Більшість сучасних технологій базуються на використанні таких матеріалів, як сталь, бетон, хімікати та пластмаси, які з часом втрачають свої первинні властивості, та спричиняють негативний побічний вплив як на природу, так і на здоров’я людей. Таким чином, було б добре розробляти нові технології на основі самовідновних та біосумісних матеріалів. Ідеальними кандидатами на роль таких матеріалів є самі живі системи. Нещодавно вченими було відкрито метод, який проектує і розробляє біологічні машини з нуля: комп’ютерні алгоритми проектують дизайн нових машин в симуляції, після чого найбільш вдалі втілюються в життя з використанням різноманітних біологічних тканин. Цей метод може бути застосований іншими людьми для розробки різноманітних живих машин, які могли б безпечно доставляти ліки всередині людського тіла, допомагати в оздоровленні навколишнього середовища, та додатково розширювати наше розуміння різноманітних форм і функцій самого життя.
Живі системи є найбільш надійними, різноманітними, складними та здатними до підтримання людського життя серед усіх нині створених технологій. Однак, можливість людини створювати нові форми життя обмежена. В описаному далі дослідженні представлений масштабний конвеєр для створення саме таких функціональних нових форм: штучний інтелект автоматично проектує форму біоробота для виконання заданої функції у комп’ютерній моделі, після чого конструкція будується особливим інструментарієм із живих клітин, створюючи живу систему із передбачуваною поведінкою. Хоча деякі кроки цього конвеєру досі потребують людського втручання, подальша автоматизація процесу в майбутньому відкрила би шлях для розробки таких систем із найрізноманітнішими функціями.
За допомогою такого алгоритму вже було розроблено біороботів для виконання різних завдань, таких як переміщення частинок по чашці Петрі. Такі машини побудовані із двох основних типів блоків: структурною нерухомою клітиною та клітиною, здатною до скорочень. Після створення, кожна модель робота проходила імітаційну перевірку, в якій оцінювалась її виконувати поставлену задачу. Тоді найкращі моделі були фізично побудовані шляхом комбінування різних біологічних тканин, взятих із бластули Xenopus.
На схемі зображена схема проектування біоробота. В комп’ютер вносяться дані про кінцеву поведінкову мету (наприклад, максимальне зміщення), яку має виконувати робот, разом із структурними блоками (червоні вокселі – здатні до контракцій, сині – структурні та статичні). Після цього еволюційний алгоритм обробляє ці данні. Спочатку розробляється випадкова сукупність варіантів, а найкращі із них повертаються на повторну обробку. Такий цикл повторюється 99 разів, після чого отримується певна сукупність моделей. Далі ці конструкції фільтруються за параметром їх стійкості до випадкової фазової модуляції їх скорочуваних клітин, побудованих in vivo із кардіоміоцитів Xenopus, які знаходяться в процесі розвитку, та епідермальних клітин попередників. Наступний крок – розміщення біороботів на чашці Петрі та слідкування за їх поведінкою. Проводиться оцінка того, наскільки співпадає отримана і очікувана поведінки. Моделі, в яких поведінка в комп’ютерній симуляції та in vivo не співпадають – повертаються до алгоритму у вигляді обмежень для майбутніх розробок.
На зображенні вище показано процес проектування біороботів. Для досягнення поставленої мети було проведено 100 незалежних випробувань в комп’ютерній симуляції (А-С). Кожна кольорова лінія відображає швидкість руху найшвидших моделей із своєї групи. Кожен геном (D) задає анатомію та поведінку, визначаючи де та як комбінуються вокселі, а також їх тип (Е). Різні поведінкові сліди (F) є результатом випадкового приведення в дію кожної скоротливої клітини протягом періоду оцінки. Ці сліди починаються із однакової точки (синьої), але з часом розходяться, досягаючи кінцевої точки (червона). (G) Зображення моделі після 1-секундного впливу гравітації. Стиснуті та розтягнуті вокселі зображені червоними та зеленими, відповідно. Оскільки генотип не має масштабу, анатомічну роздільну здатність будь-якої конструкції можна збільшити (Н), зберігаючи геометрію (однак, поведінка не буде обов’язково збережена). Після завершення всіх еволюційних випробувань вибирається найефективніший дизайн з кожного експерименту (I). Надійна конструкція, що переходила до наступної стадії конвеєра, в середньому, рухалась швидше (червона крива) за середню швидкість 99 інших контрукцій (сіра крива).
На зображенні представлено виготовлення біороботів. (А) Агрегація плюрипотентних клітин бластули, зібраних із ембріонів X. laevis. (В) Надання форми відповідно до 3D комп’ютерної моделі. (С) Нашарування клітин-попередників кардіоміоцитів призводить до формування скоротливої тканини у відповідних зонах, які відображені червоним кольором. (D) Рух біоробота в рідкому середовищі. (Е) Надзвичайна поведінка у вигляді агрегації уламків біоробота у середовищі. (F) Така ж сама реакція групи біороботів протягом 24 годин спостереження.
В майбутньому такі біороботи можуть застосовуватись для виконання таких завдань, як очищення трабекулярної сітки ока та відновлення демієлінізованих нейронів.
Оригінальне дослідження було опубліковане в PNAS 28 січня 2020 року.
