Una masa de gusanos retorciéndose sobre una víctima de asesinato en descomposición no es un espectáculo para los aprensivos, pero para algunos es una evidencia. La edad y la especie de un gusano pueden brindar información esencial a los entomólogos forenses que investigan asesinatos. (Un solo gusano de tábano retorciéndose, por ejemplo, encontrado en un cadáver lejos del agua, dio a los entomólogos en 2022 una pista clave sobre el origen del cuerpo). Al examinar estas larvas de mosca, los investigadores pueden potencialmente aprender cuándo y dónde ocurrió un delito, si el cuerpo fue movido o si hubo toxinas involucradas.
Por ejemplo, las moscas azules se encuentran entre los primeros insectos que colonizaron cadáveres; Por lo general, huelen y ponen huevos en un cadáver en cuestión de minutos u horas. La rapidez con la que se desarrollan los gusanos (también llamados larvas) depende del calor, la humedad y la especie y el sexo del insecto. Para utilizar esta evidencia, los investigadores generalmente deben hacer crecer las larvas hasta la edad adulta en un laboratorio y luego identificarlas, ya sea visualmente o mediante secuencia genética. Pero, ¿qué pasa si las larvas están muertas o desaparecidas, no hay ADN de alta calidad o no hay tiempo (o equipo) para secuenciar los genomas de las moscas? “La gente en un laboratorio criminalístico simplemente no tiene la experiencia ni los recursos para poder realizar análisis de ADN de forma rutinaria en evidencia de insectos”, dice Rabi Musah, químico bioorgánico de la Universidad Estatal de Luisiana.
Para abordar estos desafíos, Musah y otros investigadores han combinado algoritmos de aprendizaje automático con métodos como la espectroscopia infrarroja y la elaboración de perfiles químicos para identificar rápidamente las especies y el sexo de los gusanos. Estas herramientas podrían ayudar a los expertos a identificar rápidamente los gusanos sin el ADN de las larvas o sin las larvas, sólo lo que dejan atrás, ahorrando tiempo y dinero que normalmente se gastan en la secuenciación. También podrían ayudar a los investigadores a tomar medidas en la escena del crimen para determinar el sexo de las larvas.
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Musah midió los perfiles químicos, llamados metaboloma, de huevos, larvas y pupas de insectos utilizando un tipo de espectrometría de masas, una técnica que puede separar moléculas llamadas metabolitos en función de su masa y carga. Con estos datos, ella y su equipo están construyendo una gran base de datos de metabolomas para la mayoría de los insectos que colonizan restos en descomposición. El algoritmo de aprendizaje automático de su equipo entrenado con los datos permitiría a los investigadores utilizar un espectrómetro de masas, que es menos costoso y mucho más fácil de usar que un secuenciador de ADN, hacer coincidir de manera confiable un nuevo perfil químico con una especie de insecto en menos de cinco minutos.
Un enfoque similar puede funcionar incluso sin las larvas. A veces la gente se topa con cadáveres completamente descompuestos muchos meses o años después de un asesinato. Para entonces, las larvas ya no están, dice Musah, y la única evidencia de insectos que queda son los exteriores duros en forma de caparazón de las pupas, herramientas de metamorfosis descartadas después de que las larvas se convierten en moscas adultas.
Es imposible identificar las cubiertas de las pupas a simple vista y, en muchos casos, el ADN que contienen es demasiado viejo y está degradado para secuenciarlo. Pero como informó el grupo de Musah en un artículo reciente en Forensic Chemistry, su método (de toma de huellas químicas seguida de una clasificación asistida por máquina) también funciona con carcasas. Encontrar el perfil químico de las tripas puede incluso revelar toxinas en el cuerpo de las víctimas porque las larvas tienden a almacenarlas en sus cubiertas de pupa. (La tasa de degradación molecular también podría indicar algún día la edad de las carcasas).
Otros grupos también están intentando utilizar el aprendizaje automático para catalogar las larvas visitantes de las escenas del crimen: por ejemplo, un equipo de investigadores de Texas A&M desarrolló recientemente un método que combina mediciones infrarrojas desde un dispositivo portátil con aprendizaje automático para identificar los sexos de las larvas de mosca azul.
Las larvas masculinas y femeninas se desarrollan a diferentes velocidades y pueden ayudar a los investigadores a identificar cuándo colonizaron los restos por primera vez, pero sus sexos no se pueden distinguir a simple vista. Para identificar los sexos, los investigadores pueden triturar las larvas y amplificar su ADN mediante PCR, lo que lleva mucho tiempo, inutiliza las larvas para futuros estudios y tiene sólo un 80 por ciento de posibilidades de funcionar correctamente. Aidan Holman, un estudiante graduado en toxicología de Texas A&M, y sus colegas se propusieron encontrar los sexos de las larvas sin tener que triturarlas.
Después de criar por primera vez las larvas masculinas y femeninas por separado, el grupo de Holman utilizó un dispositivo de espectroscopía infrarroja portátil para “descargarlas” y medir la luz liberada. Las proteínas, grasas y otras moléculas que componen las larvas dispersan la luz de maneras únicas, generando una “firma espectral” específica basada en el sexo. Luego, los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje automático con estos datos espectrales y descubrieron que podía predecir el sexo de las larvas con más del 90 por ciento de precisión. A continuación, recopilarán datos de una selección mucho mayor de moscas para entrenar su modelo.
Paola Magni, entomóloga forense de la Universidad de Murdoch, que no participa en ninguno de los proyectos, enfatiza que estas bases de datos de aprendizaje automático deberán ser examinadas oficialmente, como lo son los bancos de secuencias de ADN, para que los resultados no sean anulados legalmente más adelante. Y el uso más amplio de la IA en este proceso puede ser riesgoso, añade. “El lanzamiento de la moneda de la inteligencia artificial puede volverse muy peligroso en un contexto forense porque realmente puede causar un error judicial”, dice. Además, ella y Musah destacan que se necesita más investigación sobre cómo otras sustancias en el cuerpo podrían distorsionar los marcadores moleculares, y Musah está recopilando datos de una muestra de insectos lo más grande y global posible para encontrar los marcadores que permanecen constantes. “La mejora y expansión de la base de datos implica un proceso interminable”, afirma Musah.
El entomólogo forense de Texas A&M, Jeff Tomberlin, que tampoco participó en ninguno de los proyectos, cree que los métodos de vanguardia, como el aprendizaje automático, deberían integrarse en el trabajo de casos forenses. Pero, señala, también es necesario estudiar cuidadosamente su exactitud, precisión y posibles sesgos a largo plazo. “Estamos en las primeras etapas de la aplicación de estos métodos en este ámbito particular”, afirma. “Entonces, si lo piensas como un arco, estamos al comienzo del arco”.
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