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Resolviendo el caso con análisis forense basado en datos
Los químicos forenses con mentalidad analítica agilizan las pruebas y el desarrollo de nuevas tecnologías de vanguardia para ayudar a llevar a los delincuentes ante la justicia.
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Desafío: Desarrolle nuevas herramientas y metodologías para ayudar a los científicos forenses a descubrir evidencia clave que resuelve delitos.
Solución: Aproveche JMP para métodos de diseño de experimentos (DOE) como factoriales y superficies de respuesta que optimizan múltiples condiciones experimentales simultáneamente.
Resultados: Con JMP, los investigadores tienen las capacidades experimentales y los análisis avanzados que necesitan para obtener conocimientos cuantitativos sobre nuevas herramientas forenses y avanzar en el desarrollo de nuevas metodologías forenses. El investigador Ashur Rael dice: “JMP amplía las opciones sobre cómo podría progresar nuestra investigación. Podemos hacer preguntas y encontrar respuestas que no podríamos encontrar de otra manera ".
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En el ahora conocido tropo del drama criminal, los detectives juegan un papel protagónico en resolver incluso el caso más difícil. Pero a menudo son los científicos forenses en el laboratorio quienes descubren la evidencia que cambia el rumbo y resuelve el crimen. En este contexto, el arte imita la vida; La química forense se ha convertido en una parte central del sistema de justicia penal. Y como actores clave en un campo que gira en torno a la prueba más allá de la sombra de la duda, los científicos forenses se esfuerzan por mejorar continuamente sus métodos analíticos.
Con ese objetivo en mente, los investigadores de la Universidad de Indiana - Universidad Purdue de Indianápolis (IUPUI) han recurrido a JMP® para agilizar el proceso de experimentación.
En una reciente Cumbre de Descubrimiento de JMP, Ashur Rael, un estudiante de posgrado en el Departamento de Química y Biología Química de la IUPUI, un artículo titulado "Mejora de la cromatografía de gases: espectroscopia ultravioleta al vacío (GC-VUV) para ciencias forenses con JMP", escrito en colaboración con co -autores, profesor asociado John Goodpaster, asistentes de posgrado Courtney Cruse y Zackery Roberson y asistente de pregrado Magnus Rydberg, todos en IUPUI.
En su presentación, Rael detalló cómo él y sus colaboradores de investigación aplican el análisis de agrupamiento y multivariante en JMP para descubrir características espectrales subyacentes que revelan la diferenciación y cuantifican la capacidad de GC-VUV para identificar compuestos. En el proceso, están ayudando a desarrollar nuevas herramientas y metodologías que ayudarán a los científicos forenses a resolver crímenes más rápido y con evidencia científicamente sólida para demostrarlo.
Conocidos y desconocidos
La química forense aplica las disciplinas de la química y la toxicología para identificar materiales desconocidos involucrados en delitos. El análisis de muestras de sustancias controladas, líquidos inflamables o explosivos requiere instrumentos y metodologías con altos niveles de sensibilidad, selectividad y especificidad.
Una de esas metodologías es GC – VUV. Este enfoque relativamente nuevo combina la cromatografía de gases (para la separación de mezclas de gases) con la espectroscopia ultravioleta al vacío (para capturar datos espectrales cuantitativos y cualitativos sobre compuestos gaseosos).
Rael está aplicando JMP para mejorar el desarrollo de métodos y el análisis espectral para GC-VUV. El uso de JMP para aplicaciones de diseño de experimentos (DOE), incluidos factoriales y superficies de respuesta, le permite optimizar múltiples condiciones experimentales simultáneamente. También le permite considerar múltiples respuestas.
“Desarrollar nuevos métodos probando un factor a la vez requiere mucho tiempo y es difícil, especialmente cuando las respuestas múltiples son importantes”, dice Rael. "Comprender los datos espectrales es difícil o imposible mediante el análisis visual o directo".
El grupo de investigación de Goodpaster ahora está analizando la identificación de moléculas individuales dentro de una muestra y creando perfiles generales de materiales. “Podríamos estar identificando un fármaco específico dentro de una muestra o fibras que pueden combinarse con un fármaco conocido. Creé un agrupamiento jerárquico para la identificación de incógnitas y para la identificación y comparación entre lo conocido y lo desconocido ”, explica Rael.
Más pequeño que el Gran Colisionador de Hadrones
GC-VUV se realiza en un instrumento desarrollado originalmente para la industria petroquímica, en respuesta a la necesidad de los expertos de la industria de analizar moléculas que son muy similares entre sí. El dispositivo es un detector para cromatografía, que separa las mezclas haciéndolas pasar por un medio en el que los componentes de la mezcla se mueven a diferentes velocidades.
“Digamos que tiene un vaso de agua de naranja que incluye varios compuestos de las naranjas, además de orgánicos residuales del agua”, dice Rael. “Si tiene una buena separación cromatográfica, puede ver cada pieza individualmente. Para lograr eso, en este caso estamos viendo la interacción de la luz de muy alta energía que sale de las moléculas ”.
En el pasado, dicho análisis requería una instalación de sincrotrón considerable, cuyo mayor ejemplo es el Gran Colisionador de Hadrones, operado por la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) en un túnel de 17 millas cerca de Ginebra. El instrumento con el que trabaja Rael es mucho más manejable, aproximadamente del tamaño de una maleta de mano.
