هل كانت الحياة موجودة على المريخ والكواكب الأخرى؟ قد نعرف قريبا

“الكأس المقدسة لعلم الأحياء الفلكي” – جديد التعلم الالي يمكن لهذه التقنية تحديد ما إذا كانت العينة ذات أصل بيولوجي أو غير بيولوجي بنسبة 90٪ دقة.

اكتشف العلماء اختبارًا بسيطًا وموثوقًا لعلامات الحياة الماضية أو الحالية على كواكب أخرى – “الكأس المقدسة لعلم الأحياء الفلكي”.

في ورقة نشرت مؤخرا في المجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوموهو فريق مكون من سبعة أعضاء، تموله مؤسسة جون تمبلتون ويقوده جيم كليفز وروبرت هازن من مؤسسة جون تمبلتون. معهد كارنيجي للعلومتشير التقارير إلى أن أسلوبهم القائم على الذكاء الاصطناعي، بدقة تصل إلى 90%، ميز العينات البيولوجية الحديثة والقديمة عن تلك ذات الأصل غير الحيوي.

ثورة في استكشاف الفضاء وعلوم الأرض

يقول الدكتور هازن: “هذه الطريقة التحليلية الروتينية لديها القدرة على إحداث ثورة في البحث عن حياة خارج كوكب الأرض وتعميق فهمنا لكل من أصل وكيمياء الحياة المبكرة على الأرض”. “إنه يفتح الطريق لاستخدام أجهزة الاستشعار الذكية في المركبات الفضائية الآلية ومركبات الهبوط والمركبات الجوالة للبحث عن علامات الحياة قبل عودة العينات إلى الأرض.”

وعلى الفور، يمكن أن يكشف الاختبار الجديد عن تاريخ الصخور القديمة الغامضة على الأرض، وربما تاريخ العينات التي تم جمعها بالفعل من قبل العلماء. المريخ أداة تحليل عينة روفر كيوريوسيتي في المريخ (SAM). يمكن إجراء الاختبارات الأخيرة باستخدام أداة تحليلية محمولة على متن الطائرة تُسمى “SAM” (لتحليل العينات على المريخ).

تُظهر هذه الصورة التي التقطتها مركبة بيرسيفيرانس التابعة لناسا في 6 أغسطس 2021، الحفرة التي تم حفرها في صخرة مريخية استعدادًا للمحاولة الأولى للمركبة الجوالة لجمع عينة. تم التقاط هذه الصورة بواسطة إحدى كاميرات المخاطر الخاصة بالمركبة الجوالة فيما أطلق عليه الفريق العلمي للمركبة اسم “صخرة الرصف” في منطقة “Crater Floor Fractured Rough” في Jezero Crater. مصدر الصورة: ناسا/مختبر الدفع النفاث-معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا

“سنحتاج إلى تعديل طريقتنا لتتناسب مع بروتوكولات SAM، ولكن من الممكن أن تكون لدينا بالفعل بيانات لتحديد ما إذا كانت هناك جزيئات على المريخ من المحيط الحيوي العضوي للمريخ.”

الوجبات السريعة الرئيسية من البحث الجديد

يقول المؤلف الرئيسي جيم كليفز، من مختبر الأرض والكواكب بمعهد كارنيجي للعلوم بواشنطن العاصمة: “يظل البحث عن حياة خارج كوكب الأرض واحدًا من أكثر المساعي إثارةً في العلوم الحديثة”.

“إن الآثار المترتبة على هذا البحث الجديد كثيرة، ولكن هناك ثلاث نقاط رئيسية يمكن استنتاجها: أولاً، على مستوى عميق، تختلف الكيمياء الحيوية عن الكيمياء العضوية اللاأحيائية؛ ثانيًا، يمكننا أن ننظر إلى عينات المريخ والأرض القديمة لمعرفة ما إذا كانوا على قيد الحياة في يوم من الأيام؛ وثالثًا، من المحتمل أن تتمكن هذه الطريقة الجديدة من التمييز بين المحيطات الحيوية البديلة وتلك الموجودة على الأرض، مع آثار كبيرة على مهام علم الأحياء الفلكي المستقبلية.

دور الذكاء الاصطناعي في التمييز بين العينات الحيوية وغير الحيوية

ولا تعتمد الطريقة التحليلية المبتكرة على مجرد تحديد جزيء معين أو مجموعة مركبات معينة في العينة.

