19 de noviembre de 2025
5 minutos de lectura
La IA descubre la evidencia molecular de fotosíntesis más antigua jamás vista
Un avance en el aprendizaje automático podría levantar el velo sobre la historia temprana de la Tierra y potenciar la búsqueda de vida extraterrestre
Los montículos modernos formados por microbios llamados estromatolitos (vistos aquí en Shark Bay, Australia) tienen equivalentes en el registro fósil que se remonta a miles de millones de años. Ha sido más difícil identificar de manera concluyente evidencia biomolecular de vida antigua en rocas de miles de millones de años, pero una nueva técnica de aprendizaje automático podría cambiar eso.
Si bien gran parte de la historia de la vida en la Tierra está escrita, los primeros capítulos son, en el mejor de los casos, turbios. En nuestro mundo en constante cambio, cuanto más antigua es una roca, más ha cambiado, oscureciendo o incluso borrando evidencia de vida antigua. De hecho, más allá de un límite confuso de alrededor de dos mil millones de años, esta interferencia es tan total que no se sabe que existan rocas terrestres prístinas e inalteradas, lo que hace que cualquier signo potencial de biología sea tan claro como el barro.
Al menos hasta ahora. En un estudio publicado el 17 de noviembre en Proceedings of the National Academy of Sciences, un grupo de investigadores dice que han aprovechado la inteligencia artificial para seguir el rastro de la vida más atrás en el tiempo que nunca, utilizando el aprendizaje automático para distinguir los ecos de la biología de meras moléculas orgánicas abióticas en rocas de hasta 3.300 millones de años.
Los resultados podrían más que duplicar la distancia en el tiempo en la que los científicos pueden afirmar de manera convincente que han discernido signos moleculares de vida en rocas antiguas, dicen los autores del estudio, citando mediciones récord anteriores que involucran rocas de 1.600 millones de años.
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El estudio también señala signos de fotosíntesis en rocas de 2.500 millones de años, unos 800 millones de años antes que cualquier otra evidencia biomolecular confirmada. Los autores sugieren que en un futuro no muy lejano se podrán utilizar técnicas similares para buscar signos de vida extraterrestre en Marte o en las heladas lunas oceánicas del sistema solar exterior.
Y tales aplicaciones astrobiológicas no necesariamente exigirían la tarea extremadamente costosa de recuperar material de Marte o de cualquier otro lugar extraterrestre para estudiarlo en profundidad en laboratorios en la Tierra. “Nuestro método podría ejecutarse a bordo de un rover, sin necesidad de enviar muestras a casa”, dice el primer autor del estudio, Michael Wong, astrobiólogo del Instituto Carnegie para la Ciencia.
Según Karen Lloyd, biogeoquímica de la Universidad del Sur de California que no participó en el estudio, la técnica es prometedora como forma “agnóstica” de buscar vida, independientemente de las suposiciones ligadas a la Tierra.
“Esto permite la posible extrapolación de un conjunto de datos extremadamente variado y diverso de biomoléculas en materia viva conocida, extendiéndose a materia que puede o no haber provenido de seres vivos”, dice Lloyd. “Esto es realmente útil en la búsqueda de vida en rocas que provienen de la Tierra antigua, así como en rocas que provienen de cuerpos extraterrestres”.
Las rocas que contienen fósiles familiares (dinosaurios, helechos, peces, trilobites, etc.) pueden parecer tremendamente antiguas, pero en realidad representan menos del último 10 por ciento de los 4.500 millones de años de historia de la Tierra. Dicho de otra manera, para cada uno de los aproximadamente 500 millones de años que componen el eón fanerozoico (en griego, “vida visible”) en curso, existe casi una década de tiempo planetario subyacente en el que la vida temprana floreció casi imperceptiblemente, apenas registrándose en el registro fósil más allá de trazas de moléculas como lípidos y aminoácidos.
El problema, dice el autor principal y geólogo de Carnegie, Robert Hazen, es que esas moléculas se degradan y desaparecen con el tiempo. “Nuestro método busca patrones, como el reconocimiento facial de fragmentos moleculares”, explica. “Piense en los pergaminos quemados de Herculano que la IA ayudó a ‘leer’. Tú y yo sólo vemos puntos y garabatos, pero la IA puede reconstruir letras y palabras”.
