El metaboloma humano y el aprendizaje automático mejoran las predicciones del intervalo post-mortem

Área de la Ciencia:

• Ciencias Forenses Ciencias Forenses.
• La bioquímica es la bioquímica.
• Biología computacional Biología computacional.

Sus antecedentes:

• La estimación precisa del intervalo post-mortem (IMP) es crucial para las investigaciones forenses.
• Los métodos actuales como la temperatura rectal y el potasio vítreo se limitan a 1-3 días después de la muerte.
• Se necesitan técnicas de estimación del PMI más fiables y de mayor duración.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de aprendizaje automático para predecir el intervalo post-mortem utilizando datos metabólicos.
• Para explorar la dinámica de los metabolitos relacionados con los cambios post-mortem.
• Evaluar la generalizabilidad y escalabilidad del modelo desarrollado.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos metabólicos de exámenes toxicológicos de rutina de muestras de sangre total femoral (n=4876) con IMP conocidos (1-67 días).
• Desarrolló un modelo de red neuronal y comparó su rendimiento con otras seis arquitecturas de aprendizaje automático.
• Se aplicó el agrupamiento de series pseudo-temporales para identificar las dinámicas clave de los metabolitos y se validó el modelo en conjuntos de datos independientes de diferentes años y plataformas.

Principales resultados:

• El modelo de red neuronal logró un error absoluto medio de 1,45 días y un error absoluto mediano de 1,03 días en los datos de prueba no vistos.
• El modelo superó a otras seis arquitecturas de aprendizaje automático en la predicción del PMI.
• El modelo demostró generalizabilidad en datos de pruebas independientes (error absoluto medio de 1,78 días, error absoluto medio de 1,29 días) a pesar de la variabilidad entre plataformas.
• Se demostró la escalabilidad, con modelos robustos que se pueden entrenar utilizando unos pocos cientos de casos.

Conclusiones:

• La metabolomía post-mortem de muestras toxicológicas de rutina puede predecir con precisión el intervalo post-mortem más allá de los 3 días.
• El modelo de red neuronal desarrollado ofrece un avance significativo sobre los métodos de estimación de PMI existentes.
• Este enfoque proporciona un marco transferible para futuras aplicaciones forenses, mejorando las capacidades de investigación.