CONFIDENCIALIDAD DE LA COMPAÑÍA. NO DIVULGAR.
Resolviendo el caso con análisis forense basado en datos
Los químicos forenses de mentalidad analítica agilizan las pruebas y el desarrollo de nuevas tecnologías de última generación para ayudar a llevar a los criminales ante la justicia.
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Desafío: Desarrollar nuevas herramientas y metodologías para ayudar a los científicos forenses a descubrir evidencia clave que resuelva crímenes.
Solución: aprovechar 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 cuentan con las capacidades experimentales y los análisis avanzados que necesitan para obtener información cuantitativa sobre nuevas herramientas forenses y avanzar en el desarrollo de nuevas metodologías forenses. El investigador Ashur Rael afirma: “JMP amplía las opciones sobre cómo podría avanzar nuestra investigación. Podemos hacer preguntas y encontrar respuestas que no podríamos encontrar de otra manera”.
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En el ya conocido cliché de los dramas policiales, los detectives desempeñan un papel protagónico a la hora de resolver incluso los casos más difíciles. Pero a menudo son los científicos forenses, que vuelven al laboratorio, quienes descubren las pruebas que cambian el curso de los acontecimientos y resuelven 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 toda 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 JMP, Ashur Rael, un estudiante de posgrado del Departamento de Química y Biología Química de la IUPUI, presentó un artículo titulado “Mejora de la cromatografía de gases-espectroscopia ultravioleta al vacío (GC-VUV) para la ciencia forense utilizando JMP”, escrito en colaboración con los coautores, el profesor asociado John Goodpaster, los asistentes de posgrado Courtney Cruse y Zackery Roberson y el asistente de pregrado Magnus Rydberg, todos en la 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 rápidamente y con evidencia científicamente sólida para demostrarlo.
Lo conocido y lo desconocido
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 estas metodologías es la cromatografía de gases con espectroscopia ultravioleta (VUV), un método relativamente nuevo que combina la cromatografía de gases (para la separación de mezclas de gases) con la espectroscopia ultravioleta al vacío (para captar datos espectrales cuantitativos y cualitativos de 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 factores 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 es una tarea que requiere mucho tiempo y es difícil, especialmente cuando son importantes múltiples respuestas”, afirma Rael. “Comprender los datos espectrales es difícil o imposible mediante un análisis visual o directo”.
El grupo de investigación de Goodpaster está estudiando ahora la identificación de moléculas individuales dentro de una muestra y la creación de perfiles generales de materiales. “Podríamos estar identificando un fármaco específico dentro de una muestra o fibras que se puedan combinar con un material conocido. Creé una agrupación jerárquica para la identificación de elementos desconocidos y para la identificación y comparación entre elementos conocidos y desconocidos”, explica Rael.
Más pequeño que el Gran Colisionador de Hadrones
La cromatografía de gases por UV se realiza con un instrumento desarrollado originalmente para la industria petroquímica, en respuesta a la necesidad de los expertos de la industria de analizar moléculas muy similares entre sí. El dispositivo es un detector para cromatografía, que separa mezclas haciéndolas pasar a través de un medio en el que los componentes de la mezcla se mueven a diferentes velocidades.
“Supongamos que tenemos un vaso de agua con naranja que contiene varios compuestos de naranjas, además de residuos orgánicos del agua”, explica Rael. “Si tenemos una buena separación cromatográfica, podemos ver cada pieza individualmente. Para lograrlo, en este caso estamos observando la interacción de la luz de muy alta energía que sale de las moléculas”.
En el pasado, este tipo de análisis requería una instalación de sincrotrón de gran tamaño, cuyo mayor ejemplo es el Gran Colisionador de Hadrones, operado por la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) en un túnel de 27 kilómetros cerca de Ginebra. El instrumento con el que trabaja Rael es mucho más manejable: tiene aproximadamente el 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 formas diferentes para formar moléculas únicas, es imposible utilizar la masa para distinguir las moléculas. En la ciencia forense, por ejemplo, puede resultar muy difícil distinguir entre “drogas de diseño” (análogos sintéticos de narcóticos restringidos legalmente, que se idean 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”, afirma.
Pequeñas diferencias, enormes conjuntos de datos
Pero realizar este tipo de análisis espectral puede implicar conjuntos de datos muy grandes. “Digamos que estamos analizando las feniletilaminas, una clase de drogas que incluye las metanfetaminas”, dice Rael. “Como 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 unas pocas permutaciones. Es más como un nombre de 100.000 caracteres”.
Además, Rael trabaja con cantidades infinitesimales de cada sustancia: partes por mil millones en un solo microlitro. “Estamos hablando de nanogramos”, añade. Rael busca un coeficiente de correlación con una biblioteca de espectros existentes: básicamente, 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 incluir eso directamente en el análisis discriminante, porque se necesitan menos dimensiones que muestras”, explica Rael. “Por eso comenzamos con un análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad. Luego podemos comenzar a visualizar algo”.
Convertirse en la primera opción
Ahí es donde entra en juego JMP. "JMP tiene características muy buenas, excelente usabilidad y excelentes resultados de datos", dice Rael. "Podemos hacer reducciones de dimensionalidad. Podemos hacer análisis discriminantes. Y luego terminamos con gráficos de puntuación. Por lo tanto, nos informa sobre las clasificaciones.
“Sin JMP, el análisis de componentes principales es en gran medida cualitativo, no cuantitativo”, continúa. “Podemos determinar el promedio de las distancias entre grupos, pero se vuelve difícil de manejar, porque entonces estamos haciendo comparaciones uno a uno y terminamos con vectores. Por lo tanto, 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 cuestiones 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 se pueden acotar 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, en cambio, cada molécula podría tener incertidumbre.
“Buscamos las debilidades de la espectrometría de masas y de la espectroscopia ultravioleta al vacío”, afirma Rael. “Porque no se puede reemplazar la mitad de la imagen por otra mitad diferente. Si la espectroscopia ultravioleta al vacío puede contarnos más sobre la historia con un mínimo de concesiones, entonces podría convertirse en la primera opción”.
JMP en escena
Sin embargo, parte del desafío consiste en convencer a la comunidad forense de las ventajas de una nueva metodología como la GC-VUV. “Por eso, gran parte de nuestro análisis se centra en 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 diseño de experimentos para mejorar los métodos y desarrollar otros nuevos. Con esto, el grupo pretende aumentar la reproducibilidad de sus resultados científicos.
Rael también está combatiendo la mentalidad de “hacer una cosa a la vez” en la comunidad forense. “Normalmente tenemos que empezar con un diseño más sólido”, afirma. “Por lo tanto, empezamos con un factorial completo o una superficie de respuesta. Y luego hacemos optimizaciones iterativas dentro de ese espacio para llegar a resoluciones más altas”.
Rael señala que esto proporciona datos similares a los que se obtienen al analizar un factor a la vez, "porque estamos obteniendo diseños de subselección, por ejemplo. Pero como estamos estructurando nuestro diseño experimental en estos espacios de diseño de experimentos, podemos observar las interacciones entre los distintos factores".
JMP se ha vuelto crucial para estos esfuerzos, dice; "JMP es una herramienta increíble. Proporciona un excelente análisis exploratorio y estoy entusiasmado por investigar más a fondo sus herramientas gráficas".
“El JMP amplía las opciones de cómo puede avanzar 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.
