《Scientific Reports》:A geometric morphometrics approach to sex estimation of infants from 0 to 6 years using the auricular surface
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為解決非成人(尤其嬰幼兒)骨骼因青春期前缺乏可靠形態學指標而難以進行性別鑒定的難題,研究人員采用三維幾何形態測量學(3D GM)方法,對0-6歲嬰幼兒髂骨耳狀面的性別二態性進行探究。結果表明,1歲以下嬰兒的耳狀面形態可能存在性別差異,這為嬰幼兒骨骼性別鑒定提供了新的潛在形態學指標,對法醫人類學和考古學研究具有重要意義。
在探索人類歷史與文化的過程中,從考古遺址和法醫場景中發現的人類骨骼遺骸是珍貴的“無聲檔案”。對這些遺骸進行生物學特征分析,特別是準確的性別鑒定,是重建古代人口結構、理解社會分工與文化行為的關鍵一步。然而,這項在成年人骨骼中相對成熟的技術,在面對非成人,尤其是嬰幼兒的骨骼時,卻遭遇了巨大的挑戰。由于青春期前第二性征尚未發育,用于判斷成人性別的骨盆、顱骨等部位的顯著形態差異在嬰幼兒身上并不明顯,這使得對嬰幼兒骨骼進行可靠的性別鑒定長期處于困境。這種困境限制了我們從占人口相當比例的未成年個體遺骸中獲取寶貴信息的能力,在法醫鑒定中也可能影響身份識別。為了突破這一瓶頸,研究者們將目光投向了骨骼的微觀形態與更精密的測量方法。
本研究旨在探索利用先進的三維幾何形態測量學(Geometric Morphometrics, GM)技術,對嬰幼兒髂骨(ilium)上一個特定關節面——耳狀面(auricular surface)的細微形態進行量化分析,以評估其在0-6歲年齡段嬰幼兒性別鑒定中的潛力。研究人員從里斯本已知身份骨骼收藏(Lisbon Identified Skeletal Collection)中獲取了46例(20例女性,26例男性)0-6歲個體的骨骼樣本。所有樣本的髂骨耳狀面被進行三維數字化(3D digitization),獲取其精確的表面形態數據。隨后,采用標準的幾何形態測量學分析方法,對這些三維形態數據進行統計比較,旨在尋找可能存在的、與性別相關的形態差異模式。
研究結果
1. 嬰幼兒耳狀面形態的性別差異模式
分析發現,在1歲以下的嬰兒中,髂骨耳狀面的形態表現出了與性別相關的表觀差異。盡管在統計學顯著性水平α=0.05下,這些差異未達到顯著標準,但差異模式確實存在。相比之下,在年齡更大的(1-6歲)幼兒個體中,并未識別出類似的、與性別相關的形態差異。這一結果表明,性別二態性(sexual dimorphism)在髂骨耳狀面的表現可能存在年齡特異性,在嬰兒早期(1歲前)可能有所體現,而在隨后的幼兒期則可能減弱或消失。
2. 三維幾何形態測量學技術的應用潛力
整個研究過程證明了三維幾何形態測量學方法應用于非成人骨骼遺骸性別估計的可行性與潛力。該方法能夠精確捕捉和量化骨骼表面的復雜三維形態,為檢測那些肉眼難以觀察或傳統測量方法無法捕獲的細微形態差異提供了強有力的技術手段。
結論與意義
本研究得出結論,髂骨耳狀面有潛力作為1歲以下嬰兒骨骼性別鑒定的形態學指標,盡管初步發現的差異尚未達到常規統計學顯著水平,但提示了進一步探索的價值。同時,研究顯示這種性別二態性在更大年齡的幼兒中似乎減弱,表明用于性別鑒定的骨骼特征可能存在特定的發育時間窗口。這項研究的意義在于,它首次系統地將三維幾何形態測量學應用于嬰幼兒髂骨耳狀面的性別二態性分析,為破解非成人骨骼性別鑒定難題開辟了一條新的技術途徑。其成果不僅對法醫人類學(forensic anthropology)中無名嬰幼兒遺骸的生物學檔案建立具有應用價值,也能極大地促進生物考古學(bioarchaeology)對古代兒童健康狀況、死亡模式及相關社會文化實踐的理解。論文發表在《Scientific Reports》上。
研究人員在討論中指出,未來研究需要從多個方向深入:一是探索髂骨的其他形態特征是否包含更可靠的性別信息;二是必須納入更大規模、更多樣化(來自不同人群)的樣本進行驗證,以確認本研究發現的普適性;三是可以考慮整合人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術,如機器學習算法,對高維度的形態測量數據進行更深層次的模式挖掘與分類預測,以期建立更精準、自動化的嬰幼兒骨骼性別鑒定模型。