Система комплексного исследования признаков человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани
На правах рукописи
КРЫМОВА Татьяна Георгиевна
СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
ПРИЗНАКОВ ЧЕЛОВЕКА
НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА
ЭЛЕМЕНТНОГО СОСТАВА КОСТНОЙ ТКАНИ
03.00.04 – Биохимия
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора биологических наук
МОСКВА - 2008
Работа выполнена в 111 Главном государственном центре судебно-медицинских и криминалистических экспертиз Министерства обороны Российской Федерации
Научный консультант:
доктор медицинских наук, профессор В.В. Колкутин
Официальные оппоненты:
доктор медицинских наук, ГУ ГНЦ РАМН Б.Е. Мовшев
доктор биологических наук, ФГУЗ ВЦЭРМ
им. А.М. Никифорова МЧС России Н.Н. Зыбина
доктор биологических наук, 16 ГЦСМиКЭ СКВО И.В. Корниенко
Ведущая организация:
Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова, г. Санкт-Петербург.
Защита состоится «____»__________2008 г. в _____часов на заседании диссертационного совета Д 001.042.02 в Государственном учреждении Гематологический Научный Центр Российской Академии Медицинских Наук (Москва, 125167, Новый Зыковский проезд, 4а).
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНЦ РАМН.
Автореферат разослан «____» __________2008 г.
Ученый секретарь диссертационного
совета кандидат медицинских наук
Е.Е. Зыбунова
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Актуальность проблемы максимально надежного определения признаков человека в целях установления его личности в настоящее время резко возросла. Огромное значение получила задача быстрой и эффективной идентификации лиц, погибших в результате преступлений, террористических актов, экологических и техногенных катастроф, при выполнении служебных обязанностей военнослужащими МО, сотрудниками МВД, ГО, военнослужащими ВВ МВД, ВВС, ВМФ, ВДВ, ФСБ, СВР, других спецподразделений. Все большую значимость приобретают экономические и морально-этические аспекты проблемы идентификации лиц погибших или без вести пропавших, чьи останки обезличены или подверглись сильному внешнему, деформирующему биологические ткани, воздействию: воды, агрессивных жидкостей, огня, хищных животных, рыб, птиц, естественному биологическому распаду (гниению) в земле, в воде, на воздухе, особенно в тех случаях, когда стоит вопрос о направлении этих останков родственникам по предназначению или о страховых выплатах.
Технические и технологические возможности пластической и эстетической хирургии, с помощью которых можно радикально изменять внешние характеристики человека (лицо, ушные раковины, особые приметы, цвет радужки, папиллярный рисунок на пальцах рук), вносят свою долю осложнений. В этих условиях возрастает идентификационная ценность неизменяемых или трудно изменяемых медико-биологических признаков, максимально стойких к агрессивному воздействию факторов внешней среды и иных воздействий. При этом важно, чтобы такие признаки, наборы признаков, показатели были «строго» индивидуальны, а их качественные и количественные характеристики вариабельны настолько, чтобы отражать весь спектр имеющихся индивидуальных медико-биологических данных людей с минимально возможной ошибкой.
Для идентификации визуально не опознаваемых тел погибших при их массовом поступлении традиционно применяются методы, основанные на сопоставлении признаков тела неизвестного погибшего и конкретного разыскиваемого лица. Алгоритмы, реализующие указанные методы, основаны на сопоставлении признаков исследуемого тела и разыскиваемого без вести пропавшего человека. Для реализации таких алгоритмов создаются базы данных пропавших без вести и погибших, в которые заносятся их общие, ориентирующие и индивидуализирующие признаки. В дальнейшем, в зависимости от метода исследования, проводится сравнительное исследование - попарное сопоставление этих сведений, в целях выявления меры близости объектов и отождествления.
Однако задача идентификации не всегда может быть решена непосредственно прямым сопоставлением признаков. Это касается случаев, когда информации для идентификации каждого конкретного погибшего недостаточно (например, когда у объектов отсутствуют выраженные индивидуализирующие признаки, объекты фрагментированы, скелетированы) либо когда есть сомнения в полноте базы данных, либо когда база данных без вести пропавших лиц отсутствует.
В указанных ситуациях алгоритмы должны быть направлены на формирование комплексной, «расширенной» оценки объектов по основным медико-биологическим показателям, исходя из имеющегося материала – трупа. В число выявляемых сведений должны входить не только традиционно используемые общие признаки человека, такие как видовая принадлежность (при дифференциации человека и животного), пол, возраст, рост, раса, но также такие специфические, информационно ёмкие (и востребованные оперативно-следственными органами) показатели, как территория проживания (геохимический аспект), природная зона, экологические условия проживания, характер питания, заболевания, давность захоронения и др. Отмеченные признаки, в случае недостаточности или отсутствия сравнительных материалов в базах данных, позволяют проводить целенаправленные розыскные действия, исходя из выявленного широкого перечня диагностированных показателей. При обнаружении, в ходе таких мероприятий, сравнительных материалов на разыскиваемое лицо, можно выполнять сопоставление признаковых описаний тел погибших и пропавших без вести, решать задачу об их тождестве.
Общая методика практической идентификации личности конкретного человека, принятая сегодня в судебно-медицинской практике, состоит из трех этапов (Попов В.Л., 1999): 1) раздельного исследования характеристик искомого человека с одной стороны, и трупа неизвестного человека, с другой стороны; 2) сравнительного исследования разыскиваемого индивида и трупа; 3) оценки результатов исследования. На этапе раздельного исследования проводится поиск и изучение признаков личности искомого человека; выявление совокупности признаков при исследовании трупа неизвестного человека. Этап раздельного исследования завершается формулировкой суждения о комплексе признаков личности искомого человека и комплексе признаков трупа. Сравнение предполагает сопоставление индивидуального неповторимого комплекса признаков, характеризующих личность разыскиваемого и индивидуального неповторимого комплекс признаков, характеризующего труп или неизвестного человека, оставившего следы. Сравнение проводится в целях подтверждения или исключения тождества.
В указанном отношении элементный анализ предоставляет нам уникальную возможность оперировать при идентификационных исследованиях широким кругом медико-биологических признаков индивида, построенных на основе концентраций химических элементов (и их разнообразных соотношений), присутствующих в биологических образцах.
Цель работы
Системное исследование подхода к идентификации личности человека, основанного на использовании результатов элементного анализа его биологических материалов, прежде всего костной ткани, выявление комплекса медико-биологических признаков индивида, определяемых с применением химических элементов, создание модели, разработка и описание системы диагностики медико-биологических признаков в целях последующей идентификации человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани.
Основные задачи исследования:
Поставленная цель определила следующие задачи:
1. Разработка теоретических и экспериментальных основ, путей и методов создания системы комплексной диагностики медико-биологических признаков в целях последующей идентификации человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани.
2. Сравнительный анализ методов определения элементного состава биологических объектов (отличающихся большой органической составляющей), а также применимости различных биологических материалов человека, выявление методов элементного анализа и биологических материалов наиболее эффективных для определения медико-биологических признаков и идентификационных исследований; адаптация методик определения элементного состава биологических проб применительно к выбранным аналитическим методам и биологическим материалам (костная и зубная ткань) для элементов в диапазоне от водорода (H) до урана (U).
3. Проведение экспериментальных исследований костной ткани трупов и зубов живых лиц в целях установления состава химических элементов одновременно присутствующих в пробах, нижних уровней и диапазонов концентраций, характеристик коллекции биологического материала, необходимых для получения первичных данных (элементного состава костной ткани и зубов) и установления «круга» медико-биологических признаков, определяемых на основе элементного анализа.
4. Проведение статистических исследований первичных данных в целях выявления медико-биологических признаков человека, групп элементов, значимых для определения этих признаков, а также критериев, параметров, рубрикаций параметров и алгоритмов системы диагностики.
5. Разработка модели системы диагностики признаков в целях последующей идентификации человека с применением элементного анализа костной ткани и зубов.
6. Разработка алгоритмов системы диагностики медико-биологических признаков человека, а также общего алгоритма диагностики и идентификации индивидов с использованием выявленных признаков.
Научная новизна работы:
1. Разработаны теоретические основы, показаны подходы и методы создания системы комплексной диагностики медико-биологических признаков человека в целях последующей его идентификации на основе результатов анализа элементного состава костной ткани. Построена модель системы.
2. В отличие от предшественников, существенно увеличено количество определяемых элементов. Впервые установлено содержание в зубах одновременно около 45-ти элементов, а также в костной ткани суммарной концентрации легких элементов (H+C+O+N) и (Si). Концентрации элементов в костной ткани и зубах человека впервые использованы для проведения комплексных идентификационных исследований.
3. При измерении концентраций элементов (от H до U) в костной ткани и зубах впервые определены нижние уровни и диапазоны концентраций элементов. Это позволяет адекватно подойти к выбору метрологических характеристик оборудования для комплексного исследования признаков, определяемых с использованием концентраций элементов в костной ткани и зубах.
4. В отличие от ранее известного, установлены важнейшие требования к основной аналитической схеме, учитывающие наличие в образцах большой органической составляющей; самостоятельную значимость органической составляющей для диагностики ряда признаков; зависимость признаков от различных групп элементов; зависимость признаков одновременно от ряда элементов, входящих в различные группы. Сложная зависимость признаков от элементов является причиной использования многоэлементных спектров и, соответственно, многоэлементных методов и приборов с высокими метрологическими характеристиками.
5. Впервые установлены состав и группы значимых элементов в костной ткани и зубах, а также некоторые изотопные отношения в зубах человека, которые могут быть использованы для диагностики его медико-биологических признаков и проведения идентификационных исследований.
6. Впервые представлены модели диагностики широкого круга медико-биологических признаков и идентификации человека с применением результатов элементного анализа костной и зубной ткани.
7. Впервые разработаны общие алгоритмы системы диагностики, в том числе, для определения медико-биологических признаков с использованием результатов элементного анализа костной и зубной ткани.
8. Доказана возможность определения пола и возраста с применением данных о концентрациях химических элементов в костной ткани.
9. Выявлена ранее неизвестная связь между концентрацией Na, Si, P, Ca, S, легких элементов (H+C+O+N) в костной ткани и полом (возрастом) человека. Разработана оригинальная методика определения пола и возраста с применением элементного анализа костной ткани.
Положения, выносимые на защиту:
1. Разработаны теоретические и экспериментальные основы системы комплексной диагностики медико-биологических признаков человека, позволяющие выявлять широкий круг медико-биологических данных индивидов, решать задачи идентификации с использованием элементного анализа костной ткани и зубов.
2. Адаптированы методики определения элементного состава костной ткани и элементного и изотопного состава зубов, позволяющие получать первичные данные для «свежей» костной таки, субфассильной костной ткани, зубов живых лиц и создать базы данных для статистических исследований.
3. Проведены экспериментальные исследования, в результате которых:
- выявлены концентрации, нижние уровни и диапазоны концентраций в костной ткани следующих, установленных методом ЛМС, элементов: (H+C+N+O), F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Fe, Cu, Zn Sr и Pb – всего 16 элементов;
- определены нижние уровни и диапазоны концентраций в субфассильной костной ткани Ca, Zn, Cu, Mn, Fe, Pb, Sr и Ni, исследованных методом ААС;
- выявлены содержания, нижние уровни и диапазоны концентраций в зубной ткани следующих, установленных методом ICP MS, элементов: Na, Mg, Al, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, As, Se, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Rh, Pd, Ag, Cd, Sn, Sb, Te, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Re, Ir, Pt, Au, Hg, Tl, Pb, Bi, Th, U - всего 60 элементов;
- определены соотношения стабильных изотопов Sr, Nd, Pb в зубной ткани: 87Sr/86Sr, 84Sr/86Sr, 143Nd/144Nd, 206Pb/204Pb, 207Pb/204Pb, 208Pb/204Pb, установленные методом TIMS-MC;
- обобщены, по всем доступным источникам, данные о нижних уровнях и диапазонах концентраций элементов в костной ткани и зубах человека.
4. Проведены статистические исследования первичных данных (концентраций элементов), позволившие:
- выявить корреляционные связи между отдельными элементами (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca и S;
- определить дискриминантные функции для диагностики пола, возраста и длины тела с использованием данных о концентрациях (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca и S в костной ткани;
- выявить связь между распространенностью элементов в окружающей среде и в зубной ткани человека;
- показать возможность дифференциации трёх территорий специфических в геохимическом отношении с применением элементного и изотопного состава зубов;
- выявить параметры межгрупповой изменчивости концентраций химических элементов в зависимости от природной зоны проживания и характера питания;
- выявить диагностические комплексы для установления локальных условий среды, заболеваний и этно-территориальной принадлежности;
- выявить причины неработоспособности показателя этно-территориальной принадлежности при исследовании его с применением химических элементов – этот показатель является смешением ряда других показателей (природные, геохимические и экологические условия проживания);
- показать способность нейронной сети «извлекать» из обучающей выборки (поступившей после обработки ее методами многомерной статистики) схему разделения признаков.
5. В результате проведенных исследований получены данные о костной ткани человека, позволяющие разработать общую модель диагностики медико-биологических признаков, включающую в свой состав частные модели:
- модель диагностики видовой принадлежности останков в случае дифференциации человека и животного;
- модели диагностики пола, возраста и роста;
- модель диагностики территории проживания (геохимический аспект) на основе элементного и изотопного анализа зубов;
- модели диагностики природной зоны проживания, экологических и локальных условий среды;
- модель диагностики заболеваний;
- модель диагностики характера питания;
- модель диагностики среды и давности захоронения.
6. Проведённые статистические исследования концентраций элементов в костной ткани (зубах) и сформированные модели диагностики признаков позволили разработать
- общие алгоритмы формирования системы комплексной диагностики медико-биологических признаков человека;
- общие алгоритмы определения пола, возраста, длины тела, территории проживания (геохимический аспект), природной зоны проживания, экологических и локальных условий среды, заболеваний, характера питания, среды и давности захоронения индивида, а также общий алгоритм комплексной оценки останков на основе результатов анализа элементного состава костной ткани и зубов.
Теоретическая и практическая значимость работы.
Впервые выявлен комплекс медико-биологических признаков человека, определяемых с применением элементного анализа костной и зубной ткани. Разработаны теоретические основы, показаны пути и методы создания системы диагностики медико-биологических признаков человека в целях последующей его идентификации на основе результатов анализа элементного состава костной ткани. Построена модель такой системы. Это позволяет применить в практике судебных экспертиз новый комплексный подход к определению признаков и идентификации человека.
