Ученые из университета Тюбингена разработали метод, который поможет реконструировать ход преступлений, где были задействованы холодное или огнестрельное оружие. Они использовали протеомный анализ следов органического материала, оставшегося на пулях. Работа опубликована в Journal of Proteome Research.
Одна из задач судебной медицины — определить, какое из использованных в преступлении орудий привело к смерти жертвы. Это необходимо, например, чтобы расследовать случаи перестрелок, в которых участвовало несколько человек.
Ученые предположили, что эту задачу можно решить, проанализировав органический материал, оставшийся на поверхности пули. Используя масс-спектрометрию, можно узнать белковый состав этих органических остатков. Зная, какие паттерны белков соответствуют разным органам, теоретически можно определить, через какой орган прошла пуля.
В своей работе исследователи экспериментально проверили эту гипотезу, используя различные органы коров (почки, легкие, печень, сердце и мышцы). Масс-спектрометрия материала, адсорбированного на пулях, позволила с более чем 99-процентной точностью установить, какая пуля прошла через какой орган. Затем исследователи опробовали свой метод на материале настоящего преступления, получив пули с места убийства 63-летнего мужчины. Статистически значимо определить, через какие органы проходили пули, не удалось из-за загрязнения, ведь пули прошли через множество различных тканей.
Тем не менее метод был запатентован и лицензирован. Авторы работы надеются, что в дальнейшем база данных белковых паттернов жизненно важных органов будет пополняться, и метод сможет войти в судебную медицинскую практику.
Анна Образцова
Стоит ли доверить языковым моделям рецензирование научных статей?
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Большие языковые модели (LLM) все чаще используют, чтобы писать статьи и рецензии. Это тревожит ученых. Например, в марте 2025 года материал, посвященный этой теме, вышел в журнале Nature. Казалось бы, кто как не ученые должны ратовать за прогресс. Однако у них есть весомые поводы для беспокойства: LLM склонны к галлюцинациям и пока не способны понимать заложенные в них знания, а повальное делегирование академической работы искусственному интеллекту создает риски для всей системы научного знания.