氣相色譜-質譜法在人體氣味分析中的應用進展

陳然然, 吳德華, 王 辛, 龍成生

(公安部南京警犬研究所, 江蘇 南京 210012)

隨著警犬技術的發展,人體氣味的研究已引起越來越多的關注。人體氣味是人體汗腺、皮脂腺、頂漿分泌腺等多種腺體的分泌物在皮膚表面微生物的作用下揮發形成的氣味[1],其是具體人的一種生物信息,具有信息素的功能[2-4];是由遺傳物質決定的[5],具有相對穩定性[6,7];不同個體氣味的差異是由基因決定的,具有個體特征性[8],可用于進行個體鑒別[9]。遺留于犯罪現場的人體氣味具有相對穩定性,能夠存留較長時間[10]。人體氣味是繼指紋、DNA后案件偵破的重要物證,具有一定的證據能力,警犬技術工作人員通過氣味采集介質提取犯罪現場的氣味,用于案件偵破過程中個體氣味的警犬鑒別。目前,刑偵工作中,主要是利用警犬對人體氣味進行個體識別,以及采用科學儀器對人體氣味進行定性和定量分析,從而達到對生物個體的識別[11]。利用人體氣味進行個體識別,一方面推動了警犬技術的發展;另一方面,吸引了科研人員采用科學儀器對人體氣味進行大量研究,在人體氣味成分的檢測分析方面取得了不少成果,進而彌補了警犬技術的不足,與之形成互補[12]。

長期以來,氣相色譜法(GC)是分析人體氣味的主要方法[13]。隨著技術的發展,氣相色譜-質譜法(GC-MS)因其分離效能高、樣品用量少、分析速度快、分析精度高、適用范圍廣和檢測效果顯著等優點,被廣泛用于人體氣味的研究,其不但可以分析人體氣味的組成成分,還可用于比較不同個體氣味的差別[12]。GC能夠對化合物進行有效分離和分辨,排除復雜混合物各組分間的相互干擾,將各組分逐個進行定性和定量分析;MS則是準確鑒定化合物的有效手段,并給出相應的結構信息。GC-MS利用氣相色譜法高效分離的特點和質譜法高分辨的能力,實現了多組分混合物的一次性定性、定量分析[14]。

本文重點綜述了GC-MS在人體氣味研究方面的應用,為人體氣味的儀器分析提供借鑒,為人體氣味的分離、分析提供新思路,推動人體氣味的研究進展。

1 人體氣味的提取及樣品前處理

1.1 采集介質

常見用于采集犯罪現場或犯罪嫌疑人氣味的介質主要有布料、金屬管、活性炭等,不同介質吸附人體氣味的能力不同,人體氣味無論用作嗅源供警犬鑒別還是用于儀器分析,其含量均越高越好。在警犬技術工作中,人們一般采用無味棉布和紗布吸附人體氣味,荷蘭、德國、比利時等國的警方用鋼管及布料吸附人體氣味[15]。在不同布料中,特制白棉絨布及脫脂紗布吸附人體氣味的能力優于精紡棉布、絲綢、全毛布、滌綸布和毛滌[15],醫用脫脂棉吸附人體氣味的能力稍優于醫用脫脂紗布[16]。考察金屬管、活性炭、木絮棉、無味紗布等吸附人體氣味后用于警犬鑒別的效果,發現采用活性炭時效果最佳。活性炭吸附氣味的能力很強,但其吸附的氣味不易被釋放,因此在實際警犬氣味的鑒別工作中很少使用活性炭;其次是木絮棉和無味紗布,其吸附氣味的能力較好,釋放被吸附的氣味也較為緩和;金屬管吸附氣味的能力并不強,但其吸附的氣味比較純凈,用于警犬鑒別時錯誤率低于棉布[17]。

