Mario Modesto Mata, investigador del Grupo de Antropología Dental del Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH), es el autor principal de un artículo publicado en The Anatomical Record , sobre el uso de redes neuronales artificiales para reconstruir el número de periquimas, que son las líneas de crecimiento del esmalte, pero que están ausentes en los dientes desgastados.
Los dientes son una fuente casi inagotable de información tanto desde el punto de vista biológico como taxonómico. Por su forma de crecimiento, es posible contar sus líneas directamente y estimar el tiempo de formación en días. Sin embargo, el recuento de periquimas presenta dificultades provocadas por el estado del diente, ya que si la pieza se desgasta por el uso normal, parte de los periquimas se habrán perdido con la pérdida de esmalte.
"Resolver este problema es de vital importancia, ya que permitiría aumentar el número de dientes aptos para estudios evolutivos y así sacar conclusiones más fiables", afirma Modesto Mata, miembro del proyecto europeo Tied2Teeth (ERC-2021). -ADG) que está liderado por la investigadora Leslea Hlusko.
Según el artículo, cuando sepamos cuánto ha disminuido el esmalte, medido como el porcentaje de la altura de la corona que ha desaparecido, podremos aplicar técnicas de inteligencia artificial para predecir el número de periquimas que faltan en cualquier diente del humano moderno.
En concreto, se desarrollaron redes neuronales artificiales para predecir el número de periquimas cuando un diente ha perdido hasta el 30% de la altura de la corona. El resultado tras validar las redes neuronales muestra que cuando falta el 30% del esmalte, en el 86% de las ocasiones, el error máximo es de sólo 3 periquimas en total.
"Se trata de datos tan precisos sobre las líneas de crecimiento que nos permitirán predecir el tiempo de formación completa del esmalte muy cerca de la realidad, mostrándonos que las redes neuronales se pueden utilizar para investigar cuestiones de paleobiología", afirma Modesto Mata.
Para maximizar el uso y la aplicación de estas redes neuronales, los autores de este estudio han desarrollado un software en forma de un paquete R llamado dientesR (de "los dientes son maravillosos"), que puede distribuirse e instalarse libremente. No se requiere formación en IA para saber utilizarla:basta con un conocimiento muy básico de R. Utilizando una función desarrollada en el paquete, se pueden hacer predicciones muy rápidamente.
Más información: Mario Modesto‐Mata et al, Las redes neuronales artificiales reconstruyen los periquimas faltantes en dientes desgastados, The Anatomical Record (2024). DOI:10.1002/ar.25416
Proporcionado por CENIEH
