去年，一个由生物学家和计算机科学家组成的团队用青蛙细胞创造了一种名为 “Xenobots” 的新型微型自修复生物机器人 —— 这种生物机器可以四处移动，推动重物，甚至可以做出群体行为。
如今，该团队在此基础上又成功开发出了新一代 Xenobots—— 它们通过单细胞自动组装成身体，且组装后不需要借助肌肉细胞就可以移动，甚至还展示出了可存储记忆的能力。新一代 Xenobots 机器人的移动速度更快，可以在不同环境中移动，且具有更长的使用寿命。同时，它们仍具有团队合作的能力，并且可以在受到损坏后进行自我修复。
研究人员表示，这种多功能性为 Xenobots 机器人在更多环境中执行任务提供了可能。相关研究成果以 “A cellular platform for the development of synthetic living machines” 为题，于 3 月 31 日发表在 Science 子刊 Science Robotics 杂志上。
(来源：Science Robotics)
随意穿梭，只因这种特殊 “腿”
据了解，研究人员在上一代 Xenobots 机器人中使用了人工 “修饰” 的心脏细胞，由于这些细胞的自然节律性收缩，Xenobots 机器人具有了可以四处移动的能力。
相比之下，新一代 Xenobots 机器人采用了 “自下而上” 的方法，提取的青蛙干细胞自我组装并生长成球状体，一些球状体中的细胞会在几天后分化产生纤毛状的微小毛发突起，这些突起可以来回移动或者以特定的方式旋转。
论文通讯作者、塔夫茨大学(Tufts University)艾伦发现中主任、生物学教授 Michael Levin 表示：“我们正在见证细胞集群的可塑性。尽管这些青蛙具有完全正常的基因组，但我们用它们的细胞构建了一个与默认状态截然不同的新‘身体’。”
同时，这些细胞还可以重新利用它们的遗传编码硬件来实现新的功能，比如利用纤毛实现运动。更令人惊讶的是，它们不仅可以自发地承担新的角色，还可以创造新的身体行为，而不需要对这些特征进行长时间的进化选择。”
图 | Xenobots 通过纤毛移动并展现出团队合作能力
为了测试单个 Xenobots 在不同环境中移动的能力，研究人员从完全开放的领域到内径为 580nm 的受限毛细管，分别构建了不同的实验环境。在所有情况下，除了一些 Xenobots 在狭窄的通道中受到了挑战，Xenobots 都能够在空间中移动。
在某些特定环境下，Xenobots 可能会出现相反的移动方向。原因在于，细胞内和组织范围的极性是在 Xenobots 创造的自组装阶段通过细胞重排建立的，不能在短时间尺度上作出改变。因此，研究中观察到的快速变化可能是由于纤毛的实时控制，如单个多纤毛细胞的搏动频率的变化，而不是结构极性的变化。
与许多使用纤毛进行运动的单细胞和多细胞生物一样，这种探索行为(运动中的自发变化)可能会受到随机内部生理过程和环境中微变化的影响，比如水介质中自生电流。
在试验中，当 “迷宫” 通道宽度减小至 2mm 时，Xenobots 会环绕迷宫的一个墙壁不断地盘旋。根据观察，大多数 Xenobots 倾向于表现出椭圆形的运动模式，这种行为可能是由于墙壁抑制了椭圆形路径的完成，这反过来又驱动了最终的定向运动。
图 | Xenobots 可以通过包括迷宫在内的多种地形
另外，研究人员还将 Xenobots 放置于内径为 580nm 的 2cm 毛细管的一端。出乎意料的是，有 42% 被测试 Xenobots 能够首尾相连地穿过毛细血管，所有表现出运动的个体都成功地穿过了整个毛细血管，没有一个在两端之间的中间位置停留或反向运动。
图 | Xenobots 通过细小的毛细管
研究人员表示，这些数据足以表明 Xenobots 无需经过专门的构型来适应给定的场景，就可以成功地穿越各种环境，这是许多软体机器人应用中的一个理想特征。
更强的收集搬运功能
同时，研究人员还通过对不同形状的 Xenobots 进行建模，来确定它们在单独或 “组队” 时是否会表现出不同的行为。
他们使用 UVM 先进计算核心 Deep Green 超级计算机集群，在数十万个随机环境条件下使用进化算法进行仿真计算。这些计算被用来识别最有可能成群结队地在粒子场中收集大量碎片的 Xenobots。“超级计算机会在所有可能的 Xenobots 群体的空间中进行搜索，从而找到做得最好的群体。” Bongard 解释道。
他们希望 Xenobots 可以在现实生活中做一些有意义的工作，比如清除海洋中的微塑料或土壤中污染物的生活工具。事实证明，新一代 Xenobots 在垃圾收集等任务上比上一代模型更快、更好，它们可以成群结队地清扫培养皿，收集更大的氧化铁微粒。
图 | Xenobots 协同工作收集成堆的微小颗粒
此外，Xenobots 还可以覆盖较大的平坦表面，或在狭窄的毛细血管中移动。这些研究还表明，在未来，计算机模拟可以优化生物机器人的附加功能，以适应更复杂的行为。
还具备记忆功能?!
