科学网—AI协助寻找地球生命起源线索
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2025-11-22 07:47
| 系统分类: 海外观察
寻找地球及其他星球早期生命时，研究人员通常会搜寻完整的化石，或是仅由生命体产生的生物分子。但这类信号极为罕见。如今，研究人员研发出一种人工智能（AI）， 即便面对来源不明的岩石，也能仅通过生物分子历经亿万年降解后留下的化学物质模式，识别出远古生命的痕迹。
“我们找到了一种解读早期生命留下的分子‘幽灵’的方法。”美国卡内基科学研究所的地质学家罗伯特·哈森（Robert Hazen）表示。他领导的这项研究已发表于今日的《美国国家科学院院刊》（*Proceedings of the National Academy of Sciences*）。
研究人员称，借助这种自动化模式识别技术，他们能在 33亿年前的岩石中发现生命痕迹——这比地球最古老化石所显示的生命存在时间还要早数亿年。此外，这项新研究还宣称，将最早进行光合作用的生命的生物分子痕迹出现时间向前推进了约8亿年，追溯至25亿年前。目前，研究人员正致力于改进这一方法，以用于在火星、木星卫星及土星卫星上搜寻生命迹象。
“这一成果或许会变得非常、非常重要。”南加州大学的微生物生物地球化学家凯伦·劳埃德（Karen Lloyd，未参与该研究）说，“这是寻找生物特征的绝佳方式。”
目前，关于地球最早生命的微化石证据仍存争议，其可追溯至 37亿多年前——在如今加拿大境内的岩石中，含有由生活在热液喷口周围的微生物形成的丝状体。此外，约35亿年前，如今澳大利亚西部的细菌群落形成了一种名为“叠层石”的 mound状结构，留下了更具说服力的化石证据。但地球早期的这类化石极为稀少。
为填补这一记录空白，研究人员尝试在远古沉积物中搜寻生命的化学和分子痕迹，而非化石。例如，人们认为某些脂质和名为 “卟啉”的环状化合物，只有生命体才能合成。但地球的板块构造运动（通过埋藏、挤压、加热和冷却沉积物）往往会抹去这些痕迹。间接检测手段也能提供线索：比如，37亿多年前的岩石中碳-12（生命体偏好的轻同位素）含量高于较重的碳-13。即便如此，加州理工学院的地球生物学家伍德沃德·费舍尔（Woodward Fischer）表示，找到确凿的分子生物特征“绝非易事”。
于是，哈森及其团队决定放弃寻找完整的、能直接证明生命存在的生物分子 “铁证”。相反，他们思考：能否从这些化合物降解后留下的分子残骸中，识别出具有提示性的模式？
为实现这一目标，团队收集了 400多个样本，包括已知含有活体或化石生物的岩石和沉积物样本，以及来自陨石的非生物样本。他们使用“热解气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）”对样本进行分析：该设备将样本加热至600℃以上，使其分解为挥发性碎片；随后根据碎片的物理和化学性质进行分离、鉴定，并统计其浓度。该研究的第一作者、卡内基科学研究所的天体生物学家迈克尔·王（Michael Wong）将这台仪器比作“一台超精密烤箱——它不仅能‘烘烤’样本，还能为你‘品尝’（分析）样本”。
最终，每个样本都转化为一幅 “数据图谱”，其中包含多达数十万个独立的“峰”，每个“峰”代表一种不同的潜在分子碎片。之后，他们采用一种名为“随机森林模型”的传统机器学习技术，分析这些数据中“存在哪些物质”和“缺失哪些物质”的模式。卡内基科学研究所的地理信息学专家阿尼鲁德·普拉布（Anirudh Prabhu）解释：“机器学习模型的核心作用，就是将每一幅数据图谱都当作‘指纹’，找出样本间的相似性与差异性。”
研究人员先用 75%的样本训练AI，再让其对剩余样本进行检测。结果显示，对于测试样本，AI区分生物源性样本与非生物源性样本的准确率超过90%。此外，它还在33亿年前的岩石中识别出生命特有的化学模式——这几乎是此前在远古岩石中发现的生物分子痕迹年龄的两倍。
不仅如此， AI还在25亿年前的岩石中，梳理出与产氧光合作用相关的分子模式。尽管有大量地球化学证据表明，当时的光合作用生命因产生氧气而导致氧气“爆发式增加”，但能证明这些生命体分子机制的留存证据却十分稀少。研究作者称，新结果将光合作用生命的分子痕迹出现时间向前推进了8亿多年。
并非所有生命痕迹都易于识别：对于 5亿至25亿年前岩石中被认为是生物源性的样本，AI识别出生命痕迹的概率约为三分之二；而在25亿年前以上的岩石样本中，这一概率降至47%。该模型不仅会判断样本中是否存在生命痕迹，还会给出一个“概率分数”——若样本的“生物源性”分数超过60%，则被视为“强阳性”。“置信度并未达到理想水平。”劳埃德说。但她也指出，随着研究人员用更多样本扩充AI的训练数据，这一情况可能会得到改善。
研究人员迫切希望在星际样本上测试该系统。普拉布表示，该模型 “为我们打开了一扇新窗口，让我们能以全新视角探索远古环境与外星环境——即便有些模式是我们自己都未曾想到要去寻找的”。迈克尔·王补充道，这种生物特征模式识别技术也可与其他分析工具配合使用，这将有助于未来针对火星、木星卫星“欧罗巴”（Europa）和土星卫星“恩塞拉多斯”（Enceladus）的机器人探测任务，扩大对外星生命痕迹的搜寻范围。
迈克尔 ·王的团队已启动一项由美国国家航空航天局（NASA）资助、耗资500万美元的新项目，目标正是实现上述探索。他表示，该项目旨在“解答我们尚未解决的最重大科学问题之一：宇宙中只有我们吗？”
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