AI odhaluje nejstarší molekulární důkazy fotosyntézy

AI odhaluje nejstarší molekulární důkazy fotosyntézy

Podle Lee Billings upravil Claire Cameronová

I když je velká část historie života na Zemi napsána, úvodní kapitoly jsou přinejlepším temné. V našem neustále se měnícím světě platí, že čím je skála starší, tím více se mění a zakrývá nebo dokonce vymazává důkazy o dávném životě. Za mlhavou hranicí asi dvou miliard let je tato interference ve skutečnosti tak úplná, že není známo, že by existovaly žádné nedotčené, nezměněné pozemské horniny, takže jakákoliv potenciální známka biologie je jasná jako bláto.

Alespoň doteď. Ve studii zveřejněné 17. listopadu v Sborník Národní akademie věd, skupina výzkumníků tvrdí, že ano využívá umělou inteligenci, aby sledovala životní stopu dále v čase než kdy předtím, pomocí strojového učení k rozlišení ozvěny biologie od pouhých abiotických organických molekul v horninách starých až 3,3 miliardy let.

Výsledky by mohly více než zdvojnásobit, jak daleko do minulosti mohou vědci přesvědčivě tvrdit, že rozeznali molekulární známky života ve starověkých horninách, říkají autoři studie s odkazem na předchozí rekordní měření zahrnující 1,6 miliardy let staré horniny.

O podpoře vědecké žurnalistiky

Pokud se vám tento článek líbí, zvažte podporu naší oceňované žurnalistiky předplatné. Zakoupením předplatného pomáháte zajistit budoucnost působivých příběhů o objevech a nápadech, které formují náš dnešní svět.

Studie také ukazuje známky fotosyntézy ve 2,5 miliardy let starých horninách – asi o 800 milionů let dříve než jakýkoli jiný potvrzený biomolekulární důkaz. Autoři naznačují, že v nepříliš vzdálené budoucnosti bude možné použít podobné techniky k hledání známky mimozemského života na Marsu nebo ledové oceánské měsíce vnější sluneční soustavy.

A takové astrobiologické aplikace by nutně nevyžadovaly extrémně nákladný úkol získat materiál z Marsu nebo jakékoli jiné mimozemské místo pro hloubkové studium v ​​laboratořích na Zemi. „Náš přístup by mohl běžet na palubě roveru – není třeba posílat vzorky domů,“ říká první autor studie Michael Wong, astrobiolog z Carnegie Institution for Science.

Podle Karen Lloyd, biogeochemičky z University of Southern California, která se studie nezapojila, je tato technika slibná jako „agnostický“ způsob hledání života, nezávislý na předpokladech vázaných na Zemi.

„To umožňuje možnou extrapolaci z extrémně rozmanitého a různorodého souboru dat biomolekul ve známé živé hmotě, která se rozšiřuje na hmotu, která může nebo nemusí pocházet z živých věcí,“ říká Lloyd. „To je opravdu užitečné při hledání života na horninách, které pocházejí ze starověké Země – stejně jako na horninách pocházejících z mimozemských těles.“

Skály obsahující známé zkameněliny – dinosaury, kapradiny, ryby, trilobity a tak dále – se mohou zdát vrzavě staré, ale ve skutečnosti představují méně než posledních 10 procent 4,5 miliardy let staré historie Země. Jinak řečeno, pro každý z přibližně 500 milionů let, které tvoří probíhající fanerozoikum (Řecky „viditelný život“) Eon, existuje téměř deset let základního planetárního času, ve kterém raný život vzkvétal téměř nepostřehnutelně, sotva se zaregistroval ve fosilních záznamech kromě stopových molekul, jako jsou lipidy a aminokyseliny.

