Este estudio propone un marco innovador para reconstruir con precisión la dieta de los antiguos mayas y predecir la prevalencia de enfermedades mediante análisis metagenómicos avanzados de cálculo dental. A diferencia de las aproximaciones paleodietarias tradicionales que dependen de restos macroscópicos, esta metodología aprovecha el archivo microbiano preservado en el cálculo dental para obtener información detallada sobre el consumo de carbohidratos, patrones de fermentación y condiciones de salud bucal.

La metodología integra técnicas consolidadas de secuenciación metagenómica con nuevos pipelines bioinformáticos para inferencias dietéticas y de enfermedad estadísticamente robustas. El proceso cubre adquisición de muestras, extracción de ADN, secuenciación, análisis bioinformático y modelado estadístico. Las muestras proceden de restos óseos mayas bien documentados y el muestreo se realiza con protocolos estandarizados de raspado y descontaminación para minimizar sesgos y contaminación moderna.

En el laboratorio se emplean protocolos de extracción optimizados para biomasa bacteriana degradada y controles de calidad rigurosos. La secuenciación de alto rendimiento permite cubrir en profundidad la diversidad taxonómica y funcional de la microbiota oral preservada en el cálculo dental, lo que facilita identificar taxones asociados con metabolismo de carbohidratos como Streptococcus y Lactobacillus y vías metabólicas relacionadas.

El pipeline bioinformático META DIET realiza control de calidad, clasificación taxonómica y perfilado funcional para convertir lecturas en señales interpretables. Herramientas de última generación permiten estimar composición comunitaria y predecir funciones microbianas vinculadas a la digestión de almidones y azúcares, así como marcadores asociados a caries y enfermedad periodontal. A partir de estos datos se construye un módulo de inferencia dietética basado en redes bayesianas dinámicas que relacionan abundancias microbianas y rutas metabólicas con probabilidades de consumo de alimentos y técnicas de procesado agrícola.

Para la predicción de enfermedades bucales se utilizan modelos de aprendizaje automático como Random Forest entrenados con datos arqueológicos curados que permiten clasificar la presencia probable de caries o periodontitis. Análisis correlacionales robustos identifican asociaciones entre taxones, rutas metabólicas y componentes dietéticos inferidos. Además se incorporan bucles de validación mediante simulación de muestras arqueológicas para evaluar reproducibilidad y calibrar métricas de confianza.

Junto a la propuesta científica se presenta un sistema de evaluación cuantitativa de valor científico llamado HyperScore que combina medidas de consistencia lógica, novedad metodológica, proyección de impacto y estabilidad de metaevaluación. Los pesos del hiperíndice se optimizan mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo para priorizar precisión y robustez, lo que permite comparar iteraciones del modelo y guiar su mejora continua.

Las aplicaciones prácticas son amplias. A corto plazo se ampliará la muestra y se optimizará META DIET para mejorar la resolución dietética y la precisión en la predicción de enfermedad. A medio plazo se desarrollará una plataforma de análisis accesible para investigadores que integre datos ambientales y permita estudiar el efecto del cambio climático en patrones dietarios. A largo plazo la tecnología puede escalarse para analizar grandes bases de datos arqueológicos e integrarse con biobancos para investigar la historia evolutiva de la dieta humana y del microbioma oral.

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En resumen, el enfoque metagenómico del cálculo dental abre una ventana única al pasado alimentario y sanitario de las poblaciones mayas y, con la colaboración adecuada entre arqueología, microbiología y tecnología, permite desarrollar herramientas que además aportan valor a la salud moderna. Q2BSTUDIO ofrece la infraestructura tecnológica, la especialización en IA y la garantía de seguridad necesarias para llevar estos proyectos desde el laboratorio hasta soluciones aplicables a gran escala.

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