Stel je voor: er wordt in je woning ingebroken in het midden van de nacht. De dader gaat aan de haal met kostbare spullen, en laat nauwelijks sporen achter. Maar op het kapotgeslagen raam, wordt een kleine druppel bloed gevonden.
Die ene druppel bloed lijkt weinig, maar toch kan dit kleine stukje biologisch bewijs het breekpunt zijn om de zaak op te lossen. Hoe? Dankzij forensische DNA-analyse. Maar hoewel de wetenschap ons in staat stelt om DNA-sporen te onderzoeken, is het soms niet zo eenvoudig als je zou denken.
DNA, ook wel bekend als desoxyribonucleïnezuur, vormt de genetische blauwdruk van elk levend organisme, inclusief mensen. In het menselijk lichaam is DNA terug te vinden in elke cel. Het is opgebouwd uit vier basen: adenine (A), thymine (T), cytosine (C) en guanine (G) – die in unieke patronen worden gerangschikt. Deze unieke volgorde zorgt ervoor dat individuen van elkaar onderscheiden kunnen worden – met uitzondering van eeneiige tweelingen.
In forensisch onderzoek worden specifieke stukjes DNA, bekend als loci, geanalyseerd om een DNA-profiel samen te stellen. Deze loci bevatten genetische markers, zoals Short Tandem Repeats (STR's), die zeer variabel zijn tussen individuen. Door deze variatie zijn de loci bijzonder geschikt om individuen van elkaar te onderscheiden. Hoe meer loci van een onbekend DNA-profiel overeenkomen met een profiel die opgeslagen is in de DNA-databank, hoe groter de kans dat het DNA van één persoon afkomstig is.
Stel je voor dat de druppel bloed die op het kapotgeslagen raam in jouw woning is gevonden slechts zeven gemeenschappelijke loci heeft met het profiel van een verdachte, die al opgeslagen is in de DNA-databank. In dit geval kan de match niet als betrouwbaar worden beschouwd, omdat het aantal overeenkomende loci onvoldoende is om toevallige overeenkomsten met zekerheid uit te sluiten. Hierbij kunnen DNA-profielen van twee willekeurige, niet-verwante personen alsnog overeenkomen. In zulke gevallen vraagt het DNA-laboratorium om aanvullende resultaten of analyses. Het kost vaak tijd en middelen om aanvullende resultaten of analyses te vragen voor deze matches. In sommige gevallen is het zelfs niet meer mogelijk om verdere analyses uit te voeren, waardoor een potentiële match wordt beschouwd als een niet-match.
Daarentegen, wanneer er tien of meer gemeenschappelijke loci zijn, wordt de DNA-match wel als betrouwbaar gerapporteerd. Dit betekent dat de DNA-profielen met grote zekerheid aan één individu kunnen worden gekoppeld.
Bij acht of negen gemeenschappelijke loci komen we echter in een onduidelijk gebied terecht, dat ook wel de ‘grijze zone’ kan worden genoemd.
In de grijze zone kunnen we niet met volledige zekerheid stellen dat de match betrouwbaar is, omdat het aantal overeenkomende loci onvoldoende is om toevallige matches volledig uit te sluiten. Daarom worden matches in deze categorie gerapporteerd met de waarschuwing ‘beperkte merkers,’ die wijst op de beperkte betrouwbaarheid van de match.
Hier komt de techniek van likelihood ratios (LR) om de hoek kijken. Een likelihood ratio is een statistische methode die de kans berekent dat twee DNA-profielen van dezelfde persoon afkomstig zijn, in plaats van van twee willekeurige, niet-verwante personen. De LR berekent hoe groot de kans is dat het profiel random kan matchen met een ander profiel in de Belgische populatie (H2) en de kans dat de 2 profielen van dezelfde persoon zijn (H1).
Een hoge likelihood ratio betekent dat het veel waarschijnlijker is dat de DNA-profielen van dezelfde persoon afkomstig zijn.
De forensische DNA-laboratoria hebben een drempelwaarde vastgelegd om de waarschijnlijkheid vast te stellen. Als de likelihood ratio boven 10^9 ligt, kunnen we met een aan zekerheid grenzende waarschijnlijkheid zeggen dat de profielen van één persoon afkomstig zijn.
