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データ駆動型フォレンジックで事件を解明
分析志向の法医学化学者は、最先端の新技術のテストと開発を効率化し、犯罪者を裁きにかけることに貢献します。
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課題: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。
解決策:複数の実験条件を同時に最適化する要因計画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、研究者は新しい法医学ツールに関する定量的な洞察を得て、新しい法医学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機能を手に入れることができます。研究者の Ashur Rael 氏は次のように語っています。「JMP は、研究を進めるための選択肢を広げてくれます。他の方法では見つけられなかった質問をして、答えを見つけることができます。」
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今ではおなじみの犯罪ドラマのパターンでは、刑事は最も難しい事件を解決する主役を演じます。しかし、形勢を逆転させ、犯罪を解決する証拠を発見するのは、研究室にいる法医学者である場合が多いのです。この文脈では、芸術は人生を模倣します。法医学化学は刑事司法制度の中心的部分となっています。そして、疑う余地のない証拠を中心に展開する分野の主要人物として、法医学者は分析手法を絶えず改善するよう努めています。 
その目標を念頭に、インディアナ大学 - パデュー大学インディアナポリス校 (IUPUI) の研究者は、実験プロセスを効率化するために JMP® を採用しました。
最近の JMP ディスカバリー サミットで、IUPUI 化学および化学生物学部の大学院生 Ashur Rael が、「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」と題する論文を発表しました。この論文は、IUPUI の John Goodpaster 准教授、大学院アシスタントの Courtney Cruse と Zackery Roberson、学部アシスタントの Magnus Rydberg の共同執筆によるものです。
プレゼンテーションでは、Rael 氏と共同研究者が JMP のクラスタリングと多変量解析を適用して、差別化を明らかにする根本的なスペクトル特性を明らかにし、GC-VUV の化合物識別能力を定量化する方法について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、科学的に確実な証拠で解決するのに役立つ新しいツールと方法論の開発に貢献しています。
既知と未知
法医学化学は、化学と毒物学の分野を応用して、犯罪に関係する未知の物質を特定します。規制物質、引火性液体、爆発物のサンプルを分析するには、高い感度、選択性、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) と真空紫外線分光法 (ガス化合物の定量的および定性的なスペクトル データを取得するため) を組み合わせたものです。
Rael 氏は、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 を活用しています。要因計画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、複数の応答を考慮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方法を開発するのは時間がかかり、困難です。特に複数の応答が重要な場合はそうです」と Rael 氏は言います。「視覚的または直接的な分析では、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。」
グッドパスター研究グループは現在、サンプル内の個々の分子の識別と全体的な材料プロファイルの作成に取り組んでいます。「サンプル内の特定の薬物や、既知のものと一致する繊維を特定する可能性があります。未知の物質の識別、および既知物質と未知の物質の識別と比較のために、階層的クラスタリングを作成しました」とラエル氏は説明します。
大型ハドロン衝突型加速器よりも小さい
GC-VUV は、互いに非常に類似した分子を分析したいという業界の専門家の要望に応えて、もともと石油化学業界向けに開発された機器で実施されます。この装置はクロマトグラフィー用の検出器で、混合物の成分が異なる速度で移動する媒体に混合物を通すことで混合物を分離します。
「オレンジのさまざまな化合物と、水の残留有機物を含むオレンジウォーターのグラスがあるとします」とラエル氏は言います。「クロマトグラフィーによる分離がうまくいけば、それぞれの成分を個別に見ることができます。これを実現するために、この場合、分子から発せられる非常に高エネルギーの光の相互作用に注目しています。」
かつては、こうした分析にはかなり大きなシンクロトロン施設が必要だった。その最大の例が、欧州原子核研究機構（CERN）がジュネーブ近郊の17マイルのトンネル内で運用している大型ハドロン衝突型加速器（LHC）だ。ラエル氏が使用している装置は、機内持ち込み用スーツケースほどの大きさで、はるかに扱いやすい。
