.
Os cientistas descobriram um teste simples e confiável para sinais de vida passada ou presente em outros planetas – “o Santo Graal da astrobiologia”.
No diário Anais da Academia Nacional de Ciênciasuma equipe de sete membros, financiada pela Fundação John Templeton e liderada por Jim Cleaves e Robert Hazen da Carnegie Institution for Science, relata que, com 90% de precisão, seu método baseado em inteligência artificial distinguiu amostras biológicas modernas e antigas daquelas de origem abiótica.
“Este método analítico de rotina tem o potencial de revolucionar a busca por vida extraterrestre e aprofundar a nossa compreensão da origem e da química da vida mais antiga na Terra”, diz o Dr. “Isso abre caminho para o uso de sensores inteligentes em espaçonaves robóticas, sondas e rovers para procurar sinais de vida antes que as amostras retornem à Terra.”
Mais imediatamente, o novo teste poderá revelar a história de rochas antigas e misteriosas na Terra, e possivelmente a de amostras já recolhidas pelo instrumento Sample Analysis at Mars (SAM) do rover Mars Curiosity. Os últimos testes poderiam ser conduzidos usando um instrumento analítico a bordo apelidado de “SAM” (para Análise de Amostras em Marte).
“Teremos de ajustar o nosso método para corresponder aos protocolos do SAM, mas é possível que já tenhamos dados em mãos para determinar se existem moléculas em Marte provenientes de uma biosfera orgânica marciana.”
“A procura de vida extraterrestre continua a ser um dos esforços mais tentadores da ciência moderna”, afirma o autor principal Jim Cleaves do Laboratório da Terra e dos Planetas, Carnegie Institution for Science, Washington, DC.
“As implicações desta nova investigação são muitas, mas há três grandes conclusões: primeiro, a um nível profundo, a bioquímica difere da química orgânica abiótica; segundo, podemos olhar para amostras de Marte e da Terra antiga para saber se alguma vez estiveram vivas; e terceiro, é provável que este novo método possa distinguir biosferas alternativas daquelas da Terra, com implicações significativas para futuras missões astrobiológicas.”
O método analítico inovador não se baseia simplesmente na identificação de uma molécula específica ou de um grupo de compostos numa amostra.
Em vez disso, os pesquisadores demonstraram que a IA pode diferenciar amostras bióticas de abióticas, detectando diferenças sutis nos padrões moleculares de uma amostra, conforme revelado pela análise de cromatografia gasosa de pirólise (que separa e identifica as partes componentes de uma amostra), seguida por espectrometria de massa (que determina os pesos moleculares). desses componentes).
Vastos dados multidimensionais das análises moleculares de 134 amostras conhecidas, abióticas ou bióticas, ricas em carbono, foram usados para treinar a IA para prever a origem de uma nova amostra. Com aproximadamente 90% de precisão, a IA identificou com sucesso amostras originadas de:
- Seres vivos, como conchas modernas, dentes, ossos, insetos, folhas, arroz, cabelo humano e células preservadas em rocha de granulação fina
- Restos de vida antiga alterados por processamento geológico (por exemplo, carvão, petróleo, âmbar e fósseis ricos em carbono), ou
- Amostras com origens abióticas, como produtos químicos puros de laboratório (por exemplo, aminoácidos) e meteoritos ricos em carbono.
Os autores acrescentam que até agora as origens de muitas amostras antigas contendo carbono têm sido difíceis de determinar porque as coleções de moléculas orgânicas, sejam elas bióticas ou abióticas, tendem a degradar-se com o tempo.
Surpreendentemente, apesar da degradação e alteração significativas, o novo método analítico detectou sinais de biologia preservados em alguns casos ao longo de centenas de milhões de anos.
Diz o Dr. Hazen: “Começamos com a ideia de que a química da vida difere fundamentalmente daquela do mundo inanimado; que existem ‘regras químicas da vida’ que influenciam a diversidade e distribuição das biomoléculas. Se pudéssemos deduzir essas regras, podemos usá-los para orientar nossos esforços para modelar as origens da vida ou para detectar sinais sutis de vida em outros mundos.”
