ИИ обнаруживает «призрачные» следы древней жизни на Земле

Фото из открытых источников

В поисках древнейшей жизни на Земле и других планетах исследователи обычно ищут нетронутые окаменелости или биомолекулы, созданные только живыми организмами. Но такие сигналы встречаются крайне редко. Теперь исследователи разработали искусственный интеллект (ИИ), способный обнаруживать следы древней жизни в породах неизвестного происхождения, основываясь только на структуре химических веществ, оставшихся после распада биомолекул на протяжении веков.

«У нас есть способ читать молекулярные «призраки», оставленные ранней жизнью», — говорит Роберт Хейзен, геолог из Института науки Карнеги, возглавлявший исследование, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Используя эту автоматизированную технологию распознавания образов, исследователи утверждают, что могут обнаружить следы жизни в породах возрастом 3,3 миллиарда лет, что на сотни миллионов лет меньше, чем признаки жизни в древнейших окаменелостях Земли. Однако в новой работе также утверждается, что биомолекулярные следы древнейшей фотосинтетической жизни отодвигаются на 800 миллионов лет назад, до 2,5 миллиардов лет. Сейчас исследователи работают над адаптацией этого подхода для поиска признаков жизни на Марсе и лунах Юпитера и Сатурна.

«Это может оказаться очень и очень важным», — говорит Карен Ллойд, специалист по микробной биогеохимии из Университета Южной Калифорнии, не принимавшая участия в исследовании. «Это отличный способ поиска биосигнатур».

Микроископаемые свидетельства древнейшей жизни на Земле, которые до сих пор вызывают споры, относятся к периоду более 3,7 миллиарда лет назад и представляют собой породы, содержащие нити, образованные микробами, обитавшими вокруг гидротермальных источников на территории современной Канады. Кроме того, скопления бактерий на территории современной Западной Австралии оставили более убедительные свидетельства существования ископаемых в виде курганных образований, называемых строматолитами, около 3,5 миллиарда лет назад. Однако такие окаменелости, относящиеся к раннему периоду существования Земли, встречаются крайне редко.

Исследователи пытались заполнить эту летопись, разыскивая древние отложения, которые содержат не окаменелости, а химические и молекулярные признаки жизни. Считается, что только живые организмы способны производить определенные липиды и кольцеобразные соединения, называемые порфиринами, например. Но тектонические механизмы Земли имеют тенденцию стирать такие признаки, погребая, дробя, нагревая и охлаждая отложения. Косвенные измерения также дают подсказки. Например, породы возрастом более 3,7 миллиарда лет обогащены углеродом-12, легким изотопом, который предпочитают живые организмы по сравнению с более тяжелым изотопом углеродом-13. Тем не менее, поиск убедительных молекулярных биосигнатур «оказался совсем не простой задачей», говорит Вудворд Фишер, геобиолог из Калифорнийского технологического института.

Поэтому Хейзен и его коллеги решили отказаться от поиска неповреждённых, неопровержимых биомолекулярных веществ. Вместо этого они задались вопросом, смогут ли они обнаружить характерные закономерности в молекулярном детрите, который эти соединения оставляют после себя при распаде.

Для этого команда собрала более 400 образцов. Некоторые из них представляли собой образцы горных пород и отложений, содержащие живые или ископаемые организмы. Другие представляли собой абиотические образцы метеоритов. Команда проанализировала их с помощью прибора, называемого пиролизным газовым хроматографом-масс-спектрометром (ГХ-МС). Прибор нагревал образцы до температуры более 600 °C, разлагая их на летучие фрагменты. Затем фрагменты разделялись по физическим и химическим свойствам, идентифицировались и подсчитывались по концентрации. Астробиолог из Карнеги Майкл Вонг, первый автор исследования, сравнивает прибор с «по-настоящему шикарной духовкой, которая не только выпекает ваш пирог, но и пробует его на вкус».

В конечном итоге каждый образец был преобразован в ландшафт данных, содержащий до сотен тысяч отдельных пиков, каждый из которых представлял собой отдельный возможный молекулярный фрагмент. Затем они использовали традиционный метод машинного обучения, известный как модель случайного леса, для поиска закономерностей как в имеющихся, так и в отсутствующих элементах. «По сути, модель машинного обучения пытается использовать каждый из этих ландшафтов данных как отпечаток пальца, чтобы найти сходства и различия», — говорит эксперт по геоинформатике Карнеги Анирудх Прабху.

Обучив ИИ на 75% образцов, исследователи перешли к остальным. В тестовых образцах ИИ правильно различал биологические и абиотические образцы с точностью более 90%. Он также обнаружил химические паттерны, уникальные для биологии, в породах возрастом 3,3 миллиарда лет, что почти вдвое превышает возраст предыдущих биомолекулярных сигнатур, сохранившихся в древних породах.

Кроме того, ИИ выявил молекулярную структуру, связанную с фотосинтезом с образованием кислорода в горных породах возрастом до 2,5 миллиардов лет. Хотя существуют многочисленные геохимические свидетельства существования фотосинтетической жизни в то время, связанные с внезапным выбросом кислорода, сохранившиеся свидетельства молекулярного устройства этих организмов скудны. Авторы утверждают, что новые результаты отодвигают молекулярную сигнатуру фотосинтетической жизни более чем на 800 миллионов лет назад.

Не все сигнатуры было легко увидеть. Для образцов, считающихся биотическими, в породах возрастом от 500 миллионов до 2,5 миллиардов лет ИИ идентифицировал сигнатуры жизни примерно в двух третях случаев. Но в породах возрастом более 2,5 миллиардов лет это число снижалось до 47%. Для каждого образца модель не только сообщала, присутствовала ли сигнатура жизни, но и предоставляла оценку вероятности. Если образец набирал более 60% по шкале «биотика», это считалось сильным совпадением. «Уверенность не так высока, как хотелось бы», — говорит Ллойд. Тем не менее, она отмечает, что ситуация может измениться по мере того, как исследователи будут дополнять данные для обучения ИИ новыми образцами.

Исследователи с нетерпением ждут возможности протестировать систему на образцах внеземного происхождения. По словам Прабху, модель «открывает возможность исследовать древние и инопланетные среды свежим взглядом, ориентируясь на закономерности, которые мы, возможно, даже не знаем, как обнаружить сами». Вонг добавляет, что распознавание биосигнатурных паттернов должно также работать с другими аналитическими инструментами, что может помочь будущим автоматическим миссиям на Марс, Европу (спутник Юпитера) и Энцелад (спутник Сатурна) расширить поиск признаков внеземной жизни.

Группа Вонга начинает новый проект, финансируемый НАСА, именно для этого. Цель, по его словам, — «ответить на один из величайших научных вопросов, на которые нам ещё предстоит ответить: одни ли мы во Вселенной?»