VERTRAULICH FÜR DAS UNTERNEHMEN. NICHT OFFENLEGEN.
Mit datenbasierter Forensik den Fall lösen
Analytisch denkende Forensiker optimieren die Prüfung und Entwicklung hochmoderner neuer Technologien, um Kriminelle vor Gericht zu bringen.
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Herausforderung: Entwickeln Sie neue Werkzeuge und Methoden, die Forensikern dabei helfen, entscheidende Beweise zur Aufklärung von Verbrechen zu finden.
Lösung: Nutzen Sie JMP für Methoden der Versuchsplanung (DOE) wie Fakultäten und Wirkungsflächen, die mehrere Versuchsbedingungen gleichzeitig optimieren.
Ergebnisse: Mit JMP verfügen Forscher über die experimentellen Möglichkeiten und erweiterten Analysefunktionen, die sie benötigen, um quantitative Einblicke in neue forensische Tools zu gewinnen und die Entwicklung neuer forensischer Methoden voranzutreiben. Forscher Ashur Rael sagt: „JMP erweitert die Möglichkeiten, wie unsere Forschung voranschreiten kann. Wir können Fragen stellen und Antworten finden, die wir sonst nicht finden könnten.“
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In dem mittlerweile bekannten Krimi-Klischee spielen Ermittler eine Hauptrolle bei der Lösung selbst der schwierigsten Fälle. Doch oft sind es die Forensiker im Labor, die die Beweise aufdecken, die das Blatt wenden und das Verbrechen aufklären. In diesem Zusammenhang imitiert die Kunst das Leben; die forensische Chemie ist zu einem zentralen Bestandteil des Strafrechtssystems geworden. Und als Schlüsselfiguren in einem Bereich, in dem es um Beweise jenseits des geringsten Zweifels 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 optimieren.
Auf einem kürzlich stattgefundenen JMP Discovery Summit präsentierte Ashur Rael, ein Doktorand im Fachbereich Chemie und chemische Biologie der IUPUI, ein Papier mit dem Titel „Verbesserung der Gaschromatographie-Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie (GC-VUV) für die forensische Wissenschaft mit JMP“, das in Zusammenarbeit mit den Co-Autoren Associate Professor John Goodpaster, den wissenschaftlichen Hilfskräften Courtney Cruse und Zackery Roberson sowie dem studentischen Hilfsassistenten Magnus Rydberg, alle an der IUPUI, verfasst wurde.
In seiner Präsentation erläuterte Rael ausführlich, wie er und seine Forschungsmitarbeiter Clustering und multivariate Analyse in JMP anwenden, um zugrunde liegende spektrale Eigenschaften aufzudecken, die Differenzierungen offenbaren und die Fähigkeit von GC-VUV zur Identifizierung von Verbindungen quantifizieren. Dabei helfen sie bei der Entwicklung neuer Tools und Methoden, die Forensikern dabei helfen, Verbrechen schneller aufzuklären und dafür wissenschaftlich fundierte Beweise zu haben.
Bekanntes und Unbekanntes
Die forensische Chemie wendet die Disziplinen Chemie und Toxikologie an, um unbekannte Materialien zu identifizieren, die mit Verbrechen in Zusammenhang stehen. Die Analyse von Proben kontrollierter Substanzen, entzündbarer Flüssigkeiten oder Sprengstoffe erfordert Instrumente und Methoden mit einem hohen Maß an Sensibilität, Selektivität und Spezifität.
Eine solche Methode ist GC-VUV. Dieser relativ neue Ansatz kombiniert Gaschromatographie (zur Trennung von Gasgemischen) mit Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie (zur Erfassung quantitativer und qualitativer Spektraldaten von Gasverbindungen).
Rael verwendet JMP, um die Methodenentwicklung und Spektralanalyse für GC-VUV zu verbessern. Durch die Verwendung von JMP für Anwendungen zur Versuchsplanung (DOE), einschließlich Fakultäten und Antwortflächen, kann er mehrere Versuchsbedingungen gleichzeitig optimieren. Außerdem kann er mehrere Antworten berücksichtigen.
