撰文:吴婷婷
编审:寇建超
排版:李雪薇
你或许听过制造机器人、组装机器人、3D 打印机器人,但你听过“繁殖机器人”吗?
为了永续生存,生命必须繁衍。数十亿年来,地球上的生物体已经进化出了多种繁殖方式,如今机器人也能做到自我复制并繁殖后代。
近日,来自美国佛蒙特大学、塔夫茨大学和哈佛大学的研究团队研发出了
有史以来第一款可自我繁衍的活体机器人
,它们的外观酷似 80 年代的电子游戏《吃豆人》,能够一边“吃掉”其他细胞,一边实现自我复制!
相关研究论文以“Kinematic self-replication in reconfigurable organisms”为题,已发表在科学期刊《美国科学院院刊》上。
据论文描述,
这一创造性发现有望在未来为外伤、先天缺陷、癌症、衰老等提供更直接、更个性化的药物治疗
。
可以说,它完全打破了人们对于机器人的固有印象。Xenobot 并非由金属或任何软性“无生命”材料制作而成,而是一种从生物细胞中提取并经过计算机设计的活体机器人。
那么,它是如何被创造出的?
大概从农业诞生之日起,人类就一直在努力了解其他生物以为自己所用,如今基因编辑也变得越来越普遍,科学家们也已经尝试组装了一些人工生物,即复制已知动物的身体形态。
在这一研究中,该团队思考:
我们是否能够利用计算机技术,基于机器人,从头到尾,彻底地创造出一种全新的生物体?
于是,研究团队选定了一种由非洲爪蟾(Xenopus laevis)胚胎干细胞分化出的心肌细胞和皮肤细胞组成的细胞团作为初始生物体,其中心肌细胞为细胞团的运动提供动力,而皮肤细胞提供结构支撑。
他们花费数月时间,使用进化算法,终于在佛蒙特大学佛蒙特州高级计算核心的 Deep Green 超级计算机集群上为新生命形式找到了最佳设计形态,并赋予了它们能够完成特定任务的能力,比如在一个方向上运动、搬运物体等。
图|计算机利用两种细胞的组合,形成全新的活体机器人“Xenobot”(来源:该论文)
但是,研究人员也表示,这种“有生命的,可编程的新型有机体”目前还比较初级,其中一个重要问题就是:细胞团无法自我复制,一旦自身的能量耗尽,它们就会“死亡”、被降解。
实际上,几乎所有生物都通过生长然后生产后代来进行复制繁殖。
复制已经演变成许多不同的形式:裂变、孢子形成、无性生殖、有性繁殖、雌雄同体和病毒繁殖,而这些不同的过程有一个共同的特性:所有过程都是在生物体内进行。
但对 Xenobot 来说,科学家认为最佳的复制方式,其实是在体外不断“吃”新细胞。
在实验中,研究人员将包含 3000 个细胞的 Xenobot 放在培养皿中,之后这些细胞团表面的纤毛就如同细菌的鞭毛,推动着它们按照设计的方向螺旋游动。
令人惊讶的是,在此过程中,它们会推动四处分布的干细胞,将它们聚集在一起,堆积的细胞不断增多,只在 5 天之内,就能形成一个比第一代更小、更接近球形的全新细胞团——二代 Xenobot。
不过,这样的繁衍只能够持续 1-2 代。
那么,又该如何延长繁衍代数呢?
研究人员想到了人工智能。通过在 Deep Green 超级计算机集群上运行的人工智能程序,进化算法在模拟实验中测试出数十亿种细胞形态。不过最终,人工智能“绞尽脑汁”,得到了一个类似于吃豆人的最佳设计。
在基于该形态构建出全新的母体 Xenobot 之后,研究人员再次进行实验,发现这些机器人不断运动,C 字型的“嘴”里不断在复制出新的“后代”。
最后,它们最多已经能够繁衍 4 代,而“后代”直径也比球形 Xenobot 的后代大 50% 左右!
也就是说,人工智能算法终于找到了正确的设计,这极大地延长了繁殖和复制的世代数。正如本研究共同领导者、佛蒙特大学计算机科学家和机器人专家 Joshua Bongard 所说:“有了正确的设计,Xenobot3.0完全能够自发地进行自我复制。”
“这是令人震撼的,”团队另一个领导者、生物学教授 Michael Levin 说,“这些细胞具有青蛙的基因组,但它们不会变成蝌蚪,而是拥有超强的可塑性,其复制方式与科学上已知的任何动物或植物都不同。”
然而,也有一部分人对自我复制生物技术感到担忧甚至恐惧,这就像 AI 忽然拥有自我意识一样。
但该团队声明,这些毫米大小的活体机器人受控于实验室条件,会很容易被销毁。
不过,虽然会有担忧与风险,我们也不能完全忽视这一研究的重要成果,它可能应用于再生医学,新型活体机器人或许能够成为智能药物输送或内外科手术的新型载体,为外伤、先天缺陷、癌症和衰老等疾病的治疗提供更佳解决方案,甚至可能对新冠疫苗研发有所帮助。
此外,该研究也打破了人们对于生命繁衍的固有认知,人们首次观察到了一种新的繁衍方式。正如研究人员在论文中所写的那样:
“生命在表面之下隐藏着众多令人惊讶的行为,还等待被发现。”
参考资料:
https://techxplore.com/news/2021-11-xenobots-team-robots.html
https://www.pnas.org/content/118/49/e2112672118
https://techxplore.com/news/2020-01-team-robots.html
www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1910837117