小小蛆虫，帮助破案
环球科学约 5 分钟制图：托马斯·富克斯（Thomas Fuchs）
撰文 | 罗希妮·苏布拉马尼亚姆（Rohini Subrahmanyam）
一具谋杀受害者的尸体正在腐烂，表面爬满蠕动的蛆虫。这样的景象令人不寒而栗，但在调查命案的法医昆虫学家眼中，却是一份重要证据。蛆虫（即蝇类幼虫）的物种和发育阶段，都能提供关键线索。
例如，2022年，在一具远离水域的尸体上发现了一只虻幼虫，这为法医昆虫学家推断尸体原本所在地提供了重要线索。通过分析这些蝇类幼虫，调查人员可能推断犯罪发生的时间、地点、尸体是否被移动，以及是否涉及毒物。
丽蝇通常是最早侵占尸体的昆虫之一，一般会在尸体出现后的数分钟至数小时内循着气味飞来产卵。而蛆虫的发育速度，往往受温度、湿度以及物种和性别等因素影响。
为了利用这些信息，调查人员通常需要将幼虫带回实验室培养至成虫，再根据形态特征或DNA序列鉴定物种。然而，如果幼虫已经死亡或不在现场，无法提取高质量DNA，或缺少时间和设备，又该怎么办？“犯罪实验室通常既没有常驻专业人员，也缺乏常规开展DNA分析的资源，”美国路易斯安那州立大学的生物有机化学家拉比·穆萨（Rabi Musah）说。
为了解决这些难题，穆萨等研究人员将机器学习与红外光谱、化学特征分析等方法结合，以快速判断蛆虫的物种和性别。这类工具无需依赖幼虫DNA，甚至在幼虫遗失、现场只留下活动痕迹的情况下，也能帮助法医快速鉴定，节省测序所需的时间和费用。
穆萨利用一种质谱技术测定昆虫卵、幼虫和蛹的化学特征，也就是它们的代谢组。质谱可依据分子的质量和电荷区分不同代谢物。借助这些数据，她和团队正着手建立一个大型代谢组数据库，涵盖大多数会在腐败尸体上定殖的昆虫。在此基础上，他们训练了一套机器学习算法，让调查人员只需使用质谱仪——这种设备比DNA测序仪价格更低、操作也更简便——就能在5分钟内将待检测的新化学特征与数据库进行匹配，可靠地鉴定昆虫的物种。
即使现场已没有幼虫，类似方法仍然适用。有时人们在命案发生数月甚至数年后，才发现已经完全腐败的尸体。此时幼虫早已消失，只留下蛹壳，即幼虫蜕变为成虫后的坚硬外壳。仅凭肉眼几乎无法鉴定蛹壳种类，残留DNA也常因降解严重而无法测序。
不过，穆萨团队此前在《法医化学》（Forensic Chemistry）发表的一项研究指出，化学指纹分析结合机器学习分类的方法，同样适用于蛹壳。更重要的是，蛹壳的化学特征还可能反映受害者体内是否存在毒物，因为幼虫可能将毒物富集并储存在蛹壳中。未来，研究人员或许还能根据分子的降解速率推断蛹壳的形成时间。
其他团队也在尝试用机器学习鉴定犯罪现场的幼虫。美国得克萨斯农工大学的研究团队开发了一种方法，将手持设备获得的红外光谱数据与机器学习结合，用于判定丽蝇幼虫的性别。
雌、雄幼虫发育速度不同，因此区分性别有助于更准确地推断幼虫何时在尸体上定殖。但幼虫性别无法凭肉眼分辨。目前，调查人员通常需要压碎幼虫，再利用PCR扩增DNA鉴定性别。这种方法不仅耗时，还会破坏样本，鉴定准确率也只有约80%。得克萨斯农工大学的毒理学研究生艾丹·霍尔曼（Aidan Holman）和同事希望找到无需压碎幼虫即可鉴定性别的方法。
霍尔曼所在的团队先分别饲养雌、雄幼虫，再用手持式红外光谱仪测量其化合物光谱。幼虫中的蛋白质、脂肪等分子会因性别不同产生不同响应，形成特定“光谱特征”。研究人员用这些数据训练机器学习模型，发现其预测幼虫性别的准确率超过90%。下一步，他们计划收集更多种类和更大规模的蝇类样本，进一步训练并完善模型。
澳大利亚默多克大学（Murdoch University）的法医昆虫学家保拉·马尼（Paola Magni，未参与这两个项目）强调，这类机器学习数据库需要像DNA序列数据库一样经过正式审核，否则鉴定结果日后可能无法经受司法程序的检验。她补充道，在法医鉴定过程中更广泛地使用人工智能，同样伴随着风险。
“人工智能这枚硬币的另一面，可能在法医学应用场景中带来极其危险的后果，因为它确实可能导致司法不公，”她说。马尼和穆萨都指出，仍需更多研究来了解尸体中的其他物质是否会干扰这些分子标志物。为此，穆萨正尽可能收集来源更广 、覆盖全球不同地区的昆虫样本，希望找出那些始终保持稳定的分子标志物。“完善和扩充数据库，将是一个永无止境的过程，”穆萨说。
得克萨斯农工大学的法医昆虫学家杰夫·汤伯林（Jeff Tomberlin，同样未参与这两个项目）认为，机器学习等前沿技术应当逐步应用于法医实践。不过他也指出，这些方法的长期准确性、精密度以及潜在偏差，仍需经过充分研究和验证。
“在法医学中应用这些方法，我们还处于起步阶段，”他说，“如果把这一领域的发展比作一条弧线，我们现在才刚走到弧线的起点。”
本文选自《环球科学》8月刊“前沿”栏目。
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