В поисках жизни за пределами Земли аминокислоты традиционно считаются ключевыми молекулами, поскольку они участвуют во всех известных биологических процессах и способны сохраняться миллионы лет. Однако аминокислоты могут возникать и в результате абиогенных процессов — например, в метеоритах или на астероидах, что затрудняет однозначное определение их происхождения.

Учёные представили новый статистический подход LUMOS (Life Unveiled via Molecular Orbital Signatures), который позволяет отличать биотические и абиотические образцы по распределению энергетических зазоров между высшей занятой и низшей свободной молекулярными орбиталями (HOMO-LUMO gap, HLG) аминокислот.

В биологических системах наблюдается широкий спектр HLG, отражающий способность жизни регулировать химическую реактивность. В абиогенных образцах диапазон HLG значительно уже, что связано с ограничениями синтетических путей и невозможностью восполнения утраченных молекул.

Для проверки метода учёные собрали обширную базу данных по аминокислотам из 87 биотических и 102 абиотических образцов, а также 43 лабораторных симуляций. Квантово-химические расчёты показали, что только биотические образцы содержат аминокислоты с HLG ниже 10 эВ, а диапазон значений почти вдвое шире, чем у абиотических. Статистический анализ подтвердил высокую точность метода: более 95% образцов были правильно классифицированы.

Особое внимание уделено учёту концентраций аминокислот: взвешенные по количеству показатели HLG ещё сильнее разделяют классы. Машинное обучение на этих данных показало, что одного параметра — взвешенной дисперсии HLG — достаточно для точной классификации.

LUMOS применим к анализу образцов с помощью существующих инструментов, включая масс-спектрометрию, и может использоваться в будущих миссиях по поиску жизни на Марсе, Энцеладе и других объектах. Метод не зависит от конкретной биохимии и способен выявлять признаки жизни даже в неземных системах.