長(zhǎng)期以來(lái)，為了尋找地球上最古老的生命跡象，古生物學(xué)家會(huì)將目光投向?qū)つ切┍４嫱旰玫幕C據(jù)，包括單細(xì)胞和絲狀體的微化石，以及微生物墊和丘狀疊層石等細(xì)胞結(jié)構(gòu)的礦化遺跡。然而，這類(lèi)來(lái)自地球“青春時(shí)期”的化石極其罕見(jiàn)。因此，尋找古老生命跡象的另一條線索，就是那些保存在古老巖石中的可作為生命標(biāo)志的生物分子。

在一項(xiàng)新發(fā)表于《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》上的研究中，一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出了一種人工智能（AI），它只需根據(jù)數(shù)十億年前的生物分子在降解后留下的化學(xué)物質(zhì)的分布模式，就能在來(lái)源不明的古老巖石中識(shí)別出古生命的跡象。

依靠這種方法，研究團(tuán)隊(duì)分析了406份樣本，其中包括古沉積物、化石、現(xiàn)代動(dòng)植物，甚至隕石。最終，他們?cè)诰嘟?strong>33億年的巖石中發(fā)現(xiàn)了地球早期生命的新化學(xué)證據(jù)，并找到了分子層面的線索證明——產(chǎn)氧光合作用早在至少25億年前就已經(jīng)存在，比此前保存在碳分子中的光合作用化學(xué)記錄早了至少8億年。

殘存的生命證據(jù)

在過(guò)去的研究中，科學(xué)家已經(jīng)在距今約17億年的沉積物中，發(fā)現(xiàn)了生命中一些最為“堅(jiān)韌”的有機(jī)分子——例如源自細(xì)胞膜或某些代謝過(guò)程的分子；而一些保存在更古老的富碳巖石的同位素特征，則預(yù)示著在距今35億年前，就已存在一個(gè)充滿(mǎn)活力的生物圈。

然而，大多數(shù)古老巖石既沒(méi)有保存任何化石細(xì)胞，也沒(méi)能保留任何幸存的生物分子。絕大多數(shù)古老的含碳沉積物都經(jīng)歷了加熱和改造，使得所有可作為生命標(biāo)志的生物分子被分解成無(wú)數(shù)微小的“碎屑”。而一直以來(lái)，這些“碎屑”都被認(rèn)為過(guò)于細(xì)小且缺乏特異性，無(wú)法提供有關(guān)遠(yuǎn)古生命的任何線索。

來(lái)自早期地球的富含碳的樣本。（圖/Michael Wong）

因此，在這項(xiàng)新的研究中，研究人員決定不再一味追尋那些完整、無(wú)可爭(zhēng)辯的生物分子“鐵證”，而是開(kāi)始思考：能否在這些化合物分解后留下的分子“碎屑”中，識(shí)別出足以說(shuō)明問(wèn)題的特征模式。

為此，研究團(tuán)隊(duì)收集并測(cè)量了406個(gè)樣本，這些樣本來(lái)源于七大類(lèi)：

• 現(xiàn)代動(dòng)物：包括脊椎動(dòng)物（如魚(yú)類(lèi)）和無(wú)脊椎動(dòng)物（如昆蟲(chóng)）。

• 現(xiàn)代植物：包括具有光合作用的部位（如葉片）以及不進(jìn)行光合作用的部位（如根和汁液）。

• 真菌：包括蘑菇和酵母等。

• 化石材料：如煤、古代木材以及富含藻類(lèi)化石的頁(yè)巖。

• 隕石：富含碳的太空巖石，可能類(lèi)似于生命起源前的有機(jī)物質(zhì)。

• 合成有機(jī)材料：在實(shí)驗(yàn)室中制備，用以模擬早期地球的化學(xué)環(huán)境。

• 古沉積物：年代從數(shù)億年至30多億年不等，其具體來(lái)源尚不明確。

研究團(tuán)隊(duì)利用一種名為裂解氣相色譜-質(zhì)譜儀的裝置對(duì)這些樣本一一進(jìn)行了分析。這一裝置能將樣品加熱到600℃以上，使其分解成易揮發(fā)的碎片。隨后，這些碎片會(huì)根據(jù)其物理和化學(xué)性質(zhì)被分離、識(shí)別，并根據(jù)濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。最終，每個(gè)樣本都被轉(zhuǎn)化成一幅數(shù)據(jù)“景觀”，其中包含多達(dá)數(shù)十萬(wàn)個(gè)獨(dú)立的峰值，每一個(gè)峰都代表一種可能的分子碎片。

