Un marco de aprendizaje automático puede distinguir las moléculas producidas por procesos biológicos de aquellas formadas mediante procesos no biológicos y podría utilizarse para analizar muestras recuperadas por misiones planetarias actuales y futuras. Los hallazgos se publican en la revista PNAS Nexus.
José C. Aponte, Amirali Aghazadeh y sus colegas analizaron ocho meteoritos carbonáceos y diez muestras geológicas terrestres mediante cromatografía de gases bidimensional acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo de alta resolución.
Con estos datos, los autores desarrollaron LifeTracer, un marco computacional que procesa datos de espectrometría de masas y aplica aprendizaje automático para identificar patrones que distinguen los orígenes abióticos de los bióticos. Un modelo de regresión logística entrenado con características a nivel de compuesto alcanzó una precisión superior al 87 % en la clasificación de las muestras como meteoríticas o terrestres.
El análisis identificó 9475 picos en muestras de meteoritos y 9070 en muestras terrestres, con diferencias estadísticamente significativas entre ambos tipos de muestras en las distribuciones de peso molecular y los tiempos de retención, que describen el tiempo que tarda el compuesto en atravesar las dos columnas del cromatógrafo. Los compuestos orgánicos en las muestras de meteoritos mostraron tiempos de retención significativamente menores, lo que concuerda con una mayor volatilidad en materiales de origen abiótico.
El marco teórico identificó los hidrocarburos aromáticos policíclicos y sus variantes alquiladas como características predictivas clave, destacando el naftaleno como el compuesto con mayor capacidad predictiva para las muestras abióticas. Según los autores, este enfoque permite la detección escalable e imparcial de biofirmas y podría ser una herramienta valiosa para interpretar mezclas orgánicas complejas que se recuperarán en las misiones de retorno de muestras planetarias actuales y futuras.
Con información de PNAS
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