De hecho, han desarrollado una prueba sencilla y muy fiable que permite reconocer la vida en otros planetas, aunque no haya estado allí desde hace mucho tiempo.
Así se recoge en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences. Y puede considerarse un gran avance. “Nuestro método tiene el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre y aumentar nuestra comprensión tanto del origen como de la química de las primeras formas de vida en la Tierra”, afirma el investigador Robert Hazen.
Complicada búsqueda de vida alienígena
El trabajo de Hazen y sus colegas no es fácil, ya que la búsqueda de vida en otros planetas ha resultado ser bastante complicada. Quizá incluso mucho más complicada de lo que los científicos podían imaginar a mediados del siglo pasado.
Por aquel entonces, los investigadores descubrieron que, en las condiciones adecuadas, la mezcla de sustancias químicas simples podía dar lugar a la creación de moléculas mucho más complejas que son la base de la vida (por ejemplo, los aminoácidos). Se insinuó que esas moléculas también podrían ver la luz del día fuera de la Tierra.
Y en efecto, en los años siguientes se encontraron en el espacio muchos de los componentes esenciales para la vida, como los nucleótidos, un ingrediente del ADN. Pero eso no era todavía una prueba de la existencia de vida extraterrestre. Porque seguía sin estar claro si esas moléculas tenían un origen biológico (es decir, si eran restos de vida) o si habían sido creadas por procesos abióticos. Y mientras eso no esté claro, tampoco sabemos si, al detectar esas moléculas, hemos descubierto vida extraterrestre o no.
La ayuda de la Inteligencia artificial
Al final, todo se reduce básicamente a una simple pregunta, argumenta Hazen. ¿Existe una diferencia fundamental entre los procesos químicos subyacentes a la vida y los procesos químicos en juego en un mundo sin vida? “Hemos descubierto que sí”, afirma.
Los investigadores llegaron a esa conclusión tras recoger 134 muestras diferentes ricas en carbono. Entre ellas había muestras de células vivas, pero también muestras de sustancias químicas fabricadas en laboratorio, combustibles fósiles obtenidos por procesos geológicos e incluso un trozo de meteorito rico en carbono.
A continuación, esas muestras se calentaron en un ambiente sin oxígeno, lo que provocó su desintegración. Entonces fue posible determinar de qué constituyentes estaban compuestas. Este análisis molecular proporcionó una gran cantidad de información que se utilizó para entrenar un sistema artificial inteligente. Al mostrar al sistema qué propiedades moleculares se correlacionaban con las muestras bióticas y abióticas, los investigadores esperaban que el sistema encontrara diferencias sutiles pero convincentes entre los dos tipos de muestras. Porque una vez que esté claro en qué se diferencian entre sí, el sistema también podrá distinguirlas. Y así determinar, por ejemplo, si las moléculas orgánicas recogidas en Marte son ahora el resultado de la vida o de procesos abióticos.
Una precisión muy alta
Los resultados son esperanzadores. Porque tras un entrenamiento, se comprobó que el sistema de inteligencia artificial era capaz de predecir con una precisión superior al 90 % si una muestra era biótica o abiótica. “En nuestro análisis, no buscamos la identificación de una molécula específica, sino que determinamos el origen biológico o no biológico observando el contexto en el que se encuentra una sustancia”.
Y eso es importante, porque este enfoque nos permite mirar más allá de las huellas de la vida tal y como la conocemos. “Con este método, también deberíamos ser capaces de detectar bioquímica extraterrestre”, argumenta Hazen. “Esto es importante porque, aunque es relativamente fácil detectar los biomarcadores moleculares de la vida terrestre, no podemos asumir que la vida extraterrestre también utilizará ADN, aminoácidos, etc. Nuestro método busca patrones en las distribuciones moleculares que surgen del hecho de que la vida ahora requiere moléculas ‘funcionales’”
“Químicamente, las diferencias entre las muestras bióticas y abióticas están relacionadas con aspectos como la solubilidad en agua, la masa molecular, la volatilidad, etc.”, añade el investigador Jim Cleaves. Lo ilustra con un ejemplo. “Una célula tiene una membrana y un interior, también llamado citosol. En realidad, la membrana no es soluble en agua, mientras que el contenido es razonablemente soluble en agua (…) Así que si divides una célula viva o un tejido de este tipo en componentes, obtienes una mezcla de moléculas que se disuelven muy fácilmente en agua y moléculas que se disuelven más difícilmente en agua”. Por supuesto, la distribución de esas moléculas hidrosolubles y solubles en agua y la frecuencia con que se observan difiere de un material a otro. “Por ejemplo, cosas como el petróleo y el carbón han perdido a menudo la mayor parte de sus materiales solubles en agua durante su larga historia de existencia”, afirma. Pero lo que llama la atención es que la distribución de esta propiedad de los componentes de los materiales abióticos no solo difiere de un material abiótico a otro. “Sino que también es muy distinta de la distribución que se observa en los materiales biológicos”, subraya Cleaves. Y esa es, pues, una de esas piezas de contexto que permiten a la IA distinguir lo biótico de lo abiótico.
Distingue entre tres grupos
Así que los primeros experimentos son prometedores en ese sentido; demuestran que el sistema puede distinguir entre un origen biótico o más bien abiótico, basándose en sutiles diferencias en el contexto molecular. Y con ello, el sistema artificialmente inteligente ha puesto a los investigadores a su entera disposición.
De hecho, incluso les ha dado algo más de lo que pedían, explica Hazen. “Lo que realmente nos sorprendió es que entrenamos nuestro método de aprendizaje automático para distinguir entre dos grupos (biótico y abiótico), pero al final el sistema resultó ser capaz de distinguir entre tres grupos: abiótico, biótico vivo y biótico fósil. En otras palabras, podía distinguir entre muestras fósiles y muestras biológicas más recientes: o lo que es lo mismo, entre, por ejemplo, una hoja de lechuga recién cogida y algo que murió hace mucho tiempo”.
Es una buena noticia. Porque significa que el sistema podrá decirnos pronto, por ejemplo, si algún rastro biótico en Marte atestigua la existencia de alienígenas aún vivos o ya extinguidos. “Además, basándonos en este hallazgo, somos optimistas en cuanto a que también podremos empezar a distinguir entre otras propiedades de las muestras bióticas, como por ejemplo si atestiguan vida fotosintética o la presencia de eucariotas (células con núcleo celular)”, afirma Hazen.
Una vía rápida para obtener más información
Cabe esperar que el trabajo de Hazen y sus colegas dé un serio impulso a la búsqueda de vida. Y ni siquiera tenemos que esperar mucho para ello. Por ejemplo, el método podría aplicarse ya a las muestras recogidas por el vehículo Curiosity en Marte. Este carro lleva bastante tiempo recorriendo Marte y lleva a bordo una especie de laboratorio en el que se analizan molecularmente las muestras. “Es posible que ya tengamos en nuestras manos datos que nos permitan determinar si hay moléculas en Marte que atestigüen la existencia de una biosfera marciana”, argumenta Hazen.
Pero, además, el método de los científicos también nos ofrece la posibilidad de obtener más información sobre el origen de la vida en la Tierra a corto plazo. Por ejemplo, el método también puede desencadenarse sobre (controversialmente) antiguos vestigios de vida en la Tierra. Un ejemplo son las rocas de 3500 millones de años halladas en el oeste de Australia, en las que algunos científicos creen haber encontrado los microbios fosilizados más antiguos, mientras que otros investigadores no quieren saber nada de ellos. Con la ayuda de la IA, debería ser posible zanjar ese debate y así, por ejemplo, conocer mejor cuándo
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