Algoritmos de IA podem ser usados para datar restos humanos antigos analisando seu DNA. A proposta está em uma pesquisa publicada recentemente. Uma equipe liderada pela Universidade de Lund, na Suécia, desenvolveu um método que usa aprendizado de máquina para identificar genomas em organismos mortos para determinar até onde eles datam. Assim, os arqueólogos podem usar a IA para datar nossos ancestrais.
“Não houve nenhum grande desenvolvimento na datação antiga desde o desenvolvimento da datação por radiocarbono há 80 anos”, Eran Elhaik, principal autor do estudo, publicado na Cell Reports Methods, e professor associado do departamento de biologia da Universidade de Lund, disse ao The Register .
“A única alternativa é a datação arqueológica, que é muito mais subjetiva, mas foi o primeiro método a ser usado.
Este é o primeiro método que oferece uma abordagem radicalmente diferente em 80 anos. Ele é baseado na sequência de DNA, que agora pode ser sequenciada com mais facilidade e precisão do que antes, usando muito pouca quantidade de material orgânico. preconceitos, os arqueólogos podem usar nossos métodos livre e rapidamente para obter outra estimativa.
Arqueólogos podem usar a IA para datar nossos ancestrais
A datação por radiocarbono é um método amplamente utilizado para estimar a idade de materiais à base de carbono com até 50.000 anos. Os organismos vivos são compostos de diferentes formas de carbono que são continuamente reabastecidas e, quando essas criaturas morrem, um isótopo radioativo conhecido como carbono-14 dentro deles começa a decair.
Os arqueólogos usam a meia-vida do carbono-14 como parâmetro. A cada 5.730 anos, a quantidade de carbono-14 em uma amostra diminui pela metade. Ao medir o nível de carbono-14 presente em um material e compará-lo com outros isótopos de carbono estáveis, eles podem estimar quantos anos ele deve ter.
Mas a datação por radiocarbono nem sempre é precisa e os resultados dependem da qualidade e quantidade do material disponível até o momento. Amostras imaculadas, como os ossos de uma múmia preservada por milhares de anos em uma tumba, se saem melhor do que pequenos pedaços de restos que foram contaminados pelo meio ambiente.
Detalhes da pesquisa
A técnica Lund AI, conhecida como Estrutura Populacional Temporal (TPS), procura marcadores genéticos que sofreram mutações ao longo do tempo para estimar a idade. Uma pequena mudança no DNA do gene LCT, por exemplo, significava que os humanos poderiam produzir a enzima para digerir a lactose. A mutação só começou a se espalhar após o período neolítico, explicou Elhaik. Detectar essa mutação em uma amostra significa que o organismo não pode ter mais de 12.000 anos.
O TPS procura dezenas de milhares desses tipos de marcadores para diminuir a idade dos restos mortais de uma pessoa. O software de aprendizado de máquina foi treinado nesses padrões mutacionais de remanescentes que já foram datados. Dada uma nova amostra de DNA, ela pode prever quantos anos ela deve ter. Especificamente, a equipe treinou seu modelo em um conjunto de dados públicos de genomas humanos que foram principalmente datados usando radiocarbono e métodos arqueológicos.
Quando o TPS foi testado, 75 por cento das amostras datadas estavam dentro de 445 anos da data média de radiocarbono; 16 por cento das amostras datadas de mais de 1.000 anos a partir da data média de radiocarbono. Em resumo, os resultados podem ser duvidosos e o método tem um desempenho pior para amostras que são particularmente antigas e onde não há tantos dados de treinamento. A equipe também testou o modelo fazendo com que ele datasse os restos mortais de pessoas da mesma família.
“A evidência mais importante para a precisão foi a aplicação do TPS aos membros da família”, explicou Elhaik. “Os membros da família devem ser datados na mesma hora. Pai e filho não podem estar a 1.000 anos de distância um do outro. TPS foi capaz de namorar membros da família dentro do mesmo fuso horário sem treinamento explícito.”
Marcadores genéticos variam
Os marcadores genéticos variam em diferentes geografias. O modelo atual foi treinado em milhares de genomas coletados na Europa, Ásia Ocidental e Ásia Central e Oriental, e não será muito preciso na datação de espécimes encontrados fora dessas regiões. Os pesquisadores querem melhorar seu modelo treinando-o com conjuntos de dados mais diversos.
Quando os arqueólogos encontram restos humanos, pode haver uma quantidade limitada de material orgânico, o que pode não ser suficiente para datação por radiocarbono e sequenciamento de DNA
“Gostaríamos de expandi-lo para ser aplicável a africanos e americanos, o que é mais desafiador para o pequeno número de amostras disponíveis”, disse Elhaik. “Também gostaríamos de melhorar as previsões para amostras muito antigas. O modelo luta apenas com amostras muito antigas – 8.000 a 10.000 anos antes do presente – devido à escassez de dados, novamente, um problema que seria resolvido com o tempo .”
O TPS oferece aos arqueólogos outro método para datar espécimes e pode ajudar nos casos em que não há amostra suficiente para realizar a datação por carbono radioativo e pode ajudar a verificar as estimativas de idade.
“Quando os arqueólogos encontram restos humanos, pode haver uma quantidade limitada de material orgânico, o que pode não ser suficiente para a datação por radiocarbono e o sequenciamento de DNA”, disse Elhaik. “O sequenciamento de DNA pode nos dizer muito mais, mas sem a data, essa informação é inútil, este é o caso de metade dos esqueletos que não são datados por radiocarbono.”
“Se eles decidirem se aproximar de um laboratório de DNA antigo, como o do Centro GeoGenético da Universidade de Copenhague, eles podem usar o TPS para datar esses restos. Da mesma forma, eles podem usar o TPS para testar e validar amostras existentes”, concluiu.