基于 UV-Vis 光谱的血红蛋白降解建模：助力血迹法医年龄推断的创新突破

在法医血迹年龄推断中，环境因素影响基于 UV-Vis 光谱的血红蛋白衍生物降解分析。研究人员开展血红蛋白衍生物在老化血迹中变化的建模研究，结果显示模型能逼真模拟相关过程，对改进法医血迹分析意义重大。

　　在法医科学领域，血迹年龄推断对犯罪现场重建至关重要。传统上，通过分析血红蛋白衍生物（如氧合血红蛋白（HbO₂）、高铁血红蛋白（Met-Hb）和血红素（HC））的降解来推断血迹年龄，其原理是这些衍生物在氧化和变性过程中会产生特征性的颜色和光谱变化，例如 HbO₂在 414、542 和 577nm 处有吸收峰 。然而，现实中环境因素如温度、光照和湿度会显著影响血迹老化过程。在实验室控制条件下，HbO₂转化为 Met-Hb 可能需要 6 到 10 天，但在实际环境中，这个时间可能从几小时到几周不等，这使得精确推断血迹年龄成为一大挑战。为解决这些问题，来自洛桑 - 日内瓦大学法医学中心、米特韦达应用科学大学等机构的研究人员开展了一项研究，旨在通过建立统计模型来模拟不同环境条件下血红蛋白衍生物的变化过程，该研究成果发表于《Rechtsmedizin》。

研究人员采用了多种技术方法。首先，在实验数据采集方面，以一名 33 岁健康男性的静脉全血样本为基础，在特定条件下（21°C，35% 空气湿度，无直射阳光，防风）使其自然老化，并在 9 个不同时间点对样本进行处理，利用 UV-Vis 光谱仪在 220 - 1100nm 波长范围内进行测量。其次，在模型构建中，运用了 Hamiltonian-Monte-Carlo（HMC）方法。通过该方法，结合文献中的参考光谱数据，建立了生成式模型和统计推断模型，用于模拟光谱变化和估计模型参数。

在研究结果部分：

• 应用光谱生成模型：以模型 M₁为例，研究人员设定了特定的起始速率和抑制参数，通过求解微分方程组得到衍生物分数随时间的变化，进而生成模拟光谱。如在该模型中，HbO₂转化为 Met-Hb 的速率 κ₁随时间变化，抑制参数 ρ₁使 κ₁在 0 到约 900h 内持续下降。
• 应用统计模型进行参数推断：利用模拟生成的光谱，研究人员运用统计模型对未知参数进行估计。结果显示，生成的 HMC 样本与真实设定的参数样本一致性良好，推断出的衍生物分数轨迹与真实情况高度相似。
• 比较不同模型假设在应用中的差异：研究人员将无反应假设模型以及 M₀、M₁和 M₂这几种模型应用于一组实验光谱数据。结果发现，M₀由于假设反应速率参数恒定，无法很好地拟合数据，导致推断出的高铁血红蛋白比例在生物学和生理学上不合理；M₁和 M₂与无反应假设模型推断出的衍生物分数在很大程度上具有一致性，但 M₁无法很好地解释早期老化阶段 HC 分数的变化，M₂中假设的平行反应存在技术实施问题，如在采样时当 κ₃接近 0 时，抑制参数 ρ₃会变得不确定，影响采样效率 。综合考虑，M₁被认为是目前较为合理的模型。

研究结论和讨论部分表明，该研究建立的模型能够在稳定的外部条件下逼真地模拟血迹的光谱特性和衍生物变化过程，为法医血迹年龄推断提供了有前景的方法。然而，模型的准确性依赖于初始反应和抑制参数的选择，目前仍存在不确定性；模型的通用性也有待提高，其在更复杂环境条件下的应用效果尚未得到充分评估。未来研究需要在现实条件下对模型进行更全面的验证，整合更多环境因素和潜在化学干扰的影响。此外，利用机器学习方法或混合建模方法进一步发展该模型，有望提高其准确性和效率，为法医科学领域的血迹分析提供更可靠的技术支持。