과학자들은 본격적으로 태양계에서 외계 생명체를 찾기 시작했지만, 그러한 생명체는 지구 생명체와 미묘하거나 심오하게 다를 수 있으며, 특정 분자를 생체 서명으로 탐지하는 방법은 진화 역사가 다른 생명체에는 적용되지 않을 수 있습니다. Tokyo Institute of Technology의 지구 생명 과학 연구소 (ELSI) 연구원이 이끄는 일본 / 미국 공동 팀의 새로운 연구는 질량 분석법을 사용하여 복잡한 유기 혼합물을 평가하여 신뢰성있게 분류하는 기계 학습 기술을 개발했습니다. 생물학적 또는 비 생물학적으로.

시즌 1 29 화"작전 : 전멸!") 의 스타 트렉, 1966 년에 방영 된 인간-벌컨 하이브리드 캐릭터 스팍은“우리가 알고 이해하는 삶이 아니다. 그러나 그것은 분명히 살아 있습니다. 존재합니다.” 현재 55 년 된이 대중 문화 밈은 여전히 ​​중요한 점을 지적합니다. 우리가 삶이 무엇인지 근본적으로 모르고 그 삶이 우리가 알고있는 삶과 정말 다르다면 어떻게 삶을 감지 할 수 있을까요?

“우리는 혼자입니까?”라는 질문 우주의 살아있는 존재는 수세기 동안 인류를 매료 시켰고 인류는 NASA 이후로 태양계에서 ET 생명체를 찾고있었습니다. 바이킹 2 현재 과학자들이 ET 생명체를 찾는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 여기에는 심 우주에서 선진 문명의 무선 신호를 듣고, 다른 별 주변 행성의 대기 구성에서 미묘한 차이를 찾고, 우리 태양계에서 우주선을 사용하여 수집 할 수있는 토양 및 얼음 샘플에서이를 직접 측정하려는 시도가 포함됩니다. 이 마지막 범주를 사용하면 가장 진보 된 화학 분석 기기를 직접 ET 샘플을 처리 할 수 ​​있으며 일부 샘플을 지구로 가져 와서 신중하게 조사 할 수 있습니다.

NASA와 같은 흥미로운 임무 인내 로버는 올해 화성에서 생명체를 찾을 것입니다. NASA의 유로파 클리퍼, 2024 년에 출시되어 목성의 위성 인 유로파에서 방출 된 얼음을 잠자리 미션은 2027 년부터 토성의 위성 타이탄에 "옥타 콥터"를 착륙 시키려고 시도 할 것입니다.이 미션은 모두 우리가 혼자인지에 대한 질문에 답하려고 시도 할 것입니다.

질량 분석법 (MS)은 과학자들이 ET 생명체에 대한 우주선 기반 검색에 의존하는 주요 기술입니다. MS는 샘플에 존재하는 수많은 화합물을 동시에 측정 할 수 있다는 장점이있어 샘플 구성에 대한 일종의 "지문"을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 지문을 해석하는 것은 까다로울 수 있습니다.

과학자들이 말할 수 있듯이 지구상의 모든 생명체는 고도로 조정 된 동일한 분자 원리에 기반을두고 있으며, 이는 과학자들에게 모든 지구 생명체가 공통된 고대 지상 조상으로부터 유래되었다는 확신을줍니다. 그러나 과학자들이 지구에서 생명체의 기원에 기여했을 수 있다고 생각하는 원시 과정의 시뮬레이션에서 지구 생명체가 사용하는 특정 분자의 유사하지만 약간 다른 버전이 종종 발견됩니다. 더욱이, 자연적으로 발생하는 화학적 과정은 또한 생물학적 분자의 많은 빌딩 블록을 생성 할 수 있습니다. 우리는 아직 외계 생명체의 알려진 표본이 없기 때문에 과학자들에게 개념적 역설을 남깁니다. 지구 생명체가 진화 초기에 임의의 선택을하여 갇혀서 생명체가 다른 방식으로 건설 될 수 있었는지, 아니면 모든 생명체를 기대해야합니까? 모든 곳이 지구에서와 똑같은 방식으로 제한됩니까? 특정 분자 유형의 검출이 그것이 ET life에 의해 생성되었는지 여부를 나타내는 지 어떻게 알 수 있습니까?

