宋禧林,趙雅彬,3*,王利雪,吳 寅,田潤之
(1.中國人民公安大學 偵查學院,北京 100038;2.安徽省公安教育研究院,安徽 合肥 230031;3.中國人民公安大學 公共安全行為科學實驗室,北京 100038)
作為個體身份識別的重要物證之一[1],指紋在實際案件中多是通過形態(tài)特征比對發(fā)揮其證據(jù)價值[2-4]。除了可用于人身識別的形態(tài)特征外,指紋中蘊含的化學信息對于反映遺留人人身特點也具有重要意義。隨著研究的不斷深入,指紋學界對指紋的研究已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的身份識別與顯現(xiàn)成像,開始致力于分析指紋中留存的物質(zhì)信息。指紋物質(zhì)主要由水、腺體(汗腺、皮脂腺)分泌物和粘附在皮膚表面的外源沾染物(如毒品、藥物、化妝品等)組成[5],其中指紋中毒品物質(zhì)的來源主要分為兩種,其一是吸食后內(nèi)源性分泌的毒品,其二是外源性接觸的毒品。對指紋中內(nèi)源性分泌的毒品進行檢測,可以反映指紋遺留者毒品的吸食情況;對指紋中外源性接觸的毒品進行檢測,可對涉案人員外源性接觸的毒品情況進行分析,在指紋形態(tài)比較的基礎上提供更多的信息,對遺留人的個人信息進行提取刻畫,為案情提供線索[6]。同時,指紋樣本收集快速、方便,具有樣品制備簡單,基質(zhì)效應小等特點[7]。因此,利用指紋實現(xiàn)毒品檢驗成為法庭科學界主流的發(fā)展趨勢,各研究組借助質(zhì)譜分析與色譜-質(zhì)譜聯(lián)用分析、免疫分析、光譜分析等方法進行了廣泛研究。本文對指紋物質(zhì)中毒品檢測的常用技術進行概覽評述,并對未來主要研究方向及難點進行了總結(jié)與展望。
本文對2004 ~ 2021年有關指紋物質(zhì)中毒品分析的文獻進行了整理,并利用Citespace軟件進行文獻可視化分析。根據(jù)關鍵詞聚類(圖1)、突現(xiàn)(圖2)以及時間線圖(圖3)可以發(fā)現(xiàn),早期的研究熱點集中在光譜法、免疫標記法等,而近年來則逐漸轉(zhuǎn)向多種基于解吸電離(Desorption ionization,DI)的質(zhì)譜方法、特殊粒子研發(fā)等,同時聚焦于機理探討、捺印標準化的研究,注重與其他學科或其他生物檢材的比較,指紋毒品檢測技術的廣度與深度都得到了較大的突破與進展。
圖1 關鍵詞聚類Fig.1 Clusters of keywords
圖2 關鍵詞突現(xiàn)Fig.2 Keywords with the strongest citation bursts
圖3 關鍵詞時間線圖Fig.3 Timeline view of keywords
色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法是指紋物質(zhì)中毒品檢測最普遍的方法,能精確地得出樣品中的元素組成信息,進行準確的定性、定量分析,適合對指紋中的未知毒物進行篩查。此外,通過將質(zhì)譜與化學成像相結(jié)合,可以對化學物質(zhì)的空間分布信息進行確認。
2008年,Jacob等[8]首次利用超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜(UPLC-MS∕MS)檢測服用美沙酮的患者指紋中含有的美沙酮及其代謝物,在8名患者的指紋中均檢測到美沙酮,兩名患者的指紋中檢測到美沙酮的代謝物。2013年,Kuwayama等[9]利用液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜(LC-MS∕MS)研究了咖啡因及其代謝物的檢出限,并探討了最佳檢測時間,得到每枚指紋中咖啡因及其代謝物可可堿、副黃嘌呤、茶堿的檢出限分別為0.05、0.5、0.05、0.5 ng;咖啡因與副黃嘌呤的含量均在攝入3 ~ 5 h后達到最高。隨后,該研究組[10]利用同一方法,將研究推廣到分析攝入感冒藥后的指紋成分,得出布洛芬的檢出限為10 pg,撲爾敏、雙氫可待因、麻黃素堿、甲基麻黃堿的檢出限均為0.1 pg。Zhang等[11]全面研究了不同提取方法對結(jié)果的影響,發(fā)現(xiàn)棉簽提取時,粗糙硬塑料表面的提取率高于光滑復印紙上的提取率。這表明,在光滑復印紙上由于滲透可能造成的藥物損失是影響提取率的一個重要因素。
