科學家發現可能有助于識別外星生命的分子模式
科學家們正處于能夠探測到 ET Life 的邊緣，這在幾十年前被預測是困難的。新技術表明，可能有聰明的分析技巧使用機器學習來做到這一點。
即將到來的太陽系探索任務將尋找外星（ET）生命，但外星生命可能與地球生命不同；一種新的質譜分析技術可能允許基于過程的方法來尋找組成外星人的外星生命。
科學家們已經開始認真地在太陽系中尋找外星生命，但這種生命可能與地球生命存在微妙或深刻的不同，基于檢測特定分子作為生物特征的方法可能不適用于具有不同進化歷史的生命。由東京工業大學地球生命科學研究所 (ELSI) 的研究人員領導的日本/美國聯合團隊的一項新研究開發了一種機器學習技術，該技術使用質譜法評估復雜的有機混合物以可靠地分類它們是生物學的或非生物學的。
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在 1966 年播出的《星際迷航》第 1 季第 29 集（“Operation: Annihilate!”）中，人類-火神混合角色 Spock 發表了這樣的觀察：“這不是我們所知道或理解的生命。然而它顯然還活著；它存在。” 這個已經 55 歲的流行文化模因仍然說明了一點：如果我們根本不知道生命是什么，并且如果這種生活真的與我們所知道的生活不同，我們怎么能發現生命呢？
細菌和其他生物由一組復雜的化學物質組成。由于外星生命可能與地球生命根本不同，未來的太空探測器可能很難判斷復雜的化學混合物是來自生命過程還是非生命過程。學分：約瑟夫·賴希格
“我們孤獨嗎？”的問題 作為宇宙中的生物幾個世紀以來一直讓人類著迷，自從美國宇航局的維京人 2號火星任務以來，人類一直在尋找太陽系中的 ET 生命1976 年。目前，科學家們正在通過多種方式尋找 ET 生命。其中包括收聽來自深空先進文明的無線電信號，尋找其他恒星周圍行星大氣成分的細微差異，以及直接嘗試在他們可以使用我們自己的太陽系中的航天器收集的土壤和冰樣本中對其進行測量。最后一類使他們能夠將最先進的化學分析儀器直接用于 ET 樣本，甚至可能將一些樣本帶回地球，在那里可以對其進行仔細檢查。
今年，NASA 的毅力號火星車等激動人心的任務將在火星上尋找生命；美國宇航局的歐羅巴快船將于 2024 年發射，它將嘗試對從木星的衛星歐羅巴噴出的冰進行取樣，其蜻蜓號任務將從 2027 年開始嘗試在土星的衛星泰坦上降落一架“八旋翼”。這些任務都將試圖回答我們是否孤獨的問題。
ELSI 科學家和他們的同事開發了新的質譜和機器學習技術，以幫助將復雜的有機混合物準確地分類為來自生命或非生命過程。信用：古騰堡等人。
質譜 (MS) 是科學家在基于航天器的 ET 生命搜索中將依賴的一項主要技術。MS 的優勢在于它可以同時測量樣品中存在的多種化合物，從而提供一種樣品成分的“指紋”。然而，解釋這些指紋可能很棘手。
正如科學家所知，地球上的所有生命都基于相同的高度協調的分子原理，這讓科學家相信所有地球生命都來自一個共同的遠古陸地祖先。然而，在對科學家認為可能促成地球上生命起源的原始過程的模擬中，經常檢測到地球生命使用的特定分子的許多相似但略有不同的版本。此外，自然發生的化學過程也能夠產生許多生物分子的組成部分。由于我們仍然沒有已知的外星生命樣本，這給科學家們留下了一個概念上的悖論：地球生命是否在進化早期做出了一些被鎖定的任意選擇，因此可以以其他方式構建生命，還是我們應該期望世界各地的所有生命都被限制在與地球上完全相同的方式？我們怎么知道檢測到特定的分子類型表明它是由外星生命產生還是不是由外星生命產生的？
長期以來，科學家們一直困擾著我們認為生命應該如何被檢測到的偏見，這些偏見主要基于地球生命目前的狀況，可能會導致我們的檢測方法失敗。事實上，維京 2 號在 1976 年從火星返回了奇怪的結果。它進行的一些測試給出了被認為是生命陽性的信號，但 MS 測量沒有提供我們所知的生命證據。來自美國宇航局好奇號火星探測器的最新 MS 數據表明，火星上的有機化合物，但它們仍然不能提供生命的證據。一個相關的問題一直困擾著試圖探測地球上生命的最早證據的科學家：我們如何判斷在古代陸地樣本中檢測到的信號是來自保存在這些樣本中的原始生物體，還是來自目前遍布我們星球的生物體的污染？ ?