우리가 삶을 생각하는 방식에 편향된 오랜 과학자들이 있습니다. 영상을 현재 지구 생명체가 어떻게 존재하는지에 기반한 탐지 가능 여부는 탐지 방법이 실패 할 수 있습니다. 바이킹 2 실제로 1976 년 화성에서 이상한 결과를 반환했습니다.이 테스트에서 수행 한 테스트 중 일부는 생명에 긍정적 인 신호를 제공했지만 MS 측정은 우리가 알고있는 생명에 대한 증거를 제공하지 않았습니다. NASA의 최신 MS 데이터 화성 호기심 로버가 거기에 제안 are 화성의 유기 화합물이지만 여전히 생명에 대한 증거를 제공하지 않습니다. 지구상의 생명체에 대한 최초의 증거를 발견하려는 과학자들을 괴롭 혔습니다. 고대 지상 샘플에서 감지 된 신호가 해당 샘플에 보존 된 원래의 살아있는 유기체에서 온 것인지 아니면 현재 지구에 퍼져있는 유기체의 오염에서 파생 된 것인지 어떻게 알 수 있습니까? ?

일본 도쿄 공과 대학의 지구 생명 과학 연구소와 미국의 국립 고 자기장 연구소 (The National MagLab)의 과학자들은 결합 된 실험 및 기계 학습 계산 접근 방식을 사용하여이 문제를 해결하기로 결정했습니다. National MagLab은 NSF / DMR-1644779와 플로리다 주를 통해 미국 국립 과학 재단의 지원을 받아 연구를위한 최첨단 기술을 제공합니다. 초 고해상도 MS (Fourier-Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry (또는 FT-ICR MS)로 알려진 기술)를 사용하여 실험실에서 만든 비 생물학적 샘플에서 추출한 것을 포함하여 다양한 복합 유기 혼합물의 질량 스펙트럼을 측정했습니다. (생존하지 않는다는 것이 상당히 확실 함), 운석에서 발견되는 유기 혼합물 (생존하지 않은 것으로 보이는 생물학적으로 생성 된 유기 화합물의 ~ 4.5 억년 된 샘플), 실험실에서 재배 한 미생물 (모든 개체에 적합) ELSI의 공동 저자 인 모치즈키 토모히로 (Tomohiro Mochizuki)가 분리 및 배양 한 새로운 미생물 유기체, 가공되지 않은 석유 (또는 우리가 땅에서 펌핑하여 유기체에서 추출한 가솔린으로 가공하는 천연 원유 오래 전에 지구에서 살았으며 알려진 생물체의“지문”이 지질 학적 시간에 따라 어떻게 변할 수 있는지에 대한 예를 제공합니다.) 이 샘플에는 각각 수만 개의 개별 분자 화합물이 포함되어있어 비교 및 ​​분류 할 수있는 대규모 MS 스펙트럼 세트를 제공했습니다.

복잡한 유기 혼합물에서 특정 분자로 각 피크를 고유하게 식별하기 위해 MS 측정의 정확도를 사용하는 접근 방식과 달리 연구원들은 대신 데이터를 집계하고 광범위한 통계 및 신호 분포를 조사했습니다. 생물, 석유 및 비 생물학적 샘플에서 추출한 것과 같은 복잡한 유기 혼합물은 이러한 방식으로 볼 때 매우 다른“지문”을 나타냅니다. 이러한 패턴은 개별 분자 유형의 유무보다 인간이 감지하기가 훨씬 더 어렵습니다.

연구원들은 원시 데이터를 컴퓨터 기계 학습 알고리즘에 입력했으며 놀랍게도 알고리즘이 샘플을 ~ 95 % 정확도로 살아있는 또는 무생물로 정확하게 분류 할 수 있다는 것을 발견했습니다. 중요한 것은 원시 데이터를 상당히 단순화 한 후 그렇게했기 때문에 정확도가 낮은 기기 인 우주선 기반 기기는 종종 저전력이어서 팀이 얻은 생물학적 분류 정확도를 가능하게하는 충분한 해상도의 데이터를 얻을 수 있다는 것이 그럴듯 해졌습니다.

이 분류 정확성의 근본적인 이유는 계속 탐구 할 수 있지만, 연구팀은 비 생물학적 과정과는 다르게 유기 화합물을 변형하는 생물학적 과정이 생명체가 스스로 번식 할 수있는 과정과 관련되는 방식 때문이라고 제안합니다. 살아있는 과정은 스스로 복제해야하는 반면, 비 생물학적 과정은이를 통제하는 내부 과정이 없습니다.

