火星や他の惑星に生命は存在しましたか? もうすぐわかるかもしれない

「宇宙生物学の聖杯」 – 新規 機械学習 この技術により、サンプルが生物由来か非生物由来かを 90% 判定できます。 正確さ。

科学者たちは、他の惑星の過去または現在の生命の痕跡を調べるための簡単で信頼できるテスト、つまり「宇宙生物学の聖杯」を発見しました。

最近雑誌に掲載された論文で 米国科学アカデミーの議事録このチームは 7 人のメンバーで構成され、ジョン テンプルトン財団から資金提供を受け、ジョン テンプルトン財団のジム クリーブスとロバート ヘイゼンが率いています。 カーネギー科学研究所報告によると、彼らの AI ベースの方法は、最大 90% の精度で、現代および古代の生物学的サンプルと非生物学的起源のサンプルを区別できました。

宇宙探査と地球科学の革命

「この日常的な分析手法は、地球外生命体の探索に革命をもたらし、地球上の初期生命体の起源と化学的性質の両方について理解を深める可能性を秘めています」とヘイゼン博士は言う。 「ロボット宇宙船、着陸船、探査機でスマートセンサーを使用し、サンプルが地球に持ち帰る前に生命の兆候を探索する道が開かれます。」

より直接的には、新しいテストにより、地球上の謎の古代岩石の歴史、そしておそらく科学者によってすでに収集されたサンプルの歴史が明らかになる可能性があります。 火星 Curiosity の火星サンプル分析装置 (SAM)。 後者のテストは、SAM (Sample Analysis on Mars) と呼ばれる搭載分析装置を使用して実行できます。

2021年8月6日にNASAの探査機パーサヴィアランスが撮影したこの画像には、探査機によるサンプル収集の最初の試みに備えて火星の岩石に開けられた穴が示されている。 この画像は、探査機の科学チームがジェゼロ・クレーターの「クレーター床の砕けた粗い」エリアにある「舗装岩」と呼んでいる場所で、探査機のハザードカメラの1つによって撮影されたものです。 画像出典: NASA/JPL-カリフォルニア工科大学

「SAMプロトコルに適合するように方法を修正する必要がありますが、火星の有機生物圏から火星に分子が存在するかどうかを判断するためのデータがすでにある可能性があります。」

新しい研究から得られる重要なポイント

「地球外生命体の探索は、依然として現代科学で最もエキサイティングな取り組みの 1 つです」と、ワシントン D.C. にあるカーネギー科学研究所地球惑星研究所の主著者ジム・クリーブス氏は言います。

「この新しい研究の意味するところはたくさんありますが、結論としては主に 3 つのポイントがあります。第一に、深いレベルでは、生化学は非生物的有機化学とは異なります。第二に、古代の火星と地球のサンプルを調べて、それらがそうであったかどうかを確認できます。」第三に、この新しい方法は代替生物圏と地球上の生物圏を区別できる可能性が高く、将来の宇宙生物学の課題に大きな影響を及ぼします。

生物学的サンプルと非生物学的サンプルを区別する際の人工知能の役割

この革新的な分析方法は、サンプル中の特定の分子または化合物のグループを識別することだけに依存するわけではありません。

代わりに、研究者らは、熱分解ガスクロマトグラフィー（サンプルの構成部分を分離して特定する）とその後の質量分析（サンプルの成分を測定する）によって明らかにされるサンプルの分子パターン内の微妙な違いを検出することによって、AIが生物サンプルと非生物サンプルを区別できることを実証した。分子量）。 これらのコンポーネントの)。

非生物的または生物的炭素が豊富な 134 個のサンプルの分子分析から得られた大きな多次元データを使用して、新しいサンプルの起源を予測する人工知能のトレーニングが行われました。 AI は約 90% の精度で、以下に由来するサンプルを特定することに成功しました。

• 現代の貝殻、歯、骨、昆虫、木の葉、米、人間の髪の毛、細粒の岩石に保存された細胞などの生物
• 地質学的処理によって変化した古代生物の残骸（石炭、石油、琥珀、炭素を豊富に含む化石など）、または
• 純粋な実験用化学物質（例: アミノ酸）と炭素が豊富な隕石。

著者らは、生物か非生物かを問わず、有機分子の集合体は時間の経過とともに分解する傾向があるため、これまで多くの古代の炭素を含むサンプルの起源を特定することは困難だったと付け加えた。

驚くべきことに、重大な崩壊と変化にもかかわらず、新しい分析方法により、場合によっては数億年にわたって保存されていた生物学的マーカーが明らかになりました。

生命の化学反応と将来の発見の可能性を解明する

「私たちは、生命の化学は無生物世界の化学とは根本的に異なるという考えから出発しました」とヘイゼン博士は言います。 生体分子の多様性と分布に影響を与える「生命の化学的規則」が存在するということ。 これらの規則を推測できれば、それらを使用して、生命の起源をモデル化したり、他の世界の生命の微妙な兆候を検出したりする取り組みを導くことができます。

