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Desarrollan un nuevo software de patología forense

El humor vítreo de los ojos ayuda a determinar el momento de la muerte

Un equipo de investigadores de la Universidad de Santiago de Compostela ha presentado un nuevo método para estimar el momento aproximado de la muerte a partir del análisis de algunas sustancias del humor vítreo de los cadáveres, según publica la revista Statistics in Medicine. Con este sistema los científicos han desarrollado un software que permite determinar de forma precisa el intervalo post mortem (IPM), un dato que facilitará la labor de la policía y de los tribunales de justicia.

Para aplicar esta técnica los investigadores comienzan analizando las concentraciones de potasio, urea e hipoxantina (un metabolito del ADN) presentes en el humor vítreo del ojo del cadáver, e introducen las cifras en un programa informático. El software ideado por los científicos gallegos es capaz de establecer con esa información el instante en el que se produjo la muerte.

“Las ecuaciones que hemos desarrollado permiten estimar de forma más precisa que hasta ahora el IPM, y ofrece a los patólogos forenses una herramienta útil, accesible y de sencillo manejo”, explica a SINC uno de los autores del estudio, José Ignacio Muñoz Barús, médico especialista del Instituto de Medicina Legal de la Universidad de Santiago de Compostela.

Las técnicas tradicionales de estimación del IPM se basan en el estudio de parámetros como la temperatura rectal del cadáver o de alguno de sus órganos, como el hígado, en el examen del rigor mortis, o en las livideces cadavéricas. Estos métodos se complementan con análisis bioquímicos de fluidos corporales. Uno de ellos es el humor vítreo, el líquido gelatinoso que se encuentra detrás del cristalino del ojo.

Muñoz Barús señala que en el estudio, publicado recientemente en Statistics in Medicine, se plantean unos modelos matemáticos “más flexibles, útiles y eficientes” que los que se venían aplicando hasta el momento. El médico califica como “poco reproducibles, poco precisos y sin pruebas de campo” a algunas técnicas anteriores, como la degradación del ADN, la inmunoreacción, o las tradicionales basadas en la bioquímica del humor vítreo.

En este último caso el investigador especifica que los estudios previos empleaban un “modelo matemático de regresión lineal”, que asume que las concentraciones de potasio, hipoxantina y urea se incrementen de un modo lineal más o menos constante a lo largo del intervalo post mortem. Pero los nuevos análisis sugieren que esas premisas no son válidas, y que resultan “más flexibles y mucho más útiles los modelos estadísticos conocidos como generalized additive models (GAM) o los support vector machine (SVM), ya que evitan la asunción de linealidad”.

La precisión y utilidad de estos dos modelos se ha confirmado con un análisis químico en más de 200 muestras de humor vítreo. El médico y los dos matemáticos que han realizado el estudio han comprobado que el método SVM ofrece los datos con más precisión, aunque el GAM es más fácil de asimilar al modelo lineal y de entender gráfica y numéricamente, “por lo que ambos se complementan”.

Los tres científicos han incorporado toda esta información al desarrollo de un paquete informático libre y gratuito (basado en código “R”) que permite conocer el IPM a partir de cuatro variables predictoras: concentraciones de potasio, hipoxantina y urea, y causa de la muerte. El software permite además mostrar gráficamente los resultados. “De esta forma se mejora la estimación de la data de la muerte y se facilita la pericia ante los tribunales de justicia”, indica a SINC Muñoz Barús.

“La determinación precisa del momento exacto de la muerte ha sido objeto de numerosos estudios desde el siglo XIX, ya que es un tema crucial en medicina legal, tanto por su repercusión criminal como civil, y el nuevo método supone una aportación en este campo”, concluye el investigador.

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Referencia bibliográfica:

José Ignacio Muñoz Barus, Manuel Febrero-Bande, Carmen Cadarso-Suárez. “Flexible regression models for estimating postmortem interval (PMI) in forensic medicine”. Statistics in Medicine 27 (24): 5026 – 5038, 2008.

* Nuevo estudio: consultar alerta de publicación.

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons
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