Предложены методы и способы установления широкого круга признаков человека для индивидов, на которых нет (или недостаточно) сведений в базах данных, обеспечивающих целенаправленное проведение розыскных мероприятий, резкое сужение круга поиска при исследовании трупов и последующую их идентификацию.
Результаты исследования могут использоваться в антропологии, медицине, криминалистике, археологии, а также при решении проблем безопасности. В целом они имеют значение для развития общетеоретических представлений о человеке и решении системных задач в антропологии и медицине.
Личный вклад автора. Результаты, приведенные в исследовании, получены самим автором, либо под его руководством и при его непосредственном участии. Автору принадлежит выбор направления исследований, постановка задач и методов их решения, трактовка и обобщение основных полученных результатов. Он принимал непосредственное участие в постановке экспериментов, в их обработке и обсуждении; ему принадлежит выявление основных закономерностей и формулировка основных выводов, а также разработка моделей и алгоритмов. Соавторы участвовали в проведении экспериментов и расчетов, обсуждении постановки отдельных задач и полученных результатов.
Апробация работы и внедрение результатов. О результатах работы было доложено в 2004 году на Научно-практической конференции, посвященной 60-летию образования органов судебно-медицинской экспертизы Вооруженных Сил Российской Федерации (Москва); в 2005 году на Научно-практической конференции судебно-медицинских экспертов, посвященной 60-летию образования государственных судебно-экспертных учреждений Министерства обороны Российской Федерации на территории Приволжко-Уральского военного округа (Самара); в 2005 году - на заседании межрегиональной ассоциации «Судебные медики Сибири» (Новосибирск); в 2007 году на семинаре 111 Главного государственного центра судебно-медицинских и криминалистических экспертиз МО РФ (Москва). Результаты работы внедрены в практику судебно-экспертных учреждений Министерства обороны Российской Федерации
Результаты исследования были использованы в научно-исследовательской работе «Исследование возможности создания системы идентификации личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани», а также при подготовке тактико-технического задания на опытно-конструкторскую работу (ОКР) «Создание программно-технического комплекса идентификации личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани» (Приложение X диссертации), работа включена в Гособоронзаказ 2006 года (на 2007-2010 г.г.) и выполняется в настоящее время.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 49 статей и 1 сборник трудов.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из 2-х томов; 1-й том включает: введение, четыре главы, заключение, список литературы из 511-и наименований, в том числе 177 иностранных авторов, содержит 266 страниц, в том числе 51 таблицу и 31 рисунок на 65-ти страницах; 2-й том включает 17 приложений, содержит 166 страниц, в том числе 33 таблицы и 9 рисунков на 109 страницах.
МАТЕРИАЛЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В качестве исследуемого материала в работе использовалась костная ткань трупов и зубы живых лиц.
1-я группа образцов: костная ткань, полученная в результате судебно-медицинского вскрытия трупов – по шесть фрагментов середины диафизов трубчатых костей (правое и левое бедро - ПБ, ЛБ; правая и левая голень - ПГ, ЛГ; правое и левое плечо - ПП, ЛП) от 94 трупов с известными медико-биологическими данными, из них: мужчин - 80, женщин - 14; возраст от 30 до 82 (до 50 лет - 37, старше 50 лет – 57); национальность: русские - 88, украинцы - 3, евреи - 2, цыгане - 1; регион проживания в последние 10 лет до смерти: г. Самара - 85, Астраханская область - 9. Всего исследовано 564 пробы.
2-я группа образцов: зубы живых лиц, удаленные у людей, проживающих в Хабаровском крае, Астраханской области, Калмыкии и г. Самара, представляющих три геохимические провинции (Астраханская область и Калмыкия образуют единую геохимическую провинцию). Всего 33 образца, в том числе: мужчин - 15, женщин - 17; образец № 9 (м) был представлен двумя зубами, удаленными из верхней и нижней челюсти мужчины с правой стороны; возраст от 18 до 69 лет; расовая принадлежность: европеоиды - 25; монголоиды - 7; этническая принадлежность: русские - 25; калмыки - 7; регион проживания в последние 10 лет жизни: Хабаровский край - 9; Астраханская область - 7; Калмыкия - 7; г. Самара - 9.
Медико-биологические данные для каждого образца 1-й и 2-й групп заносились на специально разработанные автором бланки - «карты признаков», включали: результаты судебно-медицинского вскрытия трупов (1-я группа), данные анамнеза жизни, стоматологического анамнеза (2-я группа) и описания медико-биологических признаков.
3-я группа образцов: фрагменты верхней трети диафиза большеберцовой кости практически без губчатого вещества из могильников различных сроков захоронения, отбиравшиеся с различных территорий бывшего Советского Союза и представляющие различные природно-климатические зоны, расовые типы и этнические группы (материалы базовых коллекций института Археологии Российской Академии наук и Московского государственного университета). В том числе: мужчин - 375, женщин - 258, пол не определен – 15; возраст 10-15лет – 9; 16-19 лет – 3; 20-29 лет - 165; 30-39 лет - 37; 40-49 лет – 279; 50-55 лет – 79; более 55лет – 76 человек. Всего 648 образцов. В работе использовались архивные данные о концентрациях элементов в субфассильной костной ткани из этих коллекций.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Элементный анализ образцов 1-й группы (свежая костная ткань) проводился методом лазерной масс-спектрометрии (ЛМС) во ВНИИИМТ МЗ РФ (отдел токсикологических испытаний и исследования материалов и изделий медицинской техники) на лазерном масс-спектрометре, с двойной фокусировкой излучения ЭМАЛ-2. При этом использовалась известная методика безэталонного анализа биологических проб (нативных образцов), высушенных до постоянной массы (Беняев Н.Е, Макеев Е.В., Лаппо В.Г., Крымова Т.Г., 2002). Регистрация спектров осуществлялась на фотопластинки типа ILFORD, расшифровка – с применением системы, сочетающей компьютер, денситометр и программу обработки.
Элементный анализ образцов 2-й группы (зубы живых лиц) проводился методом масс-спектрометрии высокого разрешения с ионизацией проб в индуктивно связанной плазме (ICP MS) в Институте Минералогии, геохимии и кристаллохимии редких элементов (ИНГРЭ) на приборе ELAN 6100 DRC, производство фирмы Perkin Elmer. Для исследования была адаптирована методика, применяемая при анализе горных пород на содержание редких и редкоземельных элементов в кислотных растворах (Костицын Ю.А., Крымова Т.Г., 2004). Процедуры расшифровки спектров и определения содержаний полностью автоматизированы.
Изотопный анализ образцов 2-й группы проводился методом термо-ионизационной масс-спектрометрии с мультиколлектором (TIMS-MC) в лаборатории изотопной геохимии и геохронологии Института Геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского (ГЕОХИ) РАН. Прибор - масс-спектрометр TIMS-MC фирмы Finnigan предназначен для анализа из твердой фазы. Поэтому основной проблемой разработки методики изотопного анализа было выделение исследуемых элементов в чистом виде в количестве от 0,1 до 0,5 мкг. Для получения образцов из кислотных вытяжек зубов применялись методики ионно-обменной колоночной хроматографии (Костицын Ю.А., Крымова Т.Г., 2004). Процедура определения изотопных соотношений полностью автоматизирована.
Элементный анализа образцов 3-й группы (субфассильная костная ткань) проводился методом атомно-абсорбционной спектрометрии (ААС) в лаборатории атомной абсорбции МГУ старшим научным сотрудником группы физической антропологии Института археологии РАН, М.В. Добровольской. Прибор - атомно-абсорбционный спектрометр фирмы Hitachy 180-80. Для исследования была адаптирована методика, основанная на кислотном разложении сухих образцов кости человека по схеме, принятой в практике анализа неорганической составляющей почв (Аринушкина Е.В., 1970).
Для выполнения задач исследования нами были изучены также данные о концентрациях элементов в костной ткани и зубах из литературных источников по антропологии, археологии, токсикологии и судебной медицине, официальные материалы, регламентирующие проведение экспертизы идентификации личности; отечественные и зарубежные материалы, обобщающие опыт идентификации погибших в случаях массовой гибели людей в результате техногенных катастроф, вооруженных конфликтов, террористических актов; материалы отчетов 111 ГГЦСМиКЭ МО РФ, 124 ЦЛ МКИ МО РФ, отчетов по НИР, проводившихся в период с 1996 по 2002 г.г. для решения задач идентификации погибших, находившихся в 124 ЦЛМКИ МО РФ; отечественные и зарубежные материалы, характеризующие применение информационных технологий в решении задач идентификации личности; литературные источники (археологические) по реконструкции антропологических признаков и условий проживания людей, представленных костными останками, давностью захоронения от 100 до 4000 лет; литературные источники и технические материалы, характеризующие различные методы элементного анализа, виды аналитического оборудования и применение его для исследования концентраций химических элементов в небиологических и биологических образцах (с большой органической составляющей); литературные источники по применению методов математической обработки и статистических исследований данных; научно-исследовательские и диссертационные работы, касающиеся рассматриваемой проблемы.
Результаты элементного и изотопного анализа вводились в электронную базу данных, содержащую медико-биологические признаки исследуемых индивидов.
Статистическая обработка результатов проводилась на PC-совместимом компьютере в операционной системе Windows 2000/XP/2003 с использованием пакетов программ “Statistica for Windows” (StatSoft) версии 5.0 и 6.0, программного обеспечения MS Excel 98 (Microsoft).
Объектами статистических исследований были следующие базы данных:
- численные значения концентраций 16-ти химических элементов (F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Fe, Cu, Zn Sr, Pb, а также суммарная концентрация легких элементов (H+C+N+O)) по 6 проб от 94 трупов, полученные методом ЛМС;
- численные значения концентраций 45-ти химических элементов (Na, Mg, Al, K, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Cd, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Pb, Bi, Th, U) и 7-и изотопных соотношений (87Sr/86Sr; 84Sr/86Sr; 143Nd/144Nd; 206Pb/204Pb; 207Pb/204Pb; 208Pb/204Pb) для 33 человек, проживающих в Хабаровском крае, Астраханской области, Калмыкии и г. Самара, полученные, соответственно, методами ICP MS и TIMS-MC.
- численные значения концентраций 8 химических элементов (Ca, Zn, Cu, Mn, Fe, Pb, Sr и Ni) для 439 скелетированных останков из археологических захоронений, полученные методом ААС. Для всего массива данных (648 объектов) определялись средние значения, дисперсии.
Для образцов, исследованных методами ЛМС и ААС, по всей базе данных выполнялся анализа отдельных значений на «выбросы» (контроль резко выделяющихся значений концентраций) и оценки факторов, влияющих на «анормальность» распределения концентраций элементов, он включал:
1) Расчеты средних значений концентраций для всей выборки по каждой кости (ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП) - ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП;
2) Расчеты значений дисперсий (среднее квадратичное отклонение) для каждой кости (ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП) - ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП.
3) Определение границы допустимости результатов исходя из 3. Эти границы составляют - 3 + 3 (для ПБ: ПБ - 3ПБ ПБ + 3ПБ; для ЛБ: ЛБ – 3ЛБ ЛБ + 3ЛБ; для ПГ:
ПГ - 3ПГ ПГ + 3ПГ; и т.д.).
4) Применялось правило коррекции значений по всей базе данных при аномальных «выбросах». Если значение концентрации для данного человека и данной кости находится в пределах - +, то оно сохраняется. Если значение концентрации выходит за пределы соответствующих интервалов, то оно заменяется средним для кости. Эта процедуры проводится по всей базе данных.
5) После такой коррекции аномальных выбросов определялось среднее значение концентрации по шести костям (ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП). Это среднее значение использовалось при проведении дискриминантного и нейросетевого анализа.
Осуществлялась проверка на однородность (один и тот же вид) и нормальность распределения численных значений концентраций для всех костей по каждому элементу, рассчитывались средние значения, ошибки средних значений, асимметрия (скошенность распределения), и эксцесс (островершинность).
Для установления конкретного вида связей использовались методы дискриминантного и факторного анализа, для элементов по преобразованным данным были построены дискриминантные функции и выявлены связи между признаками и элементным составом костной ткани. Для выявления связей между концентрациями отдельных элементов были построены корреляционные матрицы, получены коэффициенты корреляции, построены матрицы факторных нагрузок и выявлены связи между концентрациями отдельных элементов.
Для визуализации полученных результатов при исследовании пола и возраста использовалась программа, позволяющая свертывать многомерное пространство в двумерное при сохранении относительных расстояний между векторами измерений - карта Саммона.
В целях классификации объектов по полу, возрасту и росту с использованием концентраций 16 химических элементов применялась, кроме того, нейросетевая классифицирующая система на основе многослойной нейронной сети, разработанная И.Е. Шепелевым (Институт нейрокибернетики им. А.Б. Когана, г. Ростов-на-Дону).
Исследование территории происхождения (геохимический аспект) проводилось с применением двумерных диаграмм концентраций элементов, отношений элементов и изотопов, аналогичных тем, которые приняты для исследования горных пород. Это позволило сравнить распространенность элементов и изотопов, выявленных в зубной ткани с распространенностью их в горных породах соответствующих регионов.
Определение возможности дифференциации отдельных территорий проводилось в виде численного эксперимента с использованием дискриминантного анализа при различных наборах элементов и изотопных отношений.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Исследование концентраций элементов в костной ткани
Исследование костной ткани методом ЛМС.
Методом ЛМС в образцах костной ткани (кортикальный слой кости) были определены содержания таких химических элементов как F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Fe, Cu, Zn Sr, Pb, а также суммарная концентрация легких элементов (H+C+N+O). Диапазоны концентраций элементов, выявленных в костной ткани, по всем образцам представлены в таблице 1. Колебания величин концентраций показаны в последней колонке этой таблицы.
1) Ca, P и суммарная концентрация легких элементов (H, C, O, N), составляют основу кортикальной ткани. Содержание этих элементов в образцах хорошо согласуется с литературными данными (Ca: 35-39 % в кортикальном слое, P: 14 % и H+C+O+N: 54 % - в скелете) и может изменяться в 1,5 - 3 раза.
Содержание макроэлементов F, Na, Mg, S, Cl, K, Sr, колеблется в пределах одного порядка, в основном, в 10-20 раз, причем верхние границы концентраций находятся на уровне единиц или десятых долей масс.%, а нижние границы – на уровне десятых или сотых долей масс.%.
Содержание микроэлементов (Al, Si, Fe, Cu, Zn и Pb) в кортикальной ткани может колебаться в пределах 1-2-х порядков, при этом, верхние границы концентраций находятся на уровне сотых, а нижние границы – на уровне тысячных и десятитысячных долей масс.%.
