Mario Modesto Mata, onderzoeker bij de Dental Anthropology Group van het Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH), is de hoofdauteur van een artikel gepubliceerd in The Anatomical Record , over het gebruik van kunstmatige neurale netwerken om het aantal perikymata te reconstrueren, de groeilijnen in het glazuur, maar die ontbreken in versleten tanden.

Tanden zijn een vrijwel onuitputtelijke bron van informatie, zowel vanuit biologisch als taxonomisch oogpunt. Vanwege de manier waarop ze groeien, is het mogelijk om hun lijnen direct te tellen en de formatietijd in dagen te schatten. Het tellen van perikymata brengt echter problemen met zich mee die worden veroorzaakt door de toestand van de tand, want als het stuk door normaal gebruik wordt gedragen, zal een deel van de perikymata verloren zijn gegaan door het verlies van glazuur.

“Het oplossen van dit probleem is van cruciaal belang, omdat het ons in staat zou stellen het aantal tanden te vergroten dat geschikt is voor evolutionaire studies, en zo tot betrouwbaardere conclusies te leiden”, bevestigt Modesto Mata, die deel uitmaakt van het Europese project Tied2Teeth (ERC-2021). -ADG), dat wordt geleid door onderzoeker Leslea Hlusko.

Volgens het artikel kunnen we, als we weten hoeveel het glazuur is afgenomen, gemeten als het percentage van de kroonhoogte dat is verdwenen, technieken uit de kunstmatige intelligentie toepassen om het aantal perikymata te voorspellen dat in elke tand van moderne mensen ontbreekt.

Concreet zijn er kunstmatige neurale netwerken ontwikkeld om het aantal perikymata te voorspellen wanneer een tand tot 30% van de kroonhoogte heeft verloren. Het resultaat na het valideren van de neurale netwerken laat zien dat wanneer 30% van het glazuur ontbreekt, in 86% van de gevallen de maximale fout in totaal slechts 3 perikymata bedraagt.

"Dit zijn zulke nauwkeurige gegevens over de groeilijnen dat ze ons in staat zullen stellen de volledige vormingstijd van het glazuur te voorspellen, wat heel dicht bij de werkelijkheid ligt, wat ons laat zien dat neurale netwerken kunnen worden gebruikt om vragen in de paleobiologie te onderzoeken", zegt Modesto Mata.

Om het gebruik en de toepassing van deze neurale netwerken te maximaliseren, hebben de auteurs van deze studie software ontwikkeld in de vorm van een R-pakket genaamd tandenR (van "teeth aRe Wonderful"), dat vrijelijk gedistribueerd en geïnstalleerd mag worden. Er is geen training in AI nodig om te weten hoe je het moet gebruiken:een zeer basiskennis van R is voldoende. Met behulp van een in het pakket ontwikkelde functie kunnen voorspellingen zeer snel worden gedaan.

Meer informatie: Mario Modesto‐Mata et al, Kunstmatige neurale netwerken reconstrueren ontbrekende perikymata in versleten tanden, Het anatomische verslag (2024). DOI:10.1002/ar.25416

Aangeboden door CENIEH