社外秘。 開示しないでください。
データ駆動型フォレンジックでケースをクラックする
分析志向の法化学者は、犯罪者を裁判にかけるのに役立つ最先端の新技術のテストと開発を合理化します。
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チャレンジ：法医学者が犯罪を解決する重要な証拠を発見するのに役立つ新しいツールと方法論を開発します。
解決：複数の実験条件を同時に最適化する階乗や応答曲面などの実験計画法（DOE）にJMPを活用します。
結果： JMPを使用すると、研究者は、新しいフォレンジックツールへの定量的な洞察を得て、新しいフォレンジック手法の開発を進めるために必要な実験機能と高度な分析を利用できます。 研究者のAshurRaelは、次のように述べています。 他の方法では見つけることができなかった質問をしたり、答えを見つけたりすることができます。」
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今ではおなじみの犯罪ドラマの比喩では、最も困難な事件でさえ、探偵が主役を演じています。 しかし、流れを変えて犯罪を解決する証拠を明らかにするのは、多くの場合、研究室に戻った法医学者です。 この文脈では、芸術は生命を模倣します。法化学は刑事司法制度の中心的な部分になっています。 そして、疑いの影を超えた証明を中心に展開する分野の主要なプレーヤーとして、法医学者は分析方法を継続的に改善するよう努めています。
その目標を念頭に置いて、インディアナ大学-パーデュー大学インディアナポリス校（IUPUI）の研究者は、実験プロセスを合理化するためにJMP®に目を向けました。
最近のJMPディスカバリーサミットで、IUPUIの化学化学生物学科の大学院生であるAshur Raelが、共同で執筆した「JMPを使用した法医学のためのガスクロマトグラフィー-真空紫外線分光法（GC-VUV）の改善」というタイトルの論文を発表しました。 -著者のジョン・グッドパスター准教授、大学院助手コートニー・クルースとザッカリー・ロバーソン、学部助手マグナス・ライドバーグ、すべてIUPUIで。
Raelはプレゼンテーションで、彼と彼の研究協力者がJMPでクラスタリングと多変量解析を適用して、微分を明らかにし、化合物を識別するGC-VUVの能力を定量化する基礎となるスペクトル特性を明らかにする方法を詳しく説明しました。 その過程で、彼らは法医学者が犯罪をより迅速に解決し、それを証明するための科学的に健全な証拠を提供するのに役立つ新しいツールと方法論の開発を支援しています。
既知および未知
法化学は、化学と毒物学の分野を適用して、犯罪に関与する未知の物質を特定します。 規制物質、発火性液体、または爆発物のサンプルを分析するには、高レベルの感度、選択性、および特異性を備えた機器と方法論が必要です。
そのような方法論の1つがGC-VUVです。 この比較的新しいアプローチは、ガスクロマトグラフィー（ガス混合物の分離用）と真空紫外分光法（ガス状化合物の定量的および定性的スペクトルデータをキャプチャするため）を組み合わせたものです。
Raelは、GC-VUVのメソッド開発とスペクトル分析を改善するためにJMPを適用しています。 階乗や応答曲面を含む実験計画（DOE）アプリケーションにJMPを使用すると、複数の実験条件を同時に最適化できます。 また、複数の応答を検討することもできます。
「一度に1つの要素をテストして新しいメソッドを開発することは、特に複数の応答が重要な場合、時間がかかり、困難です」とRael氏は言います。 「視覚的または直接的な分析を使用してスペクトルデータを理解することは困難または不可能です。」
Goodpaster研究グループは現在、サンプル内の個々の分子の識別を検討し、全体的な材料プロファイルを作成しています。 「私たちは、既知のものと一致させることができるサンプルまたは繊維内の特定の薬物を特定している可能性があります。 未知数を識別し、既知と未知数を識別して比較するために、階層的クラスタリングを作成しました」とRael氏は説明します。
大型ハドロン衝突型加速器よりも小さい
GC-VUVは、元々石油化学業界向けに開発された機器で実施され、業界の専門家が互いに非常に類似した分子を分析する必要性に応えています。 この装置はクロマトグラフィー用の検出器であり、混合物の成分が異なる速度で移動する媒体を通過させることによって混合物を分離します。
「オレンジからのさまざまな化合物に加えて、水からの残留有機物を含むオレンジ水を1杯持っているとしましょう」とラエルは言います。 「クロマトグラフィーによる分離が良好であれば、各ピースを個別に見ることができます。 それを達成するために、この場合、分子から出る非常に高エネルギーの光の相互作用を調べています。」
過去には、このような分析には大規模なシンクロトロン施設が必要でした。その最大の例は、ジュネーブ近くの17マイルのトンネルで欧州原子核研究機構（CERN）が運営する大型ハドロン衝突型加速器です。 Raelが使用する機器は、機内持ち込みスーツケースとほぼ同じサイズで、はるかに扱いやすくなっています。
