|
21 Enero
2019
del
Sitio Web
Tendencias21
Version similar en ingles
Nuevo árbol evolutivo de los humanos modernos.
Autor: Mayukh Mondal.
Este
algoritmo
ha permitido
pasar del ADN
a la demografía
de las poblaciones ancestrales
Un algoritmo que imita el sistema nervioso
ha identificado
genéticamente
a un antepasado
humano desconocido,
descendiente de
poblaciones neandertales y denisovanas,
que se habría
cruzado con el hombre moderno
hace decenas de
miles de años...
Investigadores del Institute of Evolutionary Biology (IBE),
del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG)
y de la Universidad de Tartu (Estonia), han usado algoritmos de
deep learning para identificar
genéticamente a un nuevo antepasado de los humanos desconocido hasta
la fecha, que se habría cruzado con el hombre moderno hace decenas
de miles de años.
"Hace unos 80.000
años se produjo la emigración africana, conocida como
Out of Africa, cuando una
parte de la población humana que ya era de humanos modernos,
abandonó el continente africano y se extendió a otros
continentes, dando lugar a todas las poblaciones actuales",
comenta Jaume Bertranpetit, investigador principal en el IBE y
catedrático de la Universidad Pompeu Fabra (UPF).
"A partir de entonces, sabíamos que se produjeron cruces de
humanos modernos con los neandertales en todos los continentes
menos en África, y con los denisovanos en Oceanía y seguramente
el Sudeste de Asia, pero la evidencia de cruces con una
tercera especie extinta aún no se había confirmado con
certeza", añade.
Hasta ahora, la
existencia del tercer antepasado era sólo una teoría que
explicaría el origen de algunos fragmentos del genoma humano actual
(parte del equipo de este estudio ya planteó la existencia del
homínido extinto en un estudio anterior).
Pero ha sido el uso del
deep learning o aprendizaje profundo lo que ha
permitido pasar del ADN a la demografía de las poblaciones
ancestrales.
Imitando al
sistema nervioso
El deep learning,
"es un algoritmo que
imita la manera en que funciona el sistema nervioso de los
mamíferos, con diferentes neuronas artificiales que se
especializan y aprenden a detectar en los datos aquellos
patrones que son importantes para llevar a cabo una tarea
determinada", explica Òscar Lao, otro de los investigadores,
experto en este tipo de simulaciones.
"Nosotros hemos usado
esta propiedad para hacer que el algoritmo aprendiese a predecir
la demografía humana usando genomas obtenidos a través de
cientos de miles de simulaciones.
Cada vez que
realizamos una simulación estamos recorriendo un posible camino
de la historia de la humanidad. De entre todas las simulaciones,
el deep learning nos permite fijarnos en la que hace que
el puzzle ancestral encaje".
El problema al que se han
enfrentado los investigadores es que los modelos demográficos que
han analizado son de una complejidad muy superior a la que hasta
ahora se había considerado, y no existían herramientas estadísticas
para su análisis.
Es la primera vez que se utiliza el deep learning con éxito
para explicar
la historia humana, abriendo la
puerta a que esta tecnología se extienda a otras preguntas en
biología, genómica y evolución.
Mapa de las primeras migraciones humanas
en
función de la Teoría de la Emigración Africana.
Explicar la
historia de la humanidad
El análisis deep learning ha revelado que el homínido extinto
es probablemente descendiente de poblaciones neandertales y
denisovanas.
El descubrimiento de un fósil de estas características este verano
encajaría con el resultado de este estudio, consolidando la
hipótesis de esta tercera especie o población que coexistió
con los humanos modernos y se apareó con ellos.
"Nuestra teoría
encaja con el ejemplar híbrido descubierto recientemente
en Denísova, pero aún no
podemos descartar otras posibilidades", comenta Mayukh Mondal,
investigador en la Universidad de Tartu.
Referencia
| 