1.2 提取方法

目前,在警犬技術工作中提取人體氣味的方法主要有直接吸附提取和嗅源提取儀提取,直接吸附提取是警犬技術工作人員現場勘查提取嗅源時最常用的方法,其是將紗布直接覆在犯罪現場物證(足跡、遺留物體、觸摸痕跡等)表面,通過靜態氣味分子的自由擴散來提取物證的嗅源氣味[18]。在實驗室內,科研人員利用氣味采集介質(紗布、棉布、吸附攪拌棒等)直接吸附提取不同部位的人體氣味,并進行一系列前處理后,用于儀器分析。

嗅源提取儀是利用真空抽氣原理設計的一種嗅源氣味提取轉移設備,采集現場嗅源氣味時,將嗅源罩嚴密的罩在附有嗅源氣味的有形痕跡上,通過氣流的定向流動使嗅源氣味擴散到目標吸附物(脫脂紗布、棉絨布、脫脂棉等)上,實現嗅源氣味的非接觸式提取,減少了外源氣味的影響,吸附有嗅源氣味的目標吸附物可用于警犬鑒別、警犬追蹤以及儀器分析[19]。

1.3 儀器分析前的預處理

人體氣味樣品的前處理方法主要有固相微萃取(SPME)[20-22]、攪拌棒吸附萃取(SBSE)[23]、液-液萃取[24]、熱脫附[25]等方法。其中,SPME操作簡單快速,進樣方便,樣品用量少,其吸附膜具有選擇性,適用于已知目標化合物的分析測定。SPME借助采集介質將人體氣味收集在萃取頭上,然后將萃取頭收納于鞘內,不經任何溶劑洗脫直接進入氣相色譜儀的汽化室,再探出探頭,萃取頭上的人體氣味物質在汽化室內解析后,通過流動相導入色譜柱,完成提取、分離、濃縮的全過程。攪拌棒吸附萃取技術集采樣、濃縮、樣品前處理、進樣于一體,操作方便,適用于大批量樣品的分析。液-液萃取是利用有機溶劑洗脫吸附介質中的人體氣味,并利用低溫進行濃縮,該操作繁瑣,不適合大批量樣品的處理。

2 GC-MS在人體氣味分析中的應用進展

2.1 人體氣味的采集及儲存

針對人體氣味的研究工作中,無論儀器分析還是警犬鑒別、追蹤、搜索等,采集到高質量的有效氣味是關鍵。研究[26]表明,嗅源氣味量對警犬的氣味鑒別存在較大影響,嗅源量足夠多才能使警犬形成清晰的嗅識,嗅源濃度越大越利于警犬做出正確的判斷。當采集的人體氣味無法進行及時分析及使用時,需要儲存起來。不同介質吸附氣味的能力,以及人體氣味在不同介質上的存留特性、嗅源氣味采集動力形式、儲存條件和人體氣味儀器分析前的預處理等研究對人體氣味的分析和應用具有重要意義。

吳德華等[15]以人體的腋窩氣味為研究對象,采用SPME-GC-MS進行檢測，探討了不同極性涂層的萃取膜對人體氣味吸附的靈敏度,發現不同萃取膜具有不同的吸附靈敏度,其中采用70 μm乙烯二醇-二乙烯基苯共聚物(CW-DVB)和85 μm聚二乙醇-聚二甲基硅氧烷共聚物(CAR-PDMS)萃取頭分析得到的色譜峰較多,對人體氣味中脂肪酸、酮、醇類物質有較高的靈敏度,多次取樣分析發現人體氣味由脂肪酸、酯、醇、胺、酮等物質組成[27]。Omolo等[28]采用GC-MS考察比較了6種吸附材料(苯基對苯醚、四氟柱、二乙烯基苯-乙烯基乙苯聚合物(porapak Q)、活性炭、反相十八烷基和辛基鍵合硅膠)對人體氣味中揮發性有機物靜態的吸附能力。結果表明,二乙烯基苯-乙烯基乙苯聚合物對人體氣味的吸附效率最高。

