwächen in der Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie“, sagt Rael. „Weil man die Hälfte des Bildes nicht durch eine andere Hälfte des Bildes ersetzen kann. Wenn die Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie mit minimalen Kompromissen mehr von der Geschichte erzählen kann, könnte sie die erste Wahl werden.“
JMP vor Ort
Ein Teil der Herausforderung besteht jedoch darin, die forensische Gemeinschaft von den Vorteilen einer neuen Methodik wie GC-VUV zu überzeugen. „Deshalb geht ein Großteil unserer Analysen darauf ein, zu veranschaulichen, wie unterschiedlich die Spektren sind, um diese Unsicherheit zu beseitigen“, erklärt Rael.
Neben der Verwendung von JMP für den Spektralvergleich wendet das IUPUI-Forschungsteam die Software auch für die Methodenentwicklung an, einschließlich der Verwendung von Experimenten, um Methoden zu verbessern und neue zu entwickeln. Damit will die Gruppe die Reproduzierbarkeit ihrer wissenschaftlichen Ergebnisse erhöhen.
Rael bekämpft auch in der Forensik-Community eine „Eins-zu-ein-Zeit“-Mentalität. „Wir müssen normalerweise mit einem robusteren Design beginnen“, sagt er. „Also beginnen wir mit einer vollständigen Fakultät oder einer Antwortfläche. Und dann werden wir in diesem Bereich iterative Optimierungen vornehmen, um höhere Auflösungen zu erreichen.“
Das liefert ähnliche Daten, als würde man nur einen Faktor nach dem anderen machen, bemerkt Rael, „weil wir zum Beispiel Sub-Screening-Designs gewinnen. Aber weil wir unser experimentelles Design in diese Design-of-Experiment-Räume strukturieren, können wir die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Faktoren betrachten.“
JMP sei für diese Bemühungen von entscheidender Bedeutung geworden, sagt er; „JMP ist ein großartiges Werkzeug. Es bietet eine hervorragende explorative Analyse und ich freue mich darauf, die Grafiktools weiter zu untersuchen.
„JMP erweitert die Möglichkeiten, wie unsere Forschung voranschreiten könnte“, schließt Rael. „Wir können Fragen stellen und Antworten finden, die wir sonst nicht finden könnten.“ Und wenn alles gut geht, unterstützen Sie die Entwicklung neuer Tools und Methoden, um Forensikern bei der Lösung von mehr Fällen zu helfen.
