基于眼组织结构的死亡时间推断研究进展_吴慧.pdf

Journal of Forensic Medicine,February 2023,Vol.39,No.1基于眼组织结构的死亡时间推断研究进展吴慧1，2，刘芳芳1，伍俊达3，谢英11.川北医学院法医学系，四川 南充 637000；2.宜宾市第二人民医院，四川 宜宾 644000；3.宜宾市公安局叙州区分局，四川 宜宾 644000摘要：死亡时间（postmortem interval，PMI）推断是法医病理学研究的重点与热点问题。近年来，国内外学者利用眼组织推断PMI取得了一定进展，机体死后眼角膜、房水、虹膜、晶状体、玻璃体液、视网膜等改变均呈现与 PMI高度相关的时序性变化规律。本文基于眼组织不同结构死后形态学、生物化学、分子学、遗传物质改变等方面，对PMI推断研究进展进行了综述，对存在的问题及发展趋势进行探讨。关键词：法医病理学；死亡时间；眼组织；角膜；玻璃体液；综述中图分类号：DF795.1 文献标志码：A doi：10.12116/j.issn.1004-5619.2021.410602文章编号：1004-5619（2023）01-0050-07Research Progress on Estimation of Postmortem Interval Based on Ocular Tissues StructureWU Hui1,2,LIU Fang-fang1,WU Jun-da3,XIE Ying11.Department of Forensic Medicine，North Sichuan Medical College，Nanchong 637000，Sichuan Province，China；2.The Second People s Hospital of Yibin，Yibin 644000，Sichuan Province，China；3.Xuzhou District Branch of Yibin City Pubic Security Bureau，Yibin 644000，Sichuan Province，ChinaAbstract：Estimation of postmortem interval（PMI）is one of the important research contents in forensic pathology，and it has always been the focus and hot spot of research work.In recent years，scholars at home and abroad have made some research progress in estimating PMI by using ocular tissue.After death，the changes of cornea，aqueous humor，iris，lens，vitreous humor and retina all show time sequence change rule highly related to PMI.This paper reviews the research progress of PMI estimation based on the morphological，biochemical，molecular and genetic material changes of different ocular tissue structures after death，and discusses the existing problems and development trends.Keywords：forensic pathology;postmortem interval;ocular tissues;cornea;vitreous humor;review德国学者Hensage C提出的基于尸体现象的综合参数法1已在法医病理学实践中得到一定应用，但其准确性与应用范围仍然无法满足案件需要。相关物理学、生物化学、代谢组学、光谱学及分子生物学方法均被应用于研究死亡时间（postmortem interval，PMI）推断，是近年来国内外研究的热点2-6，但受限于准确度、变异度、操作复杂度以及使用成本等因素，至今尚无公认、简易实用、准确可靠的推测方法7。眼组织是人体相对较为独立的组织，研究8表明，死后眼球各层结构存在时序性变化规律，并与PMI高度相关。本文基于眼组织推断PMI的法医学研究进展进行综述，探讨其在PMI推断中的法医学价值。1角膜与PMI推断角膜位于眼球壁最外层，由高度有序排列的细胞和蛋白质构成，无血管分布9。正常生理状态下，角膜无色、透明，疾病、创伤等病理状态下，角膜透明度会发生改变。研究10表明，机体死后角膜混浊度、厚度 综述 基金项目：四川省基层卫生事业发展研究中心资助项目（SWFZ17-Z-12）；四川省教育厅基金资助项目（15ZA0215）；南充市市校合作科研专项资助项目（19SXHZ0197）作者简介：吴慧（1995），女，硕士研究生，主要从事法医学研究；E-mail：通信作者：谢英，女，硕士，副教授，主要从事法医学教学、科研和鉴定；E-mail：引用格式：吴慧，刘芳芳，伍俊达，等.基于眼组织结构的死亡时间推断研究进展J.法医学杂志，2023，39（1）：50-56，65.To cite：WU H，LIU F F，WU J D，et al.Research progress on estimation of postmortem interval based on ocular tissues structureJ.Fayixue Zazhi，2023，39（1）：50-56，65.及内皮细胞活性等改变与PMI有很好的相关性。