Gli scienziati hanno sviluppato un metodo pioneristico basato sull’intelligenza artificiale per rilevare segni di vita su altri pianeti. Questo metodo, con una precisione fino al 90%, distingue tra campioni biologici e non biologici analizzando i modelli molecolari. Promette di rivoluzionare l’esplorazione dello spazio e la nostra comprensione delle origini della vita, con potenziali applicazioni in vari campi tra cui la biologia e l’archeologia.
“Il Santo Graal dell’Astrobiologia” – Nuovo Apprendimento automatico Questa tecnologia può determinare al 90% se un campione è di origine biologica o non biologica. Precisione.
Gli scienziati hanno scoperto un test semplice e affidabile per individuare segni di vita passata o presente su altri pianeti: il “Santo Graal dell’astrobiologia”.
In un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Atti dell’Accademia Nazionale delle ScienzeSi tratta di un team di sette membri, finanziato dalla John Templeton Foundation e guidato da Jim Cleaves e Robert Hazen della John Templeton Foundation. Carnegie Institution per la scienzaI rapporti indicano che il loro metodo basato sull’intelligenza artificiale, con una precisione fino al 90%, distingueva i campioni biologici moderni e antichi da quelli di origine non biologica.
Una rivoluzione nell’esplorazione spaziale e nelle scienze della Terra
“Questo metodo analitico di routine ha il potenziale per rivoluzionare la ricerca della vita extraterrestre e approfondire la nostra comprensione sia dell’origine che della chimica dei primi anni di vita sulla Terra”, afferma il dott. Hazen. “Apre la strada all’utilizzo di sensori intelligenti su veicoli spaziali robotici, lander e rover per cercare segni di vita prima che i campioni ritornino sulla Terra”.
Più nell’immediato, il nuovo test potrebbe rivelare la storia delle misteriose rocce antiche sulla Terra, e forse la storia dei campioni già raccolti dagli scienziati. Marte Strumento di analisi dei campioni di Curiosity su Marte (SAM). Questi ultimi test potrebbero essere eseguiti utilizzando uno strumento analitico di bordo chiamato SAM (Sample Analysis on Mars).
Questa immagine scattata dal rover Perseverance della NASA il 6 agosto 2021, mostra il foro praticato in una roccia marziana in preparazione al primo tentativo del rover di raccogliere un campione. Questa immagine è stata catturata da una delle telecamere di pericolo del rover in quella che il team scientifico del rover ha definito una “roccia da pavimentazione” nell’area “Crater Floor Fractured Rough” del cratere Jezero. Fonte immagine: NASA/JPL-Caltech
“Dovremo modificare il nostro metodo per adattarlo ai protocolli SAM, ma è possibile che disponiamo già di dati per determinare se su Marte sono presenti molecole provenienti dalla biosfera organica marziana”.
Punti chiave della nuova ricerca
“La ricerca della vita extraterrestre rimane uno degli sforzi più entusiasmanti della scienza moderna”, afferma l’autore principale Jim Cleaves dell’Earth and Planetary Laboratory presso la Carnegie Institution for Science di Washington, D.C.
“Le implicazioni di questa nuova ricerca sono molte, ma ci sono tre punti principali da concludere: in primo luogo, a un livello profondo, la biochimica è diversa dalla chimica organica abiotica; in secondo luogo, possiamo esaminare antichi campioni di Marte e della Terra per vedere se erano vivo in un giorno; in terzo luogo, questo nuovo metodo sarà probabilmente in grado di distinguere tra biosfere alternative e quelle presenti sulla Terra, con importanti implicazioni per i futuri compiti di astrobiologia.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella distinzione tra campioni biologici e non biologici
L’innovativo metodo analitico non dipende esclusivamente dall’identificazione di una specifica molecola o gruppo di composti nel campione.
Invece, i ricercatori hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale può distinguere tra campioni biologici e abiotici rilevando sottili differenze all’interno dei modelli molecolari di un campione, come rivelato dalla gascromatografia di pirolisi (che separa e identifica le parti componenti di un campione), seguita dalla spettrometria di massa (che determina la pesi molecolari). di questi componenti).
Grandi dati multidimensionali provenienti da analisi molecolari di 134 campioni ricchi di carbonio abiotico o biotico sono stati utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale a prevedere l’origine del nuovo campione. Con una precisione di circa il 90%, l’IA ha identificato con successo campioni provenienti da:
- Organismi viventi, come conchiglie moderne, denti, ossa, insetti, foglie di alberi, riso, capelli umani e cellule conservate in rocce a grana fine
- Resti di vita antica che sono stati alterati dall’elaborazione geologica (come carbone, petrolio, ambra e fossili ricchi di carbonio), o
- Campioni di origine non biologica, come prodotti chimici puri di laboratorio (ad es. Aminoacidi) e meteoriti ricchi di carbonio.
Gli autori aggiungono che fino ad ora è stato difficile determinare le origini di molti antichi campioni contenenti carbonio, perché gli insiemi di molecole organiche, siano esse biotiche o abiotiche, tendono a decomporsi nel tempo.
Sorprendentemente, nonostante il decadimento e i cambiamenti significativi, il nuovo metodo analitico ha rivelato marcatori biologici conservati in alcuni casi nel corso di centinaia di milioni di anni.
Decifrare la chimica della vita e il potenziale per scoperte future
“Abbiamo iniziato con l’idea che la chimica della vita è fondamentalmente diversa dalla chimica del mondo inanimato”, afferma il dottor Hazen. Che esistono “regole chimiche della vita” che influenzano la diversità e la distribuzione delle biomolecole. Se riusciamo a dedurre queste regole, possiamo usarle per guidare i nostri sforzi per modellare le origini della vita o rilevare sottili segni di vita su altri mondi.
