¿Existió la vida en Marte? Una IA tiene la clave

En un estudio científico, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, liderado por Jim Cleaves y Robert Hazen se describe un método simple y confiable para detectar signos de vida pasada o presente en otros planetas: "el santo grial de la astrobiología". Basado en inteligencia artificial, el programa ha demostrado un 90% de precisión y la capacidad para diferenciar biológicas modernas y antiguas de aquellas de origen abiótico.

Para programar esta IA se utilizaron datos moleculares de 134 muestras conocidas, biológicas y no biológicas, cuyo origen eran conchas, dientes, huesos, insectos, hojas, arroz, cabello humano y células modernas conservadas en rocas. También había restos de vida antigua alterados por procesamiento geológico, como carbón, petróleo o ámbar y fósiles ricos en carbono.

"Este método analítico tiene el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre y profundizar nuestra comprensión tanto del origen como de la química de la vida más temprana en la Tierra – afirma Hazen -. Abre el camino al uso de sensores inteligentes en naves espaciales robóticas, módulos de aterrizaje y vehículos exploradores para buscar signos de vida antes de que las muestras regresen a la Tierra".

Aquí en la Tierra, esta IA podría revelar la historia de rocas antiguas y también analizar las muestras ya recogidas por el instrumento de Análisis de Muestras en Marte (SAM) del rover Mars Curiosity.

"Tendremos que modificar nuestro método para que coincida con los protocolos de SAM – añade Hazen -, pero es posible que ya tengamos datos disponibles para determinar si hay moléculas en Marte de una biosfera marciana orgánica. La búsqueda de vida extraterrestre sigue siendo uno de los esfuerzos más tentadores de la ciencia moderna. Las implicaciones de esta nueva investigación son muchas, pero hay tres conclusiones importantes: primero, en algún nivel profundo, la bioquímica difiere de la química orgánica abiótica; en segundo lugar, podemos observar muestras de Marte y de la Tierra antigua para saber si alguna vez estuvieron vivos; y tercero, es probable que este nuevo método pueda distinguir biosferas alternativas de las de la Tierra, con implicaciones significativas para futuras misiones astrobiológicas”.

El nuevo método analítico no se basa simplemente en identificar una molécula o grupo de compuestos específicos en una muestra. Los autores demostraron que la IA puede diferenciar muestras bióticas de abiótica, detectando diferencias sutiles dentro de los patrones moleculares de una muestra.

Los autores añaden que hasta ahora los orígenes de muchas muestras antiguas que contienen carbono han sido difíciles de determinar porque las colecciones de moléculas orgánicas, ya sean bióticas o abióticas, tienden a degradarse con el tiempo. Sorprendentemente, a pesar de importantes deterioros y alteraciones, el nuevo método analítico detectó signos de biología conservada en algunos casos durante cientos de millones de años.

“Estos resultados significan que es posible que podamos encontrar una forma de vida de otro planeta, de otra biosfera, incluso si es muy diferente de la vida que conocemos en la Tierra - explica Cleaves -. Y, si encontramos signos de vida en otros lugares, podremos saber si la vida en la Tierra y otros planetas tiene un origen común o diferente. Dicho de otra manera, el método debería poder detectar bioquímica extraterrestre, así como vida en la Tierra. Esto es un gran problema porque es relativamente fácil detectar los biomarcadores de la vida en la Tierra, pero no podemos asumir que la vida extraterrestre utilizará ADN, aminoácidos, etc. Nuestro método busca patrones en las distribuciones moleculares que surgen de la demanda de la vida”.

La técnica pronto podría resolver una serie de misterios científicos en la Tierra, incluido el origen de sedimentos de 3.500 millones de años de antigüedad excavados en Australia Occidental, y que enfrentan a científicos: algunos sostienen un origen biológico y que son los microbios fósiles más antiguos de la Tierra, mientras que otros afirman que carecen de signos de vida.

“Lo que realmente nos sorprendió – señala Hazen - fue que entrenamos nuestro modelo de aprendizaje automático para predecir solo dos tipos de muestras (bióticas o abióticas), pero el método descubrió tres poblaciones distintas: abiótica, biótica viva y biótica fósil. En otras palabras, podría distinguir entre muestras biológicas más recientes y muestras fósiles: una hoja o un vegetal recién arrancado, por ejemplo, frente a algo que ha muerto”.

También resulta interesante que la aplicación de esta tecnología podría llevarse a otros campos fuera de la astrobiología o la química: por ejemplo a la biología, la paleontología y la arqueología.

“Si la IA puede distinguir fácilmente la vida biótica de la abiótica, así como la vida moderna de la antigua, ¿qué otras ideas podríamos obtener? – concluye Hazen -. Por ejemplo, ¿podríamos descubrir si una célula fósil antigua tenía núcleo o era fotosintética? ¿Podría analizar restos carbonizados y discriminar diferentes tipos de madera de un sitio arqueológico? Es como si estuviéramos sumergiendo los dedos de los pies en el agua de un vasto océano de posibilidades”.