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Os cientistas encontram padrões moleculares que podem ajudar a identificar vida extraterrestre
Data de Publicação: 13 de maio de 2021 18:35:00 Por: Marcello Franciolle
Os cientistas começaram a busca por vida extraterrestre no sistema solar a sério, mas essa vida pode ser sutil ou profundamente diferente da vida na Terra, e métodos baseados na detecção de moléculas específicas como bioassinaturas podem não se aplicar a vidas com uma história evolutiva diferente.
Os cientistas estão prestes a detectar a vida ET, o que se previa ser difícil décadas atrás. Novas técnicas sugerem que pode haver truques analíticos inteligentes usando o aprendizado de máquina para fazer isso. Crédito: NASA |
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Um novo estudo realizado por uma equipe conjunta do Japão/EUA, liderada por pesquisadores do Earth-Life Science Institute (ELSI) no Instituto de Tecnologia de Tóquio, relata uma técnica de aprendizado de máquina que avalia misturas orgânicas complexas usando espectrometria de massa para classificá-las como biológico ou abiológico.
Na temporada 1, episódio 29 de "Star Trek" ("Operação: Aniquilar!"), Que foi ao ar em 1966, o personagem híbrido humano-Vulcano Spock diz: "Não é a vida como a conhecemos ou entendemos. No entanto, é obviamente vivo; ela existe.") Este episódio de agora 55 anos mostra um ponto: como podemos detectar a vida se fundamentalmente não sabemos o que é a vida, e se essa vida é realmente diferente da vida como a conhecemos?
A questão de saber se estamos sozinhos como seres vivos no universo fascina a humanidade há séculos, e a humanidade tem procurado por vida extraterrestre no sistema solar desde a missão Viking 2 da NASA em Marte em 1976. A busca por vida inclui ouvir sinais de rádio de civilizações avançadas no espaço profundo, procurando por diferenças sutis na composição atmosférica de planetas ao redor de outras estrelas, e tentando medi-la diretamente em amostras de solo e gelo coletadas usando espaçonaves em nosso próprio sistema solar. Esta última categoria lhes permite trazer sua instrumentação analítica química mais avançada diretamente para lidar com amostras extraterrestres, e talvez até mesmo trazer algumas das amostras de volta à Terra, onde podem ser estudadas.
Missões como o Perseverance rover da NASA procurarão vida este ano em Marte; O Europa Clipper da NASA, lançado em 2024, tentará coletar amostras de gelo ejetado da lua de Júpiter, Europa, e sua missão Dragonfly tentará pousar um "octacóptero" na lua de Saturno, Titã, a partir de 2027. Todas essas missões tentarão responder à questão de saber se nós estamos sozinhos.
A espectrometria de massa (MS) é a principal técnica na qual os cientistas vão confiar em pesquisas de vida extraterrestre baseadas em espaçonaves. A técnica pode medir simultaneamente multidões de compostos presentes nas amostras e, assim, fornecer uma espécie de "impressão digital" de sua composição. No entanto, interpretar essas impressões digitais pode ser complicado.
As bactérias e outros seres vivos são compostos de um complexo conjunto de substâncias químicas. Como a vida alienígena pode ser fundamentalmente diferente da vida na Terra, pode ser difícil para futuras sondas espaciais dizer se misturas químicas complexas são derivadas de processos vivos ou não vivos. Crédito: Josef Reischig |
Até onde os cientistas podem dizer, toda a vida na Terra é baseada nos mesmos princípios moleculares altamente coordenados, o que dá aos cientistas a confiança de que toda a vida na Terra é derivada de um ancestral terrestre comum. No entanto, em simulações dos processos primitivos que os cientistas acreditam que podem ter contribuído para as origens da vida na Terra, muitas versões semelhantes, mas ligeiramente diferentes das moléculas particulares que a vida terrestre usa são frequentemente detectadas. Além disso, os processos químicos que ocorrem naturalmente também são capazes de produzir muitos dos blocos de construção das moléculas biológicas.
Uma vez que ainda não temos nenhuma amostra conhecida de vida alienígena, isso deixa os cientistas com um paradoxo conceitual: a vida na Terra fez algumas escolhas arbitrárias no início da evolução que foram bloqueadas e, portanto, a vida poderia ser construída de outra forma, ou devemos esperar que toda a vida em todos os lugares é restringida exatamente da mesma maneira que na Terra? Como podemos saber se a detecção de um determinado tipo de molécula indica se ela foi ou não produzida por vida extraterrestre?
Há muito tempo os cientistas preocupam-se com o fato de que preconceitos em relação a formas de vida semelhantes à vida na Terra podem fazer com que seus métodos de detecção falhem. O Viking 2, de fato, retornou resultados estranhos de Marte em 1976. Alguns dos testes realizados deram sinais considerados positivos para a vida, mas as medições de MS não forneceram nenhuma evidência para a vida como a conhecemos. Dados mais recentes da MS do Mars Curiosity da NASA sugerem que há compostos orgânicos em Marte, mas ainda não fornecem evidências de vida. Um problema relacionado tem atormentado os cientistas que tentam detectar as primeiras evidências de vida na Terra: podemos dizer se os sinais detectados em amostras terrestres antigas são dos organismos vivos originais preservados nessas amostras, ou derivados da contaminação por organismos que atualmente ocupam o planeta?