Колебания концентраций химических элементов в костной ткани могут объясняться многими причинами. Прежде всего, они зависят от биологических свойств объектов исследования (пол, возраст, длина тела, территория проживания, заболевания, другие признаки трупа) и проявляются в виде нормального физиологического разброса содержаний элементов в кости. За пределами физиологического разброса колебания концентраций химических элементов зависят от метода анализа, отдельных стадий аналитического цикла и ошибок измерения.
2) Нижние уровни содержания элементов в костной ткани достаточно точно коррелируют с данными литературы. Верхние границы концентраций элементов в костной ткани (таблица 2), превышают концентрации, приведенные в литературных источниках в 5-100 раз, что может быть связано, во-первых, с тем, что литературные данные получены методами ААС и ЭСА. Занижение результатов при использовании этих методов, возникает из-за потерь элементов при
Таблица 1 - Диапазоны концентраций элементов в кортикальной ткани, выявленные по всем исследованным образцам методом ЛМС («свежая» костная ткань)
| № п/п | Элемент | Нижние и верхние уровни содержания элементов в сухой кости (масс.%) | Нижние и верхние уровни содержания элементов в сухой кости (мкг/г, %) | Колебания величин концентраций элементов (разы) (верхн. гр/нижн. гр.) |
| 1. | H+C+O+N | 32,00 - 59,00 | 32,00 – 59,00 % | 1,84 |
| 2. | F | 0,02 - 0,40 | 200 – 4000 мкг/г | 20 |
| 3. | Na | 0,34 - 3,60 | 3400 – 36000 мкг/г | 10,6 |
| 4. | Mg | 0,0466 - 1,90 | 466 – 19000 мкг/г | 40 |
| 5. | Al | 0,001 – 0,04 | 10 – 400 мкг/г | 40 |
| 6. | Si | 0,004 – 0,40 | 40 – 4000 мкг/г | 100 |
| 7. | P | 5,50 -16,5 | 5,5 -16,5 % | 3 |
| 8. | S | 0,05 - 1,00 | 500 – 10000 мкг/г | 20 |
| 9. | Cl | 0,01 - 0,50 | 100 – 5000 мкг/г | 50 |
| 10. | K | 0,10 - 2,50 | 1000 – 25000 мкг/г | 25 |
| 11. | Ca | 25,00 - 40,00 | 25,00 – 40,00 % | 1,6 |
| 12. | Fe | 0,001 – 0,04 | 10 – 400 мкг/г | 40 |
| 13. | Cu | 0,0001 - 0,0055 | 1 – 55 мкг/г | 55 |
| 14. | Zn | 0,001 – 0,06 | 10 – 600 мкг/г | 60 |
| 15. | Sr | 0,01 - 0,2 | 100 – 2000 мкг/г | 20 |
| 16. | Pb | 0,0001 - 0,0066 | 1 – 66 мкг/г | 66 |
Таблица 2 - Содержание элементов в костной ткани, полученные методом ЛМС (верхняя граница концентраций) и приведенные в литературных источниках (мкг/г)
| Элемент | Верхняя граница содержания (ЛМС) | Лит. Данные | Элемент | Верхняя граница содержания (ЛМС) | Лит. Данные | Элемент | Верхняя граница содержания (ЛМС) | Лит. Данные |
| F | 400 | 200 | S | 10000 | 2700;1700 | Cu | 55 | 0,6; 0,9 |
| Na | 36000 | 3200;5000 | Cl | 5000 | 1700;1400 | Zn | 600 | 66; 33 |
| Mg | 19000 | 980; 840 | K | 25000 | 880; 1500 | Sr | 2000 | 15; 50; 22 |
| Al | 400 | 34; 3,3; 5 | Fe | 400 | 115; 42 | Pb | 66 | 6,6; 2,1; 4,8 |
пробоподготовке и анализе. Во-вторых,- более высокие концентрации элементов могут быть связаны со свойствами самой кортикальной ткани, наиболее жесткой и твердой части кости, почти в 2 раза более плотной, чем скелет.
3) Обобщение данных, полученных методом ЛМС, позволяет показать нижние границы и диапазоны определения элементов (таблица 3) в костной ткани. Эти диапазоны шире, чем приведенные в литературных источниках, прежде всего, из-за смещения верхней границы в сторону больших концентраций. Однако следует отметить, что в настоящее время не только результаты отдельных работ, но и усредненные по разным работам результаты демонстрируют значительную вариабельность в содержаниях элементов в костной ткани (Чупятова Т.С., 1994; Беняев Н.Е. с соавт., 2004). Вариация может достигать 3-х порядков величины.
4) Методом ЛМС можно определять такие медико-биологические признаки, для диагностики которых является достаточным количественный анализ элементов, находящихся в костной ткани в диапазонах концентраций, приведенных в таблице 3. Сопоставимость концентраций обеспечивается на основе использования методики одновременного определение F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Fe, Cu, Zn Sr, Pb, и суммы легких элементов (H+C+N+O).
Таблица 3 Нижние границы и диапазоны определения элементов, выявленные методом ЛМС в свежей костной ткани.
| Элементы | Нижние границы (мкг/г) | Диапазоны определения (мкг/г) |
| (H+C+O+N) | ~105 | |
| Ca | ~105 | 2,0х105-6,0х105 |
| P | ~104 | 5,0х104- 17х105 |
| Na | 3х103 | 3х103-3,6х104 |
| K | 800 | 103-2,5х104 |
| Mg | 400 | 400-1,9х104 |
| S | 500 | 500-104 |
| F | 200 | 200-400 |
| Cl | 100 | 100-5х103 |
| Sr | 100 | 100-2000 |
| Si | 10 | 40-4х103 |
| Al, Fe, Zn | 10 | 10-600 |
| Cu, Pb | 1,0 | 1-70 |
Исследование субфассильной костной ткани методом ААС.
Методом ААС в образцах субфассильной костной ткани были определены содержания Ca, Zn, Cu, Mn, Fe, Pb, Sr и Ni. В таблице 4 приведены диапазоны концентраций элементов, выявленные по всем образцам. В последней колонке этой таблицы представлены величины колебаний концентраций в костной ткани.
1) Концентрации Сa в субфоссильной (археологической) костной ткани (давностью захоронения 100 - 2000 лет), определенные методом ААС, находятся на уровне 21-35 %, довольно хорошо согласуются с литературными данными (38,3±0,4; 35-39 %; 20 %), нашими результатами, полученными методом ЛМС (25-40 %) и колеблются в 1,7 раза, что сопоставимо с данными для свежей кости.
Концентрации микроэлементов Fe, Cu, Zn, Ni, Mn в кортикальной ткани субфоссильной кости с достаточной точностью совпадают с литературными данными, нашими результатами с применением метода ЛМС (для Fe, Cu, Zn) и колеблются в 10-100 раз, что также сопоставимо с данными для свежей кости.
Уровень содержания Sr в субфоссильной костной ткани составляет 10-100 мкг/г, что соответствует литературным данными (Sr: 15; 3-104; 50-100; 17-56), но на 1-2 порядка ниже, чем определенный методом ЛМС в костной ткани индивидов, проживающих в г. Самара (100-2000 мкг/г). При этом содержание элемента в обоих случаях колеблется в пределах одного порядка. Это наблюдение может быть связано с местными экологическими условиями большого промышленного города, загрязнением окружающей среды и накоплением костной тканью стронция, поступающего из нее.
Содержания Pb в субфоссильной кости находится на уровне 0,1-30 мкг/г. Это согласуются с литературными данными (Pb: 6,6; 2,1-74; 8,3-23; 4,8-17), но отличается от содержания в свежей кости: 1-66 мкг/г. Обращает на себя внимание, что нижняя граница концентраций Pb в археологической кости на порядок ниже, чем в свежей, при этом интервалы их концентраций перекрываются. Различия содержаний Pb составляют 660 раз, это связано с ухудшением экологических условий проживания современного человека, а также человека, жившего сто лет назад, по сравнению с условиями жизни людей, живших 2000 лет назад. Современный уровень содержания Pb в костной ткани человека – один из наиболее высоких за последние 2000 лет. Для субфоссильных костей характерным является содержание свинца ~0,1мкг/г в костях примерно у 50 % исследованных.
Таблица 4 - Диапазоны концентраций элементов в кортикальной ткани, выявленные по всем исследованным образцам методом ААС (субфассильная кость).
| № п/п | Элемент | Нижние и верхние границы содержания элементов в сухой кости (мкг/г) | Колебания величин концентраций элементов (разы) (верхн.гр./нижн.гр.) |
| 1 | Ca % | 21-35 % | 1,67 |
| 2 | Zn | 30,00-230,00 | 7,7 |
| 3 | Cu | 0,4- 20,00 | 50 |
| 4 | Mn | 6,00-616,00 | 102 |
| 5 | Fe | 5,60-220,00 | 39,3 |
| 6 | Pb | 0,1-30,00 | 300 |
| 7 | Sr | 10,00-100,00 | 10 |
| 8 | Ni | 0,10-4,00 | 40 |
Таблица 5 Нижние границы и диапазоны определения элементов, выявленные методом ААС в субфассильной костной ткани.
| Элементы | Нижние границы (мкг/г) | Диапазоны определения (мкг/г) |
| Ca | 2х104 | 2х104-3,5х105 |
| Zn | 30 | 30-230 |
| Mn | 5 | 5-700 |
| Fe | 5 | 5-230 |
| Sr | 10 | 10-100 |
| Cu, Pb | 0,1 | 0,1-30 |
| Ni | 0,1 | 0,1-4 |
2) Данные п.1. показывают, что субфоссильная кость хорошей сохранности может служить источником сведений о прижизненных концентрациях или соотношениях концентраций элементов в костной ткани современного человека. В таблице 5 представлены нижние границы и диапазоны определения элементов в субфассильной костной ткани.
3) Методом ААС можно определять такие медико-биологические признаки, для диагностики которых является достаточным количественный анализ элементов, находящихся в костной ткани в диапазоне концентраций указанных таблице 5.
Исследование концентраций элементов в зубной ткани
Методом ICP MS в образцах зубов были определены содержания таких элементов как Li, Be, Na, Mg, Al, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr,Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, As, Se, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Rh, Pd, Ag, Cd, Sn, Sb, Te, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Re, Ir, Pt, Au, Hg, Tl, Pb, Bi, Th, U всего 62 элемента.
Исследование проб зубов № 3, № 9/1 и № 48 «в слепую». Для контроля образцы № 3, № 9/1 и № 48 дополнительно исследовались в слепую методами IСP-MS на приборе фирмы Hewlett Packard (для отличия от наших данных результаты этих анализов в тексте и таблицах обозначены как MS), а также методом IСP-AES (атомно-эмиссионной спектрометрии с индуктивно связанной плазмой - в тексте и таблицах эти результаты обозначены как AES) в аналитической лаборатории Института проблем и технологий микроэлектроники (ИПТМ) (г. Черноголовка).
Пробоподготовка для анализа, в этом случае, состояла в следующем: навеску порошка зуба 60 мг, приготовленную согласно выше указанной методике, растворили в 1,5 мл HClO3 (Ос.ч.), затем разбавили дистиллированной водой категории Ос.ч. до 20 мл. Расшифровку спектра выполнял В.К. Карандашев (ИПТМ).
Сопоставление концентраций элементов в пробах № 3, № 9/1 и № 48, полученных различными методами, привели нас к следующим выводам:
1) ISP MS имеет значительно более низкие пределы обнаружения (на 2-4 порядка), чем MS и AES. Это позволяет методом ISP MS выявлять в пробе концентрации таких элементов, как a) Na, Mg, Al, K, Mn, Co, Zn, Rb, Sr, Ba, Pb и Bi, а также b) Sc, Ti, V, Cr, Ni, Cu, Ga, Y, Zr, Nb, Mo, Cd, Cs, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Pt, Au, Tl, Th, U.
Элементы второй группы, при определении их методом MS и AES, все находятся ниже предела обнаружения. Непротиворечивость данных ISP MS, MS и AES в определенной степени, косвенно подтверждает правильность полученных нами результатов.
2) Концентрации Na, Mg, Al, Mn, Co, Zn, Rb, Sr, Ba, Pb и Bi, определенные как методом ISP MS, так и методами MS и AES достаточно хорошо совпадают во всех исследованных пробах (№ 3, № 9/1, № 48).
3) Содержания Ca в образцах № 3, № 9/1 и № 48 (соответственно, 14,0; 12,5; 12,2 %) установленные методом ISP MS, в 2 раза занижены по сравнению с его концентрациям, установленными методом AES (соответственно 29,7; 28,7; 32,8 %), последние данные, в частности, подтверждаются результатами химического анализа Ca в пробе № 3 (26,27 %). Таким образом, результаты анализа Ca методом ISP MS не являются достоверными.
4) Содержания Eu (№ 48: 0,0001 мкг/г), Tm (№ 48: 0,000061 мкг/г), Re (№ 9/1: 0,000066 мкг/г) и Ir (№3: 0,000098; № 9/1: 0,000141; № 48: 0,000044 мкг/г), установленные методом ISP MS, находятся частично или полностью ниже предела обнаружения элемента (соответственно 0,0002; 0,0002; 0,00015; 0,0002 мкг/г). По этой причине концентрации этих элементов, определенные методом ISP MS также могут быть недостоверны.
5) Методом ISP MS в образцах зубов (№ 3б № 9/1б № 48) не были выявлены Li, Be, Fe, As, Se, Rh, Pd, Ag, Sn, Sb, Te и Hg, а также P, S, Cl, в то время как методами MS и AES, имеющими меньшую чувствительность, в них определены Li (соответственно, 0,11; 0,09; 0,079 мкг/г) и Fe (200; 110; 87 мкг/г.
6) На данном этапе исследования достоверными можно считать данные анализа, выполненные методом ISP MS, для следующих элементов: Na, Mg, Al, K, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Cd, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Pt, Au, Tl, Pb, Bi, Th, U – всего 45.
Анализ концентраций элементов в зубной ткани человека.
Диапазоны концентраций элементов, а также величины колебаний концентраций, выявленные в зубах по всем образцам, представлены в таблице 6.
1) Данные об элементном составе зубов по значительному перечню элементов получены впервые. Это практически все редкие элементы, которые содержатся в земной коре и поступают в зубную ткань в качестве примесных с водой и пищей: Sc, Cr, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Cs, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Re, Ir, Pt, Au, Tl, Bi, Th и U.
