В ближайшее десятилетие человечество надеется доставить на Землю образцы почвы с Марса и его спутников. Миссии «Возвращение образцов с Марса» (НАСА/ЕКА) и «Исследование марсианских лун» (JAXA) направлены на то, чтобы ответить на вопрос, существовала ли жизнь за пределами нашей планеты. Однако сам факт обнаружения в этих образцах органических веществ не даст ответа. Вселенная насыщена соединениями углерода, которые образуются без помощи биологии.
Перед научным сообществом стоит очень сложная аналитическая задача: научиться достоверно отличать органические вещества, созданные живой клеткой, от органических веществ, созданных в результате геологических и космических процессов. Группа исследователей представила новый вычислительный метод, который может решить эту проблему путем анализа статистических закономерностей, а не поиска известных молекул.
Кризис идентичности в астробиологии
Основная проблема в поисках внеземной жизни заключается в явлении, которое эксперты называют абиотический синтез. Углерод, водород, кислород и азот — основные строительные блоки жизни — широко распространены в космосе. Под воздействием ультрафиолетового излучения, космических лучей и перепадов температур эти элементы реагируют, образуя сложные органические молекулы. Падающие на Землю метеориты часто содержат аминокислоты, нуклеотиды и сахара, которые никогда не входили в состав живого организма.
Традиционные методы анализа, используемые марсоходами и лабораториями, работают по принципу целевого поиска. Ученые заранее определяют список биомаркеров — веществ, характерных для жизни на Земле (например, ДНК, липиды клеточных мембран или определенные белки) — и ищут именно их. Этот подход эффективен для поиска жизни, идентичной земной, но у него есть серьезный недостаток: предвзятость. Если инопланетная жизнь построена на других биохимических принципах, целенаправленный анализ ее не упустит. Более того, за миллионы лет органические останки претерпевают диагенез – геологические изменения из-за давления и температуры, которые уничтожают очевидные биомаркеры.
Новое исследование, опубликованное в научном журнале PNAS Nexus, предполагает, что смена парадигмы: переход от поиска конкретных веществ к нецелевым анализам с использованием алгоритмов машинного обучения.
Методика: разделение заданной смеси на два измерения.
Авторы статьи создали уникальный набор данных, объединяющий два принципиально разных класса материи.
Первая группа – абиотические образцы.. В его состав входят восемь углистых хондритов (метеоритов), в том числе знаменитый метеорит Мерчисон. Эти объекты представляют собой капсулы времени, содержащие первичную органику Солнечной системы, образовавшуюся 4,5 миллиарда лет назад в холоде протопланетного диска.
Вторая группа – биотические образцы. Сюда входят наземные породы и почвы из экстремальных местообитаний (пустыня Атакама, Антарктида, район реки Рио-Тинто), а также древние осадочные породы (сланцы, уголь). Эти образцы содержат органические вещества, которые гарантированно имеют биологическое происхождение, но подверглись процессам разложения и минерализации.
Для анализ Использовали двумерную газовую хроматографию в сочетании с масс-спектрометрией высокого разрешения. В отличие от стандартной хроматографии, где смесь разделяется на компоненты путем пропускания через одну колонку, используются две стадии разделения. Сначала вещества сортируются по летучести (точке кипения), а затем по полярности (химическим свойствам).
Этот процесс преобразует физический образец в детальное цифровое изображение, состоящее из тысяч точек (пиков). Каждый пик соответствует отдельному химическому соединению или фрагменту химического соединения. Средний образец метеорита в ходе эксперимента показал наличие 1184 уникальных пиков, тогда как земной образец показал около 907. Ручная обработка такого набора данных заняла бы годы, поэтому исследователи разработали пакет программ ЖизньТрейсер.
LifeTracer: поиск скрытых закономерностей
ЖизньТрейсер представляет собой структуру машинного обучения, которая не пытается идентифицировать каждую молекулу индивидуально. Вместо этого он анализирует общую структуру данных: массовое распределение, время удерживания хроматографа и интенсивность сигнала. Система обучена видеть разницу между хаотичным химическим фоном и упорядоченными биологическими следами.
