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Un algoritmo inteligente identifica a un antepasado humano desconocido

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.





Nuevo árbol evolutivo de los humanos modernos. Autor: Mayukh Mondal.
Nuevo árbol evolutivo de los humanos modernos. Autor: Mayukh Mondal.
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 puzle 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.

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 Denisova, pero aún no podemos descartar otras posibilidades”, comenta Mayukh Mondal, investigador en la Universidad de Tartu.

Referencia:

Approximate Bayesian computation with Deep Learning supports a third archaic introgression in Asia and Oceania. Mayukh Mondal, Jaume Bertranpetit, Oscar Lao. Nature Communications 10, Article number: 246 (2019) DOI: 10.1038/s41467-018-08089-7.


Lunes, 21 de Enero 2019
UPF/T21
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