미국 국립 MagLab의 공동 저자 인 Huan Chen은“이 작업은 우주 생물학 응용 ​​분야에 초 고해상도 질량 분석법을 사용하는 데 많은 흥미로운 길을 열어줍니다.

수석 저자 인 Nicholas Guttenberg는 다음과 같이 덧붙입니다.“복잡한 화학 혼합물의 모든 피크를 특성화하는 것은 불가능하지는 않더라도 어렵지만 성분의 광범위한 분포에는 혼합물이 생성되거나 개발 된 과정에 대한 정보를 제공하는 패턴과 관계가 포함될 수 있습니다. 복잡한 프리 바이오 틱 화학을 이해하려면 개별 분자의 존재 또는 부재보다는 이러한 광범위한 패턴 (어떻게 생성되는지, 의미하는 바, 변화하는 방식)에 대한 사고 방식이 필요합니다. 이 문서는 해당 수준에서 특성화의 타당성과 방법에 대한 초기 조사이며 고정밀 질량 측정을 폐기하더라도 샘플을 생성 한 프로세스 유형별로 샘플을 식별하는 데 사용할 수있는 피크 분포에 중요한 정보가 있음을 보여줍니다. ”

ELSI의 공동 저자 인 Jim Cleaves는“이런 종류의 관계형 분석은 태양계에서 생명체를 검색하는 데 광범위한 이점을 제공 할 수 있으며, 생명의 기원을 재현하도록 설계된 실험실 실험에서도 유용 할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다. 팀은 이러한 유형의 데이터 분석의 어떤 측면이 그러한 성공적인 분류를 허용하는지 정확히 이해하기 위해 추가 연구를 계속할 계획입니다.

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참조 :

니콜라스 구텐베르크^1,2,3, 천환⁴, 모치즈키 토모히로¹제임스 클 리브스 II^{1,5,6, *}, 외계 생명체 검출을위한 복합 유기 혼합물의 생물 원성 분류, 생활, DOI : 10.3390 / life11030234

1. 지구 생명 과학 연구소, Tokyo Institute of Technology, Ookayama, Tokyo 152-8550, Japan

2. Cross Labs, Cross Compass Ltd., 2-9-11-9F Shinkawa, Chuo-ku, Tokyo, 104-0033, Japan

3. GoodAI, Na Petynce 213 / 23b, 169 00 Prague, Czech Republic

4. 플로리다 주립 대학, 1800 East Paul Dirac Drive, National High Magnetic Field Laboratory,
Tallahassee, FL 32310-4005, 미국

5. 미국 NJ 1 프린스턴, 08540 Einstein Drive, 고급 연구 연구소

6. Blue Marble Space Institute of Science, 시애틀, WA 98104, USA

추가 정보 :

도쿄 공과 대학 (Tokyo Tech) 일본 최고의 과학 기술 대학으로서 연구 및 고등 교육의 최전선에 서 있습니다. 도쿄 기술 연구원은 재료 과학에서 생물학, 컴퓨터 과학 및 물리학에 이르기까지 다양한 분야에서 탁월합니다. 1881 년에 설립 된 Tokyo Tech는 매년 10,000 명 이상의 학부 및 대학원생을두고 있으며 과학 분야의 리더와 업계에서 가장 인기있는 엔지니어로 발전하고 있습니다. "기술 독창성과 혁신"을 의미하는 "monotsukuri"라는 일본 철학을 구현 한 Tokyo Tech 커뮤니티는 영향력있는 연구를 통해 사회에 공헌하고자 노력합니다.

지구 생명 과학 연구소 (ELSI) 일본의 야심 찬 세계 초연 국제 연구 센터 중 하나입니다.이 목표는 일본에 와서 가장 도전적인 과학적 문제에 대해 협력하는 세계 최대의 마음을 고무함으로써 광범위한 학제 ​​간 과학 분야에서 진보를 달성하는 것입니다. ELSI의 주요 목표는 지구와 생명의 기원과 공동 진화를 다루는 것입니다.

세계 최고 국제 연구 센터 이니셔티브 (WPI) 2007 년 문부 과학성 (MEXT)이 일본에 세계적으로 눈에 띄는 연구 센터를 건설하기 위해 출범했습니다. 이 연구소는 전 세계의 일선 연구원을 끌어들이는 높은 연구 표준과 뛰어난 연구 환경을 장려합니다. 이 센터는 고도로 자율적이므로 일본의 기존 연구 운영 및 관리 방식을 혁신 할 수 있습니다.