龍成生等[29]采用GC-MS研究了人體氣味在大理石、木制品、棉制品、土塊上的存留特性。研究結果表明,嗅源氣味在棉制品、土塊、木制品上的存留時間多于大理石,其中留存于木制品上的時間最長,該結果與實際警犬技術工作中所取得的經驗一致,同時為案件現場嗅源氣味的勘查提供了技術支撐。吳德華等[30]采用GC-MS考察了硬質地面上人體腳部氣味的留存特性。結果表明,在25 ℃無風環境下,遺留于硬質地面上人體腳部的氣味3 h后的含量為初始含量的10%,該結果在實驗環境下得出,只能作為基準參考,外界環境中的氣溫、風速、濕度等都會影響氣味的衰減速度。

Caraballo等[31]采用頂空固相微萃取結合GC-MS,考察了無孔和多孔動態氣流非接觸式采樣裝置采集人體氣味的特性。結果表明,相比于直接采集人體氣味,該裝置采集到的人體氣味的含量和物質種類都有所減少,但是該裝置為刑事案件中采集氣味證據提供可能性。陳然然等[18]采用全二維氣相色譜-飛行時間質譜法(GC×GC-TOF MS)考察了氣流動力形式對非接觸式嗅源氣味采集效率的影響。結果表明,在非接觸式嗅源氣味吸附采集環境下,氣流有利于嗅源氣味分子的擴散,定向氣流的提取形式可有效提高嗅源氣味的提取效率。

王淳浩等[32]應用質量變化法及SPME-GC-MS對人體氣味在一定空間內的存留時間進行研究,檢測到人體氣味中常見的25種組分,在平均溫度25 ℃、平均相對濕度64%的房間內可存留至少60天,并至少在20天內相對含量不變；對人體氣味的保存方法進行研究[16],結果發現,醫用脫脂棉適用于人體氣味的保存,可在-20 ℃的密閉、遮光、冷凍條件下穩定保存180 d。

代勇等[33]于2008年優化了SPME-GC-MS分析人體腋窩氣味成分的前處理方法,為以后的深入研究提供了依據。崔迎[34]通過GC-MS對人體氣味的采樣部位、采樣介質、預處理方法等分析程序進行了優化。

目前研究篩選的最優人體氣味提取方案(包括采集介質、采集動力形式等)能夠很好地適用于警犬鑒別,但是我們尚不確定吸附介質采集的人體氣味經前處理后能否被儀器完全解析,也不確定特征氣味分子的含量是否在儀器檢出限內。因此我們還需不斷優化人體氣味的提取及前處理程序。此外,針對人體氣味的儲存方式及條件,我們還需不斷摸索。

2.2 人體氣味成分分析

在人體氣味成分分析方面,學者采用GC-MS技術主要進行了以下研究。

Bernier等[35]分析了吸引蚊子的人體發散物中的物質成分,利用GC-MS檢測到300多種成分;在2000年的研究[36]中,他們采用GC-MS分析人體皮膚發散物,在得到的346個色譜峰中,通過與標準品、譜庫等比對,確定其中207種物質為人體皮膚發散物的成分。

Haze[37]采用GC-MS分析了26～75歲間供試者的人體氣味。結果表明,人體氣味中含有酸類、醇類、醛類和烴類等物質,其中醛類物質是人體皮脂腺分泌物氧化降解產生的。

Mochalski等[38]通過SPME-GC-MS對健康人體皮膚表面發散物進行定性和定量分析,研究了人體皮膚表面發散物中特定揮發性有機化合物的排放率。從31個健康個體的氣味中定量了64種C4～C10化合物,其中主要包括18種醛類物質和17種碳氫化合物,此外還包括8種酮類物質、6種雜環化合物、6種萜烯類化合物、4種脂類化合物、2種醇類物質、2種揮發性硫化物和1種腈類化合物;其中丙酮、乙醛和6-甲基-5-庚烯-2-酮在人體皮膚發散物中排放率最高,另外,有33種揮發性化合物的存在率高達80%,這些化合物可以作為環境中存在人類的潛在標記物,用于城市搜救行動中被困受害者的早期定位。

