В породах возрастом 3,3 миллиарда лет найдены древнейшие химические следы жизни
Хрупкие остатки, такие как древние клетки и микробные маты, были глубоко погребены, сжаты, нагреты и разрушены в результате смещения земной коры, прежде чем вновь появиться на поверхности. Эти радикальные изменения стерли большинство следов того, как зародилась и развивалась жизнь на нашей планете.
Для изучения древнейшей жизни на Земле палеобиологи в основном опираются на ископаемые остатки: мельчайшие остатки отдельных клеток и нитей, а также минерализованные следы микробных матов и слоистых строматолитов. Такие ископаемые свидетельствуют о существовании жизни по меньшей мере 3,5 миллиарда лет назад, но они встречаются редко.
Ученые также ищут древние биомолекулы в горных породах. Некоторые из самых устойчивых сохраняются на период до 1,7 миллиарда лет, а изотопы в более древних породах указывают на существование жизни 3,5 миллиарда лет назад. Но большинство древних пород утратили эти подсказки — тепло и давление разрушили со временем эти молекулы на крошечные, неинформативные фрагменты.
Но теперь, используя химические методы и искусственный интеллект, группа исследователей обнаружила новые химические следы самой ранней жизни на Земле в породах возрастом 3,3 миллиарда лет, а также доказательства того, что фотосинтез, производящий кислород, начался более чем на 800 миллионов лет раньше, чем считалось.
Исследование основывается на идее, что живые организмы отбирают молекулы для выполнения определенных функций, в отличие от того, что мы наблюдаем в метеоритах или других неживых химических соединениях. Живые клетки производят определенные молекулы в больших количествах, каждая из которых выполняет свою роль. Новая работа показывает, что даже когда древние биомолекулы исчезают, структура их фрагментов в древних породах все еще может содержать подсказки о прошлой жизни.
Исследовательская группа проанализировала 406 образцов органических молекул с помощью пиролизной газовой хроматографии и масс-спектрометрии. В их число вошли 141 образец древних осадочных пород (возрастом от ~3,8 млрд до 10 млн лет), 65 образцов, богатых ископаемыми, таких как уголь и горючий сланец, и 123 образца современных растений, животных и грибов. Также были изучены 42 метеорита и 35 органических смесей, приготовленных в лаборатории, для сравнения живых и неживых источников.
Из 406 образцов 272 попали в девять категорий, используемых для машинного обучения: современные животные, современные растения, осадочные породы, метеориты и так далее.
Ученые использовали передовые методы спектрометрии для выделения химических фрагментов из образцов, а затем применили модель машинного обучения «случайный лес». Этот подход строит сотни деревьев решений для классификации данных и выявления скрытых биологических закономерностей. Модель различала живую органическую материю от неживых источников с точностью до 98%, выявляла признаки фотосинтеза с точностью 93% и разделяла растительную и животную жизнь с точностью 95%. Однако классификация древних горных пород сложнее, поскольку в обучающем наборе мало ископаемых останков животных.
Вместо того чтобы просто помечать образцы как «живые» или «неживые», модель присваивала вероятностные оценки. Любое значение выше 60% считалось явным признаком жизни. Такой подход вносит нюансы: например, уголь, нагретый выше 400 °C, может потерять свои биологические сигналы и попасть в «неопределенный» диапазон. В то же время хорошо сохранившиеся древние образцы по-прежнему явно попадали в «биотическую» зону.
В результате исследования, вышедшего в Proceedings of the National Academy of Sciences, было получено три важных вывода. Первый – это датировка органических молекул фотосинтетического происхождения в породах Южной Африки возрастом 2,52 миллиарда лет. Эта дата на 800 миллионов лет раньше, чем предыдущие.
Второе открытие заключалось в выявлении биологического происхождения органических молекул в породах Индии возрастом 3,51 миллиарда лет. И третье — выявление нефотосинтетического происхождения органических молекул в породах Южной Африки возрастом 3,5 миллиарда лет. Еще один важный результат заключается в том, что контролируемое машинное обучение помогает выявлять биохимические признаки в палеоархейских образцах — породах настолько древних и измененных, что в них не сохранилось ни одной неповрежденной биомолекулы.
Результаты показывают, что древняя жизнь оставляет после себя не только окаменелости; она оставляет химические «отголоски». Используя машинное обучение, можно достоверно их интерпретировать.


