كشف باحثون عن آلاف الجزيئات الأيضية المحفوظة داخل عظام متحجرة يعود عمرها إلى ملايين السنين، مما يوفر نافذة جديدة ومدهشة على الحياة في عصور ما قبل التاريخ. تكشف النتائج، التي نُشرت في 3 يناير 2026 في تقرير لجامعة نيويورك، عن تفاصيل حول الأنظمة الغذائية للحيوانات وأمراضها والمناخات المحيطة بها، بما في ذلك أدلة على بيئات أكثر دفئًا ورطوبة. حتى أن أحد الأحافير أظهر علامات على وجود طفيلي لا يزال معروفًا حتى اليوم.

نجح فريق البحث، بقيادة تيموثي بروماج وبين هو من قسم طب الأسنان بجامعة نيويورك، في فحص الجزيئات المرتبطة بالتمثيل الغذائي والمحفوظة داخل العظام المتحجرة لحيوانات عاشت بين 1.3 و 3 ملايين سنة مضت. يمكن لهذا النهج الجديد أن يغير الطريقة التي يعيد بها العلماء بناء النظم البيئية القديمة.

قام الفريق بتحليل عاج الفيل المتحجر، وتحديد الكولاجين السليم والجزيئات الأيضية المحفوظة الأخرى. توفر هذه الجزيئات، التي كان يُعتقد سابقًا أنها تتحلل تمامًا على مدى فترات طويلة كهذه، ثروة من المعلومات حول حياة الحيوانات. من خلال تحليل التركيب الكيميائي للعظام، يمكن للباحثين تحديد ما كانت الحيوانات تأكله، وما هي الأمراض التي عانت منها، والظروف البيئية التي مرت بها.

قال بروماج: "إن الحفاظ على هذه الجزيئات أمر رائع". "إنه يفتح طرقًا جديدة تمامًا لفهم الماضي."

يعتمد الاكتشاف على تقنيات تحليلية متقدمة، بما في ذلك قياس الطيف الكتلي وتحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد وتصنيف العدد الهائل من الجزيئات الأيضية الموجودة في العظام المتحجرة، وتمييزها عن الملوثات والضوضاء الخلفية. تسمح هذه العملية، المعروفة باسم "علم الأيض"، للعلماء بإنشاء ملف تعريف أيضي مفصل للحيوانات القديمة.

تمتد آثار هذا البحث إلى ما وراء علم الأحياء القديمة. إن فهم كيفية تكيف الحيوانات القديمة مع البيئات المختلفة يمكن أن يوفر رؤى قيمة حول كيفية استجابة الأنواع الحديثة لتغير المناخ. يمكن أن يساعد تحديد الأمراض القديمة أيضًا الباحثين على تطوير استراتيجيات جديدة لمكافحة الأمراض الحديثة.

قال هو: "هذا يغير قواعد اللعبة لفهمنا للحياة في عصور ما قبل التاريخ". "يمكننا الآن إعادة بناء النظم البيئية القديمة بتفاصيل أكبر بكثير من أي وقت مضى."

يخطط فريق البحث لتوسيع تحليله ليشمل عظامًا متحجرة أخرى من فترات ومواقع مختلفة. كما يقومون بتطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي جديدة لتحسين دقة وكفاءة تحليلهم. الهدف النهائي هو إنشاء قاعدة بيانات شاملة لملفات التعريف الأيضية القديمة التي يمكن استخدامها لدراسة تطور الحياة على الأرض.