「これらの結果は、たとえそれが地球上で私たちが知っている生命体と非常に異なっていたとしても、別の惑星や別の生物圏の生命体を見つけることができるかもしれないことを意味します。そして、もし私たちが他の場所で生命の兆候を見つけたなら、私たちは見つけることができるでしょう」地球や他の惑星に生命が存在するかどうかを調べます。」 共通または異なる起源に由来するものもあります。

言い換えれば、この方法は地球上の生命体だけでなく、宇宙人の生化学も検出できるはずだ。 地球上の生命体の分子バイオマーカーを発見するのは比較的簡単であるため、これは重要ですが、地球外生命体が使用されるとは想定できません。 DNAアミノ酸など私たちの方法は、「機能的な」分子に対する生命の必要性から生じる分子分布のパターンを探します。

「私たちが本当に驚いたのは、生物か非生物かの 2 種類の標本のみを予測するように機械学習モデルをトレーニングしたのに、この方法では非生物、生物、化石生物という 3 つの異なるグループが検出されたことです。言い換えれば、より新しい生物標本を識別できるということです」 「化石、たとえば、もぎたての葉っぱや野菜と、ずっと前に死んだもの。この驚くべき発見は、光合成生命や真核生物（核をもつ細胞）などの他の特徴も、化石として機能する可能性があるという楽観的な見方を私たちに与えてくれます。」特定された。

複雑なパターンを検出する人工知能の分析能力

AI の役割を説明するために、共著者であるカーネギー科学研究所のアニルード・プラブ氏は、通貨価値、金属、年、重量、半径などのさまざまな属性を使用してコインを分離するというアイデアを使用し、さらに次のように述べています。組み合わせを見つける より正確な分離とアセンブリを作成する機能。 「そして、これらの何百もの属性に関して言えば、AI アルゴリズムは情報を収集し、非常に正確な洞察を作成するのに非常に貴重です。」

「化学的な観点から見ると、生物サンプルと非生物サンプルの違いは、水溶性、分子量、揮発性などに関係しています」とクリーブス博士は付け加えた。

「これについて私が単純に考えると、細胞には膜とサイトゾルと呼ばれる内部があるということです。 膜は水にやや不溶性ですが、細胞内容物は水にある程度可溶です。 この配置により、膜の構成要素と水との接触を最小限に抑えながら膜のアセンブリが維持され、また「内部成分」が膜を通って漏れるのを防ぎます。

「染色体やタンパク質などの非常に大きな分子であるにもかかわらず、内因性成分も水溶性のままである可​​能性があります」と彼は言います。

「つまり、細胞や生きた組織をその構成要素に分解すると、非常に水溶性の分子と非常に水に不溶性の分子の混合物が広範囲に広がります。石油や石炭のようなものは、ほとんどの水分を失っています。長い歴史の中で溶ける素材。

「生物学的サンプルは、相互に関連してこのスペクトル全体にわたって固有の分布を持つ可能性がありますが、生物学的分布とは異なる場合もあります。」

西オーストラリアの荒野から産出された35億年前のアペックスチャート。 クレジット: カーネギー地球惑星科学研究所

この技術は、西オーストラリア州の35億年前の黒色鉱床の起源を含む、地球上の多くの科学的謎を間もなく解決するかもしれない。この岩石には地球上最古の化石微生物が含まれていると主張する研究者もいるが、存在しないと主張する研究者もいる非常に物議を醸している岩石である。人生の。 兆候。

カナダ北部、南アフリカ、中国の古代の岩石の他のサンプルでも同様の議論が提起されています。

「私たちは現在、これらの岩石に含まれる有機物の生物発生に関する長年の疑問に答えるために、私たちの手法を応用しています」とヘイゼン氏は言う。

この新しいアプローチの潜在的な貢献に関する新しいアイデアが、生物学、古生物学、考古学などの他の分野に注がれました。

「人工知能が生物と非生物、さらには古代生物と現代生物を簡単に区別できるとしたら、他にどのような洞察が得られるでしょうか? たとえば、古代の化石細胞に核があったのか、それとも細胞が細胞活動を行っていたのかを知ることができるでしょうか?光合成のプロセス?とヘイゼン博士は言います。

「焦げた遺跡を分析し、遺跡から出てきたさまざまな種類の木材を区別することは可能でしょうか?それは、私たちが可能性の広大な海の水に足を浸しているようなものです。」

参考文献: 「堅牢で非特異的な機械学習ベースの分子バイオシグネチャー」H. ジェームズ クリーブス、ジェリヒト ハイスタッド、アニルード プラブ、マイケル L. ウォンとジョージ D. コーディ、ソフィア エコノモン、ロバート M. ヘイゼン、2023 年 9 月 25 日、 米国科学アカデミーの議事録。
土井: 10.1073/pnas.2307149120

この研究はジョン・テンプルトン財団から資金提供を受けました。