一種開(kāi)創(chuàng)性的模型

隨后，他們使用一種名為“隨機(jī)森林”的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并提取其中的潛在生態(tài)學(xué)和分類(lèi)學(xué)模式。這個(gè)過(guò)程可以被想象成將成千上萬(wàn)塊拼圖碎片展示給一臺(tái)電腦，然后問(wèn)：原來(lái)的圖案是一朵花，還是一塊隕石？

在這一過(guò)程中，研究人員使用75%的樣本來(lái)對(duì)AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，再把剩余樣本留給模型做獨(dú)立判斷。

他們首先測(cè)試了模型區(qū)分生物樣本與非生物樣本（如隕石或合成有機(jī)物）的能力。在已知來(lái)源的樣本上，該模型的區(qū)分準(zhǔn)確率高達(dá)90%。而且模型還在距今33億年的巖石中，識(shí)別出了生物特有的化學(xué)模式——這一幾乎是此前在古巖石中發(fā)現(xiàn)的最早生物分子特征年齡的兩倍。

這片巖石薄片中的黑色結(jié)構(gòu)是距今25億年的微生物構(gòu)造。研究表明，保存在這一復(fù)雜微生物群落中的有機(jī)物，可能由光合作用微生物所產(chǎn)生。（圖/Andrea Corpolongo）

與此同時(shí)，模型還以93%的準(zhǔn)確率，識(shí)別出曾利用光合作用從陽(yáng)光中獲取能量的生物。這一方法在距今約25.2億年的巖石中識(shí)別出了光合作用的分子特征，將最早光合作用生命的生物分子特征向前推進(jìn)了大約8億年。

此外，這一模型還能夠以95%的準(zhǔn)確率區(qū)分了植物性生命與動(dòng)物性生命。不過(guò)，由于在這個(gè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，相對(duì)缺乏動(dòng)物的化石樣本，因此在進(jìn)行這類(lèi)分類(lèi)時(shí)要困難得多。這也是未來(lái)研究中有待改進(jìn)的一個(gè)方向。

穿透時(shí)間迷霧的視線

這項(xiàng)研究的一個(gè)關(guān)鍵結(jié)論是：并不是所有的生命特征都那么容易被看出來(lái)，巖石年代越久遠(yuǎn)，生命信號(hào)就越難被探測(cè)到。

具體來(lái)說(shuō)，年齡在5億年以?xún)?nèi)的年輕巖石樣仍保留著強(qiáng)烈的生物信號(hào)；對(duì)于年齡在5億年至25億年的巖石來(lái)說(shuō)，AI大約在三分之二的情況下能識(shí)別出生命特征；但在年齡超過(guò)25億年的巖石中，僅有47%的樣本保留了可檢測(cè)到的生命證據(jù)。

而且，對(duì)于每一個(gè)樣本，模型不僅給出“生命”或“非生命”的判斷，還會(huì)給出一個(gè)概率評(píng)分。如果某個(gè)樣本在“生物來(lái)源”這一項(xiàng)上的概率高于60%，就被視為“強(qiáng)有力的信號(hào)”。

不過(guò)，這種置信度還達(dá)不到理想中的水平，只有當(dāng)樣本在統(tǒng)計(jì)上明顯區(qū)別于非生物材料時(shí)，才會(huì)將其判定為生物來(lái)源。但研究人員表示，這一不足將隨著研究人員用更多樣本來(lái)充實(shí)AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而得到改善。

對(duì)科學(xué)研究和太空探索的意義

這些結(jié)果表明，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于高度降解的有機(jī)物，可以幫助解決關(guān)于地球“深時(shí)”生命演化的一些長(zhǎng)期爭(zhēng)論。并且這種方法有望在尋找地外生命的過(guò)程中同樣發(fā)揮作用。

如果AI能夠在歷經(jīng)數(shù)十億年的地球巖石中識(shí)別出生物“指紋”，那么同樣的技術(shù)也可能適用于火星巖石，甚至來(lái)自木星冰封衛(wèi)星——木衛(wèi)二——的樣本。研究人員正迫不及待地希望能在地外樣本上測(cè)試這一系統(tǒng)。

不過(guò)，研究人員也表示，還需要更大、更加均衡的樣本數(shù)據(jù)，特別是更多動(dòng)物化石以及更多樣化的非生物材料。接下來(lái)，他們計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化模型，探索不同類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并在地球上類(lèi)似火星環(huán)境的沙漠巖石中測(cè)試這一思路。

#參考來(lái)源：

https://carnegiescience.edu/chemical-evidence-ancient-life-detected-33-billion-year-old-rocks

https://www.science.org/content/article/ai-spots-ghost-signatures-ancient-life-earth

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2514534122

https://www.eurekalert.org/news-releases/1105980

#圖片來(lái)源：

封面圖&首圖：Andrew Czaja