世界首創活體機器人「Xenobot」,突破以往硬梆梆的機器人

2023/08/10閱讀時間約 6 分鐘

2020年美國佛蒙特大學、塔夫茨大學和哈佛大學生物工程研究所合作研發出全球首創活體機器人「xenobot」。一般想到機器人都是以鋼鐵、塑料、化學製品等人工材料所製成,但該團隊研發出使用活體細胞並經由AI設計的有機體(computer-designed organism, CDO),目前xenobot已可以做到行走、游泳、搬運物品等能力。[1]

xenobot的誕生

「xenobot」這個名詞取自於常見的模式生物─非洲爪蟾(Xenopus laevis)和機器人「bot」兩個名詞的合併。[1]xenobot如何被培育出來呢?研究團隊從非洲爪蟾囊胚期中的細胞取出皮膚細胞和心肌細胞並像樂高積木一樣人工拼裝出不同組合的細胞團,大致上一顆約0.7mm的xenobot就完成了,一顆似豌豆的細胞團含有5000多個細胞,表面能自然地長出纖毛並在標準淡水中以攝氏4.4度到攝氏26.6度下存活。[1]這些細胞團本身具有來自母體的卵黃血小板供給營養,因此正常狀態下可存活一周多一點點,如果放在有營養液的細胞培養皿上可存活到一個月至多。[1,2]

頂部利用像素堆疊的是AI生成的模型,而底部則是根據AI所生成的結果實際設計出來的細胞團。紅色部分為心肌細胞,藍色部分為皮膚細胞。圖/xenobot lab

頂部利用像素堆疊的是AI生成的模型,而底部則是根據AI所生成的結果實際設計出來的細胞團。紅色部分為心肌細胞,藍色部分為皮膚細胞。圖/xenobot lab

特殊能力一:無腦移動

xenobot的運動是透過纖毛驅動,在顯微鏡下能清楚看到它能以超過100 μm/s的速率移動和轉彎。[2]

在顯微鏡下的觀察xenobot有出現移動和旋轉的行為。圖/參考資料 2,Fig.1

在顯微鏡下的觀察xenobot有出現移動和旋轉的行為。圖/參考資料 2,Fig.1

研究團隊利用兩種光蛋白標記纖毛上的基體和纖毛小根以此觀察到每一個纖毛細胞都指向同一方向,最後讓纖毛細胞可視化來預測xenobot的運動走向。[2]

通過CLAMP-GFP和centrin-RFP兩種蛋白標記纖毛的位置,藉由兩種蛋白的相對位置(黃色箭頭)可以觀察到纖毛朝同一方向。圖/參考資料 2,Fig.2

通過CLAMP-GFP和centrin-RFP兩種蛋白標記纖毛的位置,藉由兩種蛋白的相對位置(黃色箭頭)可以觀察到纖毛朝同一方向。圖/參考資料 2,Fig.2

在這裡我有個大膽的想法,或許未來可以透過電極控制纖毛方向來達到控制xenobot的走向。如果把xenobot的纖毛全去除便會以行走的方式運動而不是游泳,xenobot的心肌細胞有主動收縮的特性使其有前進的動力。儘管這些細胞團是由心肌和皮膚組成,那麼複雜的運動模式還是讓人懷疑xenobot是否有神經系統來控制本體,在利用免疫組織化學染色法標記神經後發現xenobot的表面或內部完全沒有神經元的存在,因此細胞之間的訊息完全是由化學物質來傳導。[2]

特殊能力二:自我修復

xenobot還有個特殊的能力,也就是自我修復的能力。研究團隊利用手術鉗把一個出生5天的個體割了約個體直徑一半的傷口,驚人的修復能力讓它在損傷後5分鐘就能明顯觀察到損傷部位的閉合並且回復成原來的球形。[2]

個體在進行切割後觀察5、10、15分鐘並在癒合48小時後發現每一個體都有自我閉合傷口的能力。圖/參考資料2,Fig.3

個體在進行切割後觀察5、10、15分鐘並在癒合48小時後發現每一個體都有自我閉合傷口的能力。圖/參考資料2,Fig.3

為了檢測修復後的長期存活率,在損傷後的每一個體都被單獨飼育了48小時,神奇的是每一個體都保有原來的運動活性,沒有一隻是死亡的情況並且持續接下來的實驗。[2]我們對照其他具有再生能力的生物,或許可以利用xenobot作為模型找到特定再生基因的基因調控機制,未來應用於再生醫學上。[4,6]

xenobot和AI蹦出的火花

進化演算法,隨機生成多種的細胞團樣式再篩選出能夠最有效率完成目標動作的細胞團。這些通過進化演算法的細胞團樣式實際上再經由顯微手術人工塑形,來達到與設計近似的xenobot。[3]但在電腦的模擬下還是會和實際情況有所差異,因此這些設計出來的xenobot再次被試驗能否達成目標行為,最終將這些行為和模擬的預測進行比較。

該進化演算法在隨機的設計中運行了99次,最終透過xenobot實際的行為和預測的設計做比較並把結果丟回演算法來優化設計品。圖/參考資料3,Fig.1

該進化演算法在隨機的設計中運行了99次,最終透過xenobot實際的行為和預測的設計做比較並把結果丟回演算法來優化設計品。圖/參考資料3,Fig.1

在AI這個領域已盛行多年,但AI和細胞生物學作結合仍然僅有少數,近期的類器官智慧(Organoid intelligence,OI)發展就是個非常新的一個例子,透過腦組織和腦機介面作結合。[5]然而xenobot是利用AI模擬細胞團各種形狀來實現更有效率的最大化位移。[3] xenobot和OI相異的點在於OI中的類器官在結構以及型態功能上是自然生成的而不被控制,而xenobot在細胞團的形狀以及功能就是利用AI計算出來的。

未來xenobot的應用讓我們多了許多想像空間,也許在不久xenobot就可以進入我們的血管進行投藥,又或者是在汪洋大海中成群結隊搬運微型垃圾。不過在美好想像同時也有許多人顧慮這樣的活體機器人會不會哪一天演變成什麼奇怪的生物?但請放心,這些所謂的CDO在一周後便會自然降解,而且它們並沒有生殖器官,並不會演變成電視上看到的可怕異種生物。所以還是可以期待未來xenobot的發展的。

參考資料

  1. Xenobot Lab. About Computer-designed organisms. Retrieved June 1, 2023, from https://cdorgs.github.io/
  2. Blackiston, D. Lederer, E. Kriegman, S. Garnier, S. Bongard, J. Levin, M.(2021). A cellular platform for the development of synthetic living machines. Science Robotic. Vol 6, Issue 52. DOI: 10.1126/scirobotics.abf1571
  3. Kriegman, S. Blackiston, D. Levin, M. Bongard, J.(2020). A scalable pipeline for designing reconfigurable organisms. PNAS. Vol 117, No 4, Pages 1853-1859. https://doi.org/10.1073/pnas.1910837117
  4. R. A. Bilodeau, R. K. Kramer.(2017). Self-healing and damage resilience for soft robotics: A review. Front. Robot. Vol 4, 48. https://doi.org/10.3389/frobt.2017.00048
  5. PanSci(2023)。人造腦挑戰 AI!培養皿中的腦組織+腦機介面能打敗電腦嗎?。泛科學。https://pansci.asia/archives/366027
  6. 產業價值鏈資訊平台。再生醫療產業鏈簡介。擷取日期:2023/7/1。https://ic.tpex.org.tw/introduce.php?ic=C400
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