2) Литературные источники подтверждают результаты наших исследований по Mg, Ti, V, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, As, Sr, Ag, Cd и Pb. Для Zn (73-28784; 110-1700; 34-876 мкг/г) и Mo (0,029-25,0 мкг/г) наши результаты совпадают с литературными данными (Zn: 25; 60 мкг/г; Mo: 0,2
Таблица 6 - Диапазоны концентраций элементов в зубах, выявленные по всем исследованным образцам методом ICP MS
| № п/п | Элемент | Пределы обнаружения элементов (мкг/г, %) | Нижние и верхние уровни содержания элемента в зубах (мкг/г, нг/г, %) | Колебания концентраций элементов (разы) |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1. | Na | 0,1 | 1931-17646 мкг/г | 9,14 |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 2. | Mg | 0,1 | 1716-12199 мкг/г | 7,11 |
| 3. | Al | 0,1 | 0,43-359 мкг/г | 835,0 |
| 4. | K | 0,1 | 129-794 мкг/г | 6,15 |
| 5. | Sc | 0,02 | 0,01*-0,21 мкг/г | 21 |
| 6. | Ti | 0,1 | 1-15 мкг/г | 15 |
| 7. | V | 0,1 | 0,04*-0,46 мкг/г | 10,75 |
| 8. | Cr | 0,05 | 0,05-4,0 мкг/г | 80 |
| 9. | Mn | 0,02 | 0,3-3,57 мкг/г | 11,9 |
| 10. | Co | 0,01 | 0,2-6,81 мкг/г | 34,05 |
| 11. | Ni | 0,01 | 0,25-13,2 мкг/г | 52,8 |
| 12. | Cu | 0,005 | 0,22-1,55 мкг/г | 7,05 |
| 13. | Zn | 0,01 | 73-2878 мкг/г | 39,42 |
| 14. | Ga | 0,001 | 0,3-0,74 мкг/г | 2,47 |
| 15. | Rb | 0,0005 | 0,114-0,994 мкг/г | 8,72 |
| 16. | Sr | 0,0005 | 2,67-187 мкг/г | 70 |
| 17. | Y | 0,0002 | 1,18-100 нг/г | 85,0 |
| 18. | Zr | 0,0005 | 0,5-220 нг/г | 440 |
| 19. | Nb | 0,001 | 1-130 нг/г | 130 |
| 20. | Mo | 0,0005 | 0,029*-25,0 мкг/г | 862 |
| 21. | Cd | 0,0005 | 0,5-75,4 нг/г | 150,8 |
| 22. | Cs | 0,0002 | 0,2-20 нг/г | 100 |
| 23. | Ba | 0,0005 | 2,6-105 мкг/г | 42 |
| 24. | La | 0,0002 | 1-284 нг/г | 284 |
| 25. | Ce | 0,0002 | 1-200 нг/г | 200 |
| 26. | Pr | 0,0002 | 0,4-58,1 нг/г | 116,2 |
| 27. | Nd | 0,0002 | 1-199 нг/г | 199 |
| 28. | Sm | 0,0002 | 0,36-33,46 нг/г | 92,94 |
| 29. | Eu | 0,0002 | 0,18-8,84 нг/г | 49,1 |
| 30. | Gd | 0,0002 | 0,2-22,6 нг/г | 113,0 |
| 31. | Tb | 0,0002 | 0,4-44,7 нг/г | 11,75 |
| 32. | Dy | 0,0002 | 0,27-17,09 нг/г | 63,3 |
| 33. | Ho | 0,0002 | 0,1-3,318 нг/г | 33,18 |
| 34. | Er | 0,0002 | 0,1-9,08 нг/г | 90,8 |
| 35. | Tm | 0,0002 | 0,1-2,705 нг/г | 27,05 |
| 36. | Yb | 0,0002 | 0,1-9,37 нг/г | 93,7 |
| 37. | Lu | 0,0002 | 0,1-13,77 нг/г | 137,7 |
| 38. | Hf | 0,0002 | 0,1-15,3 нг/г | 153 |
| 39. | Ta | 0,0002 | 0,1-39,17 нг/г | 391 |
| 40. | W | 0,005 | 5-513 нг/г | 102,6 |
| 41. | Re | 0,00015 | 0,031*-30,03 нг/г | 968 |
| 42. | Ir | 0,0002 | 0,044*-0,415 нг/г | 9,43 |
| 43. | Pt | 0,0003 | 0,4-77,64 нг/г | 194,1 |
| 44. | Au | 0,0008 | 0,23*-3,23 нг/г | 14,04 |
| 45 | Tl | 0,0002 | 0,4-38,59 нг/г | 96,48 |
| 46 | Pb | 0,001 | 0,24-12,76 мкг/г | 53,17 |
| 47 | Bi | 0,0002 | 0,001-38,2 мкг/г | |
| 48 | Th | 0,0002 | 0,2-28,9 нг/г | 145 |
| 49 | U | 0,0002 | 0,5-23,5 нг/г | 47 |
* Нижняя граница концентраций элемента находится ниже предела обнаружения.
мкг/г) только на уровне нижней границы концентраций, в то время как верхние границы отличаются от литературных на 2-3 порядка величин. Следует отметить, что литературные данные по Mg, Ti, V, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, As, Sr, Ag, Cd, Pb, Zn и Mo - это сведения о субфассильной (археологической) зубной ткани, что позволяет сделать предположение о применимости проб зубов из археологических захоронений для исследований элементного состав зубов современных людей.
Нижние границы концентраций таких элементов, как Sc, V, Mo, Re, Ir, Au находятся на пределе обнаружения, это снижает достоверность их определения.
3) Как видно из таблицы 6, концентрации Na, Mg, K, Mn, Cu, колеблются в 10 раз; содержания Co, Ni, Zn, Sr, Pb – в 30-50 раз, а содержания редких и редкоземельных элементов колеблются в широких пределах (от 1 до 3-х порядков), что можно связать, прежде всего, с примесным характером их присутствия в зубах, а также с небольшой величиной статистикой выборки.
4) В таблице 7 представлены нижние границы и диапазоны определения элементов в зубах. Эти данные позволяют сделать вывод, что методом ICP MS можно определять такие медико-биологические признаки человека, для диагностики которых является достаточным количественный анализ элементов, находящихся в зубной ткани в диапазоне концентраций указанных в таблице 7. Сопоставимость первичных данных обеспечивается на основе использования методики одновременного определение элементов, присутствующих в пробе.
Таблица 7 Нижние границы и диапазоны определения элементов, выявленные методом ICP MS в зубной ткани.
| Элементы | Нижние границы (мкг/г) | Диапазоны определения (мкг/г) |
| Na, Mg | 103 | 103-1,8х104 |
| K | 100 | 100-800 |
| Zn | 70 | 70-103 |
| Ti | 1 | 1-15 |
| Ba | 1 | 1-100 |
| Sr, | 1 | 1-200 |
| Al | 0,1 | 0,1-400 |
| Mn, Co, | 0,1 | 0,1-10 |
| Ni, Pb | 0,1 | 0,1-15 |
| Cu, Ga, Rb | 0,1 | 0,1-1,6 |
| Sc, V, | 0,01 | 0,01-0,5 |
| Mo | 0,01 | 0,01-25 |
| Cr | 0,01 | 0,01-5 |
| Y, Nb, La, Ce, Nd, | 0,001 | 0,001-0,3 |
| W | 0,001 | 0,001-0,6 |
| Bi | 0,001 | 0,001-40 |
| Zr | 0,0001 | 0,0001-0,3 |
| Cs, Sm, Gd, Dy, Er, Yb,Lu, Hf, Ta, Tl, Th, U | 0,0001 | 0,0001-0,04 |
| Cd, Pr, Eu, Tb, Pt | 0,0001 | 0,0001-0,09 |
| Ho, Tm, Au, | 0,0001 | 0,0001-0,004 |
| Re | 0,00001 | 0,00001-0,03 |
| Ir | 0,000001 | 0,000001-0,0004 |
Метод ICP MS не обеспечивает определение Ca, P, Si, S, Cl и K, существенных для диагностики ряда признаков. Это приводит к необходимости дополнять прибор ELAN 6100 DRC прибором, позволяющим определять концентрации этих элементов.
5) Данные о концентрациях в зубах, полученные методом ЛМС, интересны, прежде всего, сведениями о содержании в зубной ткани F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl и K. Концентрации в зубах F (100-4300 мкг/г), Mg (2400-15500 мкг/г) и P (4,63-16,8 %) с достаточной точностью согласуется с данными литературы F (1630, 2435 мкг/г); Mg (3200; 6956,5 мкг/г) и P (16,9; 13,48 %). Сведения о содержании в зубах Na, Al, Si, S, Cl и K нами в литературных источниках не выявлены.
Сопоставление результатов элементного анализа в костной и зубной ткани
Сопоставление нижних уровней и диапазонов концентраций элементов в костной ткани и зубах позволило получить сводные данные по их содержанию в указанных биологических материалах. Эти данные в первом приближении могут рассматриваться в качестве «нормального физиологического разброса» концентраций элементов в костной и зубной ткани, которые, в частности, могут наблюдаться на различных территориях, при различных геохимических, природных и экологических условиях проживания людей. В то же время они составляют основные требования к прибору (пределу обнаружения и динамическому диапазону), который следует применять для определения концентраций элементов и диагностики признаков.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Статистические исследования базы данных концентраций 16-ти элементов, полученных методом ЛМС.
Расчет показателя эксцесса позволил выделить те наборы данных, которые представляют собой смесь двух распределений. Если установить причины бимодальности не удавалось, элемент исключался из анализа.
На рисунке 1 приведены гистограммы распределения суммарной концентрации легких элементов (H+C+N+O) по всей базе данных и для отдельных костей. На всех гистограммах отчетливо проявляется бимодальность распределения.
На рисунке 2 приведены интегральные гистограммы распределения восьми элементов, прошедших проверку на однородность (легкие элементы (H+C+N+O), Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl). Из них на гистограммах Na, Si, P, Cl и Ca также как на гистограмме для легких элементов (H+C+N+O), выявляется бимодальность.
Для Na, P, Si, Ca и легких элементов (H+C+N+O) бимодальность удалось связать с полом, возрастом и длиной тела объектов исследования.
Выявление корреляционных связей между суммарной концентрацией легких элементов (H+C+O+N) и Na, Si, P, Ca S.
По 8 выделенным элементам была построена корреляционная матрица (таблица 8), из которой следует, что показатели для некоторых из них статистически значимо коррелированны (большие значения коэффициентов связи). Элементы с большими коэффициентами связи не подчиняются гауссову распределению и являются зависимыми друг от друга. Это означает, что содержания некоторых химических элементов могут быть предсказаны с высокой точностью по другим и эти связи могут быть описаны в виде уравнений.
Для установления конкретного вида этих связей нами применялся метод множественной регрессии:
H,…= 101,8 – 0,11P – 0,94Ca - 0,1S, (
=0,966)
P = -0,69 + 0,16Na + 0,11Si + 0,96Ca, (
=0,871)
Ca = 5,44 – 0,82H,… - 0,12Na - 0,24Si, (
=0,968),
(где 
- квадрат коэффициента множественной корреляции, он показывает, насколько хорошо
Интегральная гистограмма распределения легких элементов
(выборка 94х6 измерений)
Левое бедро –ЛБ Правое бедро - ПБ
Левое плечо – ЛП Правое плечо - ПП
Левая голень - ЛГ Правая голень – ПГ
Рисунок 1 - Интегральная гистограмма распределения концентраций легких элементов по результатам масс-спектрального анализа и гистограммы распределений для шести фрагментов разных трубчатых костей.
Na P
S Ca
Mg Si
Cl (H+N+C+O)
Рисунок 2 - Гистограммы распределения концентраций химических элементов (масс- %), имеющих относительно унимодальное распределение (после замены выбросов на средние значения) или полимодальность, связанную с полом и возрастом.
сумма независимых переменных может предсказывать зависимую переменную).
Выявленная система связей, при отсутствии возможности определять концентрацию какого-либо из перечисленных элементов, позволяет получать ее расчетным путем. Эта возможность приобретает особенный смысл при переходе в идентификационных исследованиях к прибору РФС с ПВО, на котором «легкие элементы» (ниже Na) не определяются.
Таблица 8 – Корреляционная матрица, построенная по 8 элементам (H…., Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl)
| H,… | Na | Ca | Si | P | Mg | S | Cl | |
| H,… | 1,00 | -0,19 | -0,89 | -0,53 | -0,97 | -0,34 | -0,29 | 0,12 |
| Na | -0,19 | 1,00 | 0,23 | 0,41 | 0,07 | -0,24 | 0,28 | 0,31 |
| Ca | -0,89 | 0,23 | 1,00 | 0,56 | 0,91 | 0,31 | 0,12 | -0,07 |
| Si | -0,53 | 0,41 | 0,56 | 1,00 | 0,48 | 0,10 | 0,23 | -0,06 |
| P | -0,97 | 0,07 | 0,91 | 0,48 | 1,00 | 0,34 | 0,17 | -0,17 |
| Mg | -0,34 | -0,24 | 0,31 | 0,10 | 0,34 | 1,00 | 0,01 | -0,00 |
| S | -0,29 | 0,28 | 0,12 | 0,23 | 0,17 | 0,01 | 1,00 | 0,10 |
| Cl | 0,12 | 0,31 | -0,07 | -0,06 | -0,17 | -0,00 | 0,10 | 1,00 |
Диагностики пола, возраста и длины тела. В целях определения характера связей между концентрациями элементов и рассматриваемыми признаками использовались методы дискриминантного анализа.
1) Для диагностики пола можно использовать дискриминантную функцию:
y = - 3133 + 29Легкие элементы(H+C+O+N) + 327 Na + 19,1 Si + 67,5 P + 230 Ca
и решающее правило: y > 0 - мужчины; y < 0 - женщины.
Вероятность правильного разделения мужчин и женщин равна 0,89. На рисунке 3 проиллюстрировано наличие дискриминантного правила при диагностике пола.
2) Для отделения мужчин старше 40 лет от группы мужчин моложе 40 лет можно использовать дискриминантную функцию:
y = - 24269 + 490Легкие элементы(H+C+O+N) + 2693 Na + 25 Si + 743P+2691Ca
и решающее правило: y >0 - моложе 40 лет; y < 0 – старше 40 лет.
Вероятность правильного разделения мужчин равна 0,82.