Hoewel het idee van likelihood ratios al enige tijd bekend is in de wetenschappelijke wereld, is de toepassing ervan binnen forensische DNA-analyse nog beperkt. Maar wat als we in forensisch onderzoek vaker gebruik zouden maken van likelihood ratios, naast het nagaan van het aantal overeenkomende loci? In plaats van automatisch aanvullende resultaten of analyses aan te vragen bij slechts zeven overeenkomende loci, zouden onderzoekers de likelihood ratio kunnen gebruiken om te beoordelen of een match voldoende sterk is om verder te onderzoeken. Als de LR boven de vastgestelde drempelwaarde van 10^9 ligt, kan de match direct worden gerapporteerd. Ligt de LR onder die drempel, dan zou men alsnog aanvullende resultaten of analyses kunnen opvragen om de betrouwbaarheid van de match te vergroten.
De integratie van het regelmatiger gebruik van likelihood ratios in de forensische DNA-analyse zou de snelheid en efficiëntie van sommige onderzoeken kunnen verbeteren.
De tijdsbesparing en de efficiëntie die hiermee gepaard gaan, zijn van onschatbare waarde in een wereld waarin forensische laboratoria dagelijks honderden tot duizenden DNA-monsters moeten verwerken.
In het voorbeeld van de woninginbraak zou dit betekenen dat er sneller kan worden vastgesteld of de gevonden druppel bloed daadwerkelijk van de verdachte afkomstig is, wanneer een LR waarde hoger dan 10^9 wordt verkregen. Dit zou helpen om de zaak sneller op te lossen, omdat er dan geen bijkomende analyses of resultaten nodig zouden zijn. De tijdsbesparing en de efficiëntie die hiermee gepaard gaan, zijn van onschatbare waarde in een wereld waarin forensische laboratoria dagelijks honderden tot duizenden DNA-monsters moeten verwerken. Dit geldt niet alleen voor DNA-experts, maar ook voor iedereen die betrokken is bij een strafzaak – van slachtoffers tot verdachten. De toekomst van forensisch onderzoek ligt in innovatie en nauwkeurigheid – en likelihood ratios spelen daarin een sleutelrol.
Belgisch Staatsblad. (1999). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 1999-05-20. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article.pl
Belgisch Staatsblad. (2011). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 2011-11-30. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article.pl
Belgisch Staatsblad. (2013). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 2013-08-12. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article.pl
Belgisch Staatsblad. (2014). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 2014-01-30. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article_body.pl?language=nl&calle…
Belgisch Staatsblad. (2015). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen . In 2015-09-16. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article_body.pl?language=nl&calle…
Belgisch Staatsblad. (2018). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 2018-02-28. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article_body.pl?language=nl&calle…
Belgisch staatsblad. (2024). Wetten, decreten, ordonnanties en verordeningen. In 2024-03-24. https://www.ejustice.just.fgov.be/cgi/article_body.pl?language=nl&calle…
Bens, R. (2023a). Behandeling van de nationale matchen in CODIS.
Bens, R. (2023b). Gebruik van Popstats.
Butler, J. M. (2012). Chapter 8 - DNA Databases: Uses and Issues. In Advanced Topics in Forensic DNA Typing: Methodology (pp. 2013–2070). https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B9780123745132000…
Ćurić, G., Gašić, V., Plužarić, V., & Smiljčić, D. (2012, October). Genetic parameters of five new European Standard Set STR loci (D10S1248, D22S1045, D2S441, D1S1656, D12S391) in the population of eastern Croatia. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3496899/
De Kinder, J. (2014). Wat U moet weten over forensisch DNA-onderzoek. Nationaal Intituut voor Criminalistiek en Criminologie. https://nicc.fgov.be/upload/files/OverhetNICC/nicc-dna-magazine-nl-lr.p…
De Kinder, J. (2015). Activiteitenveslag 2014 Nationale DNA-databanken. https://nicc.fgov.be/upload/images/ODcriminalistiek/dna-databank-jv-pub…
de Poot, C. (2021). Het gebruik van DNA in het opsporingsproces. https://research.hva.nl/en/publications/het-gebruik-van-dna-in-het-opsp…
ENSFI DNA Working Group. (2022). DNA database management review and recommendations.
