Un método basado en IA para datar genomas antiguos
24 de agosto de 2022 | Molly Campbell
Un nuevo estudio publicado en Cell Reports Methods describe cómo la inteligencia artificial (IA) puede apoyar el análisis de ADN de restos humanos antiguos.
El ADN antiguo permite descubrir la historia de la humanidad
Los avances en las tecnologías de secuenciación de próxima generación (NGS) están permitiendo a los científicos analizar muestras que contienen cantidades extremadamente pequeñas de ADN. La aplicación de estas tecnologías a muestras antiguas, donde el ADN se degrada significativamente, ha ayudado a los investigadores a estudiar y comprender la historia de la evolución humana y nuestro planeta.
Un aspecto crítico de reunir eventos históricos es la capacidad de fechar muestras antiguas. El método tradicional de "estándar de oro" para la datación en arqueología es la datación por carbono radioactivo.
Problemas con la precisión de la datación por carbono radioactivo (1) y cómo la IA podría ofrecer una solución
Si bien la datación por carbono radiactivo podría decirse que "revolucionó" el campo de la ciencia arqueológica, no está exenta de defectos, incluida la precisión, que los científicos han estado trabajando para mejorar. "La datación poco confiable es un problema importante, lo que resulta en resultados vagos y contradictorios", sostiene el Dr. Eran Elhaik, profesor asociado de biología celular y molecular en la Universidad de Lund.
Elhaik es parte de un equipo de investigación que ha desarrollado un nuevo método de datación para datos del genoma antiguo, utilizando tecnología moderna de IA. El método se llama Estructura de Población Temporal, o TPS, y es un ejemplo de la tecnología de aprendizaje maquinal supervisado (SML).
“La razón de ser dela TPS es que debido a que la mayor parte de la variación humana se encuentra dentro de las poblaciones continentales y está sujeta a procesos como la selección y la deriva genética que modulan las frecuencias de los alelos a lo largo del tiempo, existen marcadores que exhiben frecuencias de alelos sustancialmente diferentes entre diferentes períodos, independientemente de la geografía, que pueden usarse para estimar las tendencias temporales. Llamamos a estos marcadores informativos de tiempo (TIM)”, escriben los autores en la publicación que describe su investigación.
Los cambios en las frecuencias alélicas, ya sea a través de la deriva genética o la selección natural, crean "combinaciones alélicas únicas" que caracterizan el período histórico en que vivieron los individuos, explica el equipo de investigación. Ellos denominan a estas combinaciones de frecuencias "componentes temporales".
“Debido a su asociación temporal, los componentes se pueden aprovechar para convertir los datos genómicos en tiempo y predecir la edad de una muestra únicamente a partir de datos de genotipos”, explican Elhaik y sus colegas. El TPS está entrenado en los componentes temporales de miles de genomas antiguos y modernos y “aprende” cómo predecir su edad.
El equipo de investigación probó su método analizando ~5.000 restos humanos desde el período Mesolítico tardío (aproximadamente 10.000-8.000 aC) hasta el día de hoy. Cuando se compararon con las fechas conocidas de las muestras, con las obtenidas utilizando TPS se correlacionaron con alta precisión.
“Mostramos que la información sobre el período en el que vivieron las personas está codificada en el material genético. Al descubrir cómo interpretarlo y posicionarlo en el tiempo, logramos fecharlo con la ayuda de la IA”, sostiene Elhaik.
Los investigadores enfatizan que el TPS no erradicará el uso de la datación por carbono radioactivo, sino que puede usarse como una herramienta complementaria para el análisis, particularmente cuando existe ambigüedad en torno a una predicción de datación por carbonoradioactivo.
“La datación por radiocarbono puede ser muy inestable y se ve afectada por la calidad del material que se está examinando. Nuestro método se basa en el ADN, lo que lo hace muy sólido. Ahora podemos comenzar seriamente a rastrear los orígenes de los pueblos antiguos y mapear sus rutas de migración”, concluye Elhaik.
Referencia:
Behnamian S, Esposito U, Holland G, et al. Temporal population structure, a genetic dating method for ancient Eurasian genomes from the past 10,000 years. Cell Rep. Methods. 2022;2(8). doi: 10.1016/j.crmeth.2022.100270.
Este artículo es una reelaboración de un comunicado de prensa emitido por la Universidad de Lund. El material ha sido editado por su longitud y contenido.
1 ¿Qué es la datación por carbonoradioactivo? La premisa detrás de la datación por carbono radioactivoes que todos los organismos vivos absorben carbono del medio ambiente que los rodea, incluido el carbono estable 12 (12C) y el carbono-14 radiactivo (14C). Cuando los organismos mueren, esta absorción se detiene, el nivel de 12C en el momento de la muerte permanece y 14C comienza a descomponerse. La velocidad de esta descomposición se puede utilizar como un "reloj" para determinar cuándo murió el organismo. A medida que los niveles de carbono atmosférico cambian con el tiempo, el método requiere registros históricos confiables de los niveles de variación de carbono.
