【EFL观点】通过心肌细胞等实现特定动作已有一些文献报道，但能够像我们常见的机器人一样，可以通过编程实现类机器人动作研究比较少见。PNAS的这篇报道很好的展示了通过活体细胞的组合及调控实现了机器人运动的可编程，该研究将人造生命体又推进了一步。特别的，文中的Bio-design设计思路值得学习。

近期，美国佛蒙特大学（University of Vermont）的计算机科学系教授约书亚·邦加（JoshuaBongard）团队和塔夫茨大学（Tufts University）的生物系教授迈克尔·莱文（Michael Levin）团队根据生命体的自然演进规律，模拟和制造了一种生物体机器人，该生物体机器人被视作一种全新的生命形态，可以按照研究人员对它的事先编程完成沿一定轨迹自行移动，药物的拾取，药物的输送等不同的动作。

该生物体机器人被命名为Xenobots，虽然被称为机器人，但它跟我们理解中的机器人有着很大的不同，因为它是完全由活细胞组成的！而且它也完全没有一点机械的结构！它看上去就像是一个小肉团，但就是这么一个小肉团，却可以按照研究人员的意愿，完成规定的运动！

运动：这很简单，我们知道，有些特定的细胞本身就可以进行自发的运动，比如动物的心肌细胞，只要放在合适的生存环境下生活着，它自己就会跳动，但是会跳动并不代表它就会“走路”啊。我们来看这个Xenobots，它是通过将非洲爪蛙的心肌细胞和表皮细胞共同培养组合而成的，其中心肌细胞会进行有节奏地收缩，而表皮细胞则正好给它提供了支持，这跟转动的螺旋桨，需要装到船上面，桨才会推着船向前走是一个道理。

但是，又有一个问题来了，螺旋桨只有装在船尾才可能推着船走，要是装到船头顶，那不是变成直升飞机了？也就是说，怎么才能让心肌细胞跟表皮细胞的组合恰好可以让它移动呢？

这里这两个教授科研团队发挥出各自的优势，为这个问题提出了一个解决方案。他们通过分析生物基因型网络，将其转变为体素模型（小方块组合模型，每个小方块代表一个细胞）来进行筛选，如图1所示，这些体素模型根据生物基因型对运动细胞（心肌细胞）和支持细胞（表皮细胞）设置了不同细胞数比例和不同位置分布，因此其能实现的功能和运动形式也各不相同。

图1 100种由基因型网络导出的体素模型

按人的意愿：这里的体素模型，事实上就是抽象的Xenobots模型，红色方块即为运动细胞，也就是螺旋桨，蓝色方块即为被动支持细胞，也就是船身，因此简单来说，如果左右分布的红色方块相同，它就可以向前走；左多右少，它就会向右转圈。因此，研究人员就可以指定它需要完成的动作，比如拾取，前进，放下等等。

而这两个关键点，教授团队通过一个演化算法完成了实现。Josh教授根据自然演变规律，利用了超级计算机超强的计算能力，演算了一种进化算法，如图2所示。结合该算法，对导出的体素模型进行分析，如图3所示。在算法中输入需要筛选出来的运动形式，再加入进化过程中的约束条件，如可能会发生的基因变异，蛋白的非正常表达等等，然后对这些体素模型进行算法迭代模拟，在成千上万次迭代（进化）后，最后挑选出符合的4种体素模型，为后续制造生物体机器人提供了方向性的指导。

图2 进化算法流程图

图3 进化算法演算流程示意图

现在，我们知道了“船的设计图”了，也知道了船身该造多大，螺旋桨造多大，分别应该造在什么位置。同时我们也知道了，只要改变一下他们之间的比例和分布，船就可以沿不同的轨迹游动！

如图4所示，Michael教授采用对非洲爪蛙胚胎干细胞进行诱导分化的方式进行制备。首先他向发育到一定阶段的爪蛙胚胎干细胞中注入试剂诱导其分化为心肌细胞和表皮细胞，然后将胞膜内部诱导完成的细胞取出，分别培养成细胞层，再将不同的细胞层逐次加入到微孔中进行培养，使其逐渐成层，最后凝结成一个细胞球团，如图4c，该球团就是由心肌细胞和表皮细胞组合而成的生物体机器人的雏形了。接下来就是最考验研究人员操作技术的阶段了，就是利用电极和镊子对细胞团进行雕刻，雕刻出选用的体素模型的大致形状。

这个过程非常关键，如何保证制造出来的机器人能跟海选出来的体素模型保持一致，这是一个极大的考验！所幸，Michael教授对制造出来的Xenobots进行了验证测试，证明了该方法虽然存在一定的实验误差，但最终可以实现预想的目标！该机器人实现了向前爬行的运动。

图4 Xenobots的制造过程演示

同理，通过改变目标运动模式，