Учёные продвинулись в изучении зарождения жизни на Земле, исследуя древнейшие горные породы, в которых сохранились необычные химические следы, похожие на деятельность живых организмов. Эти породы формировались более 2,5 миллиарда лет назад, а в отдельных образцах признаки могут насчитывать 3,3 миллиарда лет. С помощью алгоритмов машинного обучения исследователи смогли «слышать» химические остатки, оставшиеся в минералах после исчезновения самих молекул. Результаты опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences и вызвали интерес геологов, астрохимиков и биологов.
Даже после разрушения органических соединений в породах остаются едва заметные структурные изменения. Они сохраняются миллиарды лет, несмотря на нагрев, давление, окисление и тектонические процессы. Некоторые химические мотивы, характерные для живых систем, сохраняются дольше, чем считалось ранее. «Древние породы полны загадок, рассказывающих историю жизни на Земле, но часть информации всегда утеряна», — отметила соавтор исследования из Мичиганского государственного университета Кэти Мэлони.
Команда разработала алгоритм, способный различать окаменелые биомолекулярные следы среди современных или внеземных образцов, включая метеориты. Метод позволяет с точностью около 90% определить, есть ли в породе биологический след и мог ли он возникнуть в древности. Получив новый инструмент, учёные смогли расширить хронологические рамки изучения ранней биосферы: если раньше химические сигнатуры можно было уверенно интерпретировать только до 1,7 миллиарда лет, теперь возраст анализируемых следов почти вдвое больше. Это открывает возможности для пересмотра ранней истории Земли и поиска биоследов на Марсе.
«Древняя жизнь оставляет не только окаменелости, но и химические отпечатки», — пояснил ведущий автор работы из Института Карнеги Роберт Хейзен. Геологические данные показывают, что около 2,4 миллиарда лет назад резко вырос уровень кислорода — Великий оксигенационный скачок (GOE), связанный с активностью фотосинтезирующих организмов. Но вопрос о жизни до этого события остаётся открытым, и новые методы анализа помогут выявить возможных «инженеров» атмосферы.
В основе исследований лежат химические маркеры — распределение элементов, изотопные соотношения и структуры атомов, характерные для биологических процессов. Алгоритм машинного обучения сравнивает сигнатуры древних образцов с профилями современных организмов, органики внеземного происхождения и абиотических структур. Это позволяет отличить биологические следы от геологических шумов.
Подготовка к анализу включает измельчение образцов с помощью микротомов и лабораторных блендеров, использование масс-спектрометров, газовой хроматографии и инфракрасного сканирования. Создаётся база сигнатур с данными из биологических коллекций, метеоритов и синтетических аналогов. Алгоритм выявляет узоры, невидимые невооружённым глазом, а гипотезы проверяются с учётом геологических условий древней Земли.
Если жизнь на Марсе имела иной химический состав, алгоритмы можно переобучить на новые сигнатуры. Это позволит анализировать образцы миссий Perseverance и будущих марсианских проектов.
Метод позволяет работать с очень древними породами и имеет высокую точность при многомерных данных, но требует сложной подготовки образцов и актуализации обучающих данных.
Для первичного анализа древних пород эффективнее использовать химические методы, так как микрофоссилии встречаются редко. Современные алгоритмы точно различают биогенные и абиотические химические сигнатуры, а подходы уже применяются для астробиологии и поиска жизни на Марсе.
Самые древние потенциальные биоследы Земли могли возникнуть ещё в архее, а органика в метеоритах содержит аминокислоты, используемые в алгоритмах. Появление фотосинтезирующих организмов подготовило почву для GOE — резкого роста кислорода около 2,4 миллиарда лет назад. Новые методы на основе машинного обучения открывают новую эпоху геохимии.
***
Источник: www.newsinfo.ru