과학자들이 인공지능(AI)을 활용한 분석으로 약 33억년 된 암석에서 '지구 생명'의 가장 오래된 화학 흔적을 확인했다. 지구에서 생명이 언제 시작됐는지에 대한 오랜 질문에 새로운 답이 제시된 것이다. 

미국 카네기과학연구소 연구팀이 남아프리카공화국 음푸말랑가(Mpumalanga) 지역의 '요제프스달 처트(Josefsdal Chert)'에서 약 33억 3천만 년 전(3.33 Ga) 형성된 암석 속 탄소 잔류물에서 현재까지 확인된 가장 이른 생명 화학 흔적을 검출했다고 사이언스얼럿이 전했다.

연구팀은 정교한 분광 분석법을 활용해 각 시료에 갇힌 화학적 파편을 분리해냈다. 이후 '랜덤 포레스트(random forest)'라 불리는 특정 유형의 기계 학습 모델을 적용했다. 이 모델은 수백 개의 의사 결정 트리를 구축해 데이터를 분류하고 잠재된 생태학적·분류학적 패턴을 추출한다. 

수십억 년 된 암석에서 생물학적 흔적을 식별하기 위해 이 유형의 데이터와 지도형 기계 학습을 결합한 연구는 이번이 처음이다.

이번 연구는 인공지능(AI) 기반 분석을 활용해, 생명 활동이 남긴 미세한 유기 패턴을 기존 방법보다 높은 신뢰도로 판별해낸 것이 특징이다. 생명체가 남긴 흔적은 시간이 흐를수록 지질 변화로 손실되는데, 이를 '화학적 메아리(chemical echoes)'라고 한다. 

로버트 헤이즌(Robert Hazen) 카네기연구소 연구원은 "AI가 처음으로 이 미세한 신호를 신뢰도 높게 해석할 수 있게 됐다"고 설명했다.

고대 탄소가 보여준 생명 흔적…AI가 '생물 기원' 판별

연구팀은 먼저 생물 기원의 유기물에서 공통적으로 나타나는 미세한 화학 패턴을 정의한 뒤, 이를 학습한 머신러닝 모델을 구축했다. 이후 현대 생물에서부터 고대 스트로마톨라이트, 흑색 처트, 탄소 잔류물 등 총 406개 표본을 열분해-기체크로마토그래피-질량분석(Py-GC-MS)으로 분석했다. Py-GC-MS는 시료를 가열해 유기물을 조각으로 분해하고, 이 조각들을 분리한 후 질량 특징을 측정하는 과정이다. 

헤이즌 연구원은 "컴퓨터에 수천 개의 퍼즐 조각을 보여주고 원래 그림이 꽃인지, 운석인지 묻는 것과 같다"면서 "개별 분자에 집중하기 보다는 화학적 패턴을 찾았는데, 그 패턴은 다른 우주에서도 동일할 수 있다"고 설명했다. 

AI 모델은 이들 데이터를 바탕으로 약 90% 이상의 정확도로 생물·비생물을 구분했다. 

샘플의 연대는 현재부터 약 38억년 전까지 다양했으며, 여기에는 약 37억년 전의 그린란드 탄소와 호주 사막의 35억 년 된 스트로마톨라이트가 포함됐다. 약 5억 년 미만의 비교적 젊은 표본들은 강렬하고 명확한 생물학적 특징을 나타냈다. 반면 표본이 오래될수록 지질학적 과정으로 인해 화학적 세부 정보가 사라지면서 생물학적 신호가 더욱 희미해졌다. 

그 결과 가장 오래된 '생물 신호 양성' 표본이 33억 3천만 년 전의 요제프스달 처트에서 나왔다.

광합성의 기원도 8억 년 앞당겨

연구팀은 생명 화학 흔적뿐 아니라, 25억 2천만~23억 년 전 암석에서 광합성의 증거도 확인했다. 이는 기존에 알려진 광합성 등장 시점보다 8억 년 이상 빠르다.

캐나다·남아프리카의 고대 암석에서 포착된 이 패턴은, 초기 광합성 생물들이 이미 지구 곳곳에 분포했음을 시사한다.

"지구 생명의 기원을 다시 그릴 시점"

연구팀은 "33억 년 전이면 이미 생명이 지구에 널리 퍼져 있었다고 판단할 수 있다"며 "AI 기반 분석은 그동안 불확실했던 고대 생명 흔적을 해석하는 새로운 기준점을 제시한다"고 강조했다.

고대 생명의 흔적은 시간이 지날수록 지질 변형으로 사라지지만, 이번 연구는 생체 분자의 남은 '패턴'만으로도 생명 기원을 추적할 수 있음을 입증했다.

헤이즌 연구원은 "지구에서 가장 오래된 암석들은 여전히 이야기를 들려주고 있다"며 "AI 분석은 그 속삭임을 들을 수 있게 해주는 새로운 도구"라고 말했다.

이번 연구는 미 국립과학원회보(PNAS)에 게재됐다.