DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2025.1685097
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41614138
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: Cheng-Dong Ma وآخرون
الموضوع الرئيسي: علم الحشرات الجنائي ودراسات ذبابة
نظرة عامة
تتناول هذه الدراسة التحدي المتمثل في تقدير فترة الغمر بعد الوفاة (PMSI) بدقة في علم الطب الشرعي من خلال دراسة الميكروبيوم لعضلات الهيكل العظمي، وهو نظام بيئي معزول نسبياً، بعد الغمر في الماء. باستخدام 72 من ذكور الجرذان من نوع Sprague-Dawley، أنشأ الباحثون نماذج للغرق والغمر بعد الوفاة، وجمعوا عينات من عضلات الهيكل العظمي على مدى 14 يوماً. كشفت تسلسلات الجين 16S rRNA عالية الإنتاجية عن تتابع ميكروبي ملحوظ وقابل للتنبؤ يتميز بالانتقال من هيمنة Proteobacteria في المرحلة المبكرة (0-3 أيام) إلى هيمنة Firmicutes في المرحلة المتأخرة (5-14 يوماً). ومن الجدير بالذكر أن سبب الوفاة لم يؤثر بشكل كبير على تنوع الميكروبات.
نجحت الدراسة في تطوير نموذج توقع من مرحلتين يجمع بين خوارزميات التصنيف والانحدار، محققة دقة تصنيف تبلغ 90.9% ومتوسط أخطاء مطلقة قدرها 0.303 يوم و1.293 يوم للمرحلتين المبكرة والمتأخرة، على التوالي. تؤسس هذه النتائج الميكروبيوم لعضلات الهيكل العظمي كهدف واعد لعلم الميكروبيولوجيا الشرعية، مما يوفر إطاراً قوياً لتقدير PMSI بدقة عالية. يقترح المؤلفون أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف هذه النتائج في نماذج شبيهة بالبشر وفي بيئات معقدة، بهدف تعزيز قابلية تطبيق هذا “الساعة الميكروبية” في الممارسة الشرعية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الأهمية الحاسمة لتقدير فترة الغمر بعد الوفاة (PMSI) بدقة في علم الطب الشرعي، لا سيما في التحقيقات الجنائية وإعادة بناء الأحداث. تقتصر الطرق التقليدية لتقدير PMSI، مثل تقييم التغيرات الفيزيائية في الجسم، على الفترة المبكرة بعد الوفاة وتتأثر بعوامل خارجية متنوعة. كما أن علم الحشرات الشرعي يوفر فائدة محدودة للبقايا المغمورة، حيث يحدث استعمار الحشرات عادةً فقط بعد ظهور الجسم. وبالتالي، هناك حاجة ملحة لطرق موضوعية يمكن أن تقدر PMSI على المدى الطويل.
أدت التقدمات الأخيرة في تسلسل الجينوم عالي الإنتاجية إلى ظهور علم الميكروبيولوجيا الشرعية، الذي يستفيد من التغيرات القابلة للتنبؤ في المجتمعات الميكروبية بعد الوفاة. بينما ركزت الدراسات السابقة على المجتمعات الميكروبية في الأمعاء، وتجويف الفم، والجلد، تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف عضلات الهيكل العظمي كبيئة داخلية أكثر استقراراً لتقدير PMSI. يفترض المؤلفون أن المجتمع الميكروبي داخل عضلات الهيكل العظمي يخضع لنمط تتابعي ثابت بعد الغمر، غير متأثر بسبب الوفاة. باستخدام نموذج جرذان محكم على مدى فترة غمر مدتها 14 يوماً، تحقق الدراسة من ديناميات الميكروبيوم لعضلات الهيكل العظمي وتسعى لتطوير نموذج توقع PMSI قوي. تشير النتائج الأولية إلى تتابع ميكروبي متميز من هيمنة Proteobacteria إلى هيمنة Firmicutes ونجاح إنشاء نموذج توقع PMSI بدقة عالية من مرحلتين يظل موثوقاً بغض النظر عن سبب الوفاة.
طرق البحث
في هذه الدراسة، بحث المؤلفون في تأثيرات أسباب الوفاة المختلفة على التتابع الميكروبي بعد الوفاة باستخدام نموذج حيواني محكم. تم استخدام 72 من ذكور الجرذان من نوع Sprague-Dawley البالغة الصحية، التي تبلغ من العمر 8 أسابيع، مع الالتزام بإرشادات أخلاقية صارمة وموافقة لجنة رعاية واستخدام الحيوانات المؤسسية. تم تكييف الجرذان لمدة أسبوع في بيئة محكمة قبل أن يتم توزيعها عشوائياً على مجموعتين: مجموعة الغرق (D، n = 36) ومجموعة الغمر بعد الوفاة (PS، n = 36).