Для более градуальной оценки возрастных групп используют две следующие дискриминантные функции для нормированных данных:
Y1= 4,97 - 1,304Na + 2,282Si (57-82 года)
Y2= 0,05 + 8,169Na – 7,951Si (22-39 лет)
и применяют решающие правила: Y1 > 0 и Y2>0 - возраст старше 57 лет; Y1 < 0 и Y2< 0 – возраст от 22 до 39 лет; Y1 < 0 и Y2> 0 – возраст от 39 до 57 лет (рисунок 4).
3) Для диагностики длины тела можно использовать дискриминантную функцию
y = - 6860 + 108Легкие элементы(H+C+O+N) + 290 Na + 65 Si + 297 P + 1858 Ca
и решающее правило: y > 0 – рост выше 180 см; y < 0 – рост ниже 180 см.
Вероятность правильного отделения мужчин ростом 180 см и выше от остальной группы обследованных мужчин равна 0,79.
Диагностики пола, возраста и роста с применением нейросетевой классифицирующей системы.
В качестве исходных данных (входных данных для нейросети) были взяты усредненные по 6 костям значения содержания в костной ткани 8 элементов (легкие (H+C+N+O), Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl), которые прошли статистическую проверку на однородность для всех костей для каждого элемента. Общее количество примеров для обучения нейронной сети составляло 36. Из
них 28 мужчин и 8 женщин. Задача состояла в использовании обученной (на имеющихся исходных данных) нейронной сети для решения задачи определения пола, возраста и роста.
Результаты вычислительных экспериментов показали, что
Рисунок 3 - Иллюстрация наличия дискриминантного правила при диагностике пола.
Рисунок 4 - Иллюстрация наличия дискриминантного правила при диагностике
возрастных групп.
- нейронная сеть способна разделять мужчин и женщин со стопроцентной правильностью. Для возраста точность предсказания ±5 лет, для роста ±3 см. При этом для предсказания одновременно всех переменных требуется порядка 100000 эпох, что составляет около 75 сек. на машине класса Pentium II;
- нейросеть принципиально способна моделировать существующие в предъявляемых данных функциональные зависимости;
- результаты предварительного тестирования нейросетевой системы показали преимущество нейросетевого метода над статистическими методами;
- для дальнейшего повышения качества работы нейросети требуется увеличивать обучающую выборку и проводить исследования на предмет качества предсказания на необученных (тестируемых) данных;
- главным результатом этого исследования является выявленная способность нейронной сети «извлекать» из обучающей выборки (поступившей после обработки ее методами многомерной статистики) схему разделения признаков.
Исследования территории происхождения с использованием элементного и изотопного состава зубов.
Исследование распространенности химических элементов в окружающей среде (Хабаровский край, Прикаспий, Самара). Сравнение содержания элементов в зубах с концентрациями, наблюдающимися в наиболее распространенных горных породах (данные предоставлены Костицыным Ю.А.) позволило установить следующее:
1) Между некоторыми элементами существуют отчетливые корреляционные зависимости, например, между U и Th; Zr и Y и т.д.
2) Для ряда микроэлементов в образцах на уровне концентраций 1 мкг/г наблюдаются устойчивые соотношения, характерные для горных пород:
- отношение Th/U в горных породах (базальты, граниты, осадочные породы) близко к 3 при очень широких пределах вариаций концентраций этих элементов U (от 1 до 105 мкг/г); Th (от 1 до 106 мкг/г) (рисунок 5);
- в частицах, переносимых речными потоками отношение Th/U = 0,1 (Negrel P., Grosbois C., Kloppmann W., 2000) (рисунок 5);
- в исследованных образцах зубов отношение Th/U колеблется около указанных значений, хотя абсолютные концентрации элементов в зубах на несколько порядков ниже, чем в горных или осадочных породах. В частности, для хабаровских образцов это отношение близко к 3 (рисунок 5);
Рисунок 5 - Соотношение между ураном и торием в исследованных образцах варьирует в том же диапазоне, что и в наиболее распространённых горных породах, хотя общий уровень концентраций этих элементов в организме на несколько порядков ниже, чем в гранитах или осадочных породах.
- отношение Zr/Y также полностью наследует корреляции Zr и Y в горных породах, хотя их абсолютные концентрации в базальтах и гранитах, с одной стороны, и в зубной ткани – с другой различаются на 3-5 порядков и выше (рис. 6).
3) Отмеченные наблюдения означают, что отношение концентраций Th/U и Zr/Y в зубах наследует отношение этих элементов в горных породах, что одновременно характеризует отсутствие избирательности организма в отношении Th, U, Zr и Y. Отсутствие избирательности организма по отношению к тем или иным микропримесям является ключевым – каково отношение между элементами- примесями в окружающий среде, таково оно оказывается и в орга-
Рисунок 6 - Содержание циркония и иттрия в исследованных образцах. Между элементами наблюдается единая корреляция, однако разные регионы занимают свои ограниченные поля. На рисунке для сравнения показаны литературные данные для гранитов и базальтов (~4000 анализов) из различных регионов Земли.
низме человека. Поэтому абсолютные концентрации микроэлементов и их отношения в зубах в определенной степени могут отражать их распространенность в среде обитания (геохимический аспект), что и позволяет различать территории проживания индивидов исходя из различий микропримесей.
4) Отсутствие избирательности организма, пассивное усвоение из окружающей среды и наследование корреляций в горных породах характерно для большинства исследованных элементов (Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U), в отличии от биогенных (K, Na, Ca, Mg, S, P, Zn, Cu, Fe).
Для диагностики территории происхождения индивидов значимыми являются следующие элементы: Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U и изотопные отношения: 87Sr/86Sr; 84Sr/86Sr; 143Nd/144Nd; 206Pb/204Pb; 207Pb/204Pb; 208Pb/204Pb. Не исключены изотопные отношения и других элементов.
Исследование возможности дифференциации различных территорий.
Для различных регионов наблюдаются устойчивые различия содержания микропримесей в зубах. Так, Хабаровский край можно отличить от остальных двух регионов (Прикаспий, Самарская область) по отношениям Th/U (рисунок 5); Zr/Y (рисунок 6) и (Th/U)/W (рисунок 7).
Для различных регионов наблюдаются корреляции между изотопным составом ряда элементов и их концентрациями, что также позволяет довольно хорошо разделять территории:
- по отношениям (206Pb/204Pb)/Pb хабаровские образцы тяготеют к нижней части диаграммы, самарские – к верхней, положение прикаспийских образцов менее определено;
- по отношениям (87Sr/86Sr)/Sr прикаспийские данные со слабым перекрыванием отделяются от остальных (хабаровских и самарских), в целом данные различных регионов тяготеют к различным частям общего поля точек (рисунок 8).
Для различных регионов наблюдаются устойчивые корреляции между изотопным составом, что, как и в предшествующем случае, позволяет их дифференцировать:
- в координатах 206Pb/204Pb - 87Sr/86Sr дифференцируются хабаровские и прикаспийские данные, причем самарские точки оказываются ближе к хабаровским, чем к территориально соседним прикаспийским;
- в координатах 87Sr/86Sr - Th/U все три территории занимают разные части общего поля точек, слабо перекрываясь для самарских и прикаспийских образцов, что, скорее всего, закономерно, в силу соседнего расположения этих территорий (рисунок 9);
Рисунок 7 - Th/U отношение и вольфрам в исследованных образцах позволяют уверенно выделять отдельные регионы.
Рисунок 8 - Между изотопным отношением Sr и концентрацией в целом наблюдается обратная зависимость, хотя для Прикаспия она скорее положительная.
- по изотопному отношению 143Nd/144Nd и 87Sr/86Sr отчетливо различаются данные хабаровских образцов и самарских, прикаспийские образцы занимают промежуточное положение
Обобщая приведенные результаты, следует сказать следующее:
1) Не каждый элемент или их отношение позволяют однозначно разделить регионы проживания между собой без перекрытия данных, но для каждого из исследованных регионов могут быть намечены группы элементов, по которым разделение можно провести с высокой долей вероятности или вообще однозначно.
Рисунок 9 - Изотопное отношение 87Sr/86Sr и Th/U отношение позволяют без перекрытия отделить Хабаровск от Прикаспия и Самары.
2) Численный эксперимент (применение дискриминантного анализа при различных наборах элементов и изотопных отношений) показал, что во многих случаях при числе обрабатываемых параметров более 20 возможно стопроцентное определение территориальной принадлежности образцов. Однако при таком количестве обрабатываемых данных результат неустойчив - незначительное изменение набора параметров, например, изъятие параметров с малым весом, могло приводить к резкому ухудшению результата распознавания. Если выборки будут более представительными, результаты статистической обработки будут более устойчивыми, и можно будет говорить о степени надежности распознавания.
Статистические исследования базы данных, полученной методом ААС
Сводная характеристика данных, подвергшихся статистическим исследованиям, приведена в таблице 9. В качестве параметров диагностики выбраны пол, возраст и этно-территориальная принадлежность.
Для исследования использовались только относительно однородные данные, числом не меньше 15 (таблица 9).Расчет показателя эксцесса (островершинности) позволяет выделить те наборы данных, которые представляют собой смесь двух распределений (Чукотка, Литва, Удмуртия и Салехард).
Таблица 9 – Сводная характеристика данных, полученных методом ААС, подвергшихся статистическим исследованиям.
| Место захоронения | Число иссл | В т.ч. жен. | Исследуемые элементы | ||||||||
| Min | Zn | Cu | Mn | Pb | Ni | Fe | Sr | Са | |||
| Салехард, ханты, 18-19 вв. | 42 | 20 | + | + | + | + | + | - | - | - | - |
| Аксашкур, удмурты, 16-18 вв. | 15 | 6 | + | + | + | + | + | + | - | - | - |
| Бурин, удмурты,16-18 в | 38 | 16 | + | + | + | + | + | - | - | - | - |
| Мыдлань, удмурты, 12-14 вв. | 15 | 7 | + | + | + | + | + | - | + | + | - |
| Гилува, Литва,16-17 вв. | 42 | 16 | + | + | + | + | + | - | + | + | + |
| Плинкайгалис, Литва, 5-6 и 15-17 вв. | 118 | 46 | + | + | + | + | + | - | + | + | + |
| Обаляй, Литва, 5-6 и 15-17 вв. | 41 | 15 | + | + | + | + | + | - | + | + | + |
| Эквен, Чукотка | 82 | 39 | + | + | + | + | + | - | + | + | - |
| Уэлен, Чукотка | 12 | 6 | + | + | + | + | + | - | + | - | - |
| Эквен н.,Чукотка | 10 | 4 | + | + | + | + | + | - | - | - | + |
| Наукан, Чукотка | 28 | 6 | + | + | + | + | + | - | - | - | + |
Для сопоставления территориальных показателей проведена проверка принадлежности трех литовских захоронений к одной генеральной совокупности. Из гистограмм рисунка 10 видно, что все элементы за исключением Mn для литовских захоронений имеют одинаковое распределение. Распределение Mn для захоронения в Обяляй отличается от захоронений в Гилуве и Плинкайгалис.
Для сопоставления территориальных показателей останков, происходящих с территорий Чукотки, Литвы, Удмуртии и Салехарда были построены гистограммы распределения элементов для каждой пары территорий (Литва - Удмуртия; Литва – Чукотка; Литва - Салехард).
Сопоставление статистических характеристик и сравнение гистограмм позволяет выделить точную локализацию этно-территориальной принадлежности костных останков системой неравенств (исследование проводилось для мужчин):
Литва
Минерализация (минимальное значение – 58,9; максимальное – 98)
а б
Содержание цинка (минимальное значение – 49,5; максимальное – 128,7)
а б
Содержание кальция (минимальное значение – 19,8; максимальное – 33,9)
а б
Содержание меди (минимальное значение – 0,6; максимальное – 82,1)
а б
Содержание марганца (минимальное значение – 1,9; максимальное – 209)
а б
Содержание железа (минимальное значение – 3,5; максимальное – 232,8)
а б
Содержание свинца (минимальное значение – 0,1; максимальное – 18,2)
а б
Содержание стронция (минимальное значение – 10; максимальное – 25,1)
а б
Рисунок 10 - Гистограммы распределения концентраций анализируемых химических элементов из трех захоронений Литвы, а – суммарное распределение, б – распределение по территориям: Ряд 1 - (Гилува (42); Ряд 2 - Обяляй (41); Ряд 3 - Плинкайгалис (118))
Zn < 83 мкг/г (Гилува, Обяляй, Плинкайгалис);
83 < Zn < 98 мкг/г (Бурин, Эквен);
Zn > 100 мкг/г (Салехард);
Cu < 1,6 мкг/г (Гилува);
Cu < 7 мкг/г (Бурин);
Pb > 20 мкг/г (Эквен);
50 < Mn < 80 мкг/г (Обяляй).
Зависимость пола и возраста от концентраций Ca, Zn, Cu, Mn, Pb, Ni, Fe, Sr не выявлена.
Исследование показателя этно-территориальная принадлежность останков.
Результаты статистических исследований этно-территориальной принадлежности в значительной степени соотносятся с результатами исследований природной зоны и экологических условий проживания:
1) Для литовских территорий характерны низкие концентрации цинка (Zn< 83 мкг/г), очень низкие концентрации меди (Cu< 1,6 мкг/г) и высокие концентрации марганца (50<Mn<80 мкг/г). Это диагностический комплекс, характеризующий проживание индивида в условиях влажного леса, болотистой низменности.
2) Для Салехарда наиболее выражено умеренное содержание цинка (Zn>100 мкг/г). Учитывая, что рассматриваемая территория принадлежит умеренной арктической зоне, в которой следует ожидать пониженные концентрации цинка (Zn< 80 и даже < 50 мкг/г), этот результат может означать проживание рядом с месторождением цинка или техногенное загрязнение территории.
3) Для Бурина характерны умеренные концентрации цинка (83<Zn<93 мкг/г) и низкие концентрации меди (Cu<7 мкг/г), что составляет диагностический комплекс умеренной лесной зоны.
4) Для Эквена наблюдаются умеренные концентрации цинка (83<Zn<98 мкг/г) и очень высокие концентрации свинца (Pb>20 мкг/г). Такие показатели свидетельствуют о нахождении индивидов в районе природного повышения концентраций свинца в окружающей среде.
Следует заметить, что признак «этно-территориальная принадлежность» появился в судебно-медицинской экспертизе как комплексная недифференцированная идентификационная характеристика некоторой природной, хозяйственной территории и этнической группы, освоившей эту территорию. Сегодняшний уровень исследования этно-териториальной принадлежности объектов идентификации на основе элементного состава костной ткани позволяет перейти к диагностике территории проживания (геохимическая «провинция», природная зона, экологические условия) независимо от этнической принадлежности индивидов.
