在33亿年历史的岩石中发现生命线索，地球生命史前推

科学家们分析了包括现代植物、亿万年前的化石和陨石在内的400多份样本。

地球生命史刚刚被改写。研究人员在距今超过33亿年的岩石中发现了生命的化学证据，为地球生命起源设定了更早的新时间线。该研究还提供了分子线索，将产氧光合作用的起源时间前推了近10亿年。这项由美国卡内基科学研究所领导的国际研究采用了一种新方法，将先进的化学分析与人工智能相结合。

密歇根州立大学地球与环境科学系助理教授凯蒂·马洛尼表示："古老的岩石充满了有趣的谜题，诉说着地球生命的故事，但总有一些碎片缺失。化学分析与机器学习相结合，揭示了以前不可见的关于古代生命的生物学线索。"

地球最古老的岩石可以为最早的生命形式提供一些线索。在这些古老的岩石中寻找原始分子痕迹极为困难。这是因为脆弱的遗骸或生物标记（如细胞）被数十亿年的地质作用挤压、加热并摧毁。新研究通过证明即使原始生物分子消失，残留的碎片（微弱的"化学低语"）仍可能保留有关早期生物圈的诊断信息，从而应对了这一挑战。

为了检测这些微弱的痕迹，研究团队利用机器学习训练了一个人工智能系统，以识别古老生物体留下的细微分子"指纹"。科学家们分析了包括现代植物、亿万年前的化石和陨石在内的400多份样本。高分辨率化学分析将有机和无机材料分解成分子碎片，使人工智能能够学习指示生命存在的化学模式。该模型以超过90%的准确率成功区分了生物和非生物材料。

这种新方法在距今超过33亿年的岩石中发现了生命痕迹，并在距今至少25亿年的岩石中检测到产氧光合作用的迹象。这一发现将碳分子中保存的光合作用化学记录延长了8亿多年。

在此之前，可靠的分子痕迹（明确的生命迹象）仅在距今不到17亿年的岩石中被检测到。有了这种新方法，科学家现在可以将化学生物标记的研究范围扩展到之前极限的两倍左右。卡内基研究所高级研究员、共同主要作者罗伯特·哈森博士说："古老的生命留下的不仅仅是化石；它还留下了化学回声。利用机器学习，我们现在首次能够可靠地解读这些回声。"

人工智能驱动的化学分析不仅限于地球。马洛尼说："这种创新技术帮助我们以新的方式解读深时化石记录。这可能有助于指导在其他行星上寻找生命。"这种新型人工智能驱动的化学分析方法可用于分析来自火星或其他天体的样本，以探测它们是否曾存在生命体。

该研究于11月17日发表在《美国国家科学院院刊》上。

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