В прошлом году команда биологов и компьютерщиков из Университета Тафтса и Университета Вермонта (UVM) создала новые крошечные самовосстанавливающиеся биологические машины из клеток лягушек, называемые «ксеноботами», которые могли передвигаться, толкать грузы и даже демонстрировать коллективное поведение в присутствии роя других ксеноботов.

Встречайте ксеноботов 2.0

Та же команда теперь создала формы жизни, которые самостоятельно собирают тело из отдельных клеток, не требуют мышечных клеток, чтобы двигаться, и даже демонстрируют способность записываемой памяти. Ксеноботы нового поколения также двигаются быстрее, ориентируются в различных средах и имеют более длительную продолжительность жизни, чем первое издание, и у них есть способность работать вместе в группах и исцелять себя, если они повреждены. Результаты нового исследования были опубликованы сегодня в журнале Science Robotics.

По сравнению с ксеноботами 1.0, в которых миллиметровые автоматы были сконструированы «сверху вниз» путем ручного размещения тканей и хирургического формирования кожи лягушки и сердечных клеток для создания движения, следующая версия ксеноботов использует подход «снизу вверх». Биологи из Тафтса взяли стволовые клетки эмбрионов африканской лягушки Xenopus laevis (отсюда и название «ксеноботы») и позволили им самособраться и вырасти в сфероиды, где некоторые из клеток через несколько дней дифференцировались, производя реснички — крошечные волоскоподобные выступы, которые двигались взад-вперед или вращались определенным образом. Вместо того, чтобы использовать вручную вылепленные сердечные клетки, естественные ритмичные сокращения которых позволяли первоначальным ксеноботам бегать кругами, реснички дают новым сфероидальным ботам «ноги», чтобы быстро перемещать их по поверхности. У лягушки или человека, если уж на то пошло, реснички обычно находятся на слизистых поверхностях или в легких, чтобы помочь вытеснить патогены и другие инородные вещества. На ксеноботах они перепрофилированы для обеспечения быстрой локомоции.

«Мы наблюдаем удивительную пластичность клеточных коллективов, когда они строят рудиментарное новое «тело», которое совершенно отличается от их стандартного — в данном случае лягушки, — несмотря на то, что у них совершенно нормальный геном, — сообщил Майкл Левин (Michael Levin), выдающийся профессор биологии, директор Центра открытий Аллена в Университете Тафтса и ведущий автор исследования. — В эмбрионе лягушки клетки взаимодействуют, чтобы создать головастика. Здесь, вне этого контекста, мы видим, что клетки могут переориентировать свои генетически закодированные аппаратные средства, такие как реснички, на новые функции, такие как локомоция. Удивительно, что клетки могут спонтанно брать на себя новые роли и создавать новые планы тела и поведения без длительных периодов эволюционного отбора для этих функций».

«В каком-то смысле ксеноботы устроены так же, как и обычные роботы. Только мы используем клетки и ткани, а не искусственные компоненты, чтобы построить форму и задать предсказуемое поведение, — пояснил старший научный сотрудник Дуг Блэкистон (Douglas Blackiston), который был соавтором исследования вместе с научным сотрудником Эммой Ледерер (Emma Lederer). — С точки зрения биологии этот подход помогает нам понять, как клетки общаются, когда они взаимодействуют друг с другом во время развития, и как мы можем лучше контролировать эти взаимодействия».

В то время как ученые из Тафтса создавали физические организмы, ученые из UVM были заняты компьютерным моделированием, которое эмулировало различные формы ксеноботов, чтобы увидеть, могут ли они демонстрировать различное поведение, как индивидуально, так и в группах. Используя суперкомпьютерный кластер в Вермонтском передовом вычислительном центре UVM, команда компьютерщиков и экспертов по робототехнике под руководством Джоша Бонгарда (Joshua Bongard) имитировала эволюционный алгоритм в сотнях тысяч случайных условий окружающей среды. Эти симуляции были использованы для выявления ксеноботов, наиболее способных работать вместе в роях, чтобы собрать большие кучи мусора в поле частиц.

«Мы знаем задачу, но совсем не очевидно — для людей, — как должен выглядеть успешный дизайн. Вот тут-то и вступает суперкомпьютер и обыскивает пространство всех возможных роев ксеноботов, чтобы найти рой, который лучше всего справляется с этой задачей, — говорит Бонгард. — Мы хотим, чтобы ксеноботы выполняли полезную работу. Прямо сейчас мы даем им простые задачи, но в конечном итоге мы стремимся создать новый вид живого инструмента, который мог бы, например, собрать микропластик в океане или загрязняющие вещества в почве».

Оказывается, новые ксеноботы гораздо быстрее и лучше справляются с такими задачами, как сбор мусора, чем прошлогодняя модель, работая вместе в рое, чтобы пронестись через чашку Петри и собрать большие кучки частиц оксида железа. Они также могут покрывать большие плоские поверхности или перемещаться по узким капиллярам. Эти исследования предполагают, что моделирование in silico может в будущем оптимизировать дополнительные функции биологических ботов для более сложного поведения. Одной из важных функций, добавленных в обновление ксеноботов, является возможность записи информации.

