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Cientistas identificam vida microbiana em rochas com 3,51 bilhões de anos usando IA capaz de revelar vestígios invisíveis e reconstruir a origem da fotossíntese no planeta

Escrito por Fabio Lucas Carvalho
Publicado em 29/11/2025 às 08:04
Atualizado em 29/11/2025 às 08:05
Estudo usa IA para identificar sinais de vida microbiana em rochas antigas e revelar quando a fotossíntese surgiu
Estudo usa IA para identificar sinais de vida microbiana em rochas antigas e revelar quando a fotossíntese surgiu
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Pesquisadores analisaram centenas de amostras antigas para identificar como a vida microbiana deixou fragmentos químicos preservados em rochas extremamente degradadas, revelando pistas inéditas sobre a fotossíntese e a evolução inicial registrada nesses materiais

As tentativas de desvendar processos químicos preservados em sedimentos antigos abriram novas possibilidades para compreender como a vida microbiana surgiu e evoluiu na Terra.

Logo no início, os pesquisadores enfrentaram desafios para determinar quando a fotossíntese apareceu em relação à oxigenação atmosférica, mas o conjunto de análises recentes criou um cenário mais claro sobre essa trajetória.

O estudo reuniu centenas de amostras e aplicou métodos capazes de diferenciar materiais biogênicos e abiógenos, além de investigar comportamentos fotossintéticos e não fotossintéticos em fragmentos químicos.

Vida microbiana e a busca por assinaturas profundas

Os cientistas trabalharam com 406 amostras de períodos distintos para detectar sinais associados à vida microbiana. O uso de aprendizado supervisionado permitiu que o modelo separasse elementos produzidos por organismos daqueles gerados sem qualquer participação biológica. Essa abordagem tornou possível identificar conjuntos químicos presentes em rochas paleoarqueanas com 3,51 bilhões de anos e vestígios relacionados à fotossíntese registrados em rochas neoarqueanas com 2,52 bilhões de anos.

A escassez de registros claros levou os pesquisadores a revisitar remanescentes frágeis, como células antigas e tapetes microbianos que foram enterrados, comprimidos, aquecidos e fraturados ao longo do tempo. Esses processos destruíram pistas que poderiam elucidar a formação inicial da vida e, por isso, a identificação de assinaturas confiáveis exigiu métodos mais sensíveis para interpretar cada fragmento preservado.

A observação de fósseis microscópicos, filamentos e estruturas mineralizadas de tapetes ancestrais permanece central para entender períodos remotos, mas tais registros são escassos. Pesquisadores passaram também a examinar biomoléculas preservadas em rochas antigas, especialmente compostos derivados de membranas celulares ou de processos metabólicos.

As moléculas mais resistentes foram detectadas em sedimentos com aproximadamente 1,7 bilhão de anos. Já rochas ricas em carbono, datadas de 3,5 bilhões de anos, apresentaram assinaturas isotópicas que sugerem intensa atividade biológica naquele período. Ainda assim, a maioria dos materiais antigos não conserva fósseis nem moléculas intactas, pois o calor e a alteração mineral substituíram grande parte dos elementos originais.

A química como testemunha da vida microbiana

Os fragmentos moleculares oriundos desses ambientes eram pequenos demais para revelar detalhes confiáveis até o desenvolvimento de técnicas específicas. Segundo a pesquisadora Katie Maloney, o estudo uniu análise química e inteligência artificial para identificar sinais que não eram visíveis anteriormente, abrindo caminho para interpretar composições altamente degradadas.

As amostras de rochas com 2,5 bilhões de anos, contendo micro-organismos fossilizados, ainda preservavam indícios que apontavam para processos fotossintéticos. A equipe utilizou análises químicas de alta resolução para decompor materiais orgânicos e inorgânicos em fragmentos moleculares mínimos, criando um banco de dados para orientar o sistema de IA.

O modelo distinguiu materiais biológicos de não biológicos com precisão superior a 90 por cento. A partir dessas respostas, foi possível identificar evidências para a origem fotossintética de compostos encontrados na Formação Gamohaan, na África do Sul, com 2,52 bilhões de anos, e no Grupo Gowganda, no Canadá, com 2,30 bilhões de anos.

Outros achados revelaram a biogenicidade de moléculas preservadas em rochas do Cráton Singhbhum, na Índia, com 3,51 bilhões de anos; no Chert Josefsdal, da Faixa de Greenstone de Barberton, com 3,33 bilhões de anos; e na Formação Jerrinah, na Austrália, com 2,66 bilhões de anos.

Em contrapartida, o modelo indicou que compostos das formações Theespruit, na África do Sul, com 3,5 bilhões de anos, e Dresser, na Austrália, com 3,48 bilhões de anos, não apresentavam origem fotossintética. Esses contrastes reforçaram a capacidade da técnica em interpretar diferenças presentes nas assinaturas químicas.

Interpretação química guiada por IA

O pesquisador Robert Hazen destacou que rochas antigas guardam ecos químicos deixados por processos biológicos muito antigos. A aplicação de aprendizado de máquina permitiu decifrar esses ecos com confiabilidade inédita. Maloney enfatizou que essa metodologia pode orientar buscas por organismos fora da Terra, ampliando a relevância dos resultados.

Michael Wong explicou que compreender o aparecimento da fotossíntese ajuda a esclarecer o processo que enriqueceu a atmosfera com oxigênio, condição indispensável para a evolução de formas complexas de vida. Ele também destacou que a tecnologia representa uma nova maneira de iluminar capítulos remotos da história planetária.

Pesquisadores mencionaram a intenção de analisar bactérias fotossintéticas anoxigênicas no futuro, considerando seu potencial como análogos de organismos extraterrestres. A equipe observou ainda que assinaturas espectrais estudadas há décadas ganharam novas interpretações com o uso de IA.

Anirudh Prabhu afirmou que, mesmo quando a degradação dificulta a identificação de sinais diretos, os modelos conseguem reconhecer pistas sutis deixadas por processos biológicos. A técnica não depende de fósseis reconhecíveis ou biomoléculas intactas, o que amplia o alcance das análises.

Caminhos abertos pela inteligência artificial

Para os pesquisadores, a capacidade de interpretar dados químicos complexos abriu perspectivas inéditas. A IA ajudou a organizar informações fragmentadas e permitiu análises que antes eram impraticáveis, oferecendo um recurso adicional para investigar ambientes antigos e potenciais cenários extraterrestres. Essa abordagem ampliou a compreensão sobre assinaturas químicas antigas e consolidou novas possibilidades para estudar vida microbiana em diferentes contextos geológicos.

A pesquisa foi publicada na Proceedings of the National Academy of Sciences e encerra uma etapa essencial na interpretação de sinais associados à vida microbiana. O conjunto de técnicas demonstrou que mesmo dados degradados podem revelar histórias profundas sobre fotossíntese, evolução e transformações ambientais, reforçando o papel decisivo da vida microbiana na cronologia terrestre preservada nos registros mais antigos.

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Fabio Lucas Carvalho

Jornalista especializado em uma ampla variedade de temas, como carros, tecnologia, política, indústria naval, geopolítica, energia renovável e economia. Atuo desde 2015 com publicações de destaque em grandes portais de notícias. Minha formação em Gestão em Tecnologia da Informação pela Faculdade de Petrolina (Facape) agrega uma perspectiva técnica única às minhas análises e reportagens. Com mais de 10 mil artigos publicados em veículos de renome, busco sempre trazer informações detalhadas e percepções relevantes para o leitor.

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