生きているロボットの開発：科学者がカエル細胞を再利用して世界初の生きているロボットを作成

生物学的生命とロボット工学の驚くべき融合により、科学者チームはカエル細胞を再利用して「ゼノボット」を開発しました。カエル胚から得られた細胞から作られたゼノボットは、1ミリメートルほどの幅しかありません。目標に向かって移動したり、人体内での薬物投与などのペイロードを運んだり、切断や損傷後も自己修復することができます。

「これらは新しい種類の生命体です」と、バーモント大学のコンピュータ科学者でありロボット工学の専門家であるジョシュア・ボンガードは述べています。 「これらは従来のロボットでも知られている動物でもありません。新しい種類のアーティファクトです：プログラム可能な生命体です」

科学者たちは、バーモント大学のスーパーコンピュータでロボットを設計し、タフツ大学の生物学者グループがそれらを組み立ててテストしました。

「私たちは、これらの生きているロボットが他の機械ではできない多くの有用な応用を見ることができます」と、タフツ大学の再生・発達生物学センターのセンター長であるマイケル・レヴィンは述べています。 「汚染物質や放射能汚染を探したり、海洋のマイクロプラスチックを集めたり、動脈の中でプラスチックを除去したりすることができます」

この研究は、1月13日に『国家科学アカデミー紀要』に掲載されました。

チームによると、これは「完全に生物学的機械を一から設計する」最初の研究です。

バーモント大学のバーモント先端計算コアにあるDeep Greenスーパーコンピュータクラスターで数ヶ月間の処理時間を要しました。チームには、博士課程の学生であるサム・クリークマンが含まれていました。彼らは、新しい生命体の設計を開発するために進化アルゴリズムに頼りました。

コンピュータが科学者によって与えられたタスク、たとえば一方向への移動を完了するように指示されたとき、数百個のシミュレートされた細胞をさまざまな形や体形に組み立て直すことで、プログラムは連続して実行されました。最も成功したシミュレートされた生物が保持され、改良されました。アルゴリズムは100回実行され、最良の設計がテストのために選択されました。

レヴィンとマイクロ外科医のダグラス・ブラックストンを含むタフツ大学のチームは、設計を次の段階、つまり生命に移しました。アフリカカエル、Xenopus laevisの胚から採取された幹細胞を収集しました。個々の細胞は分離され、培養され、コンピュータの設計に従って、顕微鏡下で細いピンセットと電極を使用して結合されました。

細胞はすべて新しい体形に組み立てられ、協調して動作しました。皮膚細胞はより受動的な構造に発達し、心筋細胞はコンピュータの設計に従って順序立てられた前方運動を生み出しました。ロボットは自発的な自己組織化パターンにより独自に動きました。

生物は一貫した方法で動き、水環境を数日または数週間探索しました。彼らは胚のエネルギー貯蔵に頼りましたが、背中を向けると失敗しました。

「これは、コンピュータ設計された生物を使用した知能型薬物投与のステップです」と、バーモント大学のコンピュータ科学部および複雑系センターの教授であるボンガードは述べています。

これらの生きているロボットにはいくつかの利点があります。

「生物組織の欠点は、弱く劣化することです」とボンガードは述べています。 「それが私たちが鋼鉄を使用する理由です。ただし、生物には45億年の再生と数十年間の存続の実践があります。これらのゼノボットは完全に生物分解可能です。7日間の仕事が終わったら、ただの死んだ皮膚細胞です」

これらの開発は、将来に大きな影響を与えるでしょう。

「人類が将来に生き残るためには、複雑な特性がどうやって単純なルールから生じるのかをよりよく理解する必要があります」とレヴィンは述べています。 「多くの科学は、低レベルのルールを制御することに焦点を当てています。私たちは、高レベルのルールも理解する必要があります。もし、あなたが2つの煙突を持つアリヒルを望むとしたら、あなたはアリをどう変更しますか？ 私たちにはその方法がわかりません」

「私は、将来の社会にとって、結果が非常に複雑なシステムを理解することが絶対に必要であると考えています。そうするための第一歩は、探究することです：生きているシステムは、全体的な行動についてどう決定し、どのようにして私たちが望む行動を得るためにその部分を操作することができるのか？」

「この研究は、人々が恐れている、予期しない結果に対処する直接的な貢献です。自走車の急速な到来、ウイルスの全系統を消滅させる遺伝子ドライブ、または人類の経験を形作る複雑で自律的なシステムの多くなどです」

「生命には、多くの生来の創造性があります」と、バーモント大学のジョシュ・ボンガードは述べています。 「私たちは、それをより深く理解したいと思っています。私たちがそれを新しい形に向けて導き、押す方法を知りたいと思っています」