1.1 角膜混浊度与PMI推断机体死后新陈代谢停止，角膜机械性屏障功能消失，随着PMI延长，角膜内皮细胞发生凋亡，大量水分透过角膜内皮层渗入角膜基质层，导致角膜内糖胺聚糖水合作用受阻，角膜出现混浊，其程度与 PMI高度相关11。根据角膜混浊程度推断 PMI是法医病理学实践中的经典方法之一，但角膜混浊在机体死亡24 h内呈阶段性改变，24 h后很难通过肉眼观察其变化，目前尚无对角膜混浊程度及 PMI准确定量的分析方法12，但计算机角膜图像分析技术及人工智能（artificial intelligence，AI）13的引入不失为一种客观评价角膜混浊程度及其与PMI规律的新方法。计算机角膜图像分析技术是从角膜图像中提取不同PMI角膜的颜色和纹理特征，采用计算机机器学习系统进行分析处理，可明确角膜混浊与PMI的变化规律14。2010年，ZHOU 等15在角膜图像分割方法的基础上通过高清数码摄像机连续原位拍摄兔死后48 h内不同时间点的角膜图像，采用 K 近邻（K-nearest，KNN）算法对所有图片进行分类计算，并用 4 个颜色特征参数（灰度特征、平均值、方差、偏度）和5个纹理特征参数（低频能量和高频能量的比值、对比度、熵、相关性、能量）来描述图像特征与PMI的关系，结果表明，单一特征预测 PMI准确度不高，但将 9 种特征参数组合推断PMI精确度显著提高，结论可靠有效。2021 年，ZHENG 等16采用自主设计开发的内置专用图像分析系统的智能手机，在特定光源条件下捕捉猪死后 72 h 内角膜瞳孔区域 6 个颜色特征参数（红、绿、蓝、色调、饱和度、亮度）和4个纹理特征参数（对比度、相关性、角秒矩、均匀度），建立 PMI模型并进行分析，结果显示，红和对比度与PMI高度正相关，回归方程分别为：y=-0.083 6x2+5.513 7x-11.459（R2=0.955），y=-0.187 4x2+9.630 3x-46.767（R2=0.983）；该研究还利用对比度与 PMI的数据模型对未知样本预测精度进行了评价，结果表明，死后 36 h内的预测误差小于3 h，但36 h后误差范围在68 h。1.2 角膜厚度与PMI推断角膜厚度与 PMI的正相关关系早在 1723年就被VONBAHR17发现，但当时角膜厚度测量仅限于解剖学方法，且存在误差。2001年，孟祥志等18采用光学显微镜测量兔死后48 h内角膜厚度，发现其与PMI呈正相关，但该方法需对角膜进行病理切片处理，制片过程会对角膜厚度产生影响。2008年，朱少华等19用透射电镜观察家兔死后 72 h内角膜中央区域内胶原纤维变化，经图像分析系统测量角膜基质胶原纤维的横截面面积、周长、平均直径、等效直径 4个参数，结果显示，随 PMI延长，这 4个参数值均逐渐增加，胶原纤维直径逐渐增大，这 4个参数有望成为 PMI推断的新指标。2012年，吕国丽等20利用超声角膜测厚仪对机体死后 24 h内角膜厚度进行原位动态监测，结果显示，角膜上皮完整组角膜厚度与PMI呈高度正相关性，而去角膜上皮组角膜厚度与 PMI 相关性则相对较差。由于死后 24 h角膜上皮逐渐脱落会导致角膜厚度改变，尤其在法医学实践中，当尸体暴露在野外且眼睑处于持续张开状态时，角膜上皮更容易脱落，因此利用角膜厚度推断PMI应注意角膜上皮的完整性，审慎分析检测结果与PMI的关系。NAPOLI等21-22分别在 2016年、2018年利用便携式光学相干断层成像（optical coherence tomography，OCT）测量并分析了绵羊死后角膜中央厚度（central corneal thickness，CCT）的变化规律，结果显示，死后CCT测量的重复性和重现性较好，说明便携式OCT是原位角膜厚度测量的可靠工具。2020 年，NAPOLI等23在前述研究的基础上，利用OCT对人死后CCT进行测量，进一步验证了OCT检测角膜厚度具有很好的重复性和重现性。此外，他们还发现人死后角膜厚度在睁眼或闭眼模式下表现出相反的变化规律，睁眼时CCT值逐渐减小，而闭眼时CCT值逐渐增加，角膜中央厚度的变化值百分比（CCT%）在睁眼和闭眼模式下分别为-（21.49516.202）m 和（16.98115.580）m，这些差异可能与组织脱水以及眼睛在未受眼睑保护时的泪液蒸发有关。1.3 角膜内皮细胞与PMI推断角膜内皮细胞结构较单一，位于角膜最内层，受外界影响较小且易于染色观察，生理上起着维持角膜正常厚度和透明度的作用8，机体死亡后，角膜内皮细胞活性变化及DNA含量变化与PMI有一定关联性。1.3.1 角膜内皮细胞活性率与PMI推断1995年，宋国林等24采集了死后 24 h内已知 PMI的人眼角膜，对角膜内皮细胞进行锥兰联合茜素红染色，镜下观察并计算失活细胞数目，发现角膜内皮细胞活性率与PMI呈明显负相关。1999年，徐长苗等25建立了110、1120、2130 环境温度下角膜内皮细胞活性变化特征参数的反S曲线数学模型，该模型显示，角膜内皮细胞活性与 PMI 相关系数高达95%，且环境温度越高，尸体角膜内皮细胞活性率越低，根据角膜内皮细胞活性率检测结果推算 24 h 内PMI，是较好的量化参数模型，为早期 PMI 推断提供了新的手段。2014年，李晓娜等26对死后72 h内的兔 50法 医 学 杂 志 2023年 2月 第39卷 第1期及内皮细胞活性等改变与PMI有很好的相关性。1.1 角膜混浊度与PMI推断机体死后新陈代谢停止，角膜机械性屏障功能消失，随着PMI延长，角膜内皮细胞发生凋亡，大量水分透过角膜内皮层渗入角膜基质层，导致角膜内糖胺聚糖水合作用受阻，角膜出现混浊，其程度与 PMI高度相关11。根据角膜混浊程度推断 PMI是法医病理学实践中的经典方法之一，但角膜混浊在机体死亡24 h内呈阶段性改变，24 h后很难通过肉眼观察其变化，目前尚无对角膜混浊程度及 PMI准确定量的分析方法12，但计算机角膜图像分析技术及人工智能（artificial intelligence，AI）1