Cientistas do Earth-Life Science Institute do Tokyo Institute of Technology no Japão e do National High Magnetic Field Laboratory (The National MagLab) nos EUA resolveram esse problema usando uma abordagem computacional experimental e de aprendizado de máquina combinada. Usando ultra-alta resolução MS (uma técnica conhecida como espectrometria de massa de ressonância de ciclotron de íon transformada de Fourier (ou FT-ICR MS)), eles mediram os espectros de massa de uma ampla variedade de misturas orgânicas complexas, incluindo aquelas derivadas de amostras abiológicas feitas no laboratório (que eles têm quase certeza de que não estão vivos), misturas orgânicas encontradas em meteoritos (que são amostras de ~4,5 bilhões de anos de compostos orgânicos produzidos abiologicamente que parecem nunca ter estado vivos), microorganismos cultivados em laboratório que se encaixam em todos os critérios modernos de vida, incluindo novos organismos microbianos isolados e cultivados pelo co-autor do ELSI, Tomohiro Mochizuki, e petróleo não processado, que é derivado de organismos que viveram há muito tempo na Terra, fornecendo um exemplo de como a "impressão digital" de organismos vivos conhecidos pode mudar ao longo do tempo geológico. Cada uma dessas amostras continha dezenas de milhares de compostos moleculares discretos, que forneciam um grande conjunto de espectros de MS que podiam ser comparados e classificados.
Em contraste com as abordagens que usam a precisão das medições de MS para identificar cada pico com uma molécula específica em uma mistura orgânica complexa, os pesquisadores agregaram seus dados e analisaram as estatísticas gerais e a distribuição dos sinais. Misturas orgânicas complexas, como aquelas derivadas de seres vivos, petróleo e amostras abiológicas, apresentam "impressões digitais" muito diferentes quando vistas dessa maneira. Esses padrões são muito mais difíceis de serem detectados por um ser humano do que a presença ou ausência de tipos de moléculas individuais.
Os pesquisadores alimentaram seus dados brutos em um algoritmo de aprendizado de máquina e, surpreendentemente, descobriram que os algoritmos eram capazes de classificar com precisão as amostras como vivas ou não vivas com aproximadamente 95% de precisão. É importante ressaltar que eles fizeram isso depois de simplificar os dados brutos consideravelmente, tornando plausível que instrumentos de menor precisão usados em espaçonaves pudessem obter dados de resolução suficiente para permitir a precisão da classificação biológica obtida pela equipe.
Os cientistas da ELSI e seus colegas desenvolveram novas técnicas de espectrometria de massa e aprendizado de máquina para ajudar a classificar misturas orgânicas complexas como sendo derivadas de processos vivos ou não vivos com grande precisão. Crédito: Guttenberg et al. |
As razões subjacentes para a precisão da classificação ainda precisam ser exploradas, mas a equipe sugere que é por causa das maneiras como os processos biológicos, que modificam os compostos orgânicos de maneira diferente dos processos abiológicos, se relacionam com os processos que permitem que a vida se propague. Os processos vivos precisam fazer cópias de si mesmos, enquanto os processos abiológicos não têm nenhum processo interno que controle isso.
"Este trabalho abre muitos caminhos interessantes para o uso de espectrometria de massa de ultra-alta resolução para aplicações astrobiológicas", disse o co-autor Huan Chen do US National MagLab.
O autor principal Nicholas Guttenberg acrescenta: "Embora seja difícil, senão impossível, caracterizar cada pico em uma mistura química complexa, a ampla distribuição de componentes pode conter padrões e relações que são informativos sobre o processo pelo qual essa mistura surgiu ou se desenvolveu. Vamos entender a química pré-biótica complexa, precisamos de maneiras de pensar em termos desses padrões gerais, como eles surgem, o que implicam e como mudam, em vez da presença ou ausência de moléculas individuais. Este artigo é uma investigação inicial sobre a viabilidade e métodos de caracterização nesse nível e mostra que mesmo descartando medições de massa de alta precisão, há informações significativas na distribuição de pico que podem ser usadas para identificar amostras pelo tipo de processo que as produziu."
O co-autor Jim Cleaves, da ELSI, diz: "Esse tipo de análise relacional pode oferecer amplas vantagens para a busca de vida no sistema solar e talvez até mesmo em experimentos de laboratório projetados para recriar as origens da vida." A equipe planeja continuar com estudos adicionais para entender exatamente quais aspectos desse tipo de análise de dados permite uma classificação tão bem-sucedida.
Mais informações: Nicholas Guttenberg et al, Classification of the Biogenicity of Complex Organic Mixtures for the Detection of Extraterrestrial Life, Life (2021). DOI: 10.3390/life11030234
Fonte: Phys
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