Исследование других признаков. Анализ литературных источников и наши собственные исследования показали возможности диагностики на основе элементного анализа таких признаков, как видовая принадлежность, природная зона, экологические условия проживания, локальные условия среды, характер питания, заболевания, среда и давность захоронения. Эти исследования позволили выявить группы элементов, рубрики признаков и критерии диагностики (диагностические комплексы) соответствующих признаков.
Установлены группы элементов, значимых для определения различных медико-биологических признаков. Так, пол, возраст и длина тела могут быть определены исходя из концентраций в костной ткани (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca и S; территория происхождения (геохимический аспект) диагностируется с использованием данных о концентрациях в зубах примесных элементов (Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U); отдельные природные зоны проживания, на настоящем этапе исследования, могут быть определены с применением основных биогенных элементов Ca, Zn, Cu, Mn, Fe, Pb, Sr; экологическая зона и локальные условия среды выявляются с применением Zn, Cu, Pb, Mn, Sr, Ba, Cr, Cd, Ce, Co, Ni, Mg, Ra, U; характер питания, на настоящем этапе исследования, может быть определен с использованием Ca, Zn, Cu, Pb, Fe, Sr, Mn, V, Se, Mo, Mg, Cd; видовая принадлежность диагностируется по результатам определения содержания в костях Na, Mg, Al, Si, P, Ca, Mn, Fe, Cu, Zn, Sr, Ba, Pb; отдельные среды и давность захоронения в этих средах, предварительно, могут быть определены с использованием концентраций Al, Si, Mn, Fe, Ti, Cu, Pb, B, Cr и т.д. Как видно, для идентификационных исследований используются практически все элементы в диапазоне от «легких элементов» до U, при этом часть элементов являются значимыми одновременно для диагностики различных признаков.
В качестве примера приведём фрагмент системы диагностики характера питания, включающий группу элементов, значимых для этого признака, рубрики концентраций и решающие правила, определяющие характер питания:
I. Группа элементов: Ca, Zn, Cu, Pb, Fe, Sr, Mn, V, Se, Mo, Mg, Cd.
II.Рубрики концентраций:
1. Sr: - очень низкое содержание – менее 10 мкг/г;
- низкое содержание – от 10 до 40 мкг/г;
- умеренное содержание – от 40 до 100 мкг/г;
- высокое содержание – более 100 мкг/г;
- очень высокое содержание – более 150-200 мкг/г;
2. Zn: - очень низкое – менее 50 мкг/г;
- очень низкое 75 мкг/г;
- низкое 82 мкг/г;
- нормальное – 90-100 мкг/г;
- высокое – более 100-110 мкг/г;
- очень высокое – более 150 мкг/г;
3. Cu: - очень низкое – менее 1 мкг/г;
- низкое – от 1 до 10 мкг/г;
- высокое – от 10 до 20 мкг/г;
- очень высокое – более 20 мкг/г;
4. Fe: - очень низкое – менее 10 мкг/г;
5. Pb: - очень низкое – менее 0,1 мкг/г;
III. Выявленные параметры, на данном этапе исследований, позволяют сформировать несколько диагностических комплексов, характерных для отдельных типов питания:
1) Zn > 100 – 110 мкг/г – рацион включает преимущественно белковую пищу наземных и морских животных, рыбу;
2) 90 < Zn < 100 мкг/г - рацион отражает норму белкового питания;
3) Zn < 82 мкг/г – каждодневный рацион содержит ограниченное количество белковой пищи;
4) Zn < 75 мкг/г - отражает голодание, нередко вызывающее органическое поражение (анемия и пр.)
5) Zn < 50 мкг/г – длительное голодание;
6) Sr > 100 мкг/г – рацион включает преимущественно растительную пищу (злаки);
7) Sr > 100-200 мкг/г; Ca > 30 мкг/г - беременность, вскармливание;
8) Sr < 10 мкг/г – голодание;
9) Cu > 10-20 мкг/г – в рационе большое количество моллюсков и насекомых;
10) Cu < 1 мкг/г – голодание; 11) Fe < 10 мкг/г – голодание; 12) Pb < 0,1 мкг/г – голодание; 13) сопряженное понижение содержания Zn < 50 мкг/г, Cu < 1 мкг/г, Sr < 14) мкг/г, Fe < 10 мкг/г, Pb< 0,1 мкг/г характеризует длительное голодание (более года).
Аналогичные (по структуре) группы данных установлены для других исследованных признаков, что позволило разработать модели диагностики этих признаков.
Модели диагностики медико-биологических признаков
Модель диагностики пола, возраста и длины тела строится на следующих положениях:
1) Статистические исследования пола, возраста и длины тела индивидов в зависимости от концентраций химических элементов позволили выявить группу элементов, существенных для диагностики этих признаков. К ней относятся Na, Si, P, Ca и суммарное содержание «легких элементов» (H+C+O+N).
2) В случае, использования для элементного анализа методов, не позволяющих определять какой-либо из перечисленных элементов, его концентрация может быть рассчитана с использованием корреляционных связей между (H+C+O+N), Na, Si, S, P, Ca.
3) Методами многомерной статистки установлены алгоритмы классификации индивидов с целью отнесения их к одному из дискретных значений признаков (мужчина - женщина; старше 40 лет - моложе 40 лет или старше 57 лет - от 22 до 39 лет - от 39 до 57 лет; выше 180 см - ниже 180 см), определены дискриминантные функции, соответственно, для пола, возраста и длины тела.
4) Чтобы получить данные для расчета дискриминантных функций необходимо провести расчеты, приведеные в разделе «Методы исследования».
5) Содержания Ca, P и «легких элементов» (H+C+O+N) в костной ткани находятся на уровне ~105 мкг/г; Na содержится в количествах 3х103 мкг/г; Si10 мкг/г; S500 мкг/г. Учитывая, что в дальнейшем концентрации элементов используются непосредственно для расчета дискриминантных функций и установления пола, возраста и длины тела, наиболее существенным является выбор метода (и прибора), позволяющего определять концентрации перечисленных элементов последовательно с высокой воспроизводимостью и точностью либо за одно определение.
6) Результат получен для двух специфических в геохимическом отношении территории – Астраханской области и г. Самара. Выявленные закономерности должны быть апробированы для других территорий, а также для всех исследуемых территорий одновременно. В последнем случае может оказаться, что мужчины и женщины неразделимы, несмотря на то, что для каждой отдельной территории они дифференцируются с высокой точностью. Это означает, что существует условие, при котором предварительное разделение по некоему идентификационному признаку (территория проживания) позволяет проводить классификацию объектов по другому признаку (мужчина-женщина), при разработке общего алгоритма диагностики это условие должно быть выполнено.
7) Представленные дискриминантные функции и правила отнесения объектов к определённой половой, возрастной и ростовой группе, уже в настоящем виде могут быть положены в основу алгоритма автоматизированного формирования экспертных оценок пола, возраста и длины тела. Для более градуального определения возраста и длины тела требуется исследование представительной выборки биологического материала возрастных и ростовых групп, недостаточно дробно представленных в исследовании и накопление существенно больших статистических характеристик обучающих выборок. Это частично возможно путем проведения дополнительных исследований, но, в основном, – только при совмещении процесса накопления статистик с процессом рабочего режима экспертной системы, когда после накопления определенного количества экспериментальных данных пользователь может «включить» процесс адаптации решающих правил для коррекции параметров системы.
Модели диагностики экологических условий проживания и локальных условий среды включают следующие основные положения.
1) Показателем экологических условий проживания, а также локальных условий среды являются аномальные «выбросы» концентраций элементов по отношению к средним значениям концентраций, выявленным для территории проживания индивида по всей выборке костной ткани, полученной с этой территории, с применением критерия 3. Поэтому определение нормальных уровней концентраций элементов проводится с учетом данных по территории проживания (геохимический и природно-климатический аспекты).
2) Верхние границы физиологического разброса концентраций различных химических элементов в костной ткани (зубах) людей (без тяжелых органических патологий), определенные для различных в геохимическом и природно-климатическом отношении территорий, представляют собой нижние границы признака, который определяется как повышенная концентрации элементов, обусловленная неблагоприятными экологическими условиями проживания либо неблагоприятными локальными условиями среды.
3) Параметры признака характеризуются абсолютными значениями концентраций различных элементов, содержащихся в костной ткани в количествах выше верхней границы нормального уровня. Для различных территорий эти уровни могут оказаться различными.
4) Предварительно выявлены следующие уровни концентраций элементов – индикаторов экологических или локальных условий среды, которые являются следствием большого количества этих элементов в окружающей среде и выявляются как повышенные или высокие содержания в костной ткани: Zn выше 150 мкг/г; Cu выше 20 мкг/г; Pb выше 5 мкг/г; Mn боле 50 мкг/г; Sr боле 100 мкг/г; Ba более 5 мкг/г; Cr более 5 мкг/г; Cd более 0,1 мкг/г; Co более 1 мкг/г; Ni более 1 мкг/г; Mg более 103 мкг/г и другие.
5) Рубрикация признака включает две градации: содержание химического элемента в костной ткани «нормальное» и «высокое».
6) Решающее правило диагностики экологических, а также локальных условий среды можно сформулировать следующим образом: все, что ниже уровней, указанных в п.1 (с учетом п. 4) – «нормальное» содержание элементов. Всё, что выше указанных уровней – «высокое» содержание элементов в костной ткани, вызванное повышенными содержаниями элементов в окружающей среде.
7) Причины высоких концентраций исследуемых элементов в костной ткани и, соответственно, в окружающей среде могут быть следующие:
- близость месторождений различных элементов;
- экологическое загрязнение, например, проживание в городах с добывающей или перерабатывающей промышленностью;
- постоянные контакты индивидов с объектами, содержащими перечисленные элементы на производстве, на рабочем месте, в быту;
- технологическая катастрофа, авария, связанная с рассеиванием тяжелых элементов; радиоактивное поражение; участие в преодолении последствий таких аварий.
Реальные причины выявляют по личным, медицинским и архивным документам идентифицируемого индивида путем раздельных исследований, результаты которых являются сравнительной информацией на погибшего.
8) Содержания элементов-индикаторов экологических и локальных условий среды колеблются в костной ткани в широких пределах. В дальнейшем концентрации элементов используют непосредственно для расчета повышенных содержаний. Учитывая это, а также то, что предварительно предполагать какие именно элементы содержатся в избытке невозможно, желательно наладить технологию их определения одновременно по широкому кругу. Поэтому здесь наиболее существенным является выбор метода (и прибора), позволяющего определять концентрации перечисленных элементов с высокой воспроизводимостью и точностью, а лучше - за одно определение.
Общая модель диагностики медико-биологических признаков
Общая модель включает в себя частные модели, связанные между собой иерархическими (на уровне алгоритмов) отношениями, реализующими различные условия, при которых предварительное разделение объектов исследования по одним признакам позволяет проводить их классификацию по другим. Общая модель диагностики признаков включает следующие частные модели:
- модель диагностики видовой принадлежности;
- модели диагностики пола, возраста и роста;
- модель диагностики территории проживания (геохимический аспект);
- модель диагностики природной зоны проживания;
- модель диагностики экологических и локальных условий среды;
- модель диагностики заболеваний;
- модель диагностики характера питания;
- модель диагностики среды и давности захоронения;
При этом основная задача состоит, во-первых, в разработке алгоритмических и программных средств интерполяции взаимосвязи элементного состава костной таки с медико-биологическими признаками и, во-вторых, в разработке широкого спектра алгоритмов с использованием процедуры адаптации по мере накопления базы данных.
Алгоритмы системы диагностики признаков человека
Алгоритмы системы диагностики признаков при её формировании включают три типа общих процедур: 1) формирование баз данных (путем разделение первичного массива признаков на базы данных для обучения, для диагностики признаков и базу данных медико-биологических признаков); 2) предварительную обработку данных и 3) основную обработку данных, включающих пошагово операции, рассмотренные в разделе статистических исследований
1) Распределение признаков по базам данных. Каждый пример из первичного массива данных представляет собой признаки человека и включает данные двух типов: первичные признаки X (концентрации ~50 элементов от Na до U) и медико-биологические признаки Y (пол, возраст, длина тела, территория проживания и т.д.). Исходя из того оба типа признаков (X, Y) содержит пример или один из типов X или Y, данные распределяются, соответственно, в базу данных для обучения, базу данных для диагностики признаков и базу данных медико-биологических признаков.
2) Предварительная обработка данных предназначена для обнаружения:
- пропусков численных значений признаков;
- значимости химического элемента для определения признака;
- аномальности (выбросов) или нормальности концентраций;
- бимодальности распределения концентраций;
Обнаружение пропусков. Пропущенные данные могут наблюдаться во всех типах признаков. Обнаружение пропусков служит для выявления в поступающем наборе данных (X,Y) пропущенных значений X и (или) Y (рисунок 11). Анализу на наличие пропусков подвергаются все три базы данных признаков (X, Y), X и Y.
При обучении экземпляр данных (X, Y) с пропуском x в наборе X проверяется на совпадение со значимыми первичными данными x из набора X для каждого медико-биологического признака из Y. Если пропуски значимых концентраций X для тех или иных Y не обнаружены, пример «идет» на обучение. Если пропуски значений концентраций x в базе данных совпали со значимыми для признака из Y, то соответствующий экземпляр (X, Y) исключается из обучающей выборки, либо направляется на сглаживание с применением критерия 3 для помещения его в обучающий набор нейросетевого классификатора.
При диагностике признаков Y пропуск значимого первичного признака x в наборе X (концентрации элементов) приведет к невозможности диагностики и направлению экземпляра данных в обучающий набор нейросетевого классификатора.
При пропуске в наборе Y медико-биологического признака у этот признак исключается, как из обучения, так и из идентификации как несуществующий.
Обнаружение выбросов. Обнаружение выбросов служит для выявления в наборе данных (X) численных значений x, которые резко выделяются из основного набора данных (рисунок 11). Выявление аномальных значений означает, что в наборе данных обнаружен новый диагностический признак либо возникла систематическая погрешность при измерении концентраций. Для выявления выбросов могут использоваться как средства графического отображения данных (гистограммы), так и математические процедуры выявления выброса.
При обучении экземпляр данных (X, Y) с выбросом 
в наборе X должен быть изъят из обучающего набора как непредставительный либо направлены на сглаживание с применением критерия 3 с заменой аномального значения на среднее по выборке.
