Robotik und physische KI

Forscher entwickeln winzige “Spinobots” mit Rattenmuskeln und Rückenmarksgewebe

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In einer seltsam klingenden und wichtigen Entwicklung in der Robotik haben Forscher an der University of Illinois at Urbana-Champaign winzige “Spinobots” entwickelt, die gehen können. Sie werden von Rattenmuskeln und Rückenmarksgewebe angetrieben, das in einem weichen, 3D-gedruckten Hydrogelskelett vorhanden ist.

Vor den neuen Entwicklungen verließen sich biologische Roboter auf einfache Muskelkontraktionen, um vorwärts zu kommen. Durch die Verwendung des Rückenmarks in diesen neuen Robotern können sie mit einem natürlicheren Rhythmus gehen.

Martha Gillette ist die Studienleiterin und Professorin für Zell- und Entwicklungsbiologie.

“Dies sind die Anfänge einer Richtung hin zu interaktiven biologischen Geräten, die Anwendungen für Neurocomputing und für restaurative Medizin haben könnten”, sagte Gillette.

Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift APL Bioengineering veröffentlicht.

Die Herstellung der Spinobots

Um die Spinobots zu bauen, druckten die Forscher zunächst das winzige Skelett. Es hatte zwei Pfosten, die als Beine fungierten, sowie eine flexible “Wirbelsäule”. Das Skelett wurde dann mit Muskelzellen besät, die zu Muskelgewebe heranwuchsen, und ein Segment des lumbalen Rückenmarks wurde von einer Ratte entnommen und integriert.

Collin Kaufman ist ein Doktorand und der erste Autor des Papiers.

“Wir haben uns speziell für das lumbale Rückenmark entschieden, weil vorherige Arbeiten gezeigt haben, dass es die Schaltkreise enthält, die die links-rechts-Alternation für die unteren Gliedmaßen während des Gehens kontrollieren”, sagte Kaufman. “Aus ingenieurtechnischer Sicht sind Neuronen notwendig, um immer komplexere, koordinierte Muskelbewegungen zu steuern. Das größte Hindernis für die Innervation war, dass noch nie zuvor ein intaktes Rückenmark eines Nagetiers kultiviert worden war.”

Die Entwicklung einer Methode zur Integration des Rückenmarks

Die Forscher entwickelten eine Methode, um das intakte Rückenmark zu extrahieren und zu kultivieren, sowie es auf den Roboter zu integrieren, während sie gleichzeitig das Muskel- und Nervengewebe kultivierten. Dabei mussten sie sicherstellen, dass die Neuronen Verbindungen mit dem Muskel bildeten.

Nach der Entwicklung der neuen Methode beobachteten die Forscher Muskelkontraktionen, die in den Spinobots stattfanden. Dies bedeutete, dass die neuro-muskulären Verbindungen tatsächlich gebildet wurden und die beiden verschiedenen Zelltypen miteinander kommunizierten. Um sicherzustellen, dass das Rückenmark funktionierte, was für das Gehen erforderlich ist, verwendeten die Forscher Glutamat. Glutamat ist ein Neurotransmitter, der hilft, Nerven zu signalisieren, dass sie den Muskel kontrahieren sollen.

Der Muskel kontrahierte und die Beine bewegten sich in einem natürlichen Rhythmus aufgrund des Glutamats, und sobald es entfernt wurde, gingen die Spinobots nicht mehr.

Die nächsten Schritte für die Forscher umfassen die Verfeinerung der Bewegungen der Spinobots, so dass sie noch natürlicher sind. Ihre Hoffnung ist, dass in vitro-Modelle des peripheren Nervensystems durch die Verwendung der kleinen Skalierung der Rückenmarkintegration erstellt werden können.

“Die Entwicklung eines in vitro-Periphernervensystems – Rückenmark, Auswüchse und innervierter Muskel – könnte es Forschern ermöglichen, neurodegenerative Erkrankungen wie ALS in Echtzeit mit größerer Leichtigkeit zu studieren”, sagte Kaufman. “Es gibt auch eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie diese Technologie als chirurgisches Trainingswerkzeug eingesetzt werden könnte, von der Verwendung als Übungspuppe aus echtem biologischem Gewebe bis hin zur tatsächlichen Unterstützung bei der Durchführung der Operation. Diese Anwendungen sind derzeit noch in der ferne Zukunft, aber die Einbeziehung eines intakten Rückenmarksschaltkreises ist ein wichtiger Schritt nach vorne.”

Alex leitet die KI‑gestützten Nachrichtenoperationen von Unite.AI und verbindet Journalismus, Forschung und Automatisierung, um eine zeitnahe und skalierbare Berichterstattung über Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Seine Arbeit sorgt dafür, dass aufkommende KI‑Entwicklungen effizient aufgezeigt werden, während die redaktionellen Standards der Publikation eingehalten werden.