徐漢坤等[39]于2001年采用SPME-GC-MS對人體手部氣味進行了初步分析,發現了12種脂肪酸、醇、酮類化合物,通過對同一個體氣味的多次取樣分析,發現GC-MS分析得到的色譜圖重復性好,為人體氣味特征組分的進一步分析打下了基礎。

何正杰等[40]利用GC-MS對密閉環境中人體揮發性有機化合物進行了定性和定量分析,初步確定人體自身代謝的揮發性污染物主要為醇類、酯類、酸類、酮類及含氮化合物等極性物質,烷烯烴、苯系物等非極性化合物的種類相對較少且含量相對較低,此外,相比非極性化合物,極性化合物更難以凈化。

崔迎[34]采用優化的SPME-GC-MS分析程序,檢測出人體氣味中含有200多種物質,主要為醇類、酮類、醛類、酚類、醚類、酯類、酸類、烴類、鹵代烴類及芳香類物質等,其中烴類、醇類及芳香類物質含量較多,酸類物質含量較少,與其他報道人類氣味中以酸類物質為主不同[36]。

龍成生等[23]建立了基于攪拌棒吸附萃取的GC-MS測定人體氣味中正十二烷酸、正十三烷酸、正十四烷酸、正十六烷酸等脂肪酸類物質的分析方法。結果顯示,該法準確可靠,適用于人體氣味中脂肪酸類物質的測定,為人體氣味的化學組成分析提供了新的技術手段。

王淳浩等[41]采用SPME-GC-MS分析鑒別了來自8位個體的人體腋窩氣味樣品。結果表明,各樣品含有7種共有成分,分別為壬酸、環十二醇、5,9-十一烷酸內酯、庚醛、己醛、十八烷和1-茨醇。

吳德華等利用SPME-GC-MS檢測分析了人體腋窩[42]和手部[43]的氣味成分。結果表明,在43個人體腋窩氣味樣品中可獲得98～105個色譜峰,檢測出36種化合物,其中部分化合物的定性分析結果和國外報道[36,44]相似;對人體手部氣味樣本多次取樣分析,獲得了98～105個色譜峰,檢測出34種化合物;經分析,人體腋窩和手部氣味是由脂肪酸、酯、醇、胺、酮等物質組成,多次分析同一個體的腋窩和手部氣味樣本,其色譜圖有較好的相似性,從分析結果來看,GC-MS在人體氣味的分析研究中有著較好的應用前景。

目前采用GC-MS對人體氣味進行分析,已發現人體氣味中含量較高的幾大類物質,但還未能檢出一些含量較低的物質成分,人體氣味的物質特征還未能真正解析。為此,我們在不斷優化人體氣味提取及樣品前處理方案的同時,還需不斷提高儀器的精密度,以便盡早發現人體氣味的全部物質成分。

2.3 人體氣味的差異性研究

在人體氣味差異性研究方面,科研工作者主要開展了同一個體不同部位、不同個體同一部位、不同年齡及不同性別個體之間氣味差異的研究。

Bernier等[45]利用GC-MS研究比較了不同個體的皮膚發散物成分,結果表明,這些成分在性質上具有相似性,但含量具有差異性,其中部分物質是十二酸、十一醛、苯甲醛、苯甲醇、環十四烷、十七烷、庚醛、十八烷、壬酸和甲苯等。

Haze[37]采用GC-MS分析比較了年齡分布在26～75歲間的人體氣味,結果表明,2-壬烯醛只存在于年齡大于40歲個體的人體氣味中。

Ostrovskaya等[46]采用SPME-GC-MS分析比較了年齡分布在18～60歲間的50位女性皮膚表面的揮發性成分,發現了短鏈和長鏈烴、短鏈醛和支鏈酮等幾種不同類型的化合物,其中88%的個體中存在短鏈醛(如辛醛、癸醛), 96%的個體中存在長鏈烴(如十四烷、十五烷和十六烷),這些化合物在不同個體氣味中的含量存在差異,一些個體中還含有特定的揮發性成分,如6-甲基-5-庚烯-2-酮和短鏈的烴(如癸烷)。

