Учёные, занимающиеся астро­биологией, предложили новый метод для обнаружения жизни в космических образцах, который не требует знания заранее, как именно должна выглядеть биология инопланетных форм. Такой подход особенно важен для анализа материалов, привезённых с астероидов, Марса и других тел Солнечной системы, где химические следы могут быть похожи на жизненные, но происхождение их — не биологическое.

Традиционный поиск признаков жизни (биосигнатур) ориентирован на конкретные молекулы, которые ассоциируются с земной биологией: определённые аминокислоты, нуклеобазы или другие сложные органические структуры. Однако такие подходы предполагают, что везде жизнь должна производить те же вещества, что и на Земле.

При этом последние результаты исследования образцов астероида Бенну, доставленных миссией OSIRIS-REx, показали, что в обломках космической породы содержатся многие органические соединения, включая все пять нуклеобаз ДНК и РНК и большинство аминокислот, встречающихся в белках. Эти молекулы являются строительными блоками жизни на Земле, но в образцах Бенну они присутствуют в соотношениях, типичных для небиологических (абиотических) процессов.

Это означает, что наличие привычных органических молекул само по себе не гарантирует присутствия жизни — они могли образоваться в результате химических реакций в космосе, не связанных с биологией.

Группа исследователей разработала машинно-обучаемый анализатор сложных химических смесей, названный LifeTracer. В отличие от традиционных подходов, он не фокусируется на отдельных молекулах, а анализирует полный химический «отпечаток» смеси, учитывая взаимосвязи и распределение тысяч соединений одновременно.

LifeTracer обрабатывает данные масс-спектрометрии, полученные при разложении органических веществ, и использует алгоритмы машинного обучения для выделения паттернов, характерных для живых или не живых систем. В тестах сопоставления образцов метеоритов с земными материалами алгоритм смог успешно различать образцы, близкие к биологии, от содержащих только абиотическую органику.

Это интересно... Как звёздные популяции помогают пересматривать стратегию поиска техносигнатур

Основная идея заключается в том, что жизнь формирует молекулы целенаправленно, в то время как небиологические процессы создают химические смеси без системной внутренней структуры, характерной для метаболизма или передачи информации. Именно такие «комплексные признаки» и анализирует LifeTracer.

Традиционная стратегия поиска биосигнатур ориентирована на узкие признаки, такие как:

Однако все эти признаки не обязаны присутствовать в жизни, отличной от земной, и могут появляться также в результате абиотических реакций. Новый метод анализирует общую структуру химического набора, что снижает риск ложноположительной или ложноотрицательной интерпретации отдельных компонент.

Такой подход особенно актуален, поскольку в ближайшие годы планируются миссии по возврату образцов с Марса, его лун Фобоса и Деймоса, а также ледяных миров вроде Европы и Энцелада. В каждом из этих случаев исследователи надеются не только обнаружить органику, но и ответить на вопрос: существовала ли или существует там жизнь.

LifeTracer и подобные методы могут стать частью пакета аналитических инструментов, который позволит:

Важно подчеркнуть, что LifeTracer не является универсальным детектором жизни, который автоматически подтверждает её наличие. Это инструмент, который предоставляет статистическую оценку вероятности биологического происхождения, основанную на комплексных химических сигнатурах, а не на отдельных молекулах.

Тем не менее такой подход значительно расширяет возможности исследований, поскольку позволяет не зависеть исключительно от земных биохимических моделей, которые могут оказаться недостаточными при анализе образцов с других планет или астероидов.

Это интересно... Стратегии поиска техносигнатур на землеподобных экзопланетах

Новый метод машинного анализа, разработанный учёными для интерпретации сложных химических смесей, представляет собой важный шаг к более объективному и широкому поиску жизни за пределами Земли. Вместо того чтобы искать только отдельные молекулы, характерные для земной биологии, алгоритмы оценивают целостные химические паттерны, что может существенно повысить шансы обнаружения биологических следов в образцах, полученных в ходе будущих космических миссий.