بدلاً من ذلك، أثبت الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التمييز بين العينات الحيوية والعينات اللاأحيائية من خلال اكتشاف الاختلافات الدقيقة داخل الأنماط الجزيئية للعينة كما كشف عنها تحليل كروماتوجرافيا الغاز الانحلال الحراري (الذي يفصل ويحدد الأجزاء المكونة للعينة)، يليه قياس الطيف الكتلي (الذي يحدد الأوزان الجزيئية). من تلك المكونات).

تم استخدام بيانات ضخمة متعددة الأبعاد من التحليلات الجزيئية لـ 134 عينة غنية بالكربون غير الحيوي أو الحيوي لتدريب الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بأصل العينة الجديدة. وبدقة تصل إلى 90% تقريبًا، نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد العينات التي نشأت من:

• الكائنات الحية، مثل الأصداف الحديثة، والأسنان، والعظام، والحشرات، وأوراق الشجر، والأرز، وشعر الإنسان، والخلايا المحفوظة في الصخور الدقيقة الحبيبات
• بقايا الحياة القديمة التي تغيرت بسبب المعالجة الجيولوجية (مثل الفحم والنفط والعنبر والحفريات الغنية بالكربون)، أو
• العينات ذات الأصول غير الحيوية، مثل المواد الكيميائية المختبرية النقية (على سبيل المثال، أحماض أمينية) والنيازك الغنية بالكربون.

ويضيف المؤلفون أنه حتى الآن كان من الصعب تحديد أصول العديد من العينات القديمة الحاملة للكربون، لأن مجموعات الجزيئات العضوية، سواء كانت حيوية أو غير حيوية، تميل إلى التحلل بمرور الوقت.

والمثير للدهشة، أنه على الرغم من التحلل والتغيير الكبيرين، فقد كشفت الطريقة التحليلية الجديدة عن علامات بيولوجية محفوظة في بعض الحالات على مدى مئات الملايين من السنين.

فك رموز كيمياء الحياة وإمكانية الاكتشافات المستقبلية

يقول الدكتور هازن: «لقد بدأنا بفكرة أن كيمياء الحياة تختلف جذريًا عن كيمياء عالم الجماد؛ أن هناك “قواعد كيميائية للحياة” تؤثر على تنوع الجزيئات الحيوية وتوزيعها. إذا تمكنا من استنتاج تلك القواعد، فيمكننا استخدامها لتوجيه جهودنا لنمذجة أصول الحياة أو اكتشاف العلامات الدقيقة للحياة في عوالم أخرى.

“تعني هذه النتائج أننا قد نتمكن من العثور على شكل حياة من كوكب آخر، أو محيط حيوي آخر، حتى لو كان مختلفًا تمامًا عن الحياة التي نعرفها على الأرض. وإذا وجدنا علامات للحياة في مكان آخر، فيمكننا معرفة ما إذا كانت الحياة على الأرض والكواكب الأخرى مستمدة من أصل مشترك أو مختلف.

وبعبارة أخرى، يجب أن تكون الطريقة قادرة على اكتشاف الكيمياء الحيوية الغريبة، وكذلك الحياة على الأرض. وهذا أمر مهم لأنه من السهل نسبيًا اكتشاف المؤشرات الحيوية الجزيئية للحياة على الأرض، ولكن لا يمكننا افتراض أن الحياة الفضائية ستستخدم الحمض النوويوالأحماض الأمينية، وما إلى ذلك. تبحث طريقتنا عن أنماط التوزيعات الجزيئية التي تنشأ من حاجة الحياة إلى الجزيئات “الوظيفية”.

“ما أذهلنا حقًا هو أننا قمنا بتدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بنا للتنبؤ بنوعين فقط من العينات – الحيوية أو غير الحيوية – ولكن الطريقة اكتشفت ثلاث مجموعات متميزة: غير الحيوية، والحيوية، والحيوية الأحفورية. وبعبارة أخرى، يمكن أن تحدد العينات البيولوجية الأحدث من العينات الأحفورية، على سبيل المثال، ورقة أو خضروات مقطوفة حديثا، مقابل شيء مات منذ فترة طويلة. يمنحنا هذا الاكتشاف المفاجئ التفاؤل بإمكانية تمييز سمات أخرى مثل حياة التمثيل الضوئي أو حقيقيات النوى (الخلايا ذات النواة).

