El avance científico alcanzado combina técnicas químicas avanzadas con inteligencia artificial, lo que permite entrenar algoritmos de aprendizaje automático capaces de detectar señales moleculares asociadas a organismos vivos en rocas muy antiguas, donde las biomoléculas originales ya no subsisten (Imagen ilustrativa Infobae)
El hallazgo de rastros químicos de vida en rocas de más de 3.300 millones de años con ayuda de inteligencia artificial (IA) ha sorprendido a científicos.
Un equipo internacional, liderado por la Institución Carnegie para la Ciencia y con la colaboración de la Universidad Estatal de Michigan, ha logrado identificar señales moleculares que sugieren que la fotosíntesis productora de oxígeno surgió casi mil millones de años antes de lo que se había estimado previamente.
El avance se ha conseguido gracias a la combinación de técnicas químicas avanzadas y el uso de IA. Los investigadores entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para reconocer las huellas moleculares sutiles que dejan los organismos vivos, incluso cuando las biomoléculas originales han desaparecido por completo. Este enfoque permitió detectar rastros en rocas cuya antigüedad supera ampliamente los registros anteriores.
El trabajo publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias aumenta la comprensión sobre la biosfera primitiva terrestre y genera posibilidades novedosas para la exploración de vida fuera del planeta, empleando el método desarrollado en muestras marcianas o de otros cuerpos planetarios (Imagen Ilustrativa Infobae)
Entre los participantes del estudio se encuentra Katie Maloney, profesora asistente en el Departamento de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente de la Universidad Estatal de Michigan, quien aportó fósiles de algas marinas excepcionalmente conservados, con una antigüedad de mil millones de años, procedentes del territorio del Yukón, Canadá. Estas muestras representan algunas de las primeras algas marinas conocidas en el registro fósil, en una época en la que la vida era predominantemente microscópica.
El trabajo, publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, no solo profundiza en la comprensión de la biosfera primitiva terrestre, sino que también abre nuevas posibilidades para la búsqueda de vida fuera de nuestro planeta. Según los autores, el método desarrollado podría aplicarse al análisis de muestras de Marte u otros cuerpos planetarios para determinar si alguna vez albergaron organismos vivos.
Maloney destacó la relevancia de la combinación de análisis químico y aprendizaje automático para desvelar información biológica previamente inaccesible: “La combinación de análisis químico y aprendizaje automático ha revelado pistas biológicas sobre la vida antigua que antes eran invisibles”.
La dificultad para rastrear la vida primitiva radica en que los primeros vestigios dejaron escasas huellas moleculares. Los restos, como células y tapetes microbianos, sufrieron procesos de enterramiento, compresión, calentamiento y fractura en la corteza terrestre, lo que prácticamente borró las biofirmas originales. Sin embargo, el estudio demuestra que la distribución de fragmentos biomoleculares en rocas antiguas aún conserva información diagnóstica sobre la biosfera, incluso en ausencia de biomoléculas intactas.
La dificultad para rastrear la vida primitiva reside en la ausencia de biomoléculas completas debido al impacto prolongado del enterramiento, la compresión y el calentamiento en la corteza terrestre, lo que elimina casi por completo las biofirmas originales tras millones de años (Imagen Ilustrativa Infobae)
El equipo utilizó análisis químicos de alta resolución para descomponer materiales orgánicos e inorgánicos en fragmentos moleculares y, posteriormente, entrenó un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar las “huellas dactilares” químicas asociadas a la vida. Se analizaron más de 400 muestras, incluyendo plantas, animales, fósiles y meteoritos de miles de millones de años de antigüedad. El modelo de IA logró distinguir materiales biológicos de los no biológicos con una precisión superior al 90%, y detectó indicios de fotosíntesis en rocas de al menos 2.500 millones de años.
Hasta este estudio, las huellas moleculares inequívocas de vida solo se habían identificado en rocas de menos de 1.700 millones de años. El nuevo método prácticamente duplica el intervalo temporal en el que es posible estudiar biofirmas químicas, ampliando de forma considerable la ventana para investigar los orígenes y la evolución temprana de la vida.
El Dr. Robert Hazen, científico principal de Carnegie y coautor principal del estudio, subrayó el alcance de este avance: “La vida antigua deja más que fósiles; deja ecos químicos. Gracias al aprendizaje automático, ahora podemos interpretar estos ecos de forma fiable por primera vez”.
Para Maloney, el impacto de esta técnica es especialmente relevante en el contexto de la evolución de la vida fotosintética y su influencia en el planeta. “Esta técnica innovadora nos ayuda a interpretar el registro fósil del tiempo geológico profundo de una forma nueva. Esto podría orientar la búsqueda de vida en otros planetas”, señaló Maloney.