結果は有望です。 現在、最適な検出方法は質量に基づいています。 しかし、同じ原子が異なる方法で配置されて固有の分子を形成している場合、質量を使用して分子を区別することは不可能です。 たとえば、法医学では、薬物法を回避するために考案された、法的に制限された麻薬の合成類似体である「デザイナードラッグ」を区別するのは非常に難しい場合があります。
新しい検出方法では、Raelはすべての分子が独自のシグネチャを持っているという事実に基づいています。 「これは、現在実用的ではない多くの分析の最初の選択肢になる可能性があります」と彼は言います。
小さな違い、巨大なデータセット
ただし、この種のスペクトル分析を実行するには、非常に大量のデータセットが必要になる場合があります。 「メタンフェタミンを含む薬物のクラスであるフェニルエチルアミンを見ているとしましょう」とラエルは言います。 「それらは類似した分子であるため、類似したパターンで光と相互作用します。」
実際、相互作用点は.05ナノメートルごとに発生します。 「私たちは各スペクトルの何百ものデータポイントについて話している」とラエルは指摘する。 「そして、それらを簡単に区別することは困難です。 順列が少ない15文字の名前とは異なります。 10万文字の名前のようなものです。」
さらに、ラエルは、1マイクロリットルあたり10億分の1という非常に少量の各物質を扱っています。 「私たちはナノグラムについて話している」と彼は付け加えた。 Raelは、既存のスペクトルのライブラリとの相関係数を探します。これは、基本的に、実験値とライブラリ値の2つのスペクトル線の間のスペースです。
「スペクトルごとに1,000近くのデータポイントがあるため、サンプルよりも少ない次元が必要なため、通常、それを直接識別分析に入れることはできません」とRael氏は説明します。 「そこで、次元削減を行うために主成分分析から始めます。 その後、何かを視覚化することができます。」
最初の選択肢になる
そこでJMPが登場します。 「JMPには非常に優れた機能、優れたユーザビリティ、優れたデータ出力があります」とRael氏は言います。 「次元削減を行うことができます。 識別分析ができます。 そして、最終的にスコアプロットになります。 つまり、分類について教えてくれます。
「JMPがなければ、主成分分析は主に定性的であり、定量的ではありません」と彼は続けます。 「グループ間の距離の平均を決定することはできますが、1対1の比較を行っているため、扱いにくくなり、最終的にベクトルになります。 そのため、消化しやすい情報は得られません。」
Raelと彼の共同研究者は、JMPを使用して、平均予測確率を調査し、より定量的な値を取得します。 彼は、分類の単純な質問を超えて、より有用な詳細にドリルダウンすることができます。 ラエルは石油化合物の例を引用しています。「放火の場合、燃料のような促進剤の特徴的な分子を探します」と彼は言います。 「それなら、燃料の種類を絞り込むことができます。」
Raelが、分子のDOE設計空間内のすべてが1の確率を持っていることを確認できれば、GC-VUVの結果に不確実性がないことを確認できます。 対照的に、質量分析では、すべての分子に不確実性がある可能性があります。
「私たちは質量分析の弱点を探し、真空紫外分光法の弱点を探します」とラエルは言います。 「画像の半分を別の画像の半分に置き換えることはできないからです。 真空紫外分光法が最小限の妥協でより多くの話をすることができれば、それが最初の選択肢になる可能性があります。」
現場のJMP
ただし、課題の一部は、GC-VUVのような新しい方法論の利点を法医学コミュニティに納得させることです。 「そのため、私たちの分析の多くは、その不確実性を排除するために、スペクトルの違いを説明することになります」とRael氏は説明します。
スペクトル比較にJMPを使用することに加えて、IUPUI研究チームは、実験計画法を使用してメソッドを改善し、新しいメソッドを開発するなど、メソッド開発にソフトウェアを適用します。 これにより、グループは科学的成果の再現性を高めることを目指しています。
Raelはまた、フォレンジックコミュニティで「一度に1つずつ」の考え方と戦っています。 「通常、より堅牢な設計から始める必要があります」と彼は言います。 「それで、完全な階乗または応答曲面から始めます。 そして、そのスペース内で反復的な最適化を行い、より高い解像度を実現します。」
これは、一度に1つの要素を実行するのと同様のデータを提供します、とRael氏は述べています。 しかし、実験計画をこれらの実験計画空間に構造化しているため、さまざまな要因間の相互作用を調べることができます。」
JMPはこれらの取り組みにとって非常に重要になっていると彼は言います。 「JMPは素晴らしいツールです。 優れた探索的分析を提供し、グラフ作成ツールをさらに詳しく調べることに興奮しています。
「JMPは、私たちの研究がどのように進行するかについての選択肢を広げます」とラエルは結論付けています。 「他の方法では見つけることができなかった質問をしたり、答えを見つけたりすることができます。」そして、すべてがうまくいけば、法医学者がより多くのケースを解決するのに役立つ新しいツールと方法論の作成をサポートします。
