Rättsmedicinalverket gör runt 5500 rättsmedicinska obduktioner årligen som i dag analyseras för att se om det finns läkemedel eller droger i kroppen. I forskningen som nu får pengar från Vetenskapsrådet kommer bland annat data från dessa fall användas. Forskarna kommer att mäta olika ämnen i blod, såsom sockerarter, hormoner, signalmolekyler och fetter, med högupplösande masspektrometri. Att analysera helheten av alla små molekyler som cirkulerade i kroppen – metabolomet som det också kallas – kan ge en bild av personens hälsotillstånd och ämnesomsättning vid dödstillfället. Med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens ska forskarna undersöka om de kan bygga modeller som i slutändan kan hjälpa rättsmedicinare, poliser och åklagare att säkerhetsställa dödsorsak med högre precision.Henrik Gréen, professor i forensiska vetenskaper. Foto Emma Busk Winquist
– Jag hoppas att vi ska kunna bli mycket bättre på att säkerställa vad folk har dött av och bli säkrare på att vi hittar mordfall, som förgiftningar och liknande. Det finns också möjlighet att hitta markörer för de dödligaste sjukdomstillstånden, som blodförgiftning, eller sepsis, och markörer för kroniska hjärtinfarkter och andra sjukdomar, säger Henrik Gréen, professor i forensiska vetenskaper vid Institutionen för biomedicinska och kliniska vetenskaper vid Linköpings universitet och forskare vid Rättsmedicinalverket.
Bidraget från Vetenskapsrådet är till en forskningsmiljö, och syftet är att forskare ska samarbeta i större grupperingar och arbeta mot ett gemensamt forskningsmål på lång sikt. I Linköping rör det sig om en tvärvetenskaplig forskningsmiljö där expertis inom forensik, maskininlärning och artificiell intelligens, systembiologi och analytisk kemi möts. Förutom Henrik Gréen, ingår Fredrik Heintz och Oleg Sysoev vid Institutionen för datavetenskap, Elin Nyman vid Institutionen för medicinsk teknik, Johan Dahlén vid Institutionen för fysik, kemi och biologi samt Fredrik Kugelberg och Carl Söderberg från Avdelningen för rättsgenetik och rättskemi, Rättsmedicinalverket.
– Vi har redan visat att det här fungerar för specifika dödsorsaker, så det handlade mer om hur vi ska kunna hitta mer komplexa mönster och utveckla nya prediktionsmodeller samt hur den nya kunskapen ska implementeras i verksamheten. En del saker, som enskilda markörer, kommer vi kunna börja använda omgående. Men om vi hittar mer komplicerade mönster i metabolomet, då kommer det ta lite längre tid för då måste man bygga mjukvara som kan jobba med sådana mönster i storskalig rutinanalys, säger Henrik Gréen.