Gibson, G. (2012). Rare and Common Variants: Twenty arguments (Vol. 13, Issue 2, pp. 135–145). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4408201/#:~:text=Rare%20al….
Gill, P., Fereday, L., Morling, N., & Schneider, P. M. (2006). The evolution of DNA databases—Recommendations for new European STR loci (Vol. 156, Issues 2–3, pp. 242–244). https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0379073805003427…
Hicks, T., Taroni, F., Curran, J., Buckleton, J., Ribaux, O., & Castella, V. (2010). Use of DNA profiles for investigation using a simulated national DNA database: Part I. Partial SGM Plus® profiles. Forensic Science International: Genetics, 4(4). https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2009.10.002
Landelijke DNA-databank. (2014). Hypervariabel gebied locus TH01 op chromosoom 11. https://dnadatabank.wordpress.com/wp-content/uploads/2014/08/dna-hyperv…
Laurent, F.-X., Nikolaeva, A., Gout, C., & Hitchin, S. (2023). Enhancing the Potential of Very Partial DNA Database Matches for Investigation Using Dynamic Cutoff Lr Thresholds – a Proof of Concept. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4620448
Lund, S. P., & Iyer, H. (2017). Likelihood Ratio as Weight of Forensic Evidence: A Closer Look (Vol. 122, pp. 1–32). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7339646/
Meulenbroek, L., & Aben, D. (2019). Grootschalig DNA-verwantschapsonderzoek.
Mortera, J. (2020). DNA Mixtures in Forensic Investigations: The Statistical State of the Art. In Annual Review of Statistics and Its Application (Vol. 7, Issue 1, pp. 111–142). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3553171#
Nationaal Instituut voor Criminalistiek en Criminologie. (n.d.). Genetische identificatie. Retrieved January 30, 2024, from https://nicc.fgov.be/genetische-identificatie
Nationaal Instituut voor Criminalistiek en Criminologie. (2022). Nationale DNA-databanken: jaarverslag 2022. https://nicc.fgov.be/nationale-dna-databanken
National Research Council. (1996). Statistical Issues. In The Evaluation of Forensic DNA evidence.
Ng, J., Oldt, R. F., & Kanthaswamy, S. (2018). Assessing the FBI’s Native American STR database for random match probability calculations. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29175583/
Puch-Solis, R., Rodgers, L., Mazumder, A., Pope, S., Evett, I., Curran, J., & Balding, D. (2013). Evaluating forensic DNA profiles using peak heights, allowing for multiple donors, allelic dropout and stutters. 7(5), 555–563. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23948327/
Putman, A. I., & Carbone, I. (2014). Challenges in analysis and interpretation of microsatellite data for population genetic studies (Vol. 4, Issue 22, pp. 4399–4428). https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ece3.1305
Steuve, S. (n.d.-a). Beheer van de Nationale DNA-databanken.
Steuve, S. (n.d.-b). Verbale schaal voor waarschijnlijkheid.
Steuve, S. (n.d.-c). Verklaring van de formulieren Cluster, Info en Pedigree.
Steuve, S. (2023). Registratiecriteria van DNA-profielen.
Udogadi, N. S., Abdullahi, M. K., Adams, T. B., Imose, O. P., & Esewi, A. D. (2020, July). Forensic DNA Profiling: Autosomal Short Tandem Repeat as a Prominent Marker in Crime Investigation. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7444828/
Vanhooydonck, B., & Van Renterghem, P. (2024). De nieuwe DNA-wet: een grote stap voorwaarts voor het DNA-onderzoek in Belgische strafdossiers (Vol. 45, Issue 2, pp. 182–195).
Wivell, R., Kelly, H., Kokoszka, J., Daniels, J., Dickson, L., Buckleton, J., & Bright, J.-A. (2023). An Investigation into Compound Likelihood Ratios for Forensic DNA Mixtures.