Искусственный интеллект способен решать теоретические математические задачи, идентифицировать таинственную подобную CRISPR систему в вирусах, потенциально привести к вымиранию человечества к концу десятилетия и, согласно новому исследованию, оценить время, прошедшее с момента смерти человека.
В исследовании, опубликованном в понедельник в Nature Communications, ученые разработали систему ИИ, которая использует микробов на трупах для оценки посмертного интервала (PMI), или времени с момента смерти. Система, названная mHolmes, была обучена на общедоступных данных от 34 человеческих трупов. Хотя предстоит еще много работы, в будущем она может значительно улучшить судебно-медицинские расследования.
«Оценка времени с момента смерти — очень сложная задача в судебной медицине», — сказал Gizmodo Кан Нин, соавтор исследования и эксперт по биоинформатике из Хуачжунского университета науки и технологий. «Предыдущие методы, использующие образцы микробиома, отбирают пробы только в нескольких временных точках (обычно от 3 до 5) и фокусируются только на одной части тела, что приводит к ошибкам, часто превышающим ±3 дня, особенно в случае расчлененных или частичных останков».
34 полезных тела
Поэтому Нин и его коллеги создали mHolmes и обучили ее на данных образцов микробиома кожи, собранных ежедневно в течение 21 дня с лица и бедра 34 человеческих трупов. Это позволило системе понять, как микробы на мертвых телах развиваются со временем. Исследователи также дали mHolmes возможность использовать знания, полученные от одной части тела, для оценки PMI другой части тела, что полезно в случае расчлененных или частичных останков.
mHolmes — это, по сути, «метеоролог для микробов», который учится тому, как бактерии растут и убывают на мертвом теле в течение длительного времени», — объяснил Нин. Имея данные о микробах за несколько дней, система может оценить, чем занимались микробы в любые промежуточные дни, или предсказать будущий состав микробов. mHolmes использует эти прогнозы для оценки PMI тела. Система также может работать в обратном направлении и определять развитие микробов, которое произошло в первую неделю после смерти, что исключительно ценно, когда тела обнаруживаются поздно.
«mHolmes может прогнозировать изменения микробов почти день за днем, достигая средней ошибки менее двух дней при прогнозировании для разных участков тела», — пояснил Нин. Предыдущие подходы обычно имели среднюю ошибку плюс-минус три дня. Способность mHolmes реконструировать прошлое развитие микробов также оставалась стабильной, когда команда удаляла более половины входных данных, демонстрируя ее способность работать даже при недостатке информации.
Мы знаем, что она делает
Интересно, что mHolmes выделила семь групп бактерий, каждая из которых связана с известными стадиями разложения. «Например, Gammaproteobacteria размножаются на ранних стадиях, Clostridia доминируют во время активного разложения, а Deinococci появляются на стадии высыхания. Это означает, что прогнозы ИИ не являются «черным ящиком», а основаны на реальной биологии (объяснимы)», — подчеркнул Нин.
В целом, mHolmes способна улучшить судебно-медицинские расследования, особенно в ситуациях с фрагментированными останками или сильно разложившимся телом. Но прежде чем она сможет полностью заменить традиционные подходы, необходима дополнительная работа — пока ее следует рассматривать как мощного помощника. Нин отметил, что набор данных в их исследовании был небольшим, и mHolmes необходимо дальнейшее тестирование в реальных условиях с различными средами и дополнительными частями тела. Исследователям также придется разработать протоколы отбора проб, прежде чем результаты mHolmes смогут быть использованы в суде.
Но, возможно, через несколько лет имя mHolmes появится в вашем любимом подкасте о реальных преступлениях.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Margherita Bassi