結果は有望だ。現在、最適な検出方法は質量に基づいている。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ある。たとえば、法医学では、麻薬法を回避するために考案された、法的に規制されている麻薬の合成類似体である「デザイナードラッグ」を区別することは非常に難しい場合がある。
ラエル氏は、新しい検出法で、すべての分子が独自の特徴を持っているという事実を基盤にしています。「これは、現在非実用的である多くの分析の第一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
しかし、このようなスペクトル分析を行うには、膨大なデータセットが必要になる場合があります。「たとえば、メタンフェタミンを含む薬物の一種であるフェニルエチルアミンを調べるとします」とラエル氏は言います。「これらは似たような分子なので、同じようなパターンで光と相互作用します。」
実際、相互作用点は 0.05 ナノメートルごとに発生します。「各スペクトルには数百のデータ ポイントがあります」と Rael 氏は指摘します。「そして、それらを簡単に区別するのは困難です。これは、いくつかの組み合わせしかない 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、ラエル氏は各物質を極微量、つまり 1 マイクロリットルあたり 10 億分の 1 の量で扱っています。「ナノグラムの話です」と同氏は付け加えます。ラエル氏は、既存のスペクトルのライブラリとの相関係数、つまり実験値とライブラリ値の 2 つのスペクトル線の間の空間を探します。
「スペクトルあたり約 1,000 のデータ ポイントがあるため、サンプルよりも次元数が少なくなるため、通常はそれを直接判別分析に取り込むことはできません」と Rael 氏は説明します。「そのため、次元削減を行うために主成分分析から始めます。その後、視覚化を開始できます。」
第一選択肢になる
ここで JMP の出番です。「JMP は非常に優れた機能、優れた使いやすさ、優れたデータ出力を備えています」と Rael 氏は言います。「次元削減を実行できます。判別分析を実行できます。そして、スコア プロットが作成されます。つまり、分類に関する情報が得られるのです。」
「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 の比較を行うため扱いにくくなり、最終的にはベクトルになります。そのため、理解しやすい情報が得られません。」
JMP を使って、Rael 氏と彼の協力者は平均予測確率を調査し、より定量的な値を得ています。分類という単純な質問を超えて、より有用な詳細にまで掘り下げることができます。Rael 氏は石油化合物の例を挙げて、「放火事件では、燃料のような加速剤の特徴的な分子を探します」と述べています。「そうすれば、燃料の種類を絞り込むことができます。」
ラエル氏が、分子の DOE 設計空間内のすべての確率が 1 であることを確認することができれば、GC-VUV 結果に不確実性がないことを検証できます。対照的に、質量分析法では、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も探しています」とラエル氏は言う。「なぜなら、全体像の半分を別の全体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情報を提供できるのであれば、それが第一の選択肢になるかもしれません。」
JMPの現場
しかし、課題の 1 つは、GC-VUV のような新しい方法の利点を法医学界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、スペクトルがいかに異なるかを示すことに費やされます」と Rael 氏は説明します。
IUPUI の研究チームは、スペクトルの比較に JMP を使用するだけでなく、実験計画法を使用して手法を改善し、新しい手法を開発するなど、手法の開発にもこのソフトウェアを適用しています。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。
ラエル氏は、法医学界における「一度にひとつずつ」という考え方とも戦っています。「通常は、より堅牢な設計から始めなければなりません」と同氏は言います。「ですから、まずは完全実施要因計画か応答曲面から始めます。そして、その空間内で反復的な最適化を行って、より高い解像度に到達します。」
これにより、一度に 1 つの要因を実行する場合と同様のデータが得られる、と Rael 氏は指摘します。「たとえば、サブスクリーニング設計が得られるためです。ただし、実験設計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 はこうした取り組みに欠かせないものとなっている、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てくれるので、グラフ作成ツールをさらに詳しく調べるのが楽しみです。」
「JMP は、研究を進めるための選択肢を広げてくれます」と Rael 氏は結論づけています。「他の方法では見つけられなかった疑問を問い、答えを見つけることができます。」そして、すべてがうまくいけば、法医学者がより多くの事件を解決できるように、新しいツールや方法論の作成をサポートします。