При диагностике признаков Y выброс значимого первичного признака x в наборе X приведет к невозможности определения признаков Y как методами многомерной статистики так и нейросетевыми методами. При обнаружении в экземпляре данных (X,Y) выбросов концентраций X, этот экземпляр должен быть направлен в обучающую выборку для формирования правил отбора таких особенных признаков.
Обнаружение бимодальности. Бимодальность распределения значений концентраций может возникнуть, если в выборке смешаны две группы признаков. Различия в распределении выявляются путем визуальной оценки гистограмм данных. Если на гистограмме обнаруживает-
(X, Y)
да нет
да нет да нет да нет
да нет
Рисунок 11 – Общий алгоритм обработки данных при обучении
ся два пика, это говорит о наличии бимодальности. Выявление бимодальности при обучении является сигналом появления нового классификационного признака и новых классификационных правил. Для надежного выявления бимодальности необходимо накопление большой выборки примеров, отражающих основную статистику распределения концентраций элементов. Примеры с не выявленной причиной бимодальности исключаются из обучающей выборки как непредставительные с тем, чтобы исключить их непредсказуемое влияние на основную модель распределения концентраций (рисунок 11).
При диагностике признаков наличие бимодальности оценивается только для значимых первичных признаков x из набора X. В случае выявления бимодальности экземпляр исключается из базы данных для диагностики признака.
Оценка значимости признака. Для каждого признака y из набора Y существует своя группа значимых химических элементов x из набора X, которые являются важными для построения решающих правил и диагностики признаков. Выявление зависимостей проводится с применением методов многомерного статистического анализа и нейронных сетей. При этом используются все полученные выше оценки пропусков, выбросов и бимодальности.
3) Основная обработка данных Примеры после предварительной обработки, Если они не исключены из обучения или диагностики признаков, перераспределяется для основной обработки данных. Аномальные значения концентраций x из набора X, если они появляются регулярно и не являются систематической ошибкой метода элементного анализа, также переадресуются для выявления решающих правил диагностики признака Y, определяемого этим аномальным значением x. Основная обработка проводится для каждой обучающей выборки, она предназначена для
- обнаружения и построения функциональных зависимостей между концентрациями элементов и медико-биологическими признаками;
- визуализации обособленных групп признаков на диаграммах распределения;
- построения решающих правил диагностики признаков;
- проведения диагностики медико-биологических признаков.
При обучении обнаружение обособленных групп признаков x из набора X, значимых для медико-биологического признака Y, визуально проявится в виде детализации структуры распределения X и образования нового кластера.
Информация об изменении структуры распределения X является причиной, по которой для выделившегося набора проводится построение разделяющих правил. Эта процедура должна выполняться при каждом случае пополнения базы данных новыми примерами для каждого признака Y.
Перенесение схемы разделения признаков на нейронную сеть. Полученная, с помощью многомерной статистики, схема разделения признаков в дальнейшем «переносится» на структуру нейронной сети. Нейронная сеть, после накопления достаточного для работы количества примеров, во время обучения извлекает из обучающей выборки (поступившей после обработки ее методами многомерной статистики) схему разделения признаков и, по мере поступления и накопления примеров, оптимизирует ее (увеличивает количество признаков и рубрик признаков; уточняет старые и создает новые решающие правила классификации; уточняет вычисляемые значения признаков). Нейросетевой классификатор использует примеры для выявления областей их скопления и построения границ между этими областями.
При диагностике признаков Y используется иерархическая структура, полученная в результате обучения. По концентрациям x элементов значимых для диагностики признаков Y определяются значения признаков y.
Аномальные случаи, не попавшие ни в какие классификаторы, анализируются с точки зрения возможного возникновения их в результате систематических ошибок измерения. При исключении таких ошибок, примеры накапливаются как потенциально значимые и представляющие собой редкие случаи.
Алгоритмы диагностика признаков человека (обобщённый пример)
В ходе разработки комплексной системы формируется, определенная последовательность процедур диагностики признаков (рисунок 12). После реализации этих процедур выполняется собственно определение значения признаков. При этом в случае установления принадлежности костных останков животному диагностика завершается. При выявлении принадлежности костей человеку, определяются другие его признаки (рисунок 12).
Кроме того, нейросеть, фактически формирует представление о «нормальном» содержании и различных градациях аномальных концентраций элементов в костной ткани человека для различных территорий и обобщает эти данные по всем признакам. Это, после накопления статистик и ряда итераций, позволит создать модель определения нормального физиологического разброса, реализовать алгоритм его формирования, оценить верхнюю и нижнюю границы нормального уровня концентраций элементов в костной ткани человека и дать реалистичное представление об этом показателе. Оптимизированный показатель нормального физиологического разброса в дальнейшем используется для установления повышенных (пониженных) концентраций и дисбаланса элементов в костной ткани, экологических условий проживания, локальных условий среды, заболеваний человека, характера питания, среды и давности захоронения.
Разработанный нами подход позволяет проводить комплексную оценку обезличенных останков индивида по основным медико-биологическим признакам (таким как видовая принадлежность, пол, возраст, длина тела, территория проживания, и пр.), исходя из имеющегося ма-
да нет
да нет да нет да нет
да нет
нет да
да нет
Рисунок 12 – Общий алгоритм обработки данных при диагностике признаков
териала (трупа или скелетированных останков). Исходными данными для этого являются концентрации химических элементов в костной и зубной ткани. В таблице 10 приведен фрагмент более подробного алгоритма диагностики признаков с применением данных об элементном составе костной ткани. Эти алгоритмы представлены в виде обобщённого примера. На основе диагностированного перечня признаков человек может быть идентифицирован.
В сложных случаях разработанный подход обеспечивает резкое сужение круга поиска, выявление более четких ориентиров происхождения объекта (трупа) для проведения целенаправленных розыскных мероприятий, выявления сравнительного материала и, в конечном итоге, идентификации.
Таблица 10 – Фрагмент алгоритма диагностики признаков (обобщённый пример)
| Проце- дура | Определение медико-биологических признаков индивида |
| 1. | Получение проб костной ткани – 6 фрагментов середины диафизов трубчатых костей (правое и левое бедно ПБ, ЛБ, правая и левая голень ПГ, ЛГ, правое и левое плечо – ПП, ЛП), размером 2х2 см. Получение пробы грунта, находящегося в непосредственной близости от останков индивида (100 г). Упаковка образцов в плотные бумажные пакеты с указанием административного обозначения местности, характеристики условий нахождения останков индивида: - на поверхности земли или в грунте; - температурный режим; - рельеф местности (горная, равнинная, овраг, болотистая низина, пр.) |
| 2. | Подготовка шести образцов (ПБ, ЛБ, ПГ, ЛГ, ПП, ЛП) для проведения элементного анализа – пробоподготовка |
| 3. | Проведение элементного анализа костной ткани (от Na до U). Получение концентраций элементов, содержащихся в образцах. |
| Определение пола, возраста и длины тела индивида | |
| 4. | Проведение расчетов: 1) Определение значимых элементов: (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca или Na, Si, P, Ca, S 2) Определение численного значения дискриминантной функции для пола: Y = -3133 + 29 Легкие + 327Na + 19,1Si + 67,5P + 230Ca дискриминантной функции для возраста: Y = -24269 + 490 Легкие + 2694Na – 25 Si + 743P + 2691Ca (< 40 лет, > 40 лет) Y1 = 4,97 – 1,304Na + 2,282Si (57 – 82 г.) Y2 + 0,05 + 8,169Na – 7,951Si (22-39 лет) Дискриминантная функция для длины тела: Y = -6860 + 108 Легкие + 290Na + 65Si – 297P + 1858Ca |
| 5. | Отнесение численных значений дискриминанных функций к одной из рубрик: y > 0 или y < 0; Y1 > 0 и Y2 > 0 или Y1 < 0 и Y2 < 0 или Y1 < 0 и Y2> 0; Y > 0 или Y < 0 |
| 6. | Применение решающего правила для определения пола: y > 0 - мужчины; y < 0 - женщины. Применение решающего правила для определения возраста: Y1 > 0 и Y2 > 0 – старше 57 лет; Y1 < 0 и Y2 < 0 - от 22 до 39 лет; Y1 < 0 и Y2> 0 - от 39 до 57 лет. Применение решающего правила для определения длины тела: Y > 0 – выше 180 см; Y < 0 – ниже 180 см. |
| 7. | Отнесение образца к одной из рубрик признака: - мужчина/женщина - определение пола индивида; - старше 40лет/моложе 40 лет или старше 57 лет/от 22 до 39 лет/от 39 до 57 лет - определение возраста индивида; - более 180 см/менее 180 см – определение длины тела. |
| Определение природной зоны проживания индивида | |
| 4 | Проведение расчетов: 1) Определение значимых элементов Sr, Zn Cu, Mn, Pb; 2) Определение численных значений диагностических признаков – концентраций элементов: Sr, Zn Cu, Mn, Pb. |
| 5. | Отнесение численных значений концентраций к одной из рубрик: 1. Sr: - низкое – от 10 до 40 мкг/г; - умеренное – от 40 до 70 мкг/г; - умеренно-высокое – от 70 до100 мкг/г; - высокое – более 100-150 мкг/г; - очень высокое – более 150-200 мкг/г; 2. Zn: - низкое – от 50 до 80 мкг/г; - умеренное – от 80 до 150 мкг/г; - высокое – более 150 мкг/г; 3. Cu: - низкое – от 1 до 10 мкг/г; - умеренное – от 10 до 20 мкг/г; - высокое – более 20 мкг/г; 4. Mn: - низкое – менее 50 мкг/г; - высокое – более 50 мкг/г; 5. Pb: - низкое – от 0,1 до 5 мкг/г; - высокое – более 5 мкг/г. |
| 6. | Применение решающих правил: 1. Концентрации всех элементов отнесены к разряду «высокий»: степной и полупустынный ландшафт; 2. Концентрации всех элементов отнесены к разряду «высокие», а Zn — «умеренные или низкие»: степной или полупустынный ландшафт. 3. Концентрации Zn и других элементов относятся к разряду «умеренные» а – Cu «низкие» - умеренная лесная зона. 4. Концентрации Cu и (или) Pb, вне зависимости от других элементов, относятся к разряду «высокий». Индивид мог находиться в районе природного или техногенного повышения концентраций элементов в окружающей среде. 5. Концентрации всех элементов относятся к разряду «низкий»: свидетельствует либо о длительном проживании в материковых условиях арктической зоны, либо о хронических недоеданиях на протяжении длительного времени. 6. Концентрации всех элементов относятся к разряду «низкий» или «умеренный», а концентрация Mn — к разряду «высокий». Проживание индивида в условиях влажного леса, болотистой низменности и т.д.. |
| 7. | Отнесение образца к одной из рубрик признака: - арктическое побережье; - зона таежно-смешанных лесов; - умеренная лесная зона; - лесостепная зона; - степная зона; - пустыни и оазисы в пустынных ландшафтах; - морское побережье; - области высокогорья. Определение природной зоны проживания |
| Определение экологических и локальных условий среды | |
| 4. | Проведение расчетов: 1) Определение значимых элементов Zn, Cu, Pb, Mn, Sr, Ba, Cr, Cd, Ce, Co, Ni, Mg, Ra, U и т.д. 2) Определение численных значений диагностических признаков – концентраций элементов Pb, Sr, Ba, Cr, Cd, Co, Ni, Mg, Ra, U |
| 5. | Отнесение численных значений концентраций к одной из рубрик (далее – среднее по выборке значение признака, – дисперсия): - - 3 < концентрация элемента < + 3 - концентрация элемента > + 3 |
| 6. | Применение решающих правил: 1) Содержание элементов в костной ткани, определенное по отношению к среднему значению по выборке, попадает в интервал ±3 - такие концентрации относятся к разряду «нормальная», при которой экологические или локальные условия среды характеризуются умеренным или низким содержанием элементов в окружающей среде. 2) Содержание элементов в костной ткани, определенное по отношению к среднему значению по выборке, попадает за пределы интервала ±3 – такие концентрации относятся к разряду «высокая», при которой экологические или локальные условия среды характеризуются повышенным или высоким содержанием элементов в окружающей среде. 3) Заведомо высокими считаются значения концентраций для Zn выше 150 мкг/г; Cu выше 20 мкг/г; Pb выше 5 мкг/г; Mn боле 50 мкг/г; Sr боле 100 мкг/г; Ba более 5 мкг/г; Cr более 5 мкг/г; Cd более 0,1 мкг/г; Co более 1 мкг/г; Ni более 1 мкг/г; Mg более 103 мкг/г; и т.д. |
| 7. | Распределение численных значений концентраций по рубрикам «нормальное» - «высокое». Определение экологических и локальных условий среды. |
ВЫВОДЫ
1. Разработана система диагностики (оценивания) признаков с применение результатов элементного анализа костной (зубной) ткани и компьютерных технологий, что позволяет выявить широкий перечень медико-биологических данных для идентификации человека, а в сложных случаях получить информацию для проведения целенаправленных розыскных мероприятий.
2. Проведенные исследования элементного состава свежей и субфассильной костной ткани, а также элементного и изотопного состава зубов позволили:
- выявить применимость субфассильной костной ткани для построения системы диагностики медико-биологических признаков;
- создать исходные базы данных концентраций элементов свежей костной ткани, субфассильной костной ткани и базу данных элементного и изотопного состава зубов живых лиц;
- выявить нижние уровни и разброс концентраций элементов в костной ткани и зубах;
- определить основные требования к методу (и прибору) для элементного анализа при диагностике признаков в целях идентификации человека.
3. Установлено существование корреляционных связей между концентрациями отдельных элементов (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca и S, что обеспечивает возможность понижать размерность системы, а в случае использования методов анализа, исключающих определение концентрации какого-либо из указанных элементов, определять ее расчетным путем.
4. Получены дискриминантные функции для определения пола и возраста на основе результатов анализа элементного состава костной ткани, что позволило полностью формализовать процедуры и алгоритмы определения этих признаков и подготовить их для программной реализации.
5. Установлено, что отношение концентраций Th/U и Zr/Y в зубах отражает (наследует) отношение концентраций этих элементов в горных породах территории проживания индивида. Это характеризует отсутствие избирательности зубной ткани в отношении Th,U, Zr и Y и дает возможность использовать их в качестве диагностического признака территории длительного проживания объекта экспертного исследования.
6. Установлено отсутствие избирательности зубной ткани в отношении Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U, что позволило выявить группу элементов значимых для исследования территории проживания (геохимический аспект). Абсолютные значения концентраций и соотношения в зубах этих элементов могут отражать их распространенность в среде обитания, что позволяет различать территории. В частности показана возможность дифференциации трех территорий, специфических в геохимическом отношении (Хабаровский край, Прикаспий, и г. Самара).
7. Обоснована необходимость перехода от показателя этно-территориальная принадлежность (являющегося смешением ряда показателей) к использованию более адекватных признаков, таких как территория проживания исследуемых индивидов в различных ее аспектах (геохимическом, природном, экологическом).
Кроме этого, показана возможность по элементному составу костной ткани провести:
- диагностику природной зоны проживания индивидов (арктическое побережье; зона таежно-смешанных лесов; умеренная лесная зона; лесостепная и степная зона; пустыни и оазисы в пустынных ландшафтах);
- диагностику характера питания индивидов, позволяющего устанавливать отдельные типы питания индивидов (преимущественное употребление пищи животного происхождения, растительных или морепродуктов; употребление в пищу рыбы, моллюсков, членистоногих и т.д.).
- локализацию экологических и локальных условий среды проживания, а также среды и давности захоронения.
8. Построена общая модель диагностики признаков, включающая в свой состав
частные модели, каждая из которых основывается на
- выявлении значимых для определения медико-биологических признаков первичных признаков – химических элементов;
- определении численных значений первичных признаков x – концентраций элементов;
- применении решающих правил для определения медико-биологического признака Y;
- отнесении исследуемого образца к одной из рубрик y признака Y.
9. Определена система и последовательность алгоритмов и процедур анализа первичных признаков (измеряемые концентрации химических элементов) для получения диагностических признаков экспертизы.
Список работ, опубликованных по теме диссертации
1. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Лаппо В.Г., Крымова Т.Г. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2002.- № НТК/2/4.- этап 1.- 97 с.
2. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Лаппо В.Г., Крымова Т.Г. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2003.- № НТК/2/4.- этап 2.1.- 41 с.
3. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Лаппо В.Г., Крымова Т.Г. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 2.2.- 76 с.
4. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Абрамов С.С., Звягин В.Н., Крымова Т.Г. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 2.3.- 71 с.
5. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Крымова Т.Г., Добровольская М.В., Беняев Н.Е., Макеев Е.В. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 2.4.- Т. 1.- 150 с.
6. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Крымова Т.Г., Костицын Ю.А., Перевозчиков И.В., Дерябин В.Е., Беняев Н.Е., Макеев Е.В.,. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 2.4.- Т. 2.- 94 с.
7. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Крымова Т.Г., Самарин А.И., Владимирский Б.М., Беняев Н.Е., Макеев Е.В. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 2.4.- Т. 3.- 87 с.
8. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Абрамов С.С., Звягин В.Н., Крымова Т. Г. и др. // Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 3.- Т. 1.- 60 с.
9. Исследование возможности создания автоматизированной экспертной диагностической системы установления этно-территориальной принадлежности и отождествления личности на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Абрамов С.С., Звягин В.Н., Крымова Т. Г. и др.// Отчет по НИР, шифр «Тождество».- ВНИИИМТ МЗ РФ.- М., 2004.- № НТК/2/4.- этап 3.- Т. 2.- 142 с.
10. Колкутин В.В., Крымова Т.Г. Перспективы применения дерматоглифики для оценки психического статуса военнослужащих.// Военно-медицинский журнал.- № 11, 2001.- С. 9-12.
11. Колкутин В.В., Крымова Т.Г. Научные исследования в судебно-медицинской экспертизе.// Военно-медицинский журнал.- № 3, 2003.- С. 10-13.
12. Колкутин В.В., Крымова Т.Г. О ходе реализации целевой программы развития судебно-медицинской экспертизы в Минобороны России.// Актуальные проблемы судебной медицины: Сб. научных трудов Российского Центра СМЭ МЗ РФ.- М., 2003.- с. 22-24.
13. Колкутин В.В., Соседко Ю.И., Крымова Т.Г. Роль судебно-медицинской службы Министерства Обороны Российской Федерации в решении государственных проблем на территории Северного Кавказа // Право и бизнес на Юге России.- Ростов-на-Дону, 2001.- № 1.- С. 15-18.
14. Колкутин В.В., Фетисов В.А., Зеленский С.А., Крымова Т.Г. Указания по судебно-медицинской экспертизе в Вооруженных Силах Российской Федерации на военное время.- М.: Военное издательство, 2004.- 64 с.
15. Колкутин В.В., Беняев Н.Е, Макеев Е.В., Леонов Б.И., Медведь Л.Н., Крымова Т.Г., Юрасов В.В. Использование различий элементного состава костей для решения идентификационных вопросов о принадлежности костных останков.// Проблемы экспертизы в медицине, 2004.- № 1 [13].- С. 13-15.
16. Колкутин В.В., Беняев Н.Е., Макеев Е.В., Леонов Б.И., Крымова Т.Г., Медведь Л.Н., Юрасов В.В. Безэталонная лазерная масс-спектрометрия – новый метод элементного анализа костной ткани при решении идентификационных задач.// Судебно-медицинская экспертиза, 2004.- № 5.- С. 40-44.
17. Крымова Т.Г., Щербаков В.В. Проект Закона РФ «О медико-криминалистической регистрации и идентификации в Вооруженных Силах и других войсках Российской Федерации».// Вестник Миротворческой Миссии на Северном Кавказе.- Пятигорск, 1998.- № 2.- С.63-110.
18. Крымова Т.Г. Отчет Ростовского регионального отделения Межведомственной неполитической общественной организации «Миротворческая Миссия на Северном Кавказе».- Пятигорск, 2000.- № 5.- С. 68-71.
19. Крымова Т.Г., Балашов П.С., Зюзин В.А. Методическое пособие по предупреждению распространения случаев немедицинского употребления наркотических и других сильнодействующих веществ среди курсантов.- М., 2001.- 86 с.
20. Крымова Т.Г., Балашов П.С., Зюзин В.А. Выявление лиц группы риска и профилактика наркомании в образовательных учреждениях МВД России // Профилактика и
реабилитация в наркологии.- № 1.- 2002.- С. 40-45.
21. Крымова Т.Г. Балашов П.С. Основные клинические характеристики наиболее распространенных наркотиков и токсикантов // Профилактика и реабилитация в наркологии.- № 1.- 2002.- С. 17-25
22. Щербаков В.В., Крымова Т.Г. Федеральный закон «О медико-криминалистической регистрации и идентификации в Вооруженных Силах и других войсках Российской Федерации // Северо-Кавказский юридический вестник.- Ростов-на-Дону, 1998.- № 4.- С. 110-130.
23. Щербаков В.В., Крымова Т.Г. О варианте организационного механизма медико-криминалистической регистрации и идентификации // Северо-Кавказский юридический вестник.- Ростов-на-Дону, 1999.- № 1.- С. 139-148.
24. Щербаков В.В., Крымова Т.Г. О варианте организационного механизма медико-криминалистической регистрации и идентификации // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион.- Серия: Естественные науки, 1999.- № 3.- С. 102-106.
25. Щербаков В.В., Крымова Т.Г. Актуальные проблемы медико-криминалистической регистрации и идентификации личности в ведомствах с контингентами профессионально предопределенного риска для жизни // Северо-Кавказский юридический вестник.- Ростов-на-Дону, 2000.- № 2.- С. 108-125.
26. Колкутин В.В., Крымова Т.Г. Роль и задачи головного экспертного учреждения Министерства Обороны Российской Федерации.// Совершенствование судебно-медицинской экспертизы в условиях реформирования Вооруженных Сил Российской Федерации.- ГВКГ им. Бурденко.- М., 2004.- с. 33-37.
27. Беняев Н.Е., Крымова Т.Г., Макеев Е.В., Юрасов В.В. О возможности использования элементного состава костной ткани для решения идентификационных задач в судебной медицине.// Совершенствование судебно-медицинской экспертизы в условиях реформирования Вооруженных Сил Российской Федерации.- ГВКГ им. Бурденко.- М., 2004.- с. 145-146.
28. Беняев Н.Е., Крымова Т.Г., Макеев Е.В., Юрасов В.В. Содержание основных химических элементов в костной ткани и их биологическая роль в организме человека // Совершенствование судебно-медицинской экспертизы в условиях реформирования Вооруженных Сил Российской Федерации.- ГВКГ им. Бурденко.- М., 2004.- с. 146-152.
29. Колкутин В.В., Цынаков А.И., Крымова Т.Г., Фетисов В.А. Содержание экспертно-тактических мероприятий, проводимых в очаге массовой гибели людей // Совершенствование судебно-медицинской экспертизы в условиях реформирования Вооруженных Сил Российской Федерации.- ГВКГ им. Бурденко.- М., 2004.- с. 161-167.
30. Крымова Т.Г. Диагностика возраста в судебной медицине (обзор) // Материалы научно-практической конференции судебно-медицинских экспертов, посвященной 60-летию образования государственных судебно-экспертных учреждений Министерства обороны Российской Федерации на территории Приволжко-Уральского военного округа./ Главное военно-медицинское управление МО РФ, 111 Центр судебно-медицинских и криминалистических экспертиз МО РФ, 125 судебно-медицинская лаборатория ПУрВО./ под общ. ред. проф. В.В. Колкутина.- Самар. гуманит. акад.- Самара, 2005.- С. 139-145.
31. Владимирский Б.М., Колкутин В.В., Крымова Т.Г., Самарин А.И. Определение корреляционных связей при статистических исследованиях результатов анализа концентраций 16 химических элементов, содержащихся в костной ткани человека // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики / под ред. В.П. Новоселова, Б.А. Саркисяна, В.Э. Янковского.- Межрегиональная ассоциация «Судебные медики Сибири».- Новосибирск, 2005.- Вып. 10.- С. 195-199.
32. Владимирский Б.М., Колкутин В.В., Крымова Т.Г., Самарин А.И, Шепелев И.Е. О возможности одновременной диагностики видовой принадлежности объектов, возраста, пола и роста человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики / под ред. В.П. Новоселова, Б.А. Саркисяна, В.Э. Янковского.- Межрегиональная ассоциация «Судебные медики Сибири».- Новосибирск, 2005.- Вып. 10.- С. 200-204.
33. Владимирский Б.М., Колкутин В.В., Крымова Т.Г., Самарин А.И, Шепелев И.Е. Диагностика роста в судебно-медицинской экспертизе // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики / под ред. В.П. Новоселова, Б.А. Саркисяна, В.Э. Янковского.- Межрегиональная ассоциация «Судебные медики Сибири».- Новосибирск, 2005.- Вып. 10.- С. 204-209.
34. Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Добровольская М.В. Диагностика природных условий проживания в зависимости от содержания различных химических элементов в костной ткани человека // Актуальные вопросы судебной медицины и экспертной практики / под ред. В.П. Новоселова, Б.А. Саркисяна, В.Э. Янковского.- Межрегиональная ассоциация «Судебные медики Сибири».- Новосибирск, 2005.- Вып. 10.- С. 225-231.
35. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. О возможности идентификации индивида путем выявления соматических заболеваний, проявившихся при жизни, на основе результатов элементного анализа костной ткани.// Военно-медицинский журнал, 2005.- № 12.- С. 20-23.
36. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. О возможности идентификации индивида путем выявления его отдельных заболеваний на основе результатов элементного анализа костной ткани.// Военно-медицинский журнал, 2006.- № 2.- С. 57.
37. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. Алгоритм судебно-медицинской идентификации человека.// Военно-медицинский журнал, 2006.- №3.- С. 67-68.
38. Крымова Т.Г., Балин В.Н., Колкутин В.В., Костицын Ю.А. Экспериментальные исследования элементного состава зубов человека методом ICP MS в целях выявления возможностей использования его для диагностики медико-биологических признаков человека.// Стоматология, 2007.- Т. 86.- № 1.- С. 4-13.
39. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. Возможности диагностики медико-биологических признаков человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани.// Проблемы экспертизы в медицине, 2007.- № 1.- С. 8-10.
40. Крымова Т.Г., Балин В.Н., Колкутин В.В., Костицын Ю.А. Геохимические показатели определения территории проживания индивидов на основе результатов анализа элементного состава зубов человека в интересах судебно-медицинской стоматологической экспертизы.// Стоматология, 2007.- Т. 86.- № 3.- С. 21-27.
41. Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Добровольская М.В. Диагностика природных условий проживания на основании результатов содержания различных химических элементного в костной ткани человека.// Проблемы экспертизы в медицине, (апрель-июнь) 2007.- № 2 (№ 26).- Т. 7.- С. 37-40.
42. Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Добровольская М.В. Основные проблемы исследования характера питания человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани.// Проблемы экспертизы в медицине, (апрель-июнь) 2007.- № 2 (№ 26).- Т. 7.- С. 40-44.
43. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. Общие принципы проведения идентификации личности при массовой гибели людей // Судебно-медицинская экспертиза, 2007.- № 4.- С. 13-16.
44. Перевозчиков И.В., Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Дерябин В.Е. Исследование возможности индивидуального определения расового типа человека на основе антропологических данных (По материалам Северной Евразии)// Военно-медицинский журнал, 2007.- № 8.- С. 8-15.
45. Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Беняев Н.Е. Исследование элементного состава костной ткани методом лазерной масс-спектрометрии в целях диагностики медико-биологических признаков человека // Судебно-медицинская экспертиза, 2007.- № 5.- С. 32-37.
46 Крымова Т.Г., Колкутин В.В. Применимость элементного состава костной и зубной ткани для диагностики признаков человека. // Судебно-медицинская экспертиза, 2007.- № 6.- С. 19=24.
47. Крымова Т.Г., Колкутин В.В. Возможность диагностики пола на основе анализа химических элементов, содержащихся в костной ткани.// Биомедицинская радиоэлектроника.- 2007.- № 10.- С.9-14.
48. Современные возможности идентификации личности на основе элементного состава костной ткани.// Сборник научных трудов, выполненных на базе Главного государственного центра судебно-медицинских и криминалистических экспертиз МО РФ // Под ред. В.В. Колкутина, Т.Г. Крымовой.- Б.и., Москва, 2008.- 220 С.
49. Крымова Т.Г., Колкутин В.В.. Самарин А.И. Определение возраста человека на основе результатов анализа элементного состава костной ткани.-// Военно-медицинский журнал.- 2008.- № 2.-С.20-27.
50. Крымова Т.Г., Колкутин В.В., Самарин А.И., Шепелев И.Е. Возможность диагностики пола, возраста и роста на основе анализа химических элементов, содержащихся в костной ткани. Технологии живых систем.- 2008.- № 2-3.- С.68-72.