相較于傳統(tǒng)的液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法(LC-MS)、液滴萃取表面分析(LESA)與紙噴霧質(zhì)譜技術(PS-MS)是新興的常壓電離質(zhì)譜方法,分別于2009年與2010年首次在文獻中提出[12]。目前LESA已被用于測定組織切片上的可卡因及其兩種代謝物,PS-MS也已用于血液中毒品的測定,均具有較好的靈敏度[13]。2016年,Bailey等[14]首次將LESA應用到指紋毒品分析領域,在單一指紋中檢測到可卡因、甲基苯丙氨酸(EME)、苯甲酰愛康寧(BZE)、海洛因和6-乙酰嗎啡(6-AM)等多種毒品。因LESA能夠?qū)ι飿悠愤M行快速定性分析,未來有望應用于快速醫(yī)學診斷或代謝組學研究,并有助于醫(yī)學、代謝組學與指紋毒品分析的結(jié)合。Costa等[15]于2017年首次利用PS-MS進行指紋內(nèi)的毒品分析,得到指紋中可卡因、BZE、EME的檢出限分別為1、2、31 ng∕mL,表明PS-MS可用于指紋中物質(zhì)的準確定量。隨后,該團隊將PS-MS分別與LC-MS[16]、LC-MS∕MS[17]進行了比較研究。Costa提出,LC-MS、LCMS∕MS的靈敏度高于PS-MS,但PS-MS在樣品制備與檢測速度上具有優(yōu)勢,適合于快速、大量篩查。將PS-MS得到的陰性結(jié)果通過LC-MS進一步確證,可彌補PS-MS靈敏度不足的缺點。
基質(zhì)輔助激光解吸質(zhì)譜(MALDI-MS)、表面輔助激光解吸電離質(zhì)譜(SALDI-MS)等儀器是當前的主流技術,具有優(yōu)秀的檢測能力,能夠呈現(xiàn)多元、豐富的檢測結(jié)果。2010年,Benton等[18]通過表面輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(SALDI-TOF MS)檢測發(fā)現(xiàn),在次微米級疏水性二氧化硅顆粒中加入炭黑后,該物質(zhì)不僅能夠作為SALDI-TOF MS的基質(zhì)增強劑使用,同時還能用于指紋刷顯,且不影響指紋物質(zhì)的檢測。Ferguson等[19]對MALDI中不同的基質(zhì)沉積方法進行對比研究,提出了一種全新的MALDI基質(zhì)沉積方法——干濕法,即將α-氰基-4-羥基肉桂酸粉末撒于指紋表面,而后使用溶劑噴灑。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的MALDI基質(zhì)沉積方法相比,使用干濕法進行處理能夠增強信號強度與紋線清晰度。
質(zhì)譜成像(MSI)通過結(jié)合質(zhì)譜技術與成像技術,可以記錄樣品表面待測組分的空間分布信息。2008年,Ifa等[20]首次利用MSI成功對摻有可卡因和Δ9-四氫大麻酚(Δ9-THC)的指紋進行了成像。Bradshaw等[21]在組分成像的基礎上,提出了排除假陽性的方法,發(fā)現(xiàn)在質(zhì)譜成像中使用該方法有助于確認待測組分。2012年,Bradshaw等[22]利用基質(zhì)輔助激光解吸電離質(zhì)譜成像技術(MALDI-MSI)對含有脂質(zhì)與咖啡因的重疊指紋進行分離(圖4)。2020年,李文杰等[23]利用飛行時間二次離子質(zhì)譜成像技術(TOF-SIMS),對長期流通過的人民幣表面指紋中的外源性物質(zhì)進行了檢驗。Costa等[24]將水分子團簇作為二次離子質(zhì)譜(SIMS)的離子源,改進了SIMS對有機分子靈敏度不足的缺點。針對目前的研究現(xiàn)狀,Longo等[25]指出待測物分布隨時間的變化及其保留的最佳條件等問題還有待進行系統(tǒng)研究。