Los resultados han sido prometedores. Actualmente, el método de detección óptimo se basa en la masa. Pero si los mismos átomos están dispuestos de diferentes formas para formar moléculas únicas, es imposible usar la masa para diferenciar las moléculas. En medicina forense, por ejemplo, puede ser muy difícil distinguir entre “drogas de diseño”, análogos sintéticos de narcóticos legalmente restringidos, que están diseñados para eludir las leyes sobre drogas.
Con el nuevo método de detección, Rael se basa en el hecho de que cada molécula tiene su propia firma. “Esta podría convertirse en la primera opción para muchos análisis que actualmente no son prácticos”, dice.
Pequeñas diferencias, enormes conjuntos de datos
Pero realizar este tipo de análisis espectral puede involucrar conjuntos de datos muy grandes. “Digamos que estamos analizando las feniletilaminas, una clase de fármaco que incluye metanfetaminas”, dice Rael. "Debido a que son moléculas similares, interactúan con la luz en patrones similares".
De hecho, se produce un punto de interacción cada 0,05 nanómetros. “Estamos hablando de cientos de puntos de datos en cada espectro”, señala Rael. “Y es difícil diferenciarlos fácilmente. No es como un nombre de 15 caracteres con solo algunas permutaciones. Es más como un nombre de 100.000 caracteres ".
Además, Rael está trabajando con cantidades infinitesimalmente pequeñas de cada sustancia: partes por mil millones en un solo microlitro. “Estamos hablando de nanogramos”, agrega. Rael busca un coeficiente de correlación con una biblioteca de espectros existentes, esencialmente el espacio entre dos líneas espectrales del valor experimental y el valor de la biblioteca.
“Con casi 1000 puntos de datos por espectro, normalmente no se puede poner eso directamente en análisis discriminado, porque necesita tener menos dimensiones que muestras”, explica Rael. “Así que comenzamos con un análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad. Entonces podemos empezar a visualizar algo ".
Convertirse en la primera opción
Ahí es donde entra JMP. "JMP tiene características muy agradables, excelente usabilidad y excelentes resultados de datos", dice Rael. “Podemos hacer reducciones de dimensionalidad. Podemos hacer análisis discriminatorios. Y luego terminamos con parcelas de puntuación. Entonces nos habla de las clasificaciones.
“Sin JMP, el análisis de componentes principales es en gran medida cualitativo, no cuantitativo”, continúa. “Podemos determinar el promedio de distancias entre grupos, pero se vuelve difícil de manejar, porque entonces estamos haciendo comparaciones uno a uno y terminamos con vectores. Entonces no obtenemos información digerible ".
Con JMP, Rael y sus colaboradores exploran las probabilidades de predicción promedio para obtener un valor más cuantitativo. Puede ir más allá de las preguntas de clasificación más simples para profundizar en detalles más útiles. Rael cita el ejemplo de los compuestos del petróleo: "En los casos de incendios provocados, se buscan moléculas características de un acelerante como el combustible", dice. "Entonces puede reducir los tipos de combustibles".
Si Rael puede ver que todo en su espacio de diseño DOE para las moléculas tiene una probabilidad de uno, entonces puede verificar que no hay incertidumbre en los resultados de GC-VUV. Con la espectrometría de masas, por el contrario, cada molécula podría tener incertidumbre.
“Buscamos las debilidades en la espectrometría de masas y buscamos las debilidades en la espectroscopia ultravioleta de vacío”, dice Rael. “Porque no se puede reemplazar la mitad de la imagen con una mitad diferente de la imagen. Si la espectroscopia ultravioleta de vacío puede contarle más de la historia con compromisos mínimos, entonces podría convertirse en la primera opción ".
JMP en la escena
Sin embargo, parte del desafío es convencer a la comunidad forense de las ventajas de una nueva metodología como GC-VUV. "Es por eso que gran parte de nuestro análisis se dedica a ilustrar cuán diferentes son los espectros, para eliminar esa incertidumbre", explica Rael.
Además de utilizar JMP para la comparación espectral, el equipo de investigación de la IUPUI aplica el software al desarrollo de métodos, incluido el uso del diseño de experimentos para mejorar los métodos y desarrollar otros nuevos. Con esto, el grupo tiene como objetivo aumentar la reproducibilidad de sus resultados científicos.
Rael también está combatiendo la mentalidad de "una cosa a la vez" en la comunidad forense. “Por lo general, tenemos que comenzar con un diseño más robusto”, dice. “Así que comenzaremos con un factorial completo o una superficie de respuesta. Y luego haremos optimizaciones iterativas dentro de ese espacio para llegar a resoluciones más altas ".
Eso proporciona datos similares a hacer un factor a la vez, señala Rael, “porque estamos obteniendo diseños de subprocesos, por ejemplo. Pero debido a que estamos estructurando nuestro diseño experimental en estos espacios de diseño de experimentos, podemos observar las interacciones entre los diversos factores ".
JMP se ha vuelto crucial para estos esfuerzos, dice; “JMP es una herramienta increíble. Proporciona un excelente análisis exploratorio y estoy emocionado de profundizar en sus herramientas de gráficos.
“JMP amplía las opciones sobre cómo podría progresar nuestra investigación”, concluye Rael. "Podemos hacer preguntas y encontrar respuestas que no podríamos encontrar de otra manera". Y, si todo va bien, apoyar la creación de nuevas herramientas y metodologías para ayudar a los científicos forenses a resolver más casos.