تضمنت الإعدادات التجريبية وضع الجرذان في خزانات مياه شفافة كبيرة منفصلة مليئة بالماء الطبيعي. خضعت مجموعة D لغمر محاكي من خلال دورات متكررة من الغمر والتعرض للهواء حتى توقفت العلامات الحيوية، بينما تم إعدام مجموعة PS عن طريق استنشاق CO₂. بعد تأكيد الوفاة، تم غمر الجثث من كلا المجموعتين في الخزانات، مع وضع كل منها بشكل فردي في أكياس شبكية. لتقييم التغيرات الميكروبية مع مرور الوقت، تم تقسيم كلا المجموعتين إلى ست مجموعات فرعية زمنية بناءً على فترات ما بعد الوفاة من 0، 1، 3، 5، 7، و14 يوماً، مع ست نسخ بيولوجية لكل نقطة زمنية. يسمح هذا التصميم بإجراء تحليل شامل للتتابع الميكروبي المتأثر بسبب الوفاة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يوضح النتائج التي توصلت إليها الدراسة، مع تسليط الضوء على النقاط البيانية والاتجاهات الملحوظة. عادةً ما تدعم النتائج تحليلات إحصائية ذات صلة، بما في ذلك قيم p وفترات الثقة، للتحقق من النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم تمثيلات بصرية مثل الرسوم البيانية أو الجداول لتوضيح البيانات بوضوح. تساعد هذه المساعدات البصرية في فهم العلاقات بين المتغيرات والآثار العامة للنتائج. يتم وضع النتائج في سياق الأدبيات الحالية، مع التأكيد على مساهمتها في المجال والتطبيقات المحتملة.
المناقشة
تستكشف قسم المناقشة في هذه الدراسة تتابع المجتمع الميكروبي في عضلات الجرذان بعد الغمر بعد الوفاة في الماء، بهدف إنشاء نموذج تنبؤي لفترة الغمر بعد الوفاة (PMSI). تؤكد الأبحاث على تتابع ميكروبي قابل للتنبؤ، يتميز بالانتقال من مجتمع تهيمن عليه Firmicutes وProteobacteria في المرحلة المبكرة (0-3 أيام) إلى مجتمع تهيمن عليه Clostridium وPaeniclostridium في المرحلة المتأخرة (5-14 يوماً). يتماشى هذا التحول مع المبادئ البيئية الملاحظة في التحلل الأرضي، مما يشير إلى أن العوامل الداخلية داخل بيئة العضلات، مثل نقص الأكسجين، تدفع التغيرات الميكروبية، بدلاً من تدفق الميكروبات المائية الخارجية.
من الجدير بالذكر أن الدراسة تجد أن سبب الوفاة (الغرق مقابل الغمر بعد الوفاة) لا يؤثر بشكل كبير على تنوع الميكروبات، مما يشير إلى أن عضلات الهيكل العظمي تعمل كركيزة مستقرة لتقدير PMSI. تنجح الأبحاث في بناء نموذج تعلم آلي من مرحلتين يتنبأ بـ PMSI بدقة عالية، محققاً متوسط خطأ مطلق قدره 0.303 يوم في المرحلة المبكرة و1.293 يوم في المرحلة المتأخرة. تبرز هذه النتائج إمكانية استخدام الأنسجة الداخلية في علم الميكروبيولوجيا الشرعية، مما يشير إلى أن أنماط التتابع الميكروبي يمكن أن تعمل كمؤشرات موثوقة لتقدير الوقت منذ الوفاة. يجب على الأبحاث المستقبلية التحقق من هذه النتائج في نماذج ذات صلة بالبشر واستكشاف الجوانب الوظيفية للميكروبيوم لتعزيز قوة أدوات تقدير PMSI.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2025.1685097
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41614138
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): Cheng-Dong Ma et al.
Primary Topic: Forensic Entomology and Diptera Studies
Overview
This study addresses the challenge of accurately estimating the post-mortem submersion interval (PMSI) in forensic science by investigating the microbiome of skeletal muscle, a relatively isolated ecosystem, following submersion in water. Utilizing 72 male Sprague-Dawley rats, the researchers established drowning and post-mortem submersion models, collecting skeletal muscle samples over 14 days. High-throughput sequencing of the 16S rRNA gene revealed a significant and predictable microbial succession characterized by a transition from Proteobacteria dominance in the early phase (0-3 days) to Firmicutes dominance in the late phase (5-14 days). Notably, the cause of death did not significantly influence microbial diversity.