圖4 通過內(nèi)外源物質(zhì)分離重疊指紋[22]Fig.4 Separation of overlapping fingermarks through an ingested and excreted compound[22]
免疫標記法在指紋毒品檢測領域也得到了廣泛研究,通常通過加入特異性抗體顆粒和熒光染料,在實現(xiàn)檢測的同時進行化學成像。2007年,Leggett等[26]率先利用蛋白質(zhì)A包裹的金納米顆粒與熒光染料染色的二級抗體檢測指紋中的可替寧。結(jié)果表明,該方法對可替寧具有選擇性。實驗還獲得了高清晰度指紋圖像,為偵查人員進行指紋鑒定工作提供了便利。
2008年,Hazarika等[27]利用磁性抗體顆粒替換金納米抗體顆粒(圖5),成功檢測到指紋中的四氫大麻酚(THC)、2-亞乙基-1,5-二甲基-3,3-二苯基吡咯烷高氯酸酯(EDDP)、BZE和美沙酮。隨后該研究組[28]發(fā)現(xiàn),使用抗體處理15 min后的圖像質(zhì)量最好,但該實驗并未以非吸煙者的指紋進行對照試驗。實際上,Boddis等[29]以同一方法對可替寧進行檢測時,非吸煙者的指紋也出現(xiàn)反相熒光反應,這表明Hazarika等[28]的方法存在一定局限性。據(jù)此,Boddis等指出不能僅靠熒光反應判斷指紋中毒品的存在。隨后,Hazarika研究組[30]于2010年嘗試利用該方法探索指紋中多種物質(zhì)的檢測技術,并在一枚指紋中檢測到了嗎啡和BZE。但該方法需要人工對指紋進行裁剪,一定程度上影響了檢測效率。
圖5 磁性抗體顆粒檢測毒品及其代謝物的原理示意圖[27]Fig.5 Schematic representation of the detection of drugs and metabolites in latent fingermark using antibody-magnetic-particle conjugates[27]
利用特異性抗體顆粒進行毒品檢測,能夠獲得化學熒光圖像,可直觀判定毒品及其代謝物,無需昂貴儀器。特異性抗體顆粒與磁性粉的結(jié)合使用也使得后續(xù)的顯現(xiàn)處理成為可能。但該方法在定量分析方面存在一定缺陷,并且針對不同待測物需要制備不同的抗體,難以用于已知物質(zhì)定量與未知物質(zhì)篩查。
值得注意的是,一些新興的免疫生物分析方法也被引進刑事科學領域。側(cè)向?qū)游觯↙FA)是一種新型體外診斷技術,以層析材料為固相,使樣品溶液通過層析作用流動,與層析材料上的受體發(fā)生特異性結(jié)合[31]。2019年,Hudson等[32]利用以側(cè)向?qū)游黾夹g制作的毒品篩查盒檢測指紋汗液中的THC、可卡因、嗎啡和安非他命,獲得了較好的準確度與靈敏度。側(cè)向?qū)游龅膬?yōu)點是可以快速(< 10 min)檢測多種毒品,而利用特異性抗體顆粒檢測需對指紋進行裁剪。
光譜分析法具有快速、無損的特點,在分析后能保持指紋的完整性,不影響后續(xù)的顯現(xiàn)、鑒定等。與質(zhì)譜分析相比,光譜分析的成本較低,但相較于質(zhì)譜法精確的定量能力,光譜法在定量分析方面存在一定缺陷。目前使用較廣泛的光譜方法為拉曼光譜、紅外光譜、傅里葉變換紅外光譜等。
