Analyse av mRNA i rettsgenetisk sammenheng

Abstract

Helt siden 1980-tallet, har DNA fra biologisk åstedsmateriale blitt brukt til å identifisere berørte i ulike straffesaker (1). Alle individer har et unikt genmateriale og dermed også en unik DNA-profil. Dette kan utnyttes hvis man ønsker å knytte biologiske spor til en donor slik at en person kan bli rettmessig frifunnet eller for å bringe frem nyttig informasjon til etterforskningen og eventuelt styrke mistanken mot en mistenkt. Kunnskap om ulike celletyper på et åsted, kan også gi vesentlig informasjon om handlingsforløpet til en kriminalsak. Eksempelvis kan kunnskapen om tilstedeværelsen av vaginalt sekret eller sædvæske bidra til å fremme viktige opplysninger innen ulike voldtektssaker (2).

Hos rettsmedisinske laboratorier, er det vanlig å utføre forundersøkelser som gir en indikasjon på om en spesifikk celletype/kroppsvæske er til stede eller ikke. Disse testene er vanligvis basert på kjemisk eller enzymatisk fargeendringer, men er dessverre ikke humanspesifikke og kan være vanskelige å tolke ved små mengder cellemateriale. Derfor må vi forvente at tester som inkluderer fargeendring vil være beheftet med en viss usikkerhet (3).

RNA, ribonukleinsyre, er et molekyl som blant annet er involvert i overføringen av genetisk informasjon fra DNA til proteinsyntese. RNA inneholder derfor viktig informasjon om genuttrykket til ulike celler. Ved å se på gener som er utelukkende utrykt hos spesifikke celler, kan man bruke genene til å identifisere ulike celletyper (4).

I løpet av de siste årene har nye celleidentifikasjonsmetoder blitt introdusert hos rettsmedisinske laboratorier. En av disse metodene inkluderer vevsspesifikke RNA-markører som kan brukes til å lage RNA-profiler. Ved å se på unike kombinasjoner av RNA-markører til en RNA-profil, kan man identifisere flere humanspesifikke celletyper slik som blod, spytt, sæd, vaginalsekret, menstruasjon og hud (5).

Til tross for at en RNA-profil kan bidra til verdifull tilleggsinformasjon om en straffesak, er metoden enda ikke inkorporert i rettsgenetisk saksbehandling. En av årsakene til dette er at RNA-profiler har flere elementer som må tolkes på en annen måte enn hos DNA profiler (5). I tillegg finnes det enkelte markører som er mindre spesifikke som har vist seg å kryssreagere med andre celletyper. RNA-markøren MUC4, en humanspesifikk markør som koder for mucin-4, er for eksempel utelukkende utrykt i vaginalsekret, men har vist seg å bli detektert i både spytt og nesesekret (6).

I denne studien skal vi finne ut om vi kan bruke RNA-profiler til å lage en statistisk modell for celletypebestemmelse. Spesielt da med hensyn på prediksjon av ulike humanspesifikke celletyper i rettsgenetisk sammenheng. Analysen er basert på eksisterende data som er hentet fra avdeling for rettsmedisinske fag hos Oslo universitetssykehus (RESP-OUS). Vi kommer til å gå innom hvilke utfordringer vi kan støte på ved på ved predikering ved hjelp av RNA. For eksempel, kan uspesifikke markører slik som MUC4 bidra til dårlige prediksjon.

Ever since the 1980s, DNA from biological crime scene material has been used to connect suspects to crime scenes and victims that are affected in various criminal cases (1). All individuals have a unique genetic material that can be used to create a unique DNA-profile. A DNA-profile is an efficient way to link biological traces to a donor so that a person can be rightfully acquitted or to assess the investigation further and possibly strengthen the suspicion against the suspect. Knowledge about the different cell types at a crime scene, can also provide important information about the course of action from the event that occurred. For example, can the presence of vaginal secretion or seminal fluid give valuable information in various rape cases (2).

In forensic laboratories, it is common to perform presumptive tests that confirm whether a specific cell type/body fluid is present or not. These tests are usually based on chemical or enzymatic color changes but are unfortunately not human-specific and can be hard to interpret if there are small amounts target material. Therefore, we must expect that some tests must be confirmed with a certain uncertainty (3).

RNA, ribonucleic acid, is a molecule involved in transferring genetic information from DNA to protein synthesis. This means that RNA contains valuable information about the gene expression in various cells. By looking at genes that are exclusively expressed in specific cells, we can use the knowledge to identify different cell types (4).

Today, several new cell identification methods have been introduced in forensic laboratories. One of these cell typing methods include tissue specific RNA markers that can be used to create an RNA profile. By looking at the unique combinations of RNA markers for an RNA profile, one can identify several human-specific cell types such as blood, saliva, semen, vaginal secretions, menstruation and skin (5).

Even though an RNA profile can contribute to valuable additional information about a criminal case, the method has not yet been widely incorporated into forensic genetics case management. One of the reasons for this is because an RNA profile has several factors that must be interpreted in a different way than DNA profiles (5). In addition, there are certain markers that have been shown to be less specific and can cross-react with other cell types. The RNA marker MUC4, a human-specific marker that codes for mucin-4, is for example, exclusively expressed in vaginal secretions, but has been shown to be detected in both saliva and nasal secretions (6).

In this study, we will find out if we can use RNA profiles to create a statistical model for cell type prediction. We will specifically focus on prediction of human specific cell types and body fluids related to forensic casework. The data used in this analysis is based on existing data acquired from the Department of Forensic Medicine at the University Hospital in Oslo (RESP-OUS). The data were used in a statistical model for cell type determination. In the study we will mention some of the challenges that we may encounter while predicting different cell types/body fluids with RNA profiles. For example, non-specific markers such as MUC4 may contribute to poor prediction.