Het ontrafelen van biochemische informatie uit oude organische sedimenten, met name de timing van de opkomst van fotosynthese in relatie tot de veronderstelde zuurstofatie van de atmosfeer van de aarde, blijft een uitdagende kans. Om deze uitdaging aan te gaan, analyseerden wetenschappers 406 diverse oude en moderne monsters en gebruikten ze machine learning om monsters van biogene en abiogene oorsprong, evenals fotosynthetische en niet-fotosynthetische fysiologie, te onderscheiden.
Zij vonden chemisch bewijs voor biogene moleculaire assemblages in Paleoarcheaanse rotsen (3,51 miljard jaar geleden) en voor fotosynthetisch leven in Neoarcheaanse rotsen (2,52 miljard jaar geleden). Het vroegste leven op aarde heeft weinig moleculaire sporen achtergelaten. De weinige fragiele resten, zoals oude cellen en microbiele matten, werden begraven, verpletterd, verwarmd en gebroken binnen de onrustige korst van de aarde voordat ze weer naar de oppervlakte werden geduwd. Deze transformaties hebben biosignaturen vrijwel volledig gewist die essentiële aanwijzingen bevatten over de oorsprong en vroege evolutie van het leven.
Paleobiologen die naar tekenen van het meest ouderwetse leven op aarde zoeken, hebben lange tijd vooral vertrouwd op fossiele organismen, waaronder microscopische fossielen van enkele cellen en filamenten, en de gemineraliseerde resten van cellulaire structuren zoals microbiele matten en heuvelachtige stromatolieten, die overtuigend bewijs van leven tot ver terug in de tijd (tot 3,5 miljard jaar geleden) bieden. Echter, dergelijke resten zijn zeldzaam.
Een tweede lijn van bewijs is gebaseerd op het behoud van diagnostische biomooleculen in oude rotsen. De stevigste organische moleculen van het leven – afgeleid van celmembranen of bepaalde metabolische processen – zijn gevonden in sedimenten die tot 1,7 miljard jaar oud zijn, terwijl veel oudere koolstofrijke rotsen isotopische handtekeningen behouden die wijzen op een levendige biosfeer 3,5 miljard jaar geleden. Echter, de meeste oude rotsen bewaren noch fossiele cellen, noch overlevende biomooleculen.
De overgrote meerderheid van de oude koolstofdragende sedimenten is verwarmd en veranderd op manieren die elke diagnostische biomoolecuul in talloze kleine fragmenten afbreken. Deze fragmenten zijn te klein en te algemeen om enige aanwijzingen over oud leven te bieden – tot nu toe. “Oude rotsen zitten vol met interessante puzzels die ons het verhaal van leven op aarde vertellen, maar een paar stukken ontbreken altijd,” zei Katie Maloney, onderzoeker aan de Michigan State University en co-auteur van de studie. “Het combineren van chemische analyse en machine learning heeft biologische aanwijzingen over oud leven onthuld die voorheen onzichtbaar waren.”
De onderzoekers gebruikten chemische analyse met hoge resolutie om organische en anorganische materialen af te breken tot moleculaire fragmenten, en trainden vervolgens een AI-systeem om de chemische ‘vingerafdrukken’ te herkennen die door leven zijn achtergelaten. Ze onderzochten in totaal 406 fossiele, moderne biologische, meteoritische en synthetische monsters. Het AI-model onderscheidde biologische van niet-biologische materialen met meer dan 90% nauwkeurigheid en detecteerde het vroegste biomoleculaire bewijs voor:
- (i) de fotosynthetische oorsprong van organische moleculen in de 2,52 miljard jaar oude Gamohaan Formatie, Campbellrand Groep, Zuid-Afrika, en de 2,30 miljard jaar oude Gowganda Groep, Ontario, Canada;
- (ii) de biogeniciteit van organische moleculen die bewaard zijn gebleven in de 3,51 miljard jaar oude Singhbhum Craton, India; de 3,33 miljard jaar oude Josefsdal Chert van de Barberton Greenstone Belt, Zuid-Afrika; en de 2,66 miljard jaar oude Jerrinah Formatie, Fortescue Groep, Pilbara Craton, Australië;
- (iii) en de blijkbaar niet-fotosynthetische oorsprong van organische soorten in de 3,5 miljard jaar oude Theespruit Formatie, Barberton Greenstone Belt, Zuid-Afrika, en de 3,48 miljard jaar oude Dresser Formatie, Pilbara Craton, Australië.
“Oud leven laat meer achter dan fossielen; het laat chemische echo’s achter,” zei Dr. Robert Hazen, senior auteur en onderzoeker aan de Carnegie Institution for Science. “Met behulp van machine learning kunnen we deze echo’s nu betrouwbaar interpreteren.” “Deze innovatieve techniek helpt ons om het fossiele archief van diepe tijd op een nieuwe manier te lezen,” voegde Dr. Maloney eraan toe. “Dit zou kunnen helpen bij de zoektocht naar leven op andere planeten.”
Het begrijpen van wanneer fotosynthese ontstond, helpt verklaren hoe de atmosfeer van de aarde zuurstofrijk werd, een belangrijke mijlpaal die het mogelijk maakte voor complexe levensvormen, inclusief mensen, om zich te ontwikkelen,” zei Dr. Michael Wong, eerste auteur van de Carnegie Institution for Science. “Dit is een inspirerend voorbeeld van hoe moderne technologie een licht kan laten schijnen op de oudste verhalen van de planeet en kan de manier waarop we zoeken naar oud leven op aarde en andere werelden hervormen.”
“In de toekomst zijn we van plan materialen zoals anoxygene fotosynthetische bacteriën te testen – mogelijke analogieën voor buitenaardse organismen. Dit is een krachtig nieuw hulpmiddel voor astrobiologie,” voegde Dr. Anirudh Prabhu van de Carnegie Institution for Science, co-auteur van de studie, eraan toe. “Zelfs wanneer degradatie het moeilijk maakt om tekenen van leven op te sporen, kunnen onze machine learning modellen nog steeds de subtiele sporen detecteren die door oude biologische processen zijn achtergelaten.” “Wat spannend is, is dat deze benadering niet afhankelijk is van het vinden van herkenbare fossielen of intacte biomooleculen.” “AI hielp ons niet alleen om gegevens sneller te analyseren, het stelde ons in staat om rommelige, gedegradeerde chemische gegevens begrijpelijk te maken.” “Het opent de deur naar het verkennen van oude en buitenaardse omgevingen met een frisse blik, geleid door patronen die we misschien zelf nog niet weten te zoeken.”
De resultaten van het team verschijnen deze week in de Proceedings of the National Academy of Sciences.