2004年,Day等[33]首次將拉曼光譜引入指紋毒品分析領域,成功分析出指紋中咖啡因、磷酸可待因等10種外源性物質(zhì)。2009年West等[34]將拉曼光譜應用到實際的物證提取環(huán)節(jié),對證據(jù)袋內(nèi)的指紋中沾染的可卡因、氯胺酮進行了快速、無損檢測,降低了證據(jù)污染的可能。但上述研究只對譜圖進行分析,無法識別待測物在指紋上的具體分布。Day等[33]也認為,該方法的缺點是難以直觀地定位物質(zhì)在指紋中的位置。Grant等[35]將顯微鏡用于確認待測指紋的細節(jié)區(qū)域,繼而利用紅外光譜成像成功識別了指紋中的布洛芬等物質(zhì)。光譜成像為檢測結(jié)果提供了直觀的認知,顯微鏡的使用則提高了指紋分析區(qū)域的準確性。2009年,Ng等[36]將研究拓展到與光譜有關的算法上,認為光譜角制圖與相關算法在指紋咖啡因分析中的結(jié)果最佳。2016年,Shen等[37]對可替寧分子結(jié)構(gòu)進行研究,發(fā)現(xiàn)可替寧分子含有能導致負折射的開口諧振環(huán)(SRR)結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)導致吸煙者與非吸煙者的指紋圖像在紫外可見光下是反相的,隨后對BZE、嗎啡的研究也都得到了相似的結(jié)果。但該方法僅適用于具有SRR結(jié)構(gòu)的毒品分子,存在較大的局限性;同時也無法對含有SRR結(jié)構(gòu)的毒品物質(zhì)進行具體區(qū)分。Bai等[38]則首次將薩格納克紫外線傅里葉變換成像光譜(Sagnac-UV-FTIS)應用于指紋物質(zhì)檢測,發(fā)現(xiàn)Sagnac-UV-FTIS作為新的高光譜成像技術可以獲得三維光譜數(shù)據(jù)并具有更快的掃描速度。表1中總結(jié)了指紋中毒品檢測的常用技術。
表1 指紋毒品檢測常用技術總結(jié)Table 1 Summary of common techniques for fingerprinting drug testing
顯現(xiàn)是處理指紋物證的常規(guī)手段。在實際案件中,需要利用粉末刷顯、502熏顯、真空金屬鍍膜等技術先對潛在手印進行顯現(xiàn)以確定指紋留存的位置,而后進行指紋物質(zhì)的提?。坏嚓P研究表明,常規(guī)的顯現(xiàn)方法對后續(xù)指紋分析有一定影響[39]。因此,如何在保留形態(tài)信息的同時最大程度地提取指紋的化學信息,是目前亟待解決的問題。2004年,Day等[40]的研究表明,拉曼光譜可用于檢測502熏顯后指紋中的毒品。Groeneveld等[41]利用MALDI-MS比較了真空金屬鍍膜法與502熏顯法顯現(xiàn)的沾染毒品指紋,發(fā)現(xiàn)真空金屬鍍膜加強了MALDI的信號,而502熏顯沒有增強信號。Costa等[15]在利用PSMS對可卡因進行檢測的研究中發(fā)現(xiàn)高濃度硝酸銀顯現(xiàn)的指紋紋線清晰度更高,但顯現(xiàn)后指紋中可卡因及其代謝物的峰強度均低于未顯現(xiàn)的指紋,表明硝酸銀的加入對PS-MS的靈敏度有影響。
目前對于顯現(xiàn)與物質(zhì)分析聯(lián)用的相關研究較少,顯現(xiàn)效果可能受到待測物質(zhì)種類、捺印基質(zhì)、顯現(xiàn)方法甚至指紋種類等方面的影響。后續(xù)除繼續(xù)探究顯現(xiàn)對分析的影響外,還可探究與免疫標記等對樣品損耗較小、特異性強的方法結(jié)合使用。
生物樣本(如血液和尿液)中的毒品和代謝物可通過體積進行定量,但指紋樣本質(zhì)量較小,也難以對采集過程進行控制,這使指紋樣品分析與量化變得復雜。2008年,Jacob等[8]發(fā)現(xiàn),同一志愿者不同手指的檢測結(jié)果存在差異;Benton等[18]則發(fā)現(xiàn),不同吸煙者指紋中尼古丁的峰強度各異;在Kuwayama等[9]的研究中,攝入咖啡因后指紋中咖啡因和副黃嘌呤的含量在不同個體之間差異很大。這些結(jié)果可能表明,毒品在不同人體內(nèi)的代謝情況不同,存在個體差異。但由于上述實驗并未定量分析指紋物質(zhì),不能排除捺印的力度、角度、持續(xù)時間[9]等對待測物含量的影響。