The study successfully developed a two-stage prediction model that combines classification and regression algorithms, achieving a classification accuracy of 90.9% and mean absolute errors of 0.303 days and 1.293 days for the early and late phases, respectively. These findings establish the skeletal muscle microbiome as a promising target for forensic microbiology, providing a robust framework for high-precision PMSI estimation. The authors suggest that future research should explore these findings in human-like models and complex environments, aiming to enhance the applicability of this “microbial clock” in forensic practice.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical importance of accurately estimating the post-mortem submersion interval (PMSI) in forensic science, particularly for criminal investigations and event reconstruction. Traditional methods for PMSI estimation, such as assessing physical changes in the body, are limited to the early post-mortem period and are influenced by various external factors. Forensic entomology also provides limited utility for submerged remains, as insect colonization typically occurs only after the body surfaces. Consequently, there is a pressing need for objective methods that can estimate longer-term PMSI.
Recent advancements in high-throughput sequencing have led to the emergence of forensic microbiology, which leverages the predictable changes in microbial communities following death. While previous studies have focused on microbial communities in the gut, oral cavity, and skin, this research aims to explore skeletal muscle as a more stable internal environment for PMSI estimation. The authors hypothesize that the microbial community within skeletal muscle undergoes a consistent successional pattern post-submersion, unaffected by the cause of death. Using a controlled rat model over a 14-day submersion period, the study investigates the dynamics of the skeletal muscle microbiome and seeks to develop a robust PMSI prediction model. Initial findings indicate a distinct microbial succession from Proteobacteria to Firmicutes dominance and the successful creation of a high-precision, two-stage PMSI prediction model that remains reliable regardless of the cause of death.
Methods
In this study, the authors investigated the effects of different causes of death on post-mortem microbial succession using a controlled animal model. A total of 72 healthy adult male Sprague-Dawley rats, aged 8 weeks, were utilized, adhering to strict ethical guidelines and approved by the Institutional Animal Care and Use Committee. The rats were acclimatized for one week in a controlled environment before being randomly assigned to two groups: a drowning group (D, n = 36) and a post-mortem submersion group (PS, n = 36).
The experimental setup involved housing the rats in separate large transparent water tanks filled with natural water. The D group underwent simulated drowning through repeated cycles of submersion and air exposure until vital signs ceased, while the PS group was euthanized via CO₂ inhalation. After confirming death, carcasses from both groups were submerged in the tanks, with each housed individually in mesh bags. To assess microbial changes over time, both groups were subdivided into six temporal subgroups based on post-mortem intervals of 0, 1, 3, 5, 7, and 14 days, with six biological replicates for each time point. This design allows for a comprehensive analysis of microbial succession influenced by the cause of death.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments or analyses. It details the outcomes of the study, highlighting significant data points and trends observed. The results are typically supported by relevant statistical analyses, including p-values and confidence intervals, to validate the findings.
Additionally, the section may include visual representations such as graphs or tables to illustrate the data clearly. These visual aids help in understanding the relationships between variables and the overall implications of the results. The findings are contextualized within the framework of existing literature, emphasizing their contribution to the field and potential applications.
Discussion
The discussion section of this study investigates the microbial community succession in rat skeletal muscle following post-mortem submersion in water, aiming to establish a predictive model for post-mortem submersion interval (PMSI). The research confirms a predictable, stage-wise microbial succession characterized by a transition from a community dominated by Firmicutes and Proteobacteria in the early phase (0-3 days) to one dominated by Clostridium and Paeniclostridium in the late phase (5-14 days). This shift aligns with ecological principles observed in terrestrial decomposition, suggesting that intrinsic factors within the muscle environment, such as hypoxia, drive microbial changes, rather than external aquatic microbial influx.
Notably, the study finds that the cause of death (drowning vs. post-mortem submersion) does not significantly affect microbial diversity, indicating that skeletal muscle serves as a stable substrate for PMSI estimation. The research successfully constructs a two-stage machine learning model that predicts PMSI with high accuracy, achieving a mean absolute error of 0.303 days in the early phase and 1.293 days in the late phase. These findings highlight the potential of using internal tissues for forensic microbiology, suggesting that microbial succession patterns can serve as reliable indicators for estimating time since death. Future research should validate these results in human-relevant models and explore the functional aspects of the microbiome to enhance the robustness of PMSI estimation tools.