ИИ помог сильно приблизиться к пониманию, как возникла первая жизнь на Земле. На видео примерно как выглядел наш предок из «Мира РНК» в Google AlphaFold 3. Также нейросети смогли сделать невероятное — увидеть «химические призраки» жизни 3,3 миллиарда лет назад. Иными словами, ИИ смог помочь восстановить варианты РНК, близкие к зарождению жизни, и всё дальше уходит в древность, чтобы доказывать химический её состав по ископаемым.

Хотя РНК-молекулы, которые умеют клонировать другую РНК, создают примерно из 200–300 нуклеотидов уже давно, у них было две проблемы. Первая: они не умеют реплицировать сами себя, а только более короткие РНК. Но главная проблема — что вероятность спонтанного возникновения такой длинной молекулы примерно равна по числу вариантов числу элементарных частиц во Вселенной. Поэтому математик Фред Хойл сказал знаменитую фразу: «вероятность случайного возникновения жизни на Земле (репликазы РНК из химического „бульона“) равна вероятности того, что торнадо, пронесшийся по свалке, случайно соберёт готовый к полёту самолёт Boeing 747 из валяющихся там деталей».

Однако учёные стали создавать триллионы вариантов молекул РНК и обнаружили несколько довольно коротких новых кандидатов около 50 нуклеотидов. Далее, исследуя их с помощью Google AlphaFold 3, они смогли создать QT45 из всего 45 нуклеотидов. Количество комбинаторики для случайного появления такой РНК драматически упало до реалистичного: в ведре молекул РНК такой длины, если они все разные, найдётся уже подходящая.

Также оказалось, что QT45 умеет реплицировать саму себя, т.е. открывается дверь в дарвиновскую эволюцию. Конечно, реальный наш предок выглядел скорее иначе, вероятно ИИ сможет уже предложить более эффективные варианты, но аргумент «Боинга из свалки» по факту ИИ уничтожил.

Однако это «жизнь из пробирки», но как выглядела древняя жизнь в реале?
Роберт Хейзен, геолог из Института науки Карнеги, заявил: «У нас есть способ считывать молекулярные „призраки“, оставленные ранней жизнью». Его метод заключается в том, что ИИ может услышать «химическое эхо» древней жизни даже в разложившейся органике. ИИ для этого сначала тренируют на глубоких продуктах разложения известных организмов, вроде «живого ископаемого» как археи. После этого в древних породах ИИ может обнаружить следы жизни по маркерам и даже предположить, какие химические процессы были у неё, также по призрачным маркерам. Сейчас метод может заглянуть 3,3 миллиарда лет назад, что уже привело к пересмотру традиционных представлений, т.к. фотосинтез возник на 800 миллионов лет раньше, чем думали учёные, и классическая теория «кислородной катастрофы» требует сильной переработки. Однако метод может спускаться ещё дальше в прошлое, если жизнь образовывала хотя бы плёнки и по маркерам ИИ понятно, что искать.

Какая практическая польза от этого, кроме того, что мы скорее всего увидим от ИИ довольно точную модель первой жизни? Такие исследования по факту создают молекулярные самореплицирующиеся машины, которые умеют клонировать не только себя, но ещё создавать другие РНК и белки. Это потенциально позволит создавать очень сложную фармацевтику весьма дешево, т.к. лекарство просто само себя создаёт буквально в ведре из химикатов, как и первая жизнь.

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adt2760
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2514534122