目前已經(jīng)證明,利用穩(wěn)定的內(nèi)源性化合物可以對待測物含量標準化。肌酐是肌酸的分解產(chǎn)物,在人體的循環(huán)系統(tǒng)中濃度比較穩(wěn)定。利用肌酐在汗液和血漿中的濃度基本呈正比[42]的性質(zhì),可以推算在毒品及其代謝物通過血液進入汗液的情況下,毒品和肌酐的質(zhì)量比與捺印的質(zhì)量無關。Goucher等[43]通過計算勞拉西泮與肌酐含量的比率,以每納克肌酐中的勞拉西泮來表示其相對含量,發(fā)現(xiàn)處理后的含量隨時間的變化曲線變得平整。利用肌酐進行標準化研究無需對捺印流程進行控制,但該實驗采用的勞拉西泮∕肌酐比能否適用其他毒品還有待證實。
僅對指紋中毒品的含量進行測定,無法區(qū)分毒品來源于攝入還是沾染;此外指尖與外部環(huán)境的接觸,導致其極易受到污染。因此在指紋內(nèi)毒品及其代謝物的檢測中,待測物來源判斷對檢測結(jié)果可信度有重要影響,并關系到指紋證據(jù)能否被采納。Kidwell等[44]的研究證明,即使持續(xù)6 d的手部日常清潔也不能從被環(huán)境污染的皮膚上清除所有的毒品。此外,Poupko等[45]指出,在一般流通領域收集的美國紙幣中,有67% ~ 97%被可卡因污染。這表明指紋的環(huán)境污染問題在檢測時應被特別關注。因此對于毒品檢測,必須確保毒品的攝入與皮膚接觸可以區(qū)分[46]。
Costa等[47]發(fā)現(xiàn),實驗前洗手程序的缺失可能導致因環(huán)境污染檢測到指紋中的海洛因代謝物。Benton等[48]發(fā)現(xiàn),手指與外部環(huán)境的接觸會導致尼古丁轉(zhuǎn)移,但含量顯著低于吸煙者的含量。Ismail等[49]首次提出研究指紋檢測的臨界值問題,在Benton等的基礎上將判斷環(huán)境污染的標準量化為臨界值。Costa等[24]則提出利用MSI對毒品來源進行區(qū)分,結(jié)果表明毒品的攝入和沾染會影響待測組分在指紋上的分布。
目前對沾染物的去除仍缺乏針對性研究,需要確定毒品如何通過洗手去除,不同洗手方式的效果及洗手后等待汗液分泌的時間等問題都有待進一步探討。由于沾染物通常含量較少,還應注意儀器靈敏度,同時應擴大沾染物的研究范圍。由于光譜和免疫分析法在定量方面的缺陷,分析時應尤其注意排除假陽性的樣本。在無法確定沾染物是否去除的情況下,可以對代謝物進行檢測。
相比于傳統(tǒng)的毒品檢測方法,指紋中毒品的檢測具有采集速度快、非侵入性等特點,能夠適應各類場所檢測的需要。本文通過梳理指紋中毒品檢測常用技術的發(fā)展,對該領域的研究現(xiàn)狀與方向進行了分析與總結(jié)。現(xiàn)有研究大多基于質(zhì)譜對指紋進行分析,研究熱點主要在于新興分析技術在指紋物質(zhì)分析中的運用,基于快速分析識別指紋中成分的研究也顯著增加。同時研究領域也從獨立檢驗發(fā)展到多專業(yè)綜合檢驗,如結(jié)合材料科學利用納米顆粒等特殊物質(zhì),探索與質(zhì)譜技術的聯(lián)用與手印顯現(xiàn)等。但目前仍存在指紋物質(zhì)定量分析、遺留人行為分析等問題亟待解決。未來應結(jié)合生物學、藥理學等學科研究成果,為指紋中毒品檢測提供理論依據(jù)與實驗設計指導;通過對可能影響指紋沾染的情況進行分析以及對捺印后指紋內(nèi)化合物含量的定量分析,解決指紋物質(zhì)定量、遺留人行為分析等問題。在實際工作中,結(jié)合指紋人各不同的特性,可以探索將毒品檢測結(jié)果與指紋遺留人相關聯(lián),作為個人附加信息錄入指紋庫中。同時加大真實案例中指紋毒品檢測的研究,并結(jié)合實際需求,開發(fā)特異性更強、檢測速度更快的檢測技術。