一位昏昏欲睡的司機在黑暗的道路上聽到一聲巨響“砰！”，後來在前保險槓上發現了一點血跡。或者警察在犯罪現場發現了一小塊但可疑的血跡。快速確定這些痕跡是來自人類還是動物至關重要，但必要的測試可能非常耗時——並且可能會破壞寶貴的證據。研究人員表示，一項新技術可能會有所幫助。
為了開發一種快速、無損的方法來識別人血，紐約州立大學奧爾巴尼分校的法醫化學家伊戈爾·萊德涅夫和埃韋利娜·米斯泰克-莫拉比託將光譜學和統計學相結合。他們用紅外光照射干燥的人血樣本以及 10 種動物的樣本，包括常見的寵物，如狗、貓和雪貂，以及鹿和麋鹿（這兩種動物經常被車輛撞擊）。研究人員記錄了反射光，其光譜根據血液的成分而變化。然後，他們使用這些資料來訓練機器學習演算法，以快速準確地區分人類和動物來源。
米斯泰克-莫拉比託說：“我們的技術真的可以幫助縮小與案件相關的樣本範圍，然後再將它們送到實驗室進行 DNA 分析。” 法醫科學家目前使用破壞性的生化測試來區分人血和動物血——但這些測試有時會返回不正確的結果。新系統的準確性尚待在現場進行測試，但米斯泰克-莫拉比託表示，初步結果令人鼓舞。
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在他們發表於Communications Chemistry的研究中，研究人員使用了臺式實驗室儀器。萊德涅夫正在努力使該技術適應於行動式手持裝置。他設想了一種方便的一體化光譜工具，有一天可以在現場表徵體液痕跡。米斯泰克-莫拉比託說：“行動式儀器是未來。“這將幫助我們將實驗室帶到犯罪現場。”
南佛羅里達大學法醫科學家彼得·梅西說：“這項研究是分析樣本的無損方法的概念驗證。”他沒有參與該專案。他補充說，為了在現場實際應用，該儀器必須體積小、易於使用且價格合理。
中佛羅里達大學法醫化學家馬修·博德萊特說，基於光譜學的技術很有前景，因為它們有可能像手機一樣緊湊，他也沒有參與這項研究。但由於機器學習過程沒有揭示光譜差異的具體生理原因，博德萊特想知道，對於飲食和健康範圍廣泛的野生動物的血液，結果是否會成立。
為了讓這項技術為實際的法醫學做好準備，研究人員將使用越來越多樣化的樣本對其進行測試和校準；萊德涅夫正在與紐約州警察犯罪實驗室系統的法醫科學家合作，以驗證該技術在真實犯罪現場條件下的有效性。