来自卡内基科学研究所、密歇根州立大学等全球多家机构的研究团队在最新发表于《美国国家科学院院刊》的研究中宣布 ，他们利用先进的化学分析技术结合人工智能 ，在超过33亿年前形成的古老岩石中探测到了生命的化学痕迹 。这一突破不仅将可靠的分子生物标志物检测时间窗口从17亿年前推进到至少25亿年前，几乎翻了一倍,更意外地发现了产氧光合作用可能比此前科学界认知早了近10亿年的证据 。
该研究采用热解气相色谱质谱联用技术与监督式机器学习相结合的创新方法，训练人工智能系统识别生命活动遗留的精细分子模式。研究团队分析了超过400个样本 ，涵盖现代植物动物 、十亿年前的化石以及陨石等多种材料。人工智能模型在区分生物与非生物材料时达到了超过90%的准确率 ，这一成绩标志着人类首次能够可靠地解读深藏在地质时间尺度中的化学"回声" 。
破解太古代生命密码
地球早期生命留下的证据极为有限 。原始细胞 、微生物席等脆弱的有机物质在数十亿年的地质历史中经历了埋藏、压缩、加热和断裂等剧烈的地质过程。当地壳不断移动,这些岩石在地下深处遭受高温高压改造，最终又在地表重新暴露 。这些强烈的地质作用摧毁了绝大多数原始的生物标志物,抹去了关于生命如何起源和演化的诸多线索 。
传统观点认为 ，经过如此漫长而剧烈的地质改造 ，古老岩石中的生物信息已经荡然无存。然而，这项新研究提出了颠覆性的观点:即使原始生物分子已经完全分解 ，其碎片在岩石中的分布模式仍然保存着关于生物圈的诊断性信息 。卡内基研究所资深科学家罗伯特·黑曾博士表示 ，古老的生命遗留的不仅是化石，更有化学回声 。
研究团队使用高分辨率化学分析将有机和无机物质分解为分子碎片 ，然后训练人工智能系统识别生命留下的化学"指纹"。这种方法的关键在于 ，人工智能不是寻找特定的完整生物分子，而是学习识别由生命活动产生的分子碎片的独特分布模式 。这些模式如同生命的"化学密码" ，即使经历了数十亿年的地质演化仍然隐藏在岩石深处 。
在至少25亿年前的岩石样本中 ，研究团队检测到了光合作用的化学信号。这一发现尤为重要，因为它将产氧光合作用的可靠分子证据向前推进了数亿年 。科学界普遍认为，地球大氧化事件发生在约24亿年前 ，标志着大气中氧气含量的显著上升 。蓝细菌等微生物通过光合作用产生氧气 ，但从光合作用出现到大气氧气含量激增之间存在着漫长的时间间隔。这项新研究提供的证据表明，产氧光合作用的历史可能比大氧化事件本身更为悠久。
早期复杂生命的新视角
密歇根州立大学地球与环境科学系的凯蒂·马洛尼是这项研究的重要贡献者之一 。她的研究重点是早期光合生命如何发展并改变古代环境 。马洛尼为研究团队提供了来自加拿大育空地区的珍贵样本,这些保存异常完好的海藻化石距今约十亿年 ，代表了地质记录中已知最早的海藻之一。在那个时代 ，地球上的大多数生命形式仍然处于需要显微镜才能观察的微观阶段 。
马洛尼指出，古老岩石充满了有趣的谜题,它们讲述着地球上生命的故事 ，但总有一些拼图碎片缺失 。将化学分析与机器学习配对使用 ，揭示了以前不可见的关于古代生命的生物学线索。这种创新技术帮助科学家以全新方式解读深时化石记录 。
从方法学角度看，热解气相色谱质谱技术通过高温将样品中的大分子有机物降解成小分子片段 ，然后通过气相色谱进行分离 ，最后用质谱进行检测和鉴定 。这种方法快速 、有效且可重复。而机器学习算法的引入，使得研究人员能够从海量复杂的质谱数据中提取出人类难以直接识别的模式特征 。
人工智能系统经过训练后 ，不仅能够区分生物与非生物来源的有机物 ，还能识别出不同类型生命活动的特征信号 。例如，光合作用会产生特定的有机分子组合和碎片分布模式，这些模式即使在原始分子完全分解后 ，仍然可以通过其降解产物的统计特征被识别出来。
深空探索的新工具
这项研究的意义远远超出了地球科学的范畴 。相同的分析方法可以应用于火星或其他行星的样本 ，帮助判断这些样本是否曾经存在过生命 。随着火星样品返回任务和其他行星探测计划的推进，建立可靠的生物标志物检测方法变得至关重要。
传统的生命探测方法往往依赖于寻找特定的有机分子或形态学化石。然而 ，这些方法在面对高度降解或变质的样品时常常无能为力 。新开发的机器学习方法提供了一种不依赖于特定分子结构的"不可知论"检测策略,它关注的是生命活动留下的整体化学模式 ，而非单一的生物标志物 。
马洛尼强调，这种创新技术可以帮助指导在其他行星上寻找生命的工作。在火星等天体上 ，即使曾经存在过生命 ，经过数十亿年的宇宙射线辐照 、温度波动和化学风化，原始生物分子几乎不可能完整保存 。但如果生命的化学"指纹"能够以碎片分布模式的形式保存下来 ，那么这种新方法就有可能探测到这些微弱的信号 。
这项研究代表了古生物学、地球化学和人工智能技术的深度融合。它不仅改写了我们对早期光合作用和行星生命的认知 ，也为探索地球以外的生命提供了全新的技术路径 。随着机器学习算法的不断优化和更多古老样品的分析，科学家有望揭示更多关于地球早期生物圈的秘密 ，并最终回答生命是否曾在其他星球上出现过这一根本问题 。
黑曾博士总结道 ，这是首次将这类数据与监督式机器学习相结合来识别数十亿年前岩石中的生物标志物。这一方法的成功开启了研究地球最古老生物圈的新纪元，同时也照亮了人类在宇宙中寻找生命的道路 。
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