Алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для определения возраста древних человеческих останков путем анализа их ДНК, как было предложено в только что опубликованном исследовании.
Команда под руководством Лундского университета в Швеции разработала метод, который использует машинное обучение для идентификации геномов в мертвых организмах, чтобы определить, как далеко они датируются.
«С тех пор, как 80 лет назад была разработана радиоуглеродная датировка, не было значительных изменений в области датирования древних останков», — говорит Эран Эльхайк, ведущий автор исследования, опубликованного в Cell Reports Methods, и доцент кафедры биологии Лундского университета. сказал Регистр.
«Единственной альтернативой является археологическое датирование, которое гораздо более субъективно, но это был первый метод, который был использован.
Это первый метод, предлагающий радикально иной подход за 80 лет.
«Это первый метод, предлагающий радикально иной подход за 80 лет. Он основан на последовательности ДНК, которую теперь можно секвенировать проще и точнее, чем раньше, с использованием очень небольшого количества органического материала. Поскольку радиоуглеродные даты подвергаются многим предвзятости, археологи могут свободно и быстро использовать наши методы, чтобы получить другую оценку».
Радиоуглеродное датирование является широко используемым методом для оценки возраста углеродсодержащих материалов, возраст которых составляет до 50 000 лет. Живые организмы состоят из различных форм углерода, которые постоянно пополняются, и когда эти существа умирают, в них начинает распадаться один радиоактивный изотоп, известный как углерод-14.
Археологи используют период полураспада углерода-14 в качестве критерия. Каждые 5730 лет количество углерода-14 в образце уменьшается вдвое. Измеряя уровень углерода-14, присутствующего в материале, и сравнивая его с другими стабильными изотопами углерода, они могут оценить, сколько ему должно быть лет.
Но радиоуглеродное датирование не всегда точно, и результаты зависят от качества и количества материала, доступного на сегодняшний день. Нетронутые образцы, такие как кости мумии, хранившиеся в течение тысячелетий в гробнице, живут лучше, чем крошечные кусочки оставшихся останков, которые были загрязнены окружающей средой.
Метод лундского ИИ, известный как временная структура населения (TPS), ищет генетические маркеры, которые со временем мутировали, для оценки возраста. Крошечное изменение в ДНК гена LCT, например, означало, что люди могут производить фермент для переваривания лактозы. Эльхайк объяснил, что мутация начала распространяться только после периода неолита. Обнаружение этой мутации в образце означает, что организм не может быть старше примерно 12 000 лет.
TPS ищет десятки тысяч маркеров такого типа, чтобы сузить возраст останков человека. Программное обеспечение на основе машинного обучения было обучено этим мутационным паттернам из остатков, которые уже были датированы. Имея новый образец ДНК, он может предсказать, сколько ему должно быть лет. В частности, команда обучила свою модель общедоступному набору данных геномов человека, которые в основном были датированы с использованием радиоуглеродных и археологических методов.
Когда TPS был протестирован, 75 процентов образцов, которые он датировал, были в пределах 445 лет от средней радиоуглеродной даты; 16 процентов образцов датированы более чем 1000 лет от средней радиоуглеродной даты. Короче говоря, результаты могут быть сомнительными, а метод хуже работает для особенно старых образцов, где не так много обучающих данных. Команда также проверила модель, сопоставив ее с останками людей из одной семьи.
«Наиболее важным доказательством точности было применение TPS для свиданий с членами семьи», — объяснил Эльхайк. «Члены семьи должны быть датированы одним и тем же временем. Отец и сын не могут быть на расстоянии 1000 лет друг от друга. TPS смогла встречаться с членами семьи в одном часовом поясе без специального обучения».
Генетические маркеры различаются в разных географических регионах. Нынешняя модель была обучена на тысячах геномов, собранных в Европе, Западной Азии и Восточно-Центральной Азии, и она не будет очень точной при датировании образцов, найденных за пределами этих регионов. Исследователи хотят улучшить свою модель, обучая ее более разнообразным наборам данных.
Когда археологи находят человеческие останки, в них может быть ограниченное количество органического материала, которого может быть недостаточно как для радиоуглеродного датирования, так и для секвенирования ДНК.
«Мы хотели бы расширить его, чтобы он был применим к африканцам и американцам, что является более сложной задачей из-за небольшого количества доступных образцов», — сказал Эльхайк. «Мы также хотели бы улучшить прогнозы для очень древних образцов. Модель борется только с очень старыми образцами — от 8 000 до 10 000 лет до настоящего времени — из-за нехватки данных, опять же, проблема, которая будет решена со временем. .”
TPS дает археологам еще один метод датирования образцов, и он может помочь в случаях, когда образца недостаточно для проведения радиоуглеродного датирования, и может помочь проверить оценки возраста.
«Когда археологи находят человеческие останки, в них может быть ограниченное количество органического материала, которого может быть недостаточно как для радиоуглеродного датирования, так и для секвенирования ДНК», — сказал Эльхайк. «Секвенирование ДНК может сказать нам намного больше, но без даты эта информация бесполезна, это касается половины скелетов, которые не датированы радиоуглеродом».
«Если они решат обратиться в лабораторию древней ДНК, такую как в Геогенетическом центре Копенгагенского университета, они могут использовать TPS для определения возраста этих останков. Точно так же они могут использовать TPS для тестирования и проверки существующих образцов», — заключил он. ®