Seya等[47]采用GC-MS分析檢測了貼身衣物上沾染的人體氣味,供試者為10名年齡在21～34歲之間的健康女性,分別用純棉襯衫、純棉襪子和棉布采集了供試者背部、足部和腋窩處的氣味。檢測結果表明,所有供試者3個部位的氣味中都存在辛醛、壬醛、2-壬烯醛、2-乙基己醇和6-甲基-5-庚烯酮,背部氣味中醛類和酮類物質的含量多于其他部位,不同個體中辛醛和壬醛的含量存在一定差異,另外,醛類物質有可能是背部皮膚分泌的脂肪酸氧化降解產生的。

崔迎[34]采用優化的SPME-GC-MS開展人體氣味成分的研究。結果表明,不同年齡段的人體氣味,組成結構變化顯著;男性和女性之間的氣味組成存在顯著差異,酸類和環氧烷類物質只在男性氣味樣品中檢出;特殊體味和正常體味的個體在氣味物質組成結構上存在顯著差異。

王淳浩等[48]優化了頂空固相微萃取(HS-SPME)-GC-MS鑒別人體氣味的分析條件,并分析了不同部位的人體氣味[49],結果表明,同一個體腋窩、手部和足部的人體氣味具有較高的相似度,但仍存在細微差別。

在人體氣味差異性的研究中,我們采用儀器分析方式發現了不同個體氣味之間物質成分的差異,但是這些還不足以用于區分鑒別不同個體,還需不斷探究人體氣味在不同性別、年齡、種族等方面的差異。

2.4 人體氣味用于個體識別

在長期的人體氣味分析研究中,人們發現同一個體的人體氣味具有一定的穩定性,不同個體的氣味之間存在差異性。因此,人們意圖通過儀器分析的方法發現人體氣味的特征,達到對個體進行識別的目的。

王淳浩等[50]采用SPME-GC-MS對人體手部氣味的穩定性進行了研究,結果表明,同一個體的人體手部氣味具有穩定性,不同個體的人體手部氣味差異明顯;此外,運用SPME-GC-MS對不同個體的手部、足部和腋窩的人體氣味進行鑒別,樣品都得到了有效區分[51-53]。

崔迎[34]采用優化的SPME-GC-MS開展人體氣味成分研究。研究表明,單一個體的氣味樣品組成在20天內基本穩定,利用人體氣味進行個體識別具有可行性。

Jha等[54]采用GC-MS分析了人體氣味的特征,利用主成分分析和非線性主成分分析對數據進行轉換后,采用人工神經網絡技術對人體氣味進行識別;另外,采用濾波器的方法在GC-MS的光譜中選擇化合物色譜峰的最佳子集對人體氣味進行分類建模,實現了較好的人類氣味類別鑒別結果[55]。

Cuzuel等[56]通過采用全二維氣相色譜-質譜法(GC×GC-MS)分析人體手部氣味來識別個體,用以驗證法醫學中的貝葉斯猜想。貝葉斯猜想為判斷相似的兩個人體氣味樣本是否來自同一個體提供可能性。

代勇等[57]采用SPME-GC-MS分析測定了內衣上附著的人體氣味中醇、醛、酮、酯等4類物質,結果表明,不同個體的內衣上人體氣味成分差異較為明顯,可以通過這4類物質的差別區分鑒別不同個體。此外,他們采用HS-SPME-GC-MS在選擇離子監測(SIM)模式下分析測定了不同人體手部氣味中的主要揮發性成分:醇、酚、醛、酮、酸和酯等6類物質[58],并采用HS-SPME-GC-MS及模式識別法鑒別了群體手部氣味中上述6類主要揮發性成分[59]。結果顯示,除酸類和酚類物質外,其余4類物質均可作為區別不同人體氣味的指標性成分。

