La inteligencia artificial (IA) depara una nueva prueba sencilla y fiable para detectar indicios de vida pasada o presente en otros planetas, lo que llaman el santo grial de la astrobiología.
El método desarrollado por un equipo de siete expertos, financiado por la Fundación John Templeton y dirigido por Jim Cleaves y Robert Hazen, de la Institución Carnegie para la Ciencia, distingue con una precisión de 90 por ciento muestras biológicas modernas y antiguas de las de origen abiótico, informa en Proceedings, de la Academia Nacional de Ciencias
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. 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, afirma Hazen.
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 Análisis de Muestras de Marte (SAM, por sus siglas en inglés) del robot Curiosity. Estas últimas pruebas podrían realizarse con él.
“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 el planeta rojo 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 Jim Cleaves, autor principal del trabajo e integrante 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: en primer lugar, en algún nivel profundo, la bioquímica difiere de la química orgánica abiótica; en segundo, 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 distinga biosferas alternativas de las de nuestro planeta, con implicaciones significativas para futuras misiones de astrobiología, destaca.
El innovador método analítico no se basa simplemente en la identificación de una molécula o grupo de compuestos específicos en una muestra.
En su lugar, los investigadores demostraron que la IA puede diferenciar las muestras bióticas de las abióticas mediante la detección de sutiles diferencias en las pautas 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).
Proceso de entrenamiento de la inteligencia artificial
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 de 90 por ciento, 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.
De forma sorprendente, a pesar de la importante descomposición y alteración, el nuevo método 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. Si pudiéramos deducir esas reglas, sería posible utilizarlas para guiar nuestros esfuerzos por modelizar los orígenes de la vida o detectar señales sutiles de vida en otros mundos”, señala Hazen.
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. Y, si encontramos señales de vida en otro lugar, podremos saber si en el nuestro y en otros planetas derivó de un origen común o diferente, sugiere.
Lo que nos asombró fue que entrenamos nuestro modelo de aprendizaje automático para predecir sólo dos tipos de muestras, descubrió tres poblaciones distintas: abiótica, biótica viva y biótica fósil. En otras palabras, podía distinguir las muestras biológicas más recientes de las fósiles, concluye.