机器人技术的核心特征是可以记录信息并使用这些信息来修改机器人的行动和行为。为了证实 Xenobots 是否具有这一功能，研究人员设计了一种具有读写功能的 Xenobots，他们使用 EosFP 的荧光报告蛋白来记录这些信息。这种蛋白通常会发出绿色的光，然而当暴露在 390nm 波长的光下时，这种蛋白质却可以发出红色的光。
研究人员在青蛙胚胎的细胞中注射了编码 EosFP 蛋白的信使 RNA，通过这些干细胞制造的 Xenobots 就具备了内置的荧光开关，从而可以记录在 390nm 左右的蓝光曝光。
为了测试 Xenobots 的记忆功能，研究人员让 10 个 Xenobots 在一个表面上移动，这个表面上有一个点被 390nm 光束照亮。两个小时后，他们发现有三个机器人发出了红光，其余的则保持原来的绿色，有效记录了机器人的 “旅行经历”。
图 | Xenobots 可以通过改变颜色来记录信息
未来，这种分子记忆原理的证明可以被扩展到探测和记录光、放射性污染、化学污染物、药物以及疾病。记忆功能的进一步设计可以实现记录多个刺激，允许机器人在刺激时释放化合物，或者根据对刺激的感觉改变行为。
Bongard 说：“当我们为机器人赋予更多功能时，我们可以利用计算机模拟来设计出具有更复杂的行为和执行更多复杂任务的能力。我们不仅可以报告其环境中的状况，还可以修改和修复其环境中的状况。”
甚至还具有自修复能力
更令人意外的是，新一代 Xenobots 还非常擅长 “愈合” 它们的伤口，可以在受伤 5 分钟之内使严重全长撕裂伤愈合一半的厚度。实验中，所有受伤的机器人最终都治愈了它们的伤口，恢复了它们原有的形状，并像以前一样继续工作。
图 | Xenobots 可进行自我修复
研究人员表示，生物机器人的一个优势是新陈代谢。与金属和塑料机器人不同，生物机器人中的细胞可以吸收和分解化学物质，并像合成和排出蛋白质等小工厂一样工作。合成生物学的整个领域之前主要集中在对单细胞生物进行重新编程以产生有用的分子，如今则可以在这些多细胞生物中加以利用。
与上一代一样，升级后的 Xenobot 机器人可以在胚胎时期的能量存储库中存活长达 10 天，并且在没有额外能源的情况下运行任务。但是，如果将它们保存在营养 “汤” 中，它们也可以全速运行好几个月。
之前，Levin 就曾在 TED 演讲中介绍了一段关于生物机器人的精彩描述，同时他还叙述了我们可以从这些生物机器人身上学到什么。他不仅描述了微型生物机器人在环境或潜在的治疗应用中执行有效任务的巨大潜力，而且还指出了这项研究最有价值的好处，使用机器人了解单个细胞如何聚集、交流和专门化创建更大的有机体。这是一个新的模型系统，可以为再生医学提供基础。
研究人员表示，Xenobots 及其后续的替代版本还有望提供有关古老的单细胞生物如何进化为多细胞生物的信息，以及生物学生物中信息处理、决策和认知的起源。
参考资料：
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文章来源于学术头条 ，作者阳光
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