Теперь с памятью

Центральной задачей робототехники является способность записывать данные и использовать эту информацию для изменения действий и поведения робота. Имея это в виду, ученые из Тафтса сконструировали ксеноботов с возможностью чтения/записи для одного бита информации, используя флуоресцентный репортерный белок под названием EosFP, который обычно светится зеленым. Однако при воздействии света с длиной волны 390 Нм белок вместо этого излучает красный свет.

Клетки эмбрионов лягушек были инъецированы мессенджерной РНК, кодирующей белок EosFP, прежде чем стволовые клетки были вырезаны для создания ксеноботов. Зрелые ксеноботы теперь имеют встроенный флуоресцентный переключатель, который может записывать воздействие синего света около 390 Нм.

Исследователи проверили функцию памяти, позволив 10 ксеноботам плавать вокруг поверхности, на которой одно пятно освещается лучом света длиной 390 Нм. Через два часа они обнаружили, что три бота испускают красный свет. Остальные остались прежними зелеными, эффективно фиксируя «опыт путешествий» ботов.

Это доказательство принципа молекулярной памяти может быть расширено в будущем, чтобы обнаруживать и регистрировать не только свет, но и наличие радиоактивного загрязнения, химических загрязнителей, лекарств или болезни. Дальнейшая разработка функции памяти может позволить записывать несколько стимулов (больше битов информации) или позволить ботам высвобождать соединения или изменять поведение при ощущении стимулов.

«Когда мы привнесем в ботов больше возможностей, мы сможем использовать компьютерное моделирование, чтобы спроектировать их с более сложным поведением и способностью выполнять более сложные задачи, — поделился г-н Бонгард. — Мы могли бы потенциально спроектировать их не только для того, чтобы сообщать об условиях в их среде, но и для изменения и восстановления этих условий».

Ксенобот, исцели себя

«Биологические материалы, которые мы используем, имеют много функций, которые мы хотели бы когда-нибудь реализовать в ботах: клетки могут действовать как датчики, средства движения, коммуникационные и вычислительные сети и записывающие устройства для хранения информации, — рассказывает г-н Левин. — Ксеноботы и будущие версии биологических ботов могут сделать то, с чем их металлические и пластиковые аналоги испытывают трудности, — построить свой собственный план тела по мере роста и созревания клеток, а затем вырастить и восстановить себя, если они будут повреждены. Исцеление — естественное свойство живых организмов, и оно сохраняется в биологии ксеноботов».

Новые ксеноботы были удивительно способны к регенерации и закрывали большую часть тяжелой рваной раны в половину своей толщины в течение 5 минут после травмы. Все раненые боты смогли в конечном итоге залечить рану, восстановить свою форму и продолжить работу на прежнем уровне.

Еще одним преимуществом биологического робота, добавляет Левин, является метаболизм. В отличие от металлических и пластмассовых роботов, клетки биологического робота способны поглощать и расщеплять химические вещества и работать подобно крошечным фабрикам, синтезирующим и выделяющим химические вещества и белки. Вся область синтетической биологии, которая в основном сосредоточилась на перепрограммировании одноклеточных организмов для получения полезных молекул, теперь может быть использована в этих многоклеточных существах.

Как и оригинальные ксеноботы, модернизированные боты могут жить до десяти дней на своих эмбриональных запасах энергии и выполнять задачи без дополнительных источников энергии, но они также могут продолжать работать на полной скорости в течение многих месяцев, если их держать в «супе» питательных веществ.

Что на самом деле нужно ученым

Привлекательное описание биологических ботов и того, что мы можем узнать от них, было представлено в выступлении на TED Майкла Левина.

В своем выступлении на TED профессор Левин не только описывает замечательный потенциал крошечных биологических роботов для выполнения полезных задач в окружающей среде или в терапевтических целях, но и указывает на то, что может быть самым ценным преимуществом этого исследования, — использование ботов для понимания того, как отдельные клетки собираются вместе, общаются и специализируются для создания более крупного организма, как это происходит в природе при создании лягушки или человека. Это новая модельная система, которая может заложить основу для регенеративной медицины.

Ксеноботы и их последователи могут дать нам представление о том, как многоклеточные организмы возникли из древних одноклеточных организмов, а также о эволюции обработки информации, принятия решений и познания в биологических организмах.

Признавая огромное будущее этой технологии, Университет Тафтса и Университет Вермонта учредили Институт компьютерных организмов (Icdo), который будет официально запущен в ближайшие месяцы и объединит ресурсы обоих университетов и внешних источников для создания живых роботов со все более сложными возможностями.

Источник:

Основная статья: Дуглас Блэкистон, Эмма Ледерер, Сэм Кригман, Симон Гарнье, Джошуа Бонгард, Майкл Левин. Клеточная платформа для разработки синтетических живых машин. Science Robotics, 2021; 6 (52): eabf1571 DOI: 10.1126/scirobotics.abf1571