科学家发现可能有助于识别外星生命的分子模式
科学家们正处于能够探测到 ET Life 的边缘，这在几十年前被预测是困难的。新技术表明，可能有聪明的分析技巧使用机器学习来做到这一点。
即将到来的太阳系探索任务将寻找外星（ET）生命，但外星生命可能与地球生命不同；一种新的质谱分析技术可能允许基于过程的方法来寻找组成外星人的外星生命。
科学家们已经开始认真地在太阳系中寻找外星生命，但这种生命可能与地球生命存在微妙或深刻的不同，基于检测特定分子作为生物特征的方法可能不适用于具有不同进化历史的生命。由东京工业大学地球生命科学研究所 (ELSI) 的研究人员领导的日本/美国联合团队的一项新研究开发了一种机器学习技术，该技术使用质谱法评估复杂的有机混合物以可靠地分类它们是生物学的或非生物学的。
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在 1966 年播出的《星际迷航》第 1 季第 29 集（“Operation: Annihilate!”）中，人类-火神混合角色 Spock 发表了这样的观察：“这不是我们所知道或理解的生命。然而它显然还活着；它存在。” 这个已经 55 岁的流行文化模因仍然说明了一点：如果我们根本不知道生命是什么，并且如果这种生活真的与我们所知道的生活不同，我们怎么能发现生命呢？
细菌和其他生物由一组复杂的化学物质组成。由于外星生命可能与地球生命根本不同，未来的太空探测器可能很难判断复杂的化学混合物是来自生命过程还是非生命过程。学分：约瑟夫·赖希格
“我们孤独吗？”的问题 作为宇宙中的生物几个世纪以来一直让人类着迷，自从美国宇航局的维京人 2号火星任务以来，人类一直在寻找太阳系中的 ET 生命1976 年。目前，科学家们正在通过多种方式寻找 ET 生命。其中包括收听来自深空先进文明的无线电信号，寻找其他恒星周围行星大气成分的细微差异，以及直接尝试在他们可以使用我们自己的太阳系中的航天器收集的土壤和冰样本中对其进行测量。最后一类使他们能够将最先进的化学分析仪器直接用于 ET 样本，甚至可能将一些样本带回地球，在那里可以对其进行仔细检查。
今年，NASA 的毅力号火星车等激动人心的任务将在火星上寻找生命；美国宇航局的欧罗巴快船将于 2024 年发射，它将尝试对从木星的卫星欧罗巴喷出的冰进行取样，其蜻蜓号任务将从 2027 年开始尝试在土星的卫星泰坦上降落一架“八旋翼”。这些任务都将试图回答我们是否孤独的问题。
ELSI 科学家和他们的同事开发了新的质谱和机器学习技术，以帮助将复杂的有机混合物准确地分类为来自生命或非生命过程。信用：古腾堡等人。
质谱 (MS) 是科学家在基于航天器的 ET 生命搜索中将依赖的一项主要技术。MS 的优势在于它可以同时测量样品中存在的多种化合物，从而提供一种样品成分的“指纹”。然而，解释这些指纹可能很棘手。
正如科学家所知，地球上的所有生命都基于相同的高度协调的分子原理，这让科学家相信所有地球生命都来自一个共同的远古陆地祖先。然而，在对科学家认为可能促成地球上生命起源的原始过程的模拟中，经常检测到地球生命使用的特定分子的许多相似但略有不同的版本。此外，自然发生的化学过程也能够产生许多生物分子的组成部分。由于我们仍然没有已知的外星生命样本，这给科学家们留下了一个概念上的悖论：地球生命是否在进化早期做出了一些被锁定的任意选择，因此可以以其他方式构建生命，还是我们应该期望世界各地的所有生命都被限制在与地球上完全相同的方式？我们怎么知道检测到特定的分子类型表明它是由外星生命产生还是不是由外星生命产生的？
长期以来，科学家们一直困扰着我们认为生命应该如何被检测到的偏见，这些偏见主要基于地球生命目前的状况，可能会导致我们的检测方法失败。事实上，维京 2 号在 1976 年从火星返回了奇怪的结果。它进行的一些测试给出了被认为是生命阳性的信号，但 MS 测量没有提供我们所知的生命证据。来自美国宇航局好奇号火星探测器的最新 MS 数据表明，火星上的有机化合物，但它们仍然不能提供生命的证据。一个相关的问题一直困扰着试图探测地球上生命的最早证据的科学家：我们如何判断在古代陆地样本中检测到的信号是来自保存在这些样本中的原始生物体，还是来自目前遍布我们星球的生物体的污染？ ?
