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Una investigadora de la UVa lidera un estudio para determinar el sexo en esqueletos prehistóricos
Durante la investigación, se han analizado 109 esqueletos del mayor cementerio prehistórico que se conoce
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Varios investigadores de las universidades de Valladolid, Murcia, Burgos y Uppsala (Suecia), han publicado un estudio en la revista Journal of Archaeological Sciences Reports, sobre un nuevo método que permite averiguar el sexo en huesos largos prehistóricos.
El estudio osteométrico de 109 esqueletos de la población de Camino del Molino (Murcia), ha permitido comparar diferentes técnicas de diagnóstico sexual en huesos largos y, con ello, probar la validez del aprendizaje automático en muestras prehistóricas, obteniendo muy buenos resultados, gracias a enfoques de aprendizaje automático, con una precisión del 95%.
Camino del Molino es una sepultura datada en el III a.C., y que preserva la mayor colección de esqueletos de esta cronología. En esta tumba se inhumaron 1348 individuos, de ambos sexos y de diferentes edades, lo que lo convierte en el mayor cementerio prehistórico conocido.
Se han preservado 168 esqueletos completos de adultos, lo que ha permitido, por primera vez, realizar un análisis osteométrico en profundidad de las mujeres y los hombres de esta sepultura para valorar las diferencias en el tamaño de mujeres y hombres.
Sonia Díaz Navarro, investigadora posdoctoral de la Universidad de Valladolid, encargada de liderar esta investigación, apunta que "los huesos largos son una excelente alternativa para la estimación del sexo cuando las partes anatómicas más dimórficas (el cráneo y la pelvis) no se conservan o están muy alteradas, algo recurrente en enterramientos prehistóricos, donde además los restos esqueléticos aparecen generalmente desarticulados y alterados". Estos condicionantes provocan que sea complicado poder estimar el sexo de los individuos, un aspecto fundamental para cualquier estudio bioarqueológico.
Este trabajo pretende superar la escasez de métodos para la estimación del sexo de varias series esqueléticas mediterráneas de la Prehistoria Tardía con alta afinidad biológica y que comparten condiciones ambientales similares.
Para ello, se han tomado diferentes variables osteométricas de los húmeros, cúbitos, radios, fémures y tibias de la muestra de 109 esqueletos de sexo estimado a partir de métodos antropológicos estándar y análisis de ADN de una muestra de control.
El resultado son un conjunto de funciones discriminantes y modelos de clasificación para estimar el sexo mediante análisis discriminante lineal y enfoques de aprendizaje automático en huesos largos.
Gracias a este análisis, se han obtenido 52 funciones discriminantes con umbrales de predicción superiores a 80 puntos utilizando medidas independientes, y combinando medidas de un mismo hueso (30). Los mejores modelos discriminantes para la predicción del sexo han sido los basados en la anchura de las epífisis proximales del fémur y el húmero o la combinación de estas con otras variables, alcanzando valores cercanos a 98 puntos.
El enfoque de aprendizaje automático, Random Forest, arroja una precisión de 94 puntos, confirmando la importancia de la anchura de las epífisis en la clasificación del sexo. Esto se relaciona con el hecho de que las epífisis proximales contienen las inserciones musculares sexualmente dimórficas y transmiten el peso, por lo que la anatomía de la región se ve afectada en términos de tamaño y forma, lo que repercute en el dimorfismo sexual y, por tanto, en la precisión del sexo del esqueleto.
La combinación de Análisis Discriminante Lineal y Random Forest, permite comparar diferentes técnicas para el diagnóstico sexual con huesos largos y probar la validez del aprendizaje automático en bioarqueología.
A diferencia del análisis discriminante univariante, el enfoque Random Forest, utiliza todas las variables de todos los huesos simultáneamente y permite clasificar la importancia de los huesos largos en la discriminación sexual., lo que resulta en un enfoque es más completo, ya que considera las correlaciones entre los huesos largos en lugar de tratarlos como observaciones independientes.
Como cada población está sujeta a diferentes factores genéticos, culturales y ambientales, es necesario el uso de fórmulas basadas en poblaciones lo más homogéneas posible. Siguiendo estos criterios, una función puede aplicarse tanto a la propia población que se ha utilizado para su elaboración, como a aquellas que presenten índices de dimorfismo sexual similares, con alta afinidad biológica y que compartan condiciones ambientales similares.
