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Este año se cumple el 20º aniversario de la secuenciación del genoma humano. Con motivo de esta efeméride, un equipo de investigación dirigido por el profesor FU Qiaomei, del Instituto de Paleontología de Vertebrados y Paleoantropología (IVPP) de la Academia China de las Ciencias, ha revisado los avances más recientes en el campo del ADN antiguo (aDNA), es decir, el obtenido de los restos de organismos del pasado.
Esta revisión, titulada "Insights into human history from the first decade of ancient human genomics", se publicó en Science el 23 de septiembre.
La investigación del ADN antiguo comenzó con fragmentos cortos de ADN y posteriormente avanzó gracias a la amplia aplicación de las técnicas de secuenciación de alto rendimiento (HTS). En 2010, la publicación de tres borradores de genomas antiguos (el de neandertal, el de denisovano y el de un humano moderno de Groenlandia de 4 mil años de antigüedad) marcó una nueva era para la investigación del ADNa.
Se han reconstruido los genomas de humanos arcaicos extintos (es decir, neandertales y denisovanos). Cabe destacar que los denisovanos fueron identificados por primera vez utilizando únicamente datos de ADNa. Se demostró que estos dos linajes arcaicos se separaron de los humanos modernos hace ~550 mil años (ka). Posteriormente, se separaron entre sí hace ~400 ka.
Estos análisis de ADNa han demostrado que los humanos arcaicos y modernos no permanecieron aislados entre sí después de la separación de ~550 ka. Se han encontrado múltiples olas de introgresión entre los humanos arcaicos (es decir, neandertales y denisovanos) y los humanos modernos. Además, los dos linajes arcaicos se mezclaron entre sí, como demuestra un individuo arcaico de ~50 años (Denisova 11) que tenía una madre neandertal y un padre denisovano.
En cuanto a las primeras poblaciones humanas modernas, los datos genéticos apoyan un origen en África. Sin embargo, sigue siendo difícil determinar un modelo único para caracterizar el origen de la ascendencia africana. En cualquier caso, en algún momento entre ~250-200 ka, cinco ramas principales que contribuyen a la ascendencia humana moderna temprana empezaron a separarse entre sí en poco tiempo en África.
En Eurasia se han obtenido datos genómicos de humanos modernos tempranos que datan de ~45 ka. Estos datos revelan varios linajes humanos modernos tempranos. Algunos de ellos no muestran una continuidad genética detectable con poblaciones posteriores, mientras que otros, incluidos los que representan a los antiguos siberianos del norte, los antiguos europeos y los antiguos asiáticos, pueden estar conectados genéticamente con las poblaciones humanas actuales. Con el paso del tiempo, se produjo un aumento de la estructura de la población, una mayor interacción entre las poblaciones y una mayor migración en toda Eurasia.
"Durante el Último Máximo Glacial, o LGM, un duro periodo entre 27-19 ka, se observan cambios poblacionales en Europa, Asia Oriental y Siberia. Con un clima más cálido y estable después del LGM, la población humana se expandió, migró e interactuó", dijo el profesor FU.
La investigación sobre el ADN antiguo ha ampliado eficazmente nuestra comprensión de la historia humana. Sin embargo, sólo hemos buceado bajo la superficie. Hay que hacer más esfuerzos. Esto debería incluir un mayor muestreo de genomas de más de 30 kyr y de regiones como África, Asia y Oceanía; ampliar el alcance de la investigación del ADNa utilizando otra información molecular antigua como los datos proteómicos, isotópicos, microbiómicos y epigenéticos; y seguir explorando las variantes adaptativas.
Además de ampliar nuestra comprensión de la historia de la humanidad, la investigación del ADNa también ha mejorado nuestra comprensión de la biología humana. La exploración de cómo se adaptaron los humanos a entornos extremos como la LGM y a agentes infecciosos en el pasado nos ayudará a afrontar nuevos retos como el cambio climático y otras pandemias en el futuro.
Fuentes, créditos y referencias:
Yichen Liu et al, Insights into human history from the first decade of ancient human genomics, Science (2021). DOI: 10.1126/science.abi8202