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A lo largo de su vida, las personas incorporan elementos químicos del ambiente, incluyendo sus isótopos, los cuales quedan registrados en los tejidos del cuerpo como una firma biogeoquímica. En particular, los dientes que se forman en la niñez conservan información sobre el ambiente en el que una persona vivió durante sus primeros años de vida, por lo que el análisis de isótopos estables en estos tejidos puede aportar datos valiosos sobre su región de origen. Entre los isótopos estables a analizar, los del oxígeno se destacan por reflejar directamente la composición isotópica del agua ingerida. Conocer cómo varían los valores de δ¹⁸O en dientes y en agua de procedencia conocida permite desarrollar modelos que predicen el origen geográfico de una persona.Con este objetivo, se elaboraron modelos predictivos de δ¹⁸O a partir de valores obtenidos en 325 muestras de agua de canilla y 121 dientes, aplicando Random Forest, un algoritmo de machine learning. Las variables predictoras incluyeron datos climáticos, topográficos y biogeoquímicos. El modelo de agua alcanzó un R² de 0.92, mientras que el modelo de dientes mostró un R² de 0.78. Ambos modelos fueron empleados para generar mapas isotópicos (isoscapes) a escala nacional, con una resolución espacial de ≈1 km, evidenciando una variación geográfica que puede ser útil para estimar la región de origen. El modelo de agua demostró un alto poder predictivo, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para estimar la señal isotópica de elementos sintetizados a partir de agua de consumo. El modelo de dientes presentó una mayor variación no explicada. Se discuten los factores asociados a esa variación. Los resultados de este trabajo constituyen los primeros isoscapes de oxígeno en agua de canilla y dientes para Argentina, una herramienta innovadora con gran potencial para la identificación forense.

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