القدرات التحليلية للذكاء الاصطناعي في كشف الأنماط المعقدة

لشرح دور الذكاء الاصطناعي، يستخدم المؤلف المشارك أنيرود برابهو من معهد كارنيجي للعلوم فكرة فصل العملات المعدنية باستخدام سمات مختلفة – القيمة النقدية، أو المعدن، أو السنة، أو الوزن، أو نصف القطر، على سبيل المثال – ثم يذهب أبعد من ذلك للعثور على مجموعات من السمات التي تنشئ عمليات فصل وتجمعات أكثر دقة. “وعندما يتعلق الأمر بالمئات من هذه السمات، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي لا تقدر بثمن لجمع المعلومات وإنشاء رؤى دقيقة للغاية.”

ويضيف الدكتور كليفز: «من وجهة النظر الكيميائية، فإن الاختلافات بين العينات الحيوية وغير الحيوية تتعلق بأشياء مثل قابلية الذوبان في الماء، والأوزان الجزيئية، والتطاير، وما إلى ذلك.»

«الطريقة البسيطة التي أفكر بها في هذا الأمر هي أن الخلية تحتوي على غشاء وجزء داخلي يسمى العصارة الخلوية؛ الغشاء غير قابل للذوبان في الماء إلى حد ما، في حين أن محتوى الخلية قابل للذوبان في الماء إلى حد ما. يحافظ هذا الترتيب على تجميع الغشاء بينما يحاول تقليل تلامس مكوناته مع الماء ويمنع أيضًا “المكونات الداخلية” من التسرب عبر الغشاء.

ويقول: “يمكن للمكونات الداخلية أيضًا أن تظل ذائبة في الماء على الرغم من كونها جزيئات كبيرة جدًا مثل الكروموسومات والبروتينات”.

“لذلك، إذا قام أحد بتقسيم خلية أو نسيج حي إلى مكوناته، فإنه يحصل على مزيج من الجزيئات شديدة الذوبان في الماء وجزيئات غير قابلة للذوبان في الماء جدًا منتشرة عبر نطاق واسع. لقد فقدت أشياء مثل البترول والفحم معظم المواد القابلة للذوبان في الماء على مدى تاريخها الطويل.

“يمكن أن يكون للعينات البيولوجية توزيعات فريدة عبر هذا الطيف بالنسبة لبعضها البعض، ولكنها تختلف أيضًا عن التوزيعات البيولوجية.”

Apex Chert عمرها 3.5 مليار سنة من براري غرب أستراليا. الائتمان: مختبر كارنيجي لعلوم الأرض والكواكب

قد تحل هذه التقنية قريبًا عددًا من الألغاز العلمية على الأرض، بما في ذلك أصل الرواسب السوداء التي يبلغ عمرها 3.5 مليار عام من غرب أستراليا – وهي صخور مثيرة للجدل بشدة، حيث يؤكد بعض الباحثين أنها تحتوي على أقدم الميكروبات الأحفورية على الأرض، بينما يدعي آخرون أنها خالية من الحياة. علامات.

تثير عينات أخرى من الصخور القديمة في شمال كندا وجنوب أفريقيا والصين مناقشات مماثلة.

يقول هازن: “إننا نطبق أساليبنا الآن للإجابة على هذه الأسئلة التي طال أمدها حول النشوء الحيوي للمادة العضوية الموجودة في هذه الصخور”.

وتدفقت أفكار جديدة حول المساهمات المحتملة لهذا النهج الجديد في مجالات أخرى مثل علم الأحياء وعلم الحفريات وعلم الآثار.

“إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع بسهولة التمييز بين الحياة الحيوية وغير الحيوية، وكذلك الحياة الحديثة عن القديمة، فما هي الأفكار الأخرى التي قد نكتسبها؟ على سبيل المثال، هل يمكننا معرفة ما إذا كانت الخلية الأحفورية القديمة تحتوي على نواة، أم أنها كانت تقوم بعملية التمثيل الضوئي؟ يقول الدكتور هازن.

“هل يمكن تحليل البقايا المتفحمة وتمييز أنواع مختلفة من الخشب من موقع أثري؟ يبدو الأمر كما لو أننا نغمس أصابع أقدامنا في ماء محيط شاسع من الاحتمالات.

المرجع: “بصمة حيوية جزيئية قوية وغير محددة تعتمد على التعلم الآلي” بقلم إتش. جيمس كليفز، وجريث هيستاد، وأنيروده برابهو، ومايكل إل. وونج، وجورج دي. كودي، وصوفيا إيكونومون، وروبرت إم. هازن، 25 سبتمبر 2023، وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم.
دوى: 10.1073/pnas.2307149120

تم تمويل الدراسة من قبل مؤسسة جون تمبلتون.