2008年,吳德華等[60]通過SPME-GC-MS分析人體腋窩氣味,建立了根據色譜指紋圖譜區別不同個體氣味的新方法。該方法能較全面地反映人體氣味的特征峰和整體信息,并初步探討了用儀器鑒別不同個體的可能性。在2010年,人體氣味的色譜指紋特性研究中[61],他們比較了人體氣味樣本色譜圖的相似度,發現保留時間在0～15 min及25～42 min階段的色譜圖相似度高于全譜圖,15～25 min階段色譜圖的相似度明顯低于全譜圖,進而推斷不同個體氣味的差異性物質主要是15～25 min期間檢出的物質;另外,同一個體的氣味色譜圖的相似度(83.8%)明顯高于不同個體間氣味色譜圖的相似度(61.8%), 20天內的同一個體氣味的變異系數為2.22%。2012年,在基于GC-MS檢測同一個體氣味中脂肪酸類物質的穩定性和性別間差異性的研究中發現[62],人體腋窩氣味中存在大量不同濃度但濃度比例相對穩定的脂肪酸類物質,所檢測的7種脂肪酸的相對含量在同一個體中保持相對穩定;另外,研究結果表明,可以利用脂肪酸類物質作為性別標記物進行人體氣味樣本來源的判定,建立區分個體性別的識別方法。

Natsch等[63]于2006年采用GC-MS詳細分析了人體腋窩分泌物的成分,以及腋窩分泌物被α-酰基谷氨酰胺氨基酰化酶(從人體腋窩棒狀桿菌屬中獲得)降解后的成分,并將兩類成分的分析結果進行了對比。發現無味的腋窩分泌物被該酶降解后釋放出28種揮發性羧酸,其包含幾種脂肪族的具有4-甲基支鏈的3-羥基酸、3,4-不飽和脂肪酸,以及具有4-乙基支鏈的脂肪酸和多種氨基酸的降解產物;這些物質存在于所有供試者的氣味樣本中,但相對含量存在很大差異。因此這些揮發性羧酸是決定不同個體氣味類型的關鍵分子。

以上研究結果表明,通過GC-MS分析人體氣味成分,發現不同個體氣味中的差異成分,可以此作為指標性物質區分不同氣味樣品;另外,通過對人體氣味進行分類以及構建氣味指紋圖譜對個體識別具有可行性,未來可以建立如同DNA庫、指紋庫一樣的數據庫用于人體氣味的比對鑒別。

2.5 人體氣味用于健康表征及疾病診斷

隨著對人體氣味研究的不斷深入,人們意圖通過儀器分析的方法,從人體氣味的物質成分中找出一種生物標記物,用于人體的健康表征以及早期疾病的診斷。

Correiasá等[64]建立了GC-MS快速測定人類尿液氣味中雙酚A的方法。Gao等[65]采用GC-MS對人體血液氣味中的檸檬酸進行定量分析,用以探究其作為生物標記物來診斷人類糖尿病性腎病的可能性。結果表明,人體血液氣味中檸檬酸的含量可以幫助人類糖尿病性腎病的診斷。

Moon等[66]采用GC-MS定量分析了人體唾液氣味中18種飽和與非飽和脂肪酸和7種固醇類物質與其叔-丁基二甲基硅烷化衍生物,以達到診斷人體體內平衡的目的。Phillips等[67]采用GC-MS分析人體呼出氣體中的揮發性有機化合物,結果表明,人體呼出氣體中的揮發性有機物中存在準確預測乳腺癌發生風險的標記物。

Rudnicka等[68]采用GC-MS分析了人體呼出氣體中的揮發性有機化合物,以此作為肺癌的潛在標記物。結果表明,肺癌患者呼出氣體中丙酮、異戊二烯、乙醇、1-丙醇、2-丙醇、己醛和二甲基硫的濃度高于健康個體和患有其他肺部疾病的個體。