El equipo comenzó reuniendo más de 400 muestras: algunas modernas, otras antiguas, algunas de fuentes abióticas conocidas como meteoritos, otras llenas de fósiles o microbios vivos y varias que contenían moléculas orgánicas pero sin indicadores obvios de vida. Los introdujeron en un instrumento llamado espectrómetro de masas con cromatógrafo de gases de pirólisis (Py-GC-MS), que vaporizó cada muestra para liberar y luego clasificar sus fragmentos moleculares constituyentes por masa y otras propiedades. Esto produjo un rico “paisaje químico” para cada muestra, lleno de decenas de miles a cientos de miles de picos que denotan diferentes compuestos posibles y listos para el escrutinio de detección de patrones por parte de la IA.
Después de entrenar la IA en aproximadamente el 75 por ciento de los datos de la muestra, los investigadores la aplicaron en el 25 por ciento restante. El sistema distinguió correctamente entre muestras bióticas y abióticas para más del 90 por ciento de ese material, pero su certeza disminuyó a medida que aumentaba la edad de la roca y el nivel de degradación; para muestras de más de 2.500 millones de años, la IA marcó que menos de la mitad tenían un origen biótico y con una confianza general más baja.
Aun así, fueron muestras muy antiguas de Sudáfrica las que llevaron al equipo a las conclusiones más espectaculares: signos de moléculas biogénicas en especímenes de 3.300 millones de años de una formación llamada Josefsdal Chert, y evidencia de una antigua fotosíntesis productora de oxígeno en rocas de 2.500 millones de años de la Formación Gamohaan. La evidencia geoquímica preexistente significó que ninguno de los resultados fuera una sorpresa, pero estar respaldado por datos biomoleculares es un verdadero avance. “La clave es que nuestro conjunto de validación incluía muestras verdaderamente desconocidas, algunas de las cuales fueron debatidas durante décadas”, dice el coautor del artículo Anirudh Prabhu, que estudia geoinformática en Carnegie. “Y el modelo hizo predicciones independientes que a veces confirmaron las sospechas existentes”.
Los hallazgos más sorprendentes se produjeron cuando la IA superó a sus ofertas humanas. El sistema marcó una concha muerta como fotosintética; parecía un error, hasta que los investigadores se dieron cuenta de que el sistema había detectado algas que crecían en la concha. Una “falsa alarma” de fotosíntesis similar surgió en el caso de un nido de avispas, que la IA relacionó correctamente con la madera masticada con la que estaba hecho el nido. “El modelo era correcto, sólo que por la razón equivocada”, dice Prabhu.
Linda Kah, geoquímica de la Universidad de Tennessee en Knoxville, que no participó en el estudio, lo llama un “esfuerzo magnífico”. Su enfoque de “grandes datos” ofrece una hoja de ruta para los científicos que buscan biofirmas aún más antiguas, afirma, y plantea preguntas que exigen más investigación. Por ejemplo: ¿Los rendimientos decrecientes de la IA para las muestras más antiguas y degradadas significan que la técnica se está acercando a un límite fundamental de lo que puede reconocerse como biótico? ¿O podrían las muestras más antiguas simplemente contener más material abiótico porque la vida aún no se había infiltrado completamente en los ambientes disponibles en la Tierra primitiva?
Las respuestas podrían llegar pronto. El equipo ya está planeando probar su IA en un conjunto más amplio y diverso de muestras, incluidas muestras aún más profundas de la historia de la Tierra y de una gama más amplia de fuentes extraterrestres. Y algunos exploradores robóticos interplanetarios, entre ellos el rover Curiosity de la NASA, ya llevan instrumentos Py-GC-MS a bordo, lo que potencialmente ofrece posibilidades de comprobar la técnica en tierra sobre otro mundo.
“Estudios como este nos acercan un paso más en el conocimiento del origen y la evolución de la vida en la Tierra”, afirma Amy J. Williams, geobióloga de la Universidad de Florida que tampoco formó parte del trabajo. “Nos preparan para abordar la cuestión más fundamental de si estamos solos en el universo”.