一项发表于《当代生物学》的新研究显示，6600万年前导致恐龙灭绝的小行星撞击事件，对鲨鱼和鳐鱼的物种多样性影响相对有限，仅造成适度下降。研究团队表示，这一结果与非鸟类恐龙及多类海洋掠食者在同一时期出现的大规模灭绝形成对照，并对外界此前关于该次大灭绝对海洋生命影响程度的认识提出了新的证据。
深度学习与化石数据重建长期演化轨迹
该研究由斯旺西大学牵头，研究人员将深度学习AI模型与迄今最全面的全球鲨鱼和鳐鱼化石数据集结合，追踪其在1.45亿年尺度上的多样性变化，并据此绘制长期演化历史。
研究发现，早在白垩纪（超过1亿年前），鲨鱼和鳐鱼的物种数量已达到与现代相当的水平。就6600万年前的小行星撞击而言，研究估算其仅导致鲨鱼和鳐鱼物种数量约10%的下降。
研究还显示，鲨鱼和鳐鱼的物种多样性在约5000万年前的始新世中期达到峰值，当时海洋所支持的物种数量高于今天。自该峰值以来，鲨鱼和鳐鱼已失去超过40%的物种，使当今海洋多样性显著低于历史高点。
校正化石记录偏差后，趋势更清晰
研究团队指出，相关变化在以往方法中不易被识别，原因在于化石记录存在空间与时间上的不均衡与不完整。此次研究采用的AI方法可更明确地校正这些偏差，并结合新的化石数据集，使长期趋势得以更清晰呈现。
斯旺西大学生物科学系、苏黎世大学古生物学系主要作者卡塔琳娜·皮米恩托（Katarina Pimiento）博士表示，团队构建了一个经过整理的鲨鱼和鳐鱼化石出现数据集，过程包括审阅数百项研究、提取数据、核查并解决不一致问题，最终形成覆盖过去1.45亿年的全球综合数据。
苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）共同作者丹尼尔·西尔维斯特罗（Daniel Silvestro）博士称，研究随后应用了一种新的AI方法，以更好识别并校正化石记录的不均匀与不完整特征。他表示，以往方法虽可考虑总体采样差异，但难以处理不同地理区域或不同物种之间采集不均的问题；而该模型能够学习这些模式，例如判断某一区域化石较少可能源于采样有限，而非真实的生物学衰退。
研究将现代保护压力置于更长时间尺度
研究作者还表示，结果为理解当代鲨鱼和鳐鱼面临的保护压力提供了更长时间尺度的背景。皮米恩托称，当今鲨鱼和鳐鱼是经历漫长变化的“幸存者”，其多样性在过去4000万至5000万年间呈下降趋势。她指出，这意味着现代鲨鱼和鳐鱼是在较低基线之上承受包括过度捕捞和气候变化在内的人类压力，并强调了解其长期历史有助于认识保护现存物种的重要性。