В ходе обучения алгоритм обнаруживает, что абиотические и биотические образцы имеют статистически значимые различия в распределении органических соединений. Точность классификации тестовой выборки превышает 87%. Главным достижением работы является выявление специфических химических признаков, отличающих живое от неживого.
Химическая подпись энтропии и жизни
Исследование показало, что природа происхождения органических веществ диктует их физико-химические свойства.
Абиотический профиль (метеориты). Органические вещества в метеоритах характеризуются высокой летучестью и меньшим временем удерживания в первой хроматографической колонке. Это объясняется механизмами их формирования. В космическом пространстве реакции происходят хаотично под воздействием ионизирующего излучения. Это приводит к преобладанию относительно простых и стабильных молекул. Основным маркером абиотических проб являются полициклические ароматические углеводороды (ПАУ) с короткими боковыми цепями, такие как нафталин и метилнафталин, а также серосодержащие соединения (например, тритиоланы). Эти вещества образуются в процессах неполного сгорания или при радикальных реакциях в холодных молекулярных облаках. Их разнообразие велико, но их структурная сложность ограничена термодинамикой.
Биотический профиль (Земля). Биологическая органика, напротив, демонстрирует сдвиг в сторону более тяжелых и менее летучих соединений. Живые системы затрачивают энергию на синтез сложных молекул, термодинамически неблагоприятных в неживой природе. Даже после того, как организм умирает и частично разлагается, эти сложные структуры сохраняются. LifeTracer определяет наличие терпеноидов и разветвленных алкилбензолов как ключевые признаки жизни. Терпеноиды — производные изопрена, которые на Земле являются основой многих биологически активных веществ — от эфирных масел до стероидов. Наличие таких сложных, специально созданных молекул служит индикатором направленного ферментативного синтеза. Биология работает избирательно: она создает только определенные изомеры (пространственные конфигурации) молекул, игнорируя остальные, тогда как абиотическая химия создает все возможные варианты в равных пропорциях.
Значение для будущих космических миссий
Разработанный метод имеет большое значение для интерпретации данных, которые будут получены в ходе будущих миссий по возврату почвы. Основная проблема, с которой столкнутся ученые при анализе марсианского грунта, — это загрязнение и неопределенность. Образцы могут содержать смесь органического вещества, принесенного метеоритами, и гипотетических следов древней жизни.
Авторы исследования подчеркивают, что LifeTracer может стать мощным инструментом для анализа образцов, доставленных на Землю миссиями на Марс, астероиды или другие небесные тела. Это открывает новые возможности для изучения химических следов жизни за пределами нашей планеты.
Метод LifeTracer является независимым. Для этого не требуется, чтобы инопланетная жизнь использовала те же аминокислоты или генетический код, что и земная жизнь. Он основан на более широком принципе: живые системы создают химическую сложность и порядок, которые отличаются от продуктов случайных реакций.
Использование машинного обучения исключает человеческие ошибки и субъективизм при интерпретации спектров. Программное обеспечение анализирует тысячи слабых сигналов, которые можно было бы назвать фоновым шумом, и находит в них закономерности, указывающие на происхождение материала. Это дает возможность работать с образцами, в которых концентрация органических веществ крайне мала, а сами молекулы не могут быть напрямую идентифицированы стандартными масс-спектральными библиотеками. Этот прорыв в астробиологии предоставит новые инструменты для будущих миссий на Марс и ледяные спутники Юпитера и Сатурна.
Это дает научному сообществу инструмент, способный отличить геохимию от биохимии на основе математического анализа молекулярных популяций. Таким образом, значительно снижается риск ложноположительных результатов (когда кусок камня принимают за бактерию) и ложноотрицательных результатов (когда следы жизни объясняются загрязнением), что особенно важно для правильного ответа на вопрос о нашем одиночестве во Вселенной.
` ); const randomIndex = Math.floor(Math.random() * Banners.length); document.getElementById(‘kaldata-random-banner’).innerHTML = баннеры(randomIndex); })();
