[뉴스스페이스=이종화 기자] 최근 과학자들은 지구 밖에서 생명의 흔적을 탐지하는 방식을 혁신할 수 있는 머신러닝 프레임워크인 ‘라이프트레이서(LifeTracer)’를 개발했다.

이 도구는 특정 분자에만 집중하는 기존 생체 지표 탐색 방식과 달리, 샘플 내 수천 개의 분자 조각이 형성하는 전체 화학적 패턴을 분석해 생물학적·비생물학적 물질을 구별한다. PNAS Nexus에 발표된 최신 연구에 따르면, 라이프트레이서는 운석과 지구 샘플을 분석할 때 생물학적·비생물학적 물질을 87% 이상의 정확도로 분류하는 성과를 달성했다.​

패턴 기반 접근법, 기존 생체 지표 한계 극복

astrobiology, science, chemistryworld, phys.org에 따르면, 기존의 생체 지표 탐색 방식은 DNA·RNA 염기, 아미노산 등 특정 생물학적 분자의 존재 여부에 의존해왔다.

그러나 NASA가 2023년 OSIRIS-REx 임무로 가져온 소행성 베누 샘플에서는 DNA와 RNA에 사용되는 5가지 염기와 20가지 아미노산 중 14가지, 그리고 수많은 유기 분자가 확인됐음에도 불구하고, 명확한 생명의 흔적은 발견되지 않았다. 특히 아미노산의 왼손형과 오른손형 비율이 거의 반반이었고, 이는 지구 생명체의 특징인 강한 왼손형 선호와 달랐다.​

이러한 결과는 무생물 물질도 풍부하고 조직화된 유기 분자 혼합물을 만들어낼 수 있음을 보여주며, 전통적인 생체 지표만으로는 생명의 존재를 확신하기 어렵다는 한계를 드러냈다. 라이프트레이서는 수천 개의 분자 조각을 동시에 분석해, 생물학적 과정에서 형성된 화합물과 무생물적 화학에서 생성된 화합물을 구별할 수 있다.

연구팀은 이차원 가스 크로마토그래피와 고해상도 질량 분석기를 활용해 8개의 탄소 풍부 운석과 10개의 지구 토양·퇴적물 샘플을 분석했으며, 각 샘플에서 평균 1,184개(운석), 907개(지구)의 유기 화합물 피크가 검출됐다.​

핵심 화학 패턴과 AI의 역할

라이프트레이서는 머신러닝 모델을 통해 두 그룹의 샘플을 구분하는 핵심 화학 패턴을 식별한다. 운석 샘플은 우주 공간의 차가운 환경에서 형성된 화학을 반영해 휘발성 화합물을 더 많이 포함하는 경향이 있으며, 1,2,4-트리티오란(1,2,4-trithiolane)과 같은 황을 포함한 화합물이 비생물 샘플의 강력한 지표로 작용한다.

반면, 지구 샘플은 생물학적 과정을 통해 형성된 생성물을 포함하며, 다핵 방향족 탄화수소(PAHs)도 구조적 차이가 있어 모델이 구분해 낼 수 있다.​

시료 회수 임무와 생명 탐지의 미래

이 기술은 NASA가 화성, 화성의 위성, 유로파·엔셀라두스 등에서 샘플을 회수하는 임무에 큰 의미를 가진다. 2025년 9월, 퍼서비어런스 로버는 화성 제제로 크레이터에서 잠재적 생명 흔적을 나타내는 유기 탄소 함유 이암(‘사파이어 캐년’ 샘플)을 발견했으며, 이 샘플은 생명체 존재 가능성을 시사하는 화학적·광물학적 특징을 지닌다. 하지만 여전히 생물학적·비생물학적 기원을 구별하기 위한 추가 분석이 필요하다.​

연구자들은 “미래 샘플은 다양한 출처의 유기물 혼합물이 포함될 가능성이 높으므로, 몇 가지 익숙한 분자에만 의존하지 않고 전체 화학적 구조가 생물학적 특징과 유사한지 평가할 수 있다”고 강조했다.

라이프트레이서는 보편적인 생명 탐지기가 아니라 복잡한 유기 혼합물을 해석하는 기초를 제공하며, 2025년 8월 출범한 NASA의 500만 달러 규모 프로젝트는 최소 1,000개의 샘플(운석, 생물체 등)로 AI를 추가 훈련해 생명 흔적 탐지 능력을 더욱 향상시킬 예정이다.​