„Die Entwicklung neuer Methoden durch Testen eines Faktors nach dem anderen ist zeitaufwändig und schwierig, insbesondere wenn mehrere Antworten wichtig sind“, sagt Rael. „Das Verständnis der Spektraldaten ist mit visueller oder direkter Analyse schwierig oder unmöglich.“
Die Goodpaster-Forschungsgruppe beschäftigt sich derzeit mit der Identifizierung einzelner Moleküle in einer Probe und der Erstellung allgemeiner Materialprofile. „Wir könnten in einer Probe ein bestimmtes Medikament oder Fasern identifizieren, die mit einer bekannten Substanz abgeglichen werden können. Ich habe eine hierarchische Clusterung zur Identifizierung von Unbekannten und zur Identifizierung und zum Vergleich zwischen Bekanntem und Unbekanntem erstellt“, erklärt Rael.
Kleiner als der Large Hadron Collider
GC-VUV wird mit einem Gerät durchgeführt, das ursprünglich für die petrochemische Industrie entwickelt wurde, um dem Bedarf der Branchenexperten nach der Analyse von Molekülen gerecht zu werden, die einander sehr ähnlich sind. Das Gerät ist ein Detektor für die Chromatographie, die Gemische trennt, indem sie durch ein Medium geleitet werden, in dem sich die Gemischkomponenten mit unterschiedlicher Geschwindigkeit bewegen.
„Nehmen wir an, Sie haben ein Glas Orangenwasser, das verschiedene Bestandteile von Orangen sowie organische Reststoffe aus dem Wasser enthält“, sagt Rael. „Wenn Sie eine gute chromatographische Trennung haben, können Sie jedes Teil einzeln sehen. Um das zu erreichen, untersuchen wir in diesem Fall die Wechselwirkung von sehr energiereichem Licht, das von den Molekülen ausgeht.“
In der Vergangenheit waren für derartige Analysen große Synchrotronanlagen nötig – das größte davon ist der Large Hadron Collider, der von der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) in einem 27 Kilometer langen Tunnel in der Nähe von Genf betrieben wird. Das Instrument, mit dem Rael arbeitet, ist viel handlicher – es hat etwa die Größe eines Handgepäckkoffers.
Die Ergebnisse sind vielversprechend. Derzeit basiert die optimale Nachweismethode auf der Masse. Wenn jedoch dieselben Atome auf unterschiedliche Weise angeordnet sind und einzigartige Moleküle bilden, ist es unmöglich, die Moleküle anhand der Masse zu unterscheiden. In der Forensik kann es beispielsweise sehr schwierig sein, zwischen „Designerdrogen“ zu unterscheiden – synthetischen Analoga von gesetzlich verbotenen Betäubungsmitteln, die entwickelt wurden, um die Drogengesetze zu umgehen.
Mit der neuen Nachweismethode nutzt Rael die Tatsache, dass jedes Molekül seine eigene Signatur hat. „Dies könnte die erste Wahl für viele Analysen werden, die derzeit nicht praktikabel sind“, sagt er.
Kleine Unterschiede, riesige Datensätze
Für diese Art der Spektralanalyse können jedoch sehr große Datenmengen erforderlich sein. „Nehmen wir an, wir untersuchen Phenylethylamine, eine Drogenklasse, zu der auch Methamphetamine gehören“, sagt Rael. „Da es sich um ähnliche Moleküle handelt, reagieren sie in ähnlichen Mustern auf Licht.“
Tatsächlich tritt alle 0,05 Nanometer ein Interaktionspunkt auf. „Wir sprechen von Hunderten von Datenpunkten in jedem Spektrum“, betont Rael. „Und es ist schwierig, sie leicht zu unterscheiden. Es ist nicht wie ein 15-stelliger Name mit nur wenigen Permutationen. Es ist eher wie ein 100.000-stelliger Name.“
Darüber hinaus arbeitet Rael mit infinitesimalen Mengen jeder Substanz – Teile pro Milliarde in einem einzigen Mikroliter. „Wir sprechen hier von Nanogramm“, fügt er hinzu. Rael sucht nach einem Korrelationskoeffizienten mit einer Bibliothek bestehender Spektren – im Wesentlichen dem Abstand zwischen zwei Spektrallinien des experimentellen Werts und des Bibliothekswerts.