“Estes resultados significam que poderemos encontrar uma forma de vida noutro planeta, noutra biosfera, mesmo que seja muito diferente da vida que conhecemos na Terra. E, se encontrarmos sinais de vida noutro local, poderemos dizer se a vida na Terra e em outros planetas derivados de uma origem comum ou diferente.”
“Dito de outra forma, o método deve ser capaz de detectar a bioquímica alienígena, bem como a vida na Terra. Isso é importante porque é relativamente fácil detectar os biomarcadores moleculares da vida na Terra, mas não podemos presumir que a vida alienígena usará DNA, aminoácidos, etc. Nosso método procura padrões nas distribuições moleculares que surgem da demanda da vida por moléculas “funcionais”.
“O que realmente nos surpreendeu foi que treinamos nosso modelo de aprendizado de máquina para prever apenas dois tipos de amostras – bióticas ou abióticas – mas o método descobriu três populações distintas: abiótica, biótica viva e biótica fóssil. Em outras palavras, poderia contar amostras biológicas mais recentes a partir de amostras fósseis – uma folha ou vegetal recentemente colhido, por exemplo, versus algo que morreu há muito tempo. Esta descoberta surpreendente dá-nos otimismo de que outros atributos, como a vida fotossintética ou os eucariontes (células com núcleo), também possam ser distinto.”
Para explicar o papel da IA, o coautor Anirudh Prabhu, do Carnegie Institution for Science, usa a ideia de separar moedas usando diferentes atributos – valor monetário, metal, ano, peso ou raio, por exemplo – e depois vai mais longe para encontrar combinações. de atributos que criam separações e agrupamentos mais matizados. “E quando centenas desses atributos estão envolvidos, os algoritmos de IA são inestimáveis para reunir as informações e criar insights altamente diferenciados.”
Acrescenta o Dr. Cleaves: “Do ponto de vista químico, as diferenças entre amostras bióticas e abióticas estão relacionadas a coisas como solubilidade em água, pesos moleculares, volatilidade e assim por diante.”
“A maneira mais simples de pensar sobre isso é que uma célula tem uma membrana e um interior, chamado citosol; a membrana é bastante insolúvel em água, enquanto o conteúdo da célula é bastante solúvel em água. Esse arranjo mantém a membrana montada como ela tenta minimizar o contato de seus componentes com a água e também evita que os ‘componentes internos’ vazem através da membrana.”
“Os componentes internos também podem permanecer dissolvidos na água, apesar de serem moléculas extremamente grandes, como cromossomos e proteínas”, diz ele.
“Então, se quebrarmos uma célula ou tecido vivo em seus componentes, obteremos uma mistura de moléculas muito solúveis em água e moléculas muito insolúveis em água espalhadas por um espectro. Coisas como petróleo e carvão perderam a maior parte do material solúvel em água ao longo de suas longas histórias.”
“As amostras abiológicas podem ter distribuições únicas neste espectro em relação umas às outras, mas também são distintas das distribuições biológicas.”
A técnica poderá em breve resolver uma série de mistérios científicos na Terra, incluindo a origem dos sedimentos negros de 3,5 mil milhões de anos da Austrália Ocidental – rochas calorosamente debatidas que alguns investigadores afirmam conter os micróbios fósseis mais antigos da Terra, enquanto outros afirmam que são desprovidos de sinais de vida.
Outras amostras de rochas antigas no norte do Canadá, na África do Sul e na China evocam debates semelhantes.
“Estamos a aplicar os nossos métodos neste momento para resolver estas questões de longa data sobre a biogenicidade do material orgânico nestas rochas”, diz Hazen.
E surgiram novas ideias sobre as potenciais contribuições desta nova abordagem noutros campos, como a biologia, a paleontologia e a arqueologia.
“Se a IA puder distinguir facilmente a vida biótica da abiótica, bem como a vida moderna da antiga, então que outros insights poderíamos obter? Por exemplo, poderíamos descobrir se uma célula fóssil antiga tinha um núcleo ou era fotossintética?” diz o Dr.
“Será que ele poderia analisar restos carbonizados e discriminar diferentes tipos de madeira de um sítio arqueológico? É como se estivéssemos apenas mergulhando os pés na água de um vasto oceano de possibilidades.”
.
