一个跨学科科研团队融合先进化学分析与人工智能（AI）技术，取得了一项关于地球早期生命的重大突破。通过AI技术解析33亿年前的生命信号，研究人员不仅在远古岩石中找到了新的生物化学证据，还发现了产氧光合作用的分子印记，将此前相关记录提前了超过8亿年，为探索生命起源与演化开辟了全新路径。该成果已发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。
此项研究由美国卡内基科学研究所联合多家高校及科研机构共同完成。团队共分析了406份样本，包括古老沉积岩、化石、现代动植物组织以及陨石等，目标是验证即使原始生物分子已被地质过程破坏，生命特征是否仍能以化学形式残留在岩石中得以保存。
研究采用热解—气相色谱—质谱联用技术，将样本中的有机和无机成分分解成微小的化学片段，释放出隐藏的分子信息。随后，研究人员应用一种名为“随机森林”的监督式机器学习算法，识别不同来源物质的独特化学模式。该方法通过构建大量决策树对数据进行分类，有效提取潜在的生态学与生物分类线索。这是科学界首次将热解—气相色谱—质谱数据与AI模型结合，用于探测数十亿年前岩石中的生命痕迹。
结果表明，该系统能够以超过90%的准确率区分生物成因（如微生物、植物、动物）与非生物成因（如陨石或人工合成碳）。尤为关键的是，团队在南非约瑟夫斯达尔地区的33亿年前燧石沉积物中检测到清晰的生物化学信号，将有机分子可提供可靠生命信息的时间范围向前延伸了一倍以上。
此外，研究还在距今25.2亿年的岩石中发现了光合作用的分子证据，证明产氧光合作用至少在此时期已经存在，比以往基于碳同位素记录所推断的时间早了8亿多年。这一发现对于理解地球大气从缺氧向富氧转变的过程具有深远意义，也为后续复杂生命的兴起提供了重要支撑。
研究还指出，样本年龄显著影响生命信号的保存状况：5亿年以内的年轻岩石普遍保留强烈的生物特征；5亿至25亿年之间的样本中约有三分之二仍可识别出生命痕迹；而在超过25亿年的古老岩石中，仅有47%仍含有可探测的生物信号。为此，AI模型不仅输出“生物”或“非生物”的判断，还提供概率评分，通常以60%作为判定为生命来源的参考阈值。
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