La tecnologia laser decifra i fossili della "Stele di Rosetta" e offre indizi sui primi anni di vita

Loron et al.

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Nel cuore dell'Aberdeenshire, in Scozia, vicino al tranquillo villaggio di Rhynie, si trova un ecosistema fossile di fama mondiale che ha affascinato gli scienziati sin dalla sua scoperta nel 1912.

Conservata nell'abbraccio impenetrabile della selce, una roccia indurita composta da silice, la selce di Rhynie offre una finestra sul passato, risalente all'antico periodo devoniano inferiore, circa 407 milioni di anni fa (ma). Questo straordinario tesoro geologico svolge un ruolo cruciale nel svelare i misteri della vita sulla Terra.

Ora, armato di tecniche di imaging non distruttive all’avanguardia, di analisi avanzata dei dati e della potenza dell’apprendimento automatico, un team di ricercatori ha intrapreso un’esplorazione innovativa delle collezioni di fossili conservate dai musei nazionali scozzesi e dalle università di Scozia. Aberdeen e Oxford.

Attraverso il loro approccio innovativo, gli scienziati dell’Università di Edimburgo hanno svelato informazioni senza precedenti sulla selce di Rhynie che potrebbero rivoluzionare la nostra comprensione anche dei campioni meno conservati.

Curioso di approfondire l'impatto di questa ricerca sulla nostra comprensione del mondo antico, Interesting Engineering (IE) si è messo in contatto con il dottor Corentin Loron, uno degli autori principali dello studio.

"I fossili studiati qui sono esemplari di piante, funghi (il regno che include funghi, lieviti e muffe), batteri e animali provenienti da Rhynie chert, un sito fossile nell'Aberdeenshire, in Scozia, risalente a circa 400 milioni di anni fa, noto da tempo per la sua eccezionale abbondanza di fossili", ha descritto Loron a IE.

Ha spiegato che i fossili sono racchiusi all'interno di una matrice di silice, un minerale molto duro, che ha assicurato che siano "preservati in modo impeccabile" sia morfologicamente che, come ha rivelato il suo studio, anche molecolare.

"L'assemblaggio di selce di Rhynie è cruciale per lo studio di come la vita si è evoluta nei continenti perché contiene molti dei primi esempi inequivocabili di alcuni lignaggi biologici", ha detto.

In questo modo, ha spiegato, l'assemblaggio di selce di Rhynie si qualifica come un forte controllo positivo per lo studio dei segnali molecolari nei fossili perché il segnale può essere paragonato all'organismo a cui corrisponde.

"In un certo senso, fornisce una chiave per comprendere segnali più criptici o ambigui all'interno dell'assemblaggio o in epoche precedenti, proprio come la stele di Rosetta consentiva la presenza dei geroglifici", ha chiarito.

I fossili sono stati analizzati utilizzando la spettroscopia FTIR, che sta per Fourier Transform InfraRed. "In questa tecnica, i campioni vengono sparati con un laser a infrarossi che, attraversando il materiale fossile, ecciterà i legami tra gli atomi", ha spiegato Loron.

Keshavana/Wikimedia Commons

In termini più semplici, la spettroscopia FTIR utilizza la luce per identificare le molecole in un campione; aiuta gli scienziati a capire di cosa è fatto il campione.

Funziona proiettando la luce infrarossa su un campione e misurando le lunghezze d'onda della luce assorbita dalle molecole all'interno del campione.

Ogni tipo di molecola ha un modello di assorbimento unico, come un'impronta digitale, che lo strumento può rilevare. Lo strumento registra l'intensità della luce assorbita a varie lunghezze d'onda e la converte in uno spettro.

"Questi legami vibreranno a frequenze diverse a seconda del loro tipo (ad esempio, un legame tra due atomi di carbonio o tra un carbonio e un ossigeno) e del gruppo funzionale chimico", ha detto Loron a IE.

"Il risultato sarà uno spettro che mostrerà la composizione chimica del nostro materiale che potremo sfruttare per ricostruire e comprendere la sua struttura molecolare", ha aggiunto. In altre parole, confrontando questo spettro con gli spettri noti di diverse molecole, gli scienziati possono identificare la presenza di composti specifici o analizzare la struttura chimica di una sostanza.

"Un approccio che abbiamo utilizzato per analizzare questi spettri è un approccio di apprendimento automatico, che è semplicemente un approccio statistico supervisionato", ha affermato.