以上的研究結果表明,在人體氣味中找出一種或多種生物標記物用于人類的健康表征和疾病診斷具有可行性,這方面的研究將有助于人類疾病的早預防、早診斷、早治療,具有很大的醫療價值。

2.6 人體氣味對蚊子吸引力的研究

生活中,我們發現不同的人對蚊子具有不同的吸引力,可能源于不同個體氣味的差異,為此人們開展了人體氣味對蚊子吸引力的研究。Omolo等[28]開展了不同個體腳部氣味對岡比亞按蚊吸引力的研究,并采用GC-MS分析了不同個體腳部氣味的成分,發現對蚊子具有不同吸引力的腳部氣味的圖譜差異顯著。另外,Verhulst等[69]進行了人類白細胞抗原基因、人體皮膚揮發物與能夠引起瘧疾的蚊子吸引力之間關系的研究。利用GC-MS分析人體皮膚揮發物的化學成分后發現,人體皮膚揮發物中檸檬烯、2-苯乙醇和2-乙基-1-乙醇對蚊子的吸引力較弱,乳酸、2-甲基丁酸、十四烷酸和辛醛對蚊子極具吸引力。因此,我們可以推斷,不同個體對蚊子具有不同的吸引力源于人體氣味的差異,未來我們可以利用人體氣味制作蚊子捕捉器,改善人們的生活環境。

將文中涉及的GC-MS在人體氣味分析各方面的應用進行了歸納,見表1。

表 1 GC-MS在人體氣味分析方面的應用Table 1 Application of the analysis of human body odor by GC-MS technology

表 1 (續)Table 1 (Continued)

CW-DVB: ethylene glycol-divinyl benzene copolymer; CAR-PDMS: polydiethanol-polydimethylsiloxane copolymer.

3 結論與展望

基于GC-MS在人體氣味分析方面的研究已取得一定成果,初步建立了較好的人體氣味采集、儲存及樣品前處理程序,定性分析出人體氣味的物質成分,初步開展了人體氣味的穩定性和差異性研究,驗證了利用GC-MS建立色譜指紋圖譜和對人體氣味進行分類在個體識別方面具有可行性,人體氣味中存在一些生物標記物可用于健康表征和疾病診斷等。以上利用GC-MS在人體氣味分析各方面的研究,將為人體氣味的儀器分析提供借鑒,推動人體氣味的研究進展。

然而,利用GC-MS對人體氣味進行儀器分析還處在起步階段,儀器分析還未能取代警犬鑒別,意圖通過儀器分析鑒別不同個體的人體氣味,尚需解決如下問題:進一步優化GC-MS的數據庫,定性出更多的人體氣味成分,確定人體氣味的特征,盡早實現利用氣味指紋圖譜進行個體氣味的同一認定;開展人體氣味在不同年齡、種族、民族、性別和職業等方面的差異性研究,找出不同個體氣味的差異所在;對夾雜其他個體氣味或者復雜環境下的人體氣味進行儀器分析,希望能在犯罪現場復雜的背景氣味中準確識別犯罪嫌疑人的特征氣味成分;基于GC-MS大力研究警犬鑒別是依據人體氣味中的哪種或哪類成分,是單一的人體氣味還是與其他氣味的混合體。

隨著GC-MS技術的不斷革新和科研人員對人體氣味奧秘的不斷探究,未來可以發現不同個體的氣味特征,構建人體氣味的色譜指紋圖譜,通過建立模型和建立如同DNA、指紋數據庫一般的人體氣味指紋圖譜數據庫進行同一個體的認定;通過儀器分析定能發現人體氣味在生物個體識別中的原理,警犬進行人體氣味鑒別、追蹤、搜索等的奧秘也將揭曉。人體氣味證據也將如同指紋、DNA證據一樣被法庭接受。