Ученый предложил новый алгоритм оценки возраста скелетных останков по степени заращения черепных швов. Исследователь протестировал разработку на музейных коллекциях черепов с документально подтвержденным возрастом. В отличие от других методик, алгоритм позволяет минимизировать систематические ошибки в оценках возраста, в том числе при работе с черепами пожилых людей. Поскольку предложенный метод позволяет снизить погрешность за счет нового подхода к формированию референтных (обучающих) серий, он будет полезен в судебной антропологии и археологии при работе и с другими группами признаков. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале «Вестник археологии, антропологии и этнографии».
Определение возраста скелетных останков — одна из ключевых задач антропологии, в том числе судебной. Существующие методы оценки часто дают неточные результаты из-за особенностей организма и различий в скорости старения, а также сложностей в строгом определении возрастных изменений. Так, например, изношенность суставных поверхностей зависит не только от возраста, но и от физической активности, перенесенных заболеваний и особенностей питания. Особенно сложно определить возраст пожилых людей из-за того, что в течение многих лет на состояние скелета влияли самые разные факторы. Кроме того, оценка может искажаться из-за так называемой возрастной мимикрии, которая длительное время оставалась незамеченной как в судебной экспертизе, так и при изучении древних захоронений.
Любая методика оценки возраста основана на том, что ученые анализируют, как меняются биологические признаки в зависимости от возраста в конкретной серии скелетов, которая обладает определенным набором характеристик (скоростью биологического старения, распределением возрастных групп, средним возрастом). Когда методика применяется к новым скелетам, средние оценки возраста неизбежно смещаются в сторону среднего возраста в референтной («модельной») серии. Такое явление называют возрастной мимикрией. При этом чем ближе характеристика исследуемых скелетов к характеристике референтной серии, тем выше средняя точность оценки, и наоборот. Поэтому возникает почти неразрешимый парадокс: чтобы максимально точно оценить возраст скелета при помощи какой-либо методики, исследователь уже должен знать его заранее.
Ученый из Музея антропологии и этнографии имени Петра Великого (Кунсткамера) РАН (Санкт-Петербург) Иван Широбоков предложил гибкий алгоритм определения возраста останков на примере классической методики Меиндла — Лавджоя, в рамках которой анализируют степени заращения черепных швов. Многие кости в человеческом черепе соединены неподвижно, и места их соприкосновения — швы — заполнены соединительной тканью. С возрастом многие швы (в первую очередь швы свода черепа) окостеневают — такой процесс называется заращением. Признаки заращения швов учитываются в классических методиках оценки возраста, но не позволяют делать точных заключений о возрасте умершего. Это связано с тем, что скорость заращения черепных швов, как и скорость износа суставов, может значительно отличаться даже у людей одного возраста. У кого-то швы могут оставаться частично открытыми до преклонных лет, тогда как у других полностью закрываются уже к 40 годам.
Предложенный алгоритм позволяет заметно снизить долю ошибок в оценках и, кроме того, помогает отчасти справиться с проблемой возрастной мимикрии. В отличие от классических методов новый подход предполагает использование нескольких статистических моделей, каждая из которых обучается на своей референтной группе. Возрастной состав группы устанавливается после предварительной оценки возраста черепа специалистом-антропологом. Такую оценку можно сделать на основе независимого набора признаков (не связанного с заращением швов) или даже по общему «впечатлению». Очевидно, что такая оценка возраста может быть очень неточной, поэтому ее не используют в качестве самостоятельной переменной в статистических моделях, а применяют лишь для осторожной коррекции исходной референтной серии. При коррекции из серии исключают возрастные группы, вероятность принадлежности индивида к которым ничтожна.
Затем происходит обучение регрессионной модели, с помощью которой в результате анализируют возраст исследуемого черепа. Если исследуется серия черепов, то алгоритм автоматически сортирует индивидов на подгруппы в зависимости от предварительных оценок возраста и для каждого подбирает модель с наибольшей ожидаемой точностью. Для обучения моделей антрополог использовал литературные и архивные данные с описаниями более тысячи черепов, собранными различными авторами.
Исследователь протестировал предложенный инструмент на коллекции из 130 черепов с известным возрастом, хранящихся в фондах Кунсткамеры. Результаты показали, что новый метод дает более точные оценки по сравнению как с классической методикой Меиндла — Лавджоя, так и с ее усовершенствованными современными вариантами. На основе предложенного алгоритма антрополог подготовил бета-версию приложения MultiREFAGE (Multi-REFerence AGE groups analysis), которое находится в открытом доступе.
«Предложенный метод не просто улучшает точность оценок, основанных на степени заращения черепных швов, — он может использоваться для повышения точности методик, основанных на любых других скелетных признаках. Использование предварительной оценки и множества референтных групп позволяет избежать искажений, которые возникают при работе с классическими методиками. Это особенно важно в археологии, где мы часто имеем дело с фрагментарными материалами. Для исторических реконструкций проблема возрастной мимикрии даже более актуальна, поскольку в этом случае накопление систематических ошибок в индивидуальных оценках возраста приводит к катастрофическому искажению общей картины смертности, например значительному занижению среднего возраста смерти в популяции. Сейчас мы с коллегами тестируем альтернативные варианты методик и планируем создать веб-приложение, пользователи которого смогут самостоятельно выбирать оптимальный метод и получать оценки возраста исследуемых останков, исходя из доступности для изучения конкретных признаков. В будущем алгоритмы такого типа могут стать стандартным инструментом в антропологической практике», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Иван Широбоков, кандидат исторических наук, старший научный сотрудник Музея антропологии и этнографии имени Петра Великого (Кунсткамера) РАН.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
