Sažetak: Istraživači su analizom 406 uzoraka pomoću Py-GC-MS i mašinskog učenja identifikovali suptilne hemijske obrasce biotičkog porekla. Najstariji pozitivan nalaz je iz Josefsdal Chert formacije (3,33 milijarde godina), a zabeleženi su i najraniji hemijski dokazi fotosinteze (2,52 i 2,3 milijarde godina). Studija pokazuje da kombinacija hemijske analize i AI može da otkrije molekularne 'odjeke' drevnog života uprkos milionima godina degradacije.
Najstariji hemijski tragovi života: otkriven biološki ugljenik star 3,33 milijarde godina
Fosilizovani fragmenti ugljenika iz Josefsdal Chert formacije u južnoafričkoj pokrajini Mpumalanga pružaju najraniji i najpouzdaniji hemijski dokaz života na Zemlji do sada. Istraživanje, zasnovano na kombinaciji hemijske analize i mašinskog učenja, pokazuje da su prepoznati suptilni biološki obrasci u uzorcima starih i do 3,33 milijarde godina.
Ključna otkrića
Tim koji vodi mineralog i astrobiolog Robert Hazen identifikovao je najstariji uzorak sa jasnim biotičkim potpisom u Josefsdal Chert (3,33 milijarde godina). Takođe su pronađeni najstariji pouzdani hemijski dokazi fotosinteze u stijenama stare oko 2,52 milijardi godina (Južna Afrika) i 2,3 milijarde godina (Kanada), pomerajući zapis o ranoj fotosintetskoj aktivnosti daleko unazad.
Metodologija
Istraživači (Michael Wong i Anirudh Prabhu su među prvim autorima) analizirali su ukupno 406 uzoraka — od modernih organizama preko stromatolita do fragmentarnih ugljeničnih tragova u silikatnoj matrici — primenom pirolize praćene gasnom hromatografijom i masenom spektrometrijom (Py-GC-MS). Metoda zagreva uzorak da bi razgradila organski materijal na manje fragmente, razdvaja te fragmente i meri njihove masene potpise.
Uloga mašinskog učenja
Umesto da traže pojedinačne molekule, autori su utvrdili specifične hemijske obrasce karakteristične za biološko poreklo u mlađim, dobro očuvanim uzorcima, i potom obučili algoritam mašinskog učenja da prepozna iste obrasce u izuzetno izmenjenim i degradiranim uzorcima. Model je postigao tačnost veću od 90% pri razlikovanju biotičkih i abiotičkih signala.
„Drevni život ostavlja više od fosila; ostavlja hemijske 'odjeke'. Upotrebom mašinskog učenja sada po prvi put možemo pouzdano tumačiti te odjeke,“
navodi Robert Hazen.
Zašto je ovo važno
Geološki procesi i vremenska degradacija često brišu ili izmenjuju hemijske potpise, pa je teško razlikovati biotički od abiotičkog porekla ugljenika u starim stijenama. Ovaj pristup omogućava pouzdaniju identifikaciju molekularnih tragova starih milijardama godina i proširuje naše znanje o ranoj evoluciji života na Zemlji.
Iako su stariji uzorci (do ~3,8 milijardi godina) uključeni u studiju, moguće je da su neki toliko degradirani da ni najsavremeniji analiza više ne može da prepozna njihovo biološko poreklo. Ipak, otkriće u Josefsdal Chert jasno pokazuje da je život postojao i širio se pre 3,33 milijarde godina, uz mogućnost da se pojavio i ranije.
Rad je objavljen u časopisu Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Autori naglašavaju da kombinacija Py-GC-MS analize i veštačke inteligencije otvara novu dimenziju u proučavanju najstarijih molekularnih tragova života.
Pomozite nam da budemo bolji.
