Esisteva la vita su Marte? Altri pianeti? Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, potremmo saperlo presto

Nel diario Atti dell’Accademia Nazionale delle Scienzeun team di sette membri, finanziato dalla John Templeton Foundation e guidato da Jim Cleaves e Robert Hazen della Carnegie Institution for Science, riferisce che, con una precisione del 90%, il loro metodo basato sull’intelligenza artificiale ha distinto campioni biologici moderni e antichi da quelli di origine abiotica.

“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 della prima vita sulla Terra”, afferma il dottor 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”.

Nell’immediato, il nuovo test potrebbe rivelare la storia di misteriose e antiche rocce sulla Terra, e forse quella di campioni già raccolti dallo strumento Sample Analysis at Mars (SAM) del rover Mars Curiosity. Questi ultimi test potrebbero essere condotti utilizzando uno strumento analitico di bordo soprannominato “SAM” (per Sample Analysis at Mars).

“Dovremo modificare il nostro metodo per adattarlo ai protocolli SAM, ma è possibile che abbiamo già dati in mano per determinare se ci sono molecole su Marte provenienti da una biosfera marziana organica.”

“La ricerca della vita extraterrestre rimane uno degli sforzi più allettanti della scienza moderna”, afferma l’autore principale Jim Cleaves dell’Earth and Planets Laboratory, Carnegie Institution for Science, Washington, DC.

“Le implicazioni di questa nuova ricerca sono molte, ma ci sono tre grandi conclusioni: in primo luogo, a un livello profondo, la biochimica differisce dalla chimica organica abiotica; in secondo luogo, possiamo osservare campioni di Marte e dell’antica Terra per dire se un tempo erano vivi; e in terzo luogo, è probabile che questo nuovo metodo possa distinguere biosfere alternative da quelle della Terra, con implicazioni significative per le future missioni di astrobiologia”.

L’innovativo metodo analitico non si basa semplicemente sull’identificazione di una molecola specifica o di un gruppo di composti in un campione.

Invece, i ricercatori hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale può differenziare i campioni biotici da quelli abiotici rilevando sottili differenze all’interno dei modelli molecolari di un campione, come rivelato dall’analisi gascromatografica di pirolisi (che separa e identifica le parti componenti di un campione), seguita dalla spettrometria di massa (che determina i pesi molecolari di tali componenti).

Vasti dati multidimensionali provenienti dalle analisi molecolari di 134 campioni noti ricchi di carbonio abiotici o biotici sono stati utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale a prevedere l’origine di un nuovo campione. Con una precisione di circa il 90%, l’intelligenza artificiale ha identificato con successo campioni provenienti da:

• Esseri viventi, come conchiglie moderne, denti, ossa, insetti, foglie, riso, capelli umani e cellule conservate nella roccia a grana fine
• Resti di vita antica alterati dall’elaborazione geologica (ad esempio carbone, petrolio, ambra e fossili ricchi di carbonio), o
• Campioni con origini abiotiche, come prodotti chimici puri di laboratorio (ad esempio, aminoacidi) e meteoriti ricchi di carbonio.

Gli autori aggiungono che fino ad ora le origini di molti antichi campioni contenenti carbonio sono state difficili da determinare perché gli insiemi di molecole organiche, siano esse biotiche o abiotiche, tendono a degradarsi nel tempo.

Sorprendentemente, nonostante il decadimento e l’alterazione significativi, il nuovo metodo analitico ha rilevato segni di biologia conservati in alcuni casi nel corso di centinaia di milioni di anni.

Dice il dottor Hazen: “Abbiamo iniziato con l’idea che la chimica della vita differisce fondamentalmente da quella del mondo inanimato; che ci sono ‘regole chimiche della vita’ che influenzano la diversità e la distribuzione delle biomolecole. Se potessimo dedurre quelle regole, possiamo usarli per guidare i nostri sforzi per modellare le origini della vita o per 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, da un’altra biosfera, anche se è molto diversa dalla vita che conosciamo sulla Terra. E, se troviamo segni di vita altrove, possiamo dire se la vita sulla Terra e su altri pianeti derivati ​​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 un grosso problema perché è relativamente facile individuare i biomarcatori molecolari della vita sulla Terra, ma non possiamo presumere che la vita aliena utilizzi il DNA, amminoacidi, ecc. Il nostro metodo cerca modelli nelle distribuzioni molecolari che derivano dalla richiesta 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 scoperto tre popolazioni distinte: abiotica, biotica vivente e biotica fossile. In altre parole, potrebbe distinguere campioni biologici più recenti da campioni fossili, ad esempio una foglia o un vegetale appena colti, rispetto a qualcosa che è morto molto tempo fa. Questa scoperta sorprendente ci dà ottimismo sul fatto che anche altri attributi come la vita fotosintetica o gli eucarioti (cellule con un nucleo) potrebbero essere distinto.”

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, ad esempio – per poi andare oltre per trovare combinazioni di attributi che creano separazioni e raggruppamenti più sfumati. “E quando sono coinvolti centinaia di attributi di questo tipo, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono preziosi per raccogliere le informazioni e creare intuizioni altamente sfumate.”

Aggiunge il dottor Cleaves: “Da un punto di vista chimico, le differenze tra campioni biotici e abiotici si riferiscono a cose come la solubilità in acqua, i pesi molecolari, la volatilità e così via.”

“Il modo più semplice in cui la penso è che una cellula ha una membrana e un interno, chiamato citosol; la membrana è piuttosto insolubile in acqua, mentre il contenuto della cellula è piuttosto solubile in acqua. Questa disposizione mantiene la membrana assemblata così come è cerca 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 interni possono anche rimanere disciolti nell’acqua nonostante siano molecole estremamente grandi come cromosomi e proteine”, afferma.

“Quindi, se si scompone una cellula vivente o un tessuto nei suoi componenti, si ottiene un mix di molecole molto solubili in acqua e molecole molto insolubili in acqua sparse su uno spettro. Cose come il petrolio e il carbone hanno perso la maggior parte del materiale solubile in acqua nel corso delle loro lunghe storie.”

“I campioni abiologici possono avere distribuzioni uniche in questo spettro l’uno rispetto all’altro, ma sono anche distinti dalle distribuzioni biologiche.”

La tecnica potrebbe presto risolvere una serie di misteri scientifici sulla Terra, inclusa l’origine dei sedimenti neri dell’Australia occidentale risalenti a 3,5 miliardi di anni fa, rocce molto dibattute che secondo alcuni ricercatori contengono i microbi fossili più antichi della Terra, mentre altri sostengono che siano prive di essi. segni di vita.

Altri campioni provenienti da rocce antiche nel Canada settentrionale, in Sud Africa e in Cina evocano dibattiti simili.

“Stiamo applicando i nostri metodi proprio adesso per rispondere a queste domande di vecchia data sulla biogenicità del materiale organico in queste rocce”, dice Hazen.

E nuove idee sono emerse sui potenziali contributi di questo nuovo approccio in altri campi come la biologia, la paleontologia e l’archeologia.

“Se l’intelligenza artificiale può facilmente distinguere la vita biotica da quella abiotica, così come la vita moderna da quella antica, quali altre informazioni potremmo ottenere? Ad esempio, potremmo capire se un’antica cellula fossile aveva un nucleo o era fotosintetica?” dice il dottor Hazen.

“Potrebbe analizzare i resti carbonizzati e discriminare diversi tipi di legno da un sito archeologico? È come se stessimo immergendo i piedi nell’acqua di un vasto oceano di possibilità.”