La IA podría redefinir la búsqueda de vida extraterrestre

Nueva química mediante aprendizaje automático amplía la búsqueda de vida

Un equipo de científicos planetarios y geoquímicos ha publicado resultados que muestran que una inteligencia artificial entrenada en productos complejos de descomposición química puede distinguir con fiabilidad el material que alguna vez provino de organismos vivos del material abiótico, incluso cuando las biomoléculas originales han desaparecido hace mucho tiempo. El trabajo, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, sugiere una nueva y poderosa forma de leer los "ecos" químicos dejados por la vida antigua y plantea la posibilidad de adaptar el enfoque para su uso en otros mundos.

Cómo funciona el método

Los investigadores utilizaron pirolisis–cromatografía de gases–espectrometría de masas (py‑GC‑MS) para descomponer térmicamente muestras de roca y materia orgánica y producir mezclas complejas de pequeños fragmentos moleculares. Esos patrones de fragmentos —esencialmente huellas químicas— se introdujeron en un modelo de aprendizaje automático supervisado entrenado con un conjunto amplio y diverso de muestras que incluía plantas y animales modernos, fósiles antiguos, síntesis de laboratorio y meteoritos. El modelo aprendió a reconocer distribuciones de fragmentos que son características del procesamiento biológico, en lugar de identificar una sola molécula o biomarcador específico.

Los resultados iniciales de más de 400 especímenes analizados muestran que el algoritmo puede separar muestras bióticas de abióticas con una precisión muy alta, reportando un éxito superior al 90% en muchas tareas de clasificación. Este rendimiento es notable porque no depende del hallazgo de lípidos intactos, ADN o fósiles evidentes, características que rara vez se preservan cuando las rocas han sido calentadas, enterradas o alteradas químicamente a lo largo de miles de millones de años.

Por qué es importante para la astrobiología

La implicación práctica es directa: si los patrones químicos sutiles y degradados retienen una traza estadística de biología en la Tierra, entonces el mismo enfoque estadístico podría revelar evidencia de vida pasada en Marte, lunas heladas o muestras traídas de otros cuerpos celestes. El método es intencionadamente agnóstico respecto a la bioquímica —busca patrones en las distribuciones en lugar de biomoléculas modernas específicas—, lo cual es una ventaja cuando no sabemos cómo sería químicamente la vida extraterrestre.

Basado en trabajos previos sobre biofirmas mediante aprendizaje automático

Este proyecto se basa en una línea de investigación que ha demostrado, en los últimos años, que el aprendizaje automático puede detectar señales estadísticas de biología en datos químicos complejos. Un estudio previo desarrolló un clasificador de biofirmas moleculares agnóstico basado en ML utilizando conjuntos de datos de py‑GC‑MS y demostró una discriminación robusta entre materiales bióticos y abióticos. El nuevo trabajo escala esa idea con un conjunto de muestras mucho mayor y con un enfoque explícito en las rocas más antiguas y fuertemente alteradas.

Fortalezas técnicas y advertencias importantes

• Fortalezas: El enfoque aprovecha instrumentos y métodos con herencia de vuelo —los espectrómetros de masas y las técnicas de volatilización térmica ya han volado en los róveres marcianos— y añade una capa estadística automatizada que puede señalar una química inusual de tipo biológico incluso cuando los biomarcadores conocidos han desaparecido.
• Advertencias: El modelo está entrenado en química terrestre, por lo que sus resultados deben interpretarse con cautela cuando se apliquen fuera de la Tierra. Los procesos abióticos pueden producir mezclas orgánicas complejas que imitan las distribuciones biológicas bajo ciertas condiciones, y los materiales planetarios como los percloratos pueden alterar los productos de la pirolisis de formas que complican la interpretación. Serán esenciales pruebas ciegas rigurosas contra análogos abióticos realistas y la validación cruzada con métodos ortogonales (proporciones de isótopos, contexto mineral, microscopía).
• Límites instrumentales: Miniaturizar la py‑GC‑MS para vuelos espaciales no es una tarea trivial; los instrumentos de vuelo utilizan diferentes regímenes de calentamiento y operan en entornos restringidos, lo que puede cambiar el patrón de los productos de descomposición. Traducir los modelos entrenados en laboratorio a los datos de los róveres requerirá una calibración cuidadosa y, probablemente, un reentrenamiento específico para cada misión.

Cómo podría cambiar la estrategia de las misiones

Si se perfecciona y valida, un clasificador químico asistido por IA cambiaría la forma en que los equipos planifican la exploración. En lugar de buscar principalmente fósiles prístinos o biomarcadores definidos de forma estrecha, los planificadores de misiones podrían utilizar un cribado estadístico distribuido para identificar estratos prometedores en áreas más extensas. En Marte o en mundos oceánicos, eso podría significar una selección final de muestras más rápida y objetiva para su envío a la Tierra o un seguimiento específico con instrumentos complementarios.

Una próxima fase cautelosa pero optimista

Los científicos subrayan que la nueva herramienta es complementaria en lugar de definitiva: identifica candidatos para un estudio más profundo en lugar de emitir una declaración inmediata de vida extraterrestre. La comunidad exigirá una confirmación independiente y pruebas rigurosas en entornos análogos antes de tratar un resultado señalado por la IA como evidencia. Aun así, la técnica amplía el tipo de preguntas que podemos hacerle a las rocas fragmentadas y alteradas, y otorga a los equipos de misión una forma basada en datos para priorizar recursos escasos en terrenos complejos.

Para la astrobiología, el titular es sencillo: el aprendizaje automático sumado al análisis químico de alta resolución amplía la ventana para detectar vida antigua y proporciona una ruta práctica para llevar esa capacidad al trabajo de campo y a la exploración robótica. Si el enfoque demuestra ser robusto en la dura realidad de las misiones planetarias, podría remodelar nuestra forma de buscar vida más allá de la Tierra, no prometiendo respuestas instantáneas, sino haciendo visibles los patrones invisibles de la biología en lugares que antes considerábamos inalcanzables.

James Lawson
Reportero de investigación en ciencia y tecnología, Dark Matter. Máster en Comunicación Científica, Grado en Física (UCL). Residente en el Reino Unido.