指纹识别｜SICRIT 聚焦非法药物痕量分析

本文亮点

快速分析法医 (指纹) 样本

分秒鉴定 pg 级毒品 

特别适于移动式检测

基于指纹化学特征识别人员身份

无需复杂的样品制备

指纹作为识别特征，在边境管控及警方调查中常常扮演关键且普遍的角色。除了每个人独具的纹路外，指纹上会携带并沉积手指接触过的物体、液体以及其他材料的化学痕迹，包括护肤品残留物，或个人接触过的任何其他化学物质，尤其是非法物质，如麻醉剂、毒品和爆炸物等。因此，分析沉积指纹的化学成分，可以提供更多隐藏的重要物证信息。

另外，每个人都有自己的新陈代谢和皮肤上的微生物群，指纹的“脂肪”痕迹中分泌的化学物质包含了该人高度特定的化学信息。比如，长期使用药物的人，其指纹的化学成分中能检测到微量药物或代谢物。即使指纹图案已经被涂抹或不完整，仍然可以通过这类化学信息识别一个人。

慕尼黑工业大学 Christoph Haisch 教授团队利用在线软电离质谱“鼻” SICRIT ，外加简单的玻璃载玻片热解吸装置，无需复杂前处理，实现样品的高通量筛查 (每个样品少于2 min)。在对指纹中的药物进行靶向筛选和 LOD 测定的同时，还记录了不同个体在不同时间采集的指纹高分辨质谱图。

对数据进行化学计量学分析，以研究“化学指纹”用于人员识别的假设。结果证实，方法快速 (不到2分钟)、高敏 (pg 级)、稳定，且不需要复杂的样品预处理，在现场应用中潜力巨大 (比如机场等安检敏感的地点)。

图1、铝制热解吸装置与插入的玻璃片的横截面

药物鉴定

使用干净的载玻片，SICRIT 对芬太尼、海洛因和可卡因的检出限分别为4.5 pg、35 pg 和12 pg；此外，使用热脱附装置用于与纯物质相当的加标指纹进行测试 (见图2)，发现即使指纹中含有大量脂质、氨基酸和其他化合物，芬太尼、海洛因和可卡因的检出限仍在同一数量级，分别为54 pg、5 pg 和15 pg。

图2、可卡因、芬太尼和海洛因的校准曲线及95%的置信区间 (以纯样品和加标指纹为双对数轴)

指纹中毒品检测

该方法的极高灵敏度确保了即使是极低浓度 (如20纳克) 的药物接触，也能被有效检出。图3直观地展示了未接触药物 (空白) 与接触 20 ng 不同药物的指纹在信号强度上的差异，在所有被测药物上都观察到多个数量级的显著差异。

图3、接触药物指纹 (红点) 和空白指纹 (蓝点) 的图谱对比

通过指纹识别个人身份

由指纹生成的信号大多为脂质。之前已有研究，通过标准品验证了脂质检测的可行性。

对指纹进行区分的第一步，是根据8个不同个体与个体/天数两种主成分绘制 PCA 图 (见图4)。图中显示了不同个体 (上) 与不同日期 (下) 的指纹分离情况。

图4、按个体 (上) 和个体/天数 (下) 分列的 PCA 图

第二步是由机器学习对检测结果进行准确度计算。全质量范围和二酸甘油酯 (DAG) 类的准确度最高，为0.9615；固醇类、三酸甘油酯 (TAG) 类居中，挥发物类最低，这是因为挥发物与实验个体接触的化学品密切相关。图5展示了机器学习模型计算的结果。

图5、全质量范围最佳模型的受试者工作特征曲线 (ROC) 和混淆矩阵 (截断奇异值分解 (n_components = 20) 和随机森林分类 (max_depth = 5) )

研究结论

本研究介绍了 SICRIT 结合热解吸装置用于直接分析物证样品，实现了对非法药物痕迹的超灵敏、快速分析以及基于指纹的潜在人物识别。

该方法可以从指纹等复杂基质中，验证药物的使用或接触情况。同时，主成分分析 (PCA) 图明确揭示了不同个体指纹特征之间的显著差异，这种区分能力在多日连续检测中依然保持稳定，体现了方法的高度一致性和可靠性。

基于指纹的化学特征，可以非常精确地 (>96%的准确度) 识别人员身份，从而在一次测量中建立药物痕迹与个人的直接联系。通过模型训练，就能指认有指纹记录的嫌疑人员，对传统方法无法分析的脏指纹尤其有效。

总之，该方法无需复杂的样品制备，在快速、深入了解如指纹等各种法医样品的信息方面，应用前景广阔。

● 参考文献：

Conway C, Weber M, Ferranti A, Wolf J-C, Haisch C. Rapid desorption and analysis for illicit drugs and chemical profiling of fingerprints by SICRIT ion source. Drug Test Anal. 2023;1‐8. doi:10.1002/dta.3623

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