“Questi risultati significano che potremmo essere in grado di trovare una forma di vita proveniente da un altro pianeta, o da un’altra biosfera, anche se è molto diversa dalla vita che conosciamo sulla Terra. E se troviamo segni di vita altrove, possiamo trovare se esiste la vita sulla Terra e su altri pianeti”. Altri derivano da un’origine comune o diversa.
In altre parole, il metodo dovrebbe essere in grado di rilevare la biochimica aliena, così come la vita sulla Terra. Questo è importante perché è relativamente facile scoprire biomarcatori molecolari della vita sulla Terra, ma non possiamo presumere che la vita aliena venga utilizzata DNAAmminoacidi, ecc. Il nostro metodo cerca modelli nelle distribuzioni molecolari che derivano dal bisogno della vita di molecole “funzionali”.
“Ciò che ci ha davvero stupito è che abbiamo addestrato il nostro modello di apprendimento automatico a prevedere solo due tipi di campioni – biotici o abiotici – ma il metodo ha rilevato tre gruppi distinti: abiotici, biotici e fossiliferi. In altre parole, è riuscito a identificare campioni biologici più recenti rispetto agli esemplari fossiliferi”. Un fossile, ad esempio, una foglia o un vegetale appena raccolto, rispetto a qualcosa che è morto molto tempo fa. Questa sorprendente scoperta ci dà ottimismo sul fatto che altre caratteristiche come la vita fotosintetica o gli eucarioti (cellule con un nucleo) possano essere riconosciuto.
Le capacità analitiche dell’intelligenza artificiale nel rilevare modelli complessi
Per spiegare il ruolo dell’intelligenza artificiale, il coautore Anirudh Prabhu della Carnegie Institution for Science utilizza l’idea di separare le monete utilizzando attributi diversi – valore monetario, metallo, anno, peso o raggio, per esempio – e poi va oltre trova combinazioni Funzionalità che creano separazioni e assemblaggi più accurati. “E quando si tratta di centinaia di questi attributi, gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno un valore inestimabile per raccogliere informazioni e creare insight altamente accurati”.
“Da un punto di vista chimico, le differenze tra campioni biologici e abiotici riguardano aspetti come la solubilità in acqua, i pesi molecolari, la volatilità, ecc.”, aggiunge il dott. Cleaves.
“Il modo semplice in cui penso a questo è che la cellula ha una membrana e un interno chiamato citosol; La membrana è alquanto insolubile in acqua, mentre il contenuto cellulare è alquanto solubile in acqua. Questa disposizione mantiene l’assemblaggio della membrana cercando di ridurre al minimo il contatto dei suoi componenti con l’acqua e impedisce inoltre ai “componenti interni” di fuoriuscire attraverso la membrana.
“I componenti intrinseci possono anche rimanere solubili in acqua nonostante siano molecole molto grandi come cromosomi e proteine”, afferma.
“Quindi, se si scompone una cellula o un tessuto vivente nei suoi componenti, si ottiene una miscela di molecole molto solubili in acqua e molecole molto insolubili in acqua sparse in un’ampia gamma. Cose come il petrolio e il carbone hanno perso la maggior parte della loro acqua. materiale solubile nel corso della sua lunga storia.
“I campioni biologici possono avere distribuzioni uniche in questo spettro l’uno rispetto all’altro, ma differiscono anche dalle distribuzioni biologiche”.
Apex Chert, risalente a 3,5 miliardi di anni fa, proveniente dalle terre selvagge dell’Australia occidentale. Credito: Laboratorio Carnegie per le scienze della Terra e planetarie
Questa tecnologia potrebbe presto risolvere una serie di misteri scientifici sulla Terra, inclusa l’origine di depositi neri risalenti a 3,5 miliardi di anni fa provenienti dall’Australia occidentale: rocce altamente controverse che secondo alcuni ricercatori contengono i microbi fossili più antichi della Terra, mentre altri sostengono che siano prive. della vita. Segni.
Altri campioni di rocce antiche nel Canada settentrionale, in Sud Africa e in Cina sollevano discussioni simili.
“Stiamo ora applicando i nostri metodi per rispondere a queste domande di vecchia data sulla biogenesi della materia organica trovata in queste rocce”, afferma Hazen.
Nuove idee sui potenziali contributi di questo nuovo approccio si sono riversate in altri campi come la biologia, la paleontologia e l’archeologia.
“Se l’intelligenza artificiale fosse in grado di distinguere facilmente tra vita biotica e non biotica, nonché tra vita moderna e vita antica, quali altre informazioni potremmo ottenere? Ad esempio, potremmo sapere se un’antica cellula fossile aveva un nucleo o se stava eseguendo un’operazione processo di fotosintesi?, afferma il Dr. Hazen.
“È possibile analizzare i resti carbonizzati e distinguere diversi tipi di legno da un sito archeologico? È come se stessimo immergendo i piedi nell’acqua di un vasto oceano di possibilità.”
Riferimento: “Biofirma molecolare robusta e non specifica basata sull’apprendimento automatico” di H. James Cleaves, Jericht Hystad, Anirudh Prabhu e Michael L. Wong e George D. Cody, Sophia Economon e Robert M. Hazen, 25 settembre 2023, Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienze.
doi: 10.1073/pnas.2307149120
Lo studio è stato finanziato dalla John Templeton Foundation.
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