„Bei fast 1.000 Datenpunkten pro Spektrum kann man das normalerweise nicht direkt in eine diskriminative Analyse einbringen, weil man weniger Dimensionen als Stichproben braucht“, erklärt Rael. „Also beginnen wir mit einer Hauptkomponentenanalyse, um die Dimensionalität zu reduzieren. Dann können wir anfangen, etwas zu visualisieren.“
Die erste Wahl werden
Hier kommt JMP ins Spiel. „JMP hat sehr schöne Funktionen, ist hervorragend benutzerfreundlich und liefert hervorragende Daten“, sagt Rael. „Wir können Dimensionsreduktionen durchführen. Wir können differenzielle Analysen durchführen. Und am Ende erhalten wir Score-Plots. Es informiert uns also über die Klassifizierungen.“
„Ohne JMP ist die Hauptkomponentenanalyse weitgehend qualitativ und nicht quantitativ“, fährt er fort. „Wir können den Durchschnitt der Abstände zwischen Gruppen bestimmen, aber das wird unhandlich, weil wir dann Eins-zu-eins-Vergleiche durchführen und am Ende Vektoren erhalten. Wir erhalten also keine verdaulichen Informationen.“
Mit JMP untersuchen Rael und seine Mitarbeiter die durchschnittlichen Vorhersagewahrscheinlichkeiten, um einen quantitativeren Wert zu erhalten. Er kann über einfachere Klassifizierungsfragen hinausgehen und tiefer in nützliche Details vordringen. Rael nennt das Beispiel von Erdölverbindungen: „Bei Brandstiftung sucht man nach charakteristischen Molekülen eines Brandbeschleunigers wie Treibstoff“, sagt er. „Dann kann man die Treibstoffarten eingrenzen.“
Wenn Rael erkennen kann, dass alles in seinem DOE-Entwurfsraum für die Moleküle eine Wahrscheinlichkeit von eins hat, kann er nachweisen, dass die GC-VUV-Ergebnisse keine Unsicherheit aufweisen. Bei der Massenspektrometrie hingegen könnte jedes Molekül eine Unsicherheit aufweisen.
„Wir suchen nach den Schwächen der Massenspektrometrie und nach den Schwächen der Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie“, sagt Rael. „Denn man kann nicht die Hälfte des Bildes durch eine andere Hälfte des Bildes ersetzen. Wenn die Vakuum-Ultraviolett-Spektroskopie mit minimalen Kompromissen mehr über die Geschichte erzählen kann, könnte sie die erste Wahl sein.“
JMP vor Ort
Ein Teil der Herausforderung besteht allerdings darin, die forensische Gemeinschaft von den Vorteilen einer neuen Methode wie GC-VUV zu überzeugen. „Deshalb konzentrieren wir uns bei unseren Analysen stark darauf, die Unterschiede zwischen den Spektren zu veranschaulichen, um diese Unsicherheit zu beseitigen“, erklärt Rael.
Das Forschungsteam der IUPUI verwendet JMP nicht nur für Spektralvergleiche, sondern setzt die Software auch für die Methodenentwicklung ein. Dazu gehört auch die Verwendung von Versuchsplanungen zur Verbesserung und Entwicklung neuer Methoden. Damit möchte die Gruppe die Reproduzierbarkeit ihrer wissenschaftlichen Ergebnisse verbessern.
Rael kämpft auch gegen die „Eine-Sache-nach-der-Zeit“-Mentalität in der Forensik-Community. „Wir müssen normalerweise mit einem robusteren Design beginnen“, sagt er. „Also beginnen wir mit einer vollständigen faktoriellen Analyse oder einer Reaktionsoberfläche. Und dann führen wir iterative Optimierungen innerhalb dieses Bereichs durch, um höhere Auflösungen zu erreichen.“
Das liefert ähnliche Daten wie die Untersuchung eines einzelnen Faktors, bemerkt Rael, „weil wir beispielsweise Sub-Screening-Designs erhalten. Aber weil wir unser experimentelles Design in diese Design-of-Experiment-Räume strukturieren, können wir die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Faktoren untersuchen.“
JMP ist für diese Bemühungen von entscheidender Bedeutung geworden, sagt er: „JMP ist ein fantastisches Tool. Es bietet hervorragende explorative Analysen und ich freue mich darauf, mir seine Grafiktools genauer anzusehen.“
„JMP erweitert die Möglichkeiten, wie unsere Forschung voranschreiten kann“, so Rael abschließend. „Wir können Fragen stellen und Antworten finden, die wir sonst nicht finden könnten.“ Und wenn alles gut geht, unterstützt es die Entwicklung neuer Tools und Methoden, die Forensikern helfen, mehr Fälle zu lösen.