日本東京工業大學地球生命科學研究所和美國國家高磁場實驗室 (The National MagLab) 的科學家決定使用實驗和機器學習相結合的計算方法來解決這個問題。National MagLab 得到美國國家科學基金會通過 NSF/DMR-1644779 和佛羅里達州的支持，為研究提供尖端技術。他們使用超高分辨率 MS（一種稱為傅里葉變換離子回旋共振質譜（或 FT-ICR MS）的技術）測量了各種復雜有機混合物的質譜，包括那些源自實驗室制造的生物樣品的質譜（他們相當肯定它們不是活的），隕石中發現的有機混合物（大約 4. 50 億年前的生物有機化合物樣本，這些樣本似乎從未變成活的），實驗室培養的微生物（符合所有現代生存標準，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分離和培養的新型微生物)，以及未加工的石油（或天然原油，我們從地下抽出并加工成汽油的那種，它來自很久以前生活在地球上的生物體，提供了一個例子，說明已知生物體的“指紋”如何可能會隨著地質時間而變化）。這些樣品中的每一個都包含數以萬計的離散分子化合物，這些化合物提供了大量可以比較和分類的 MS 光譜。實驗室培養的微生物（符合所有現代生活標準，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分離和培養的新型微生物）和未加工的石油（或天然原油，我們從地下抽出的那種加工成汽油，這是從很久以前生活在地球上的生物中提取的，提供了一個例子，說明已知生物的“指紋”如何隨著地質時間而變化）。這些樣品中的每一個都包含數以萬計的離散分子化合物，這些化合物提供了大量可以比較和分類的 MS 光譜。實驗室培養的微生物（符合所有現代生活標準，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分離和培養的新型微生物）和未加工的石油（或天然原油，我們從地下抽出的那種加工成汽油，這是從很久以前生活在地球上的生物中提取的，提供了一個例子，說明已知生物的“指紋”如何隨著地質時間而變化）。這些樣品中的每一個都包含數以萬計的離散分子化合物，這些化合物提供了大量可以比較和分類的 MS 光譜。
與使用 MS 測量的準確性來唯一識別復雜有機混合物中特定分子的每個峰的方法相比，研究人員改為匯總他們的數據并查看廣泛的統計數據和信號分布。以這種方式觀察時，復雜的有機混合物，例如來自生物、石油和生物樣品的有機混合物，呈現出截然不同的“指紋”。這種模式對于人類來說比單個分子類型的存在或不存在更難檢測。
研究人員將他們的原始數據輸入到計算機機器學習算法中，令人驚訝地發現，這些算法能夠準確地將樣本分類為活的或非活的，準確率約為 95%。重要的是，他們在大大簡化了原始數據之后這樣做了，這使得低精度儀器、基于航天器的儀器通常是低功率的，可以獲得足夠分辨率的數據，從而使團隊獲得的生物分類準確性成為可能。
這種分類準確性的根本原因仍有待探索，但該團隊認為這是因為生物過程與生物過程的方式相關，這些生物過程以不同于生物過程的方式修飾有機化合物，與使生命能夠自我繁殖的過程相關。生命過程必須復制自己，而生物過程沒有內部過程控制這一點。
“這項工作為將超高分辨率質譜用于天體生物學應用開辟了許多令人興奮的途徑，”美國國家 MagLab 的合著者 Huan Chen 說。
主要作者 Nicholas Guttenberg 補充說：“雖然很難（如果不是不可能）表征復雜化學混合物中的每個峰，但成分的廣泛分布可以包含模式和關系，這些模式和關系可以提供有關該混合物產生或發展過程的信息。如果我們要了解復雜的益生元化學，我們需要根據這些廣泛的模式進行思考——它們是如何產生的、它們意味著什么以及它們如何變化——而不是單個分子的存在與否。本文是對該級別表征的可行性和方法的初步調查，并表明即使放棄高精度質量測量，峰分布中也有重要信息，可用于通過產生樣品的過程類型來識別樣品。 ”
ELSI 的合著者 Jim Cleaves 補充說：“這種關系分析可能為在太陽系中尋找生命提供廣泛的優勢，甚至可能在旨在重現生命起源的實驗室實驗中提供廣泛的優勢。” 該團隊計劃跟進進一步的研究，以準確了解此類數據分析的哪些方面可以實現如此成功的分類。
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