La inteligencia artificial descubre los rastros más antiguos de la vida en la Tierra de hace 3.300 millones de años
Gracias a la IA, los expertos identificaron firmas biológicas con una precisión superior al 90% y reveló signos tempranos de fotosíntesis.
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La vida en la Tierra podría haber dejado sus primeras huellas mucho antes de lo que se pensaba. Un estudio reciente ha identificado señales químicas de organismos en rocas con más de 3.300 millones de años de antigüedad, el cual extiende la línea de tiempo de la vida detectable en nuestro planeta. Esta revelación fue posible gracias a un método que combina inteligencia artificial con técnicas químicas avanzadas.
El hallazgo, publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, sugiere que la fotosíntesis oxigénica —proceso esencial para la vida tal como la conocemos— podría haber comenzado casi mil millones de años antes de lo que indicaban registros anteriores. Esta investigación abre nuevas posibilidades para el estudio de la vida primitiva y el análisis de posibles señales biológicas en otros planetas.
Materia orgánica extraída de muestras de roca de 2500 millones de años de antigüedad que contienen microorganismos fosilizados. Foto: PNAS
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Las firmas biológicas en rocas antiguas
El equipo de científicos liderado por el Instituto Carnegie de Ciencias utilizó herramientas de aprendizaje automático para analizar fragmentos moleculares presentes en rocas formadas hace más de tres mil millones de años. Estos rastros, invisibles a simple vista, revelaron patrones químicos característicos de la actividad biológica.
Estudio sugiere que la materia orgánica preservada en esta compleja comunidad microbiana sería producida por microorganismos fotosintéticos. Foto: PNAS
Katie Maloney, investigadora de la Universidad Estatal de Michigan y coautora del estudio, aportó al análisis fósiles marinos de mil millones de años de antigüedad procedentes del territorio de Yukon, en Canadá. Según explicó, “las rocas antiguas están llenas de rompecabezas que cuentan la historia de la vida en la Tierra, pero siempre falta alguna pieza”. La combinación de química avanzada con inteligencia artificial permitió descubrir esas piezas perdidas.
El algoritmo entrenado con más de 400 muestras —que incluían fósiles, meteoritos y restos orgánicos de plantas y animales— logró distinguir materiales biológicos de los no biológicos con una precisión superior al 90 %. Esta capacidad representa un avance significativo respecto a métodos anteriores que no podían detectar señales tan débiles y antiguas.
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Revelando pistas en la biosfera más antigua
Durante miles de millones de años, la actividad geológica ha destruido gran parte de los vestigios biológicos primitivos. Las células simples y estructuras microbianas fueron enterradas, comprimidas y alteradas por la presión y el calor. Sin embargo, la nueva investigación demuestra que, pese a estos cambios extremos, aún es posible identificar las “huellas químicas” que dejó la vida.
Estas señales, a las que los científicos se refieren como “susurros químicos”, contienen información crucial sobre los primeros ecosistemas. El geólogo Robert Hazen, coautor del estudio, afirmó que “la vida antigua deja más que fósiles; deja ecos químicos”, y que ahora, gracias a la inteligencia artificial, “podemos interpretarlos con fiabilidad por primera vez”.
Los investigadores observaron indicios de fotosíntesis en rocas que datan de al menos 2.500 millones de años, lo que cambia por completo la narrativa sobre cuándo comenzó este proceso biológico vital.
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Evidencia química que sobrevive al paso del tiempo
Hasta ahora, las señales moleculares confiables de vida solo se habían detectado en rocas más jóvenes de 1.700 millones de años. Con este nuevo enfoque, los científicos duplicaron la ventana de tiempo útil para estudiar la evolución de la biosfera mediante biofirmas químicas.
Los fragmentos moleculares analizados no contienen las biomoléculas originales, pero sí mantienen distribuciones químicas que actúan como huellas digitales de organismos antiguos. Esta metodología también podría aplicarse en futuras misiones espaciales, como la búsqueda de vida en Marte, utilizando el mismo sistema de detección.
La vida antigua deja más que fósiles; deja ecos químicos", afirmó el Dr. Robert Hazen, científico principal de Carnegie y coautor principal del estudio. "Gracias al aprendizaje automático, ahora podemos interpretar estos ecos de forma fiable por primera vez".
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