一項突破性研究將先進化學技術與人工智能深度融合，在探索地球早期生命痕跡領域取得重大進展。科研團隊通過分析數十億年前的巖石樣本，成功識別出迄今最古老的生物化學信號，并將產氧光合作用的出現時間大幅提前，為生命演化研究開辟了全新路徑。相關成果發表于國際權威學術期刊。

研究團隊由多國科研機構聯合組成，歷時三年采集了406份特殊樣本，包括古沉積巖、化石碎片、現代生物組織及隕石等。這些樣本覆蓋了從33億年前到現代的時間跨度，旨在驗證生命分子在極端地質條件下能否長期保存。項目負責人表示，傳統方法僅能檢測到未被完全破壞的有機物，而新方法通過捕捉分子級別的化學指紋，能夠識別被地質作用改造過的生命痕跡。

在南非約瑟夫斯達爾燧石層中，研究團隊檢測到33億年前的明確生物化學信號。這些沉積巖中的分子模式與現代藍藻的光合作用產物高度吻合，將有機分子可追溯的時間上限推前了15億年。更令人驚訝的是，在25.2億年前的巖石中發現了產氧光合作用的分子證據，比此前通過碳同位素推斷的時間早8億多年。這一發現表明，地球大氣層的氧化過程可能比現有理論推測的更為復雜。

該技術的突破性在于其跨學科融合特性。化學分析能夠解構復雜物質組成，人工智能則擅長從海量數據中提煉規律，二者結合形成了強大的研究范式。項目組成員指出，這種技術不僅適用于地球樣本，未來還可用于分析火星巖石或小行星帶回的物質，為尋找地外生命提供關鍵技術支撐。目前團隊正在優化算法模型，計劃將檢測靈敏度提升至十億分之一級別。