Problém, říká hlavní autor a geolog Carnegie Robert Hazen, je v tom, že tyto molekuly časem degradují a mizí. „Naše metoda místo toho hledá vzory, např rozpoznávání obličeje pro molekulární fragmenty,“ vysvětluje spálené svitky Herculanea, které AI pomohla ‚číst‘. Ty a já vidíme jen tečky a klikyháky, ale AI dokáže rekonstruovat písmena a slova.“

Tým začal shromažďováním více než 400 vzorků – některé moderní, některé starověké, některé ze známých abiotických zdrojů, jako jsou meteority, jiné naplněné fosiliemi nebo živými mikroby a několik obsahující organické molekuly, ale bez zjevných ukazatelů života. Zavedli je do přístroje zvaného hmotnostní spektrometr pyrolýzního plynového chromatografu (Py-GC-MS), který odpařil každý vzorek, aby uvolnil a poté roztřídil jejich molekulární fragmenty podle hmotnosti a dalších vlastností. To poskytlo bohatou „chemickou krajinu“ pro každý vzorek, naplněnou desetitisíci až stovkami tisíc vrcholů označujících různé možné sloučeniny a zralé pro zkoumání vzorů AI.

Po trénování AI na přibližně 75 procentech vzorových dat ji výzkumníci rozpoutali na zbývajících 25 procentech. Systém správně rozlišoval mezi biotickými a abiotickými vzorky u více než 90 procent tohoto materiálu, ale jeho jistota se zmenšovala s tím, jak se zvyšoval věk hornin a úroveň degradace; u vzorků starších než 2,5 miliardy let AI označila méně než polovinu jako biotického původu as nižší celkovou spolehlivostí.

I tak to byly velmi staré vzorky z Jižní Afriky, které vedly k nejpozoruhodnějším závěrům týmu – známky biogenních molekul ve 3,3 miliardy let starých exemplářích z formace zvané Josefsdal Chert a důkazy o dávné fotosyntéze produkující kyslík ve 2,5 miliardy let starých horninách z formace Gamohaan. Předtím existující geochemické důkazy znamenaly, že ani jeden výsledek nebyl překvapením, ale být podpořen biomolekulárními daty je skutečný průlom. „Klíčem je, že naše validační sada obsahovala skutečně neznámé vzorky – o některých se diskutovalo po celá desetiletí,“ říká spoluautor článku Anirudh Prabhu, který studuje geoinformatiku na Carnegie. „A model vytvořil nezávislé předpovědi, které někdy potvrdily existující podezření.“

Nejpřekvapivější nálezy pocházely od AI, která přechytračila své lidské nabídky. Systém označil mrtvou lasturu jako fotosyntetickou – zdálo se, že šlo o chybu, dokud si výzkumníci neuvědomili, že systém zachytil řasy rostoucí na lastuře. Podobný „falešný poplach“ fotosyntézy se objevil u vosího hnízda, které AI správně spojila s rozžvýkaným dřevem, ze kterého bylo hnízdo vyrobeno. „Model byl správný – jen ze špatného důvodu,“ říká Prabhu.

Linda Kah, geochemička z University of Tennessee v Knoxville, která nebyla součástí studie, to nazývá „velkolepým úsilím“. Jeho přístup „velkých dat“ nabízí plán pro vědce, kteří hledají ještě starověké biologické podpisy, říká – a klade otázky, které vyžadují další zkoumání. Například: Znamená klesající výnosy AI pro nejstarší a degradované vzorky, že se technika blíží základní hranici toho, co lze uznat jako biotické? Nebo by mohly starší vzorky místo toho jednoduše obsahovat více abiotického materiálu, protože život musel ještě plně infiltrovat dostupná prostředí na rané Zemi?

Odpovědi by mohly přijít brzy. Tým již plánuje otestovat svou umělou inteligenci na širší a rozmanitější sadě vzorků, včetně vzorků z ještě hlubších dějin Země a ze širšího spektra mimozemských zdrojů. A někteří meziplanetární robotičtí průzkumníci – mezi nimi i vozítko Curiosity NASA – již mají na palubě přístroje Py-GC-MS, které potenciálně nabízejí šance na nadpozemské pravdivost této techniky.

„Studie, jako je tato, nás posouvají o krok blíže k poznání původu a vývoje života na Zemi,“ říká Amy J. Williamsová, geobioložka z Floridské univerzity, která také nebyla součástí práce. „Připravují nás na řešení té nejzákladnější otázky, zda jsme ve vesmíru sami.“