Stime del Postmortem Interval (PMI) Basate su Approcci Multimodali con Dati Microbici

L'intervallo post-mortem (PMI) è un aspetto fondamentale nelle indagini forensi, poiché aiuta a stabilire la natura del caso e fornisce elementi cruciali per il processo giudiziario. Le stime del PMI si basano tradizionalmente su segni come la temperatura corporea, il rigor mortis e il livor mortis, ma questi diventano sempre meno affidabili con il progredire della decomposizione. Per questo motivo, trovare indicatori oggettivi per stimare il PMI nelle fasi avanzate è una sfida significativa. Recentemente, i cambiamenti microbiologici durante la decomposizione si sono dimostrati utili per determinare il PMI, aprendo la strada a metodi più precisi basati sui dati microbici.

La Decomposizione e i Cambiamenti Microbici

La decomposizione del corpo umano avviene in diverse fasi: fresco, gonfiore, decadimento attivo, decadimento avanzato e scheletrizzazione. In ognuna di queste fasi, il ruolo dei microorganismi è fondamentale. Dopo la morte, il sistema immunitario cessa di funzionare, permettendo ai batteri anaerobi di proliferare. Durante il processo di decomposizione, si verificano cambiamenti significativi nelle comunità microbiche della pelle e del suolo, riflettendo le diverse condizioni ambientali create dalla decomposizione.
Nelle prime fasi, i batteri anaerobi provenienti dall'intestino migrano nella cavità addominale e proliferano. Questo processo porta alla produzione di gas come metano e solfuro di idrogeno, che contribuiscono al gonfiore del corpo. Quando il corpo si rompe, i batteri aerobi, come il Flavobacterium, il Pseudomonas e l'Enterobacteriaceae, diventano i principali decompositori. Nelle fasi avanzate, funghi come il Mucor e il Penicillium colonizzano i tessuti residui, contribuendo alla formazione di muffe e alla mummificazione.

Modelli Multimodali per la Stima del PMI

Gli approcci tradizionali basati su un solo tipo di dato, come i modelli unimodali, non sono sufficienti per catturare la complessità del processo di decomposizione. Al contrario, i modelli multimodali integrano dati microbiologici, metabolici e composti organici volatili (VOCs), fornendo una visione più completa della decomposizione. Questi modelli consentono di migliorare l'accuratezza della stima del PMI grazie alla combinazione di più variabili, che insieme descrivono meglio il processo.

L'Importanza dell'Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) stanno emergendo come strumenti potenti per analizzare i dati multimodali. L'uso di tecniche di fusione multimodale consente di combinare diversi tipi di dati per generare stime più accurate del PMI. Ad esempio, la fusione intermedia utilizza reti neurali per apprendere e fondere i vettori di caratteristiche, trovando relazioni tra le modalità che un approccio unimodale non riuscirebbe a identificare. Questo approccio è particolarmente utile per affrontare la complessità dei dati provenienti da campioni post-mortem.
Un esempio concreto è l'utilizzo di modelli di ML per distinguere tra le fasi pre- e post- rottura del corpo, ottimizzando così il processo di stima del PMI. Studi precedenti hanno mostrato che combinare modelli di classificazione e regressione basati sulla successione batterica può aumentare l'accuratezza della stima, riducendo l'errore medio assoluto nelle prime fasi di decomposizione.

Sfide e Prospettive Future

Nonostante i progressi, la ricerca sul PMI basata su prove microbiche è ancora agli inizi e deve affrontare diverse sfide. La costruzione di database multimodali umani è fondamentale per migliorare la precisione dei modelli. Attualmente, la maggior parte degli studi si concentra su animali come maiali e ratti, ma è essenziale raccogliere dati dai corpi umani per comprendere meglio le dinamiche di decomposizione specifiche della nostra specie.
Un'altra sfida riguarda la qualità dei dati: la raccolta di dati di alta qualità per l'addestramento dei modelli di ML è spesso difficile, e la presenza di dati imperfetti richiede un notevole lavoro di pulizia e normalizzazione. Inoltre, l'integrazione di dati microbici con quelli relativi agli insetti necrofagi potrebbe migliorare ulteriormente la precisione delle stime del PMI, poiché questi ultimi svolgono un ruolo significativo nel processo di decomposizione.
In conclusione, la stima del PMI attraverso approcci multimodali rappresenta una frontiera promettente nella scienza forense. L'integrazione di dati microbiologici, metabolici e VOCs, combinata con l'uso dell'IA, offre una maggiore precisione e affidabilità nella determinazione del tempo trascorso dalla morte. La costruzione di database specifici per gli esseri umani e lo sviluppo di nuovi modelli di machine learning sono passi essenziali per migliorare le pratiche forensi e garantire risultati più accurati nelle indagini criminali.