Unser ganzes Leben lang begleiten uns Milliarden von Bakterien, die auf und in unserem Körper leben – und sie bleiben uns auch nach unserem möglicherweise unerwarteten Ableben treu. Diesen Umstand nutzte eine Arbeitsgruppe um Nathan Lents von der City University of New York, um zu bestimmen, wie lange eine Leiche schon tot war. Dazu entwickelte der Forscher einen Algorithmus, mit dem ein Computerprogramm anhand der Zusammensetzung einer DNA-Analyse des Mikrobioms eine Schätzung abgibt, wie viel Zeit seit dem Tod des Menschen verstrichen ist. Nach Angaben der Arbeitsgruppe sind die Ergebnisse dieser Methode auf zwei bis drei Tage genau.

Wie eine Änderung der Ernährung oder der persönlichen Hygiene beeinflusst auch der Tod die Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaften unseres Körpers in spezifischer Weise. Lents und sein Team verwendeten Abstriche von Nase und Ohren von insgesamt 21 Leichen aus der international bekannten Anthropological Research Facility (ARF) der University of Tennessee und bestimmten per Genomanalyse deren Zusammensetzung. Auf der Basis der Veränderungen der Proben im Verlauf der Zeit versuchten die Forscher, einen Deep-Learning-Algorithmus darauf zu trainieren, aus den Daten systematische Muster und Trends zu extrahieren. Mit Hilfe solcher allgemeiner Aussagen ließen sich unbekannte Proben anhand ihrer mikrobiellen Zusammensetzung zeitlich einordnen.

Allerdings zeigten sich bei dem Verfahren auch Probleme. In detaillierten Analysen waren Größen wie zum Beispiel die Diversität der Mikrobengesellschaften kaum mit dem Alter der Leiche korreliert. Die Exaktheit der Methode ist deswegen von den genauen Gegebenheiten stark abhängig – betrachtet man Ohr oder Nase separat, schneiden die statistischen Analyseverfahren in der Praxis nicht besser ab als die Methode, der Probe einfach den Mittelwert aller bekannter Probenalter zuzuweisen. Erst mit den kombinierten Daten sind die Modelle präziser als bloßes Raten.