Un equipo de siete miembros, financiado por la Fundación John Templeton y dirigido por Jim Cleaves y Robert Hazen, de la Institución Carnegie para la Ciencia, informa ‘Proceedings of the National Academy of Sciences’ de que, con una precisión del 90%, su método basado en inteligencia artificial distinguía muestras biológicas modernas y antiguas de las de origen abiótico.
"Este método analítico rutinario tiene el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre y profundizar nuestra comprensión tanto del origen como de la química de la vida más primitiva en la Tierra --afirma el doctor Hazen--. Abre el camino a la utilización de sensores inteligentes en naves espaciales robóticas, módulos de aterrizaje y vehículos exploradores para buscar señales de vida antes de que las muestras regresen a la Tierra".
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De forma más inmediata, la nueva prueba podría revelar la historia de rocas misteriosas y antiguas de la Tierra, y posiblemente la de muestras ya recogidas por el instrumento Sample Analysis at Mars (SAM) del rover 'Mars Curiosity'. Estas últimas pruebas podrían realizarse con un instrumento analítico de a bordo apodado SAM (por Sample Analysis at Mars.
"Tendremos que ajustar nuestro método para que coincida con los protocolos de SAM, pero es posible que ya tengamos datos en la mano para determinar si hay moléculas en Marte procedentes de una biosfera orgánica marciana", comenta.
"La búsqueda de vida extraterrestre sigue siendo uno de los empeños más tentadores de la ciencia moderna", añade el autor principal, Jim Cleaves, del Laboratorio de la Tierra y los Planetas, de la Institución Carnegie para la Ciencia
"Las implicaciones de esta nueva investigación son muchas, pero hay tres grandes conclusiones --subraya: En primer lugar, en algún nivel profundo, la bioquímica difiere de la química orgánica abiótica; en segundo lugar, podemos observar muestras de Marte y de la Tierra antigua para saber si alguna vez estuvieron vivas; y en tercer lugar, es probable que este nuevo método pueda distinguir biosferas alternativas de las de la Tierra, con implicaciones significativas para futuras misiones de astrobiología".
El innovador método analítico no se basa simplemente en la identificación de una molécula o grupo de compuestos específicos en una muestra.
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En su lugar, los investigadores demostraron que la IA puede diferenciar las muestras bióticas de las abióticas mediante la detección de sutiles diferencias en los patrones moleculares de una muestra, reveladas por el análisis de cromatografía de gases por pirólisis (que separa e identifica los componentes de una muestra), seguido de la espectrometría de masas (que determina los pesos moleculares de esos componentes).
Se utilizaron numerosos datos multidimensionales procedentes de los análisis moleculares de 134 muestras abióticas o bióticas conocidas ricas en carbono para entrenar a la IA en la predicción del origen de una nueva muestra. Con una precisión aproximada del 90%, la IA identificó con éxito muestras originarias de seres vivos, como conchas modernas, dientes, huesos, insectos, hojas, arroz, cabello humano y células conservadas en rocas de grano fino; restos de vida antigua alterados por procesos geológicos (por ejemplo, carbón, petróleo, ámbar y fósiles ricos en carbono), y muestras de origen abiótico, como sustancias químicas puras de laboratorio (por ejemplo, aminoácidos) y meteoritos ricos en carbono.
Los autores añaden que hasta ahora ha sido difícil determinar el origen de muchas muestras antiguas ricas en carbono porque las colecciones de moléculas orgánicas, ya sean bióticas o abióticas, tienden a degradarse con el tiempo.
Sorprendentemente, a pesar de la importante descomposición y alteración, el nuevo método analítico detectó indicios de biología conservados en algunos casos durante cientos de millones de años.
"Empezamos con la idea de que la química de la vida difiere fundamentalmente de la del mundo inanimado; que existen "reglas químicas de la vida" que influyen en la diversidad y distribución de las biomoléculas --señala Hazen--. Si pudiéramos deducir esas reglas, podríamos utilizarlas para guiar nuestros esfuerzos por modelizar los orígenes de la vida o detectar señales sutiles de vida en otros mundos."
"Estos resultados significan que quizá podamos encontrar una forma de vida de otro planeta, otra biosfera, aunque sea muy diferente de la vida que conocemos en la Tierra --sugiere--. Y, si encontramos señales de vida en otro lugar, podremos saber si la vida en la Tierra y en otros planetas derivó de un origen común o diferente".
"Dicho de otro modo, el método debería ser capaz de detectar bioquímicas alienígenas, así como vida terrestre. Esto es muy importante porque es relativamente fácil detectar los biomarcadores moleculares de la vida terrestre, pero no podemos suponer que la vida extraterrestre utilizará ADN, aminoácidos, etc --resalta--. Nuestro método busca patrones en las distribuciones moleculares que surgen de la demanda de moléculas "funcionales" por parte de la vida".
"Lo que realmente nos asombró fue que entrenamos nuestro modelo de aprendizaje automático para predecir sólo dos tipos de muestras, bióticas o abióticas, pero el método descubrió tres poblaciones distintas: abiótica, biótica viva y biótica fósil --continúa--. En otras palabras, podía distinguir las muestras biológicas más recientes de las fósiles: una hoja o un vegetal recién arrancado, por ejemplo, de algo que murió hace mucho tiempo. Este sorprendente hallazgo nos hace ser optimistas sobre la posibilidad de distinguir también otros atributos, como la vida fotosintética o los eucariotas (células con núcleo)".
La técnica podría resolver pronto varios misterios científicos de la Tierra, como el origen de los sedimentos negros de 3.500 millones de años de Australia Occidental, rocas muy discutidas que, según algunos investigadores, albergan los microbios fósiles más antiguos de la Tierra, mientras que otros afirman que carecen de señales de vida. Y otras muestras de rocas antiguas del norte de Canadá, Sudáfrica y China suscitan debates similares.
"Ahora estamos aplicando nuestros métodos para responder a estas antiguas preguntas sobre la biogenicidad del material orgánico de estas rocas", confirma Hazen, y han surgido nuevas ideas sobre las posibles aportaciones de este nuevo enfoque en otros campos como la biología, la paleontología y la arqueología.
“Si la IA puede distinguir fácilmente lo biótico de lo abiótico, así como la vida moderna de la antigua, ¿qué otras perspectivas podríamos obtener? Por ejemplo, ¿podríamos averiguar si una célula fósil antigua tenía núcleo o era fotosintética? --se pregunta Hazen--. ¿Podría analizar restos carbonizados y discriminar distintos tipos de madera de un yacimiento arqueológico? Es como si sólo estuviéramos mojando los dedos de los pies en el agua de un vasto océano de posibilidades”.
