3 caras de momias egipcias son reveladas en una impresionante reconstrucción

Un artista forense creó las reconstrucciones 3D con base en datos genéticos.

Reconstrucción forense de las momias JK2911, JK2134 y JK2888. Crédito: Parabon NanoLabs.

Los rostros de tres hombres que vivieron en el antiguo Egipto hace más de 2.000 años han vuelto a la vida. Las reconstrucciones digitales muestran a los hombres a los 25 años, según los datos de ADN extraídos de sus restos momificados.

Las momias procedían de Abusir el-Meleq, una antigua ciudad egipcia en una llanura aluvial al sur de El Cairo, y fueron enterradas entre 1380 a.C. y 425 d.C. Científicos del Instituto Max Planck para la Ciencia de la Historia Humana en Tubinga, Alemania, secuenciaron el ADN de las momias en 2017; siendo en ese momento la primera reconstrucción exitosa del genoma de una momia egipcia antigua.

Y ahora, los investigadores de Parabon NanoLabs, una empresa de tecnología de ADN en Reston, Virginia, han utilizado esos datos genéticos para crear modelos tridimensionales de los rostros de las momias a través de un proceso llamado fenotipado de ADN forense, que utiliza análisis genético para predecir la forma de los rasgos faciales y otros aspectos de la apariencia física de una persona.

«Esta es la primera vez que se realiza un fenotipado completo en el ADN humano de esta antigüedad», dijeron en un comunicado representantes de Parabon, quienes revelaron los rostros de las momias el 15 de septiembre en el 32º Simposio Internacional sobre Identificación Humana en Orlando, Florida.

Los científicos utilizaron un método de fenotipado llamado Snapshot para predecir la ascendencia, el color de la piel y los rasgos faciales de los hombres. Descubrieron que los hombres tenían la piel de color marrón claro con ojos y cabello oscuros; en general, su composición genética era más cercana a la de los individuos modernos en el Mediterráneo o el Medio Oriente que a la de los egipcios modernos, según el comunicado.

Luego, los investigadores generaron mallas en 3D que describen los rasgos faciales de las momias y calcularon mapas de calor para resaltar las diferencias entre los tres individuos y refinar los detalles de cada rostro. El artista forense de Parabon luego combinó estos resultados con las predicciones de Snapshot sobre el color de la piel, los ojos y el cabello.

Mapas de calor para las momias JK2911, JK2134 y JK2888. Crédito: Parabon NanoLabs.

Trabajar con ADN humano antiguo puede ser un desafío por dos razones: el ADN a menudo está muy degradado y generalmente se mezcla con ADN bacteriano, dijo Ellen Greytak, directora de bioinformática de la empresa tecnológica.

«Entre esos dos factores, la cantidad de ADN humano disponible para secuenciar puede ser muy pequeña», comentó Greytak. No obstante, debido a que la gran mayoría del ADN se comparte entre todos los humanos, los científicos no necesitan todo el genoma para obtener una imagen física de una persona. Más bien, solo necesitan analizar ciertos puntos específicos en el genoma que difieren entre las personas, conocidos como polimorfismos de nucleótido único (SNP). Muchos de estos SNP codifican las diferencias físicas entre individuos.

Sin embargo, a veces el ADN antiguo no proporciona suficientes SNP para identificar un rasgo determinado. En esos casos, los científicos pueden inferir datos genéticos ausentes a partir de valores de otros SNP cercanos.

«Las estadísticas que se calculan a partir de miles de genomas revelan qué tan estrechamente asociado está cada SNP con un vecino ausente. A partir de ahí, podemos hacer una predicción estadística de cuál era el SNP faltante», detalló Janet Cady, científica bioinformática de Parabon.

Los procesos utilizados en estas momias antiguas también podrían ayudar a los científicos a recrear rostros para identificar restos modernos. De los aproximadamente 175 casos abiertos que los investigadores de Parabon han ayudado a resolver usando la genealogía genética, hasta ahora nueve fueron analizados usando las técnicas de este estudio.

Fuente: Live Science. Edición: MP.