日本东京工业大学地球生命科学研究所和美国国家高磁场实验室 (The National MagLab) 的科学家决定使用实验和机器学习相结合的计算方法来解决这个问题。National MagLab 得到美国国家科学基金会通过 NSF/DMR-1644779 和佛罗里达州的支持，为研究提供尖端技术。他们使用超高分辨率 MS（一种称为傅里叶变换离子回旋共振质谱（或 FT-ICR MS）的技术）测量了各种复杂有机混合物的质谱，包括那些源自实验室制造的生物样品的质谱（他们相当肯定它们不是活的），陨石中发现的有机混合物（大约 4. 50 亿年前的生物有机化合物样本，这些样本似乎从未变成活的），实验室培养的微生物（符合所有现代生存标准，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分离和培养的新型微生物)，以及未加工的石油（或天然原油，我们从地下抽出并加工成汽油的那种，它来自很久以前生活在地球上的生物体，提供了一个例子，说明已知生物体的“指纹”如何可能会随着地质时间而变化）。这些样品中的每一个都包含数以万计的离散分子化合物，这些化合物提供了大量可以比较和分类的 MS 光谱。实验室培养的微生物（符合所有现代生活标准，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分离和培养的新型微生物）和未加工的石油（或天然原油，我们从地下抽出的那种加工成汽油，这是从很久以前生活在地球上的生物中提取的，提供了一个例子，说明已知生物的“指纹”如何随着地质时间而变化）。这些样品中的每一个都包含数以万计的离散分子化合物，这些化合物提供了大量可以比较和分类的 MS 光谱。实验室培养的微生物（符合所有现代生活标准，包括由 ELSI 合著者 Tomohiro Mochizuki 分离和培养的新型微生物）和未加工的石油（或天然原油，我们从地下抽出的那种加工成汽油，这是从很久以前生活在地球上的生物中提取的，提供了一个例子，说明已知生物的“指纹”如何随着地质时间而变化）。这些样品中的每一个都包含数以万计的离散分子化合物，这些化合物提供了大量可以比较和分类的 MS 光谱。
与使用 MS 测量的准确性来唯一识别复杂有机混合物中特定分子的每个峰的方法相比，研究人员改为汇总他们的数据并查看广泛的统计数据和信号分布。以这种方式观察时，复杂的有机混合物，例如来自生物、石油和生物样品的有机混合物，呈现出截然不同的“指纹”。这种模式对于人类来说比单个分子类型的存在或不存在更难检测。
研究人员将他们的原始数据输入到计算机机器学习算法中，令人惊讶地发现，这些算法能够准确地将样本分类为活的或非活的，准确率约为 95%。重要的是，他们在大大简化了原始数据之后这样做了，这使得低精度仪器、基于航天器的仪器通常是低功率的，可以获得足够分辨率的数据，从而使团队获得的生物分类准确性成为可能。
这种分类准确性的根本原因仍有待探索，但该团队认为这是因为生物过程与生物过程的方式相关，这些生物过程以不同于生物过程的方式修饰有机化合物，与使生命能够自我繁殖的过程相关。生命过程必须复制自己，而生物过程没有内部过程控制这一点。
“这项工作为将超高分辨率质谱用于天体生物学应用开辟了许多令人兴奋的途径，”美国国家 MagLab 的合著者 Huan Chen 说。
主要作者 Nicholas Guttenberg 补充说：“虽然很难（如果不是不可能）表征复杂化学混合物中的每个峰，但成分的广泛分布可以包含模式和关系，这些模式和关系可以提供有关该混合物产生或发展过程的信息。如果我们要了解复杂的益生元化学，我们需要根据这些广泛的模式进行思考——它们是如何产生的、它们意味着什么以及它们如何变化——而不是单个分子的存在与否。本文是对该级别表征的可行性和方法的初步调查，并表明即使放弃高精度质量测量，峰分布中也有重要信息，可用于通过产生样品的过程类型来识别样品。 ”
ELSI 的合著者 Jim Cleaves 补充说：“这种关系分析可能为在太阳系中寻找生命提供广泛的优势，甚至可能在旨在重现生命起源的实验室实验中提供广泛的优势。” 该团队计划跟进进一步的研究，以准确了解此类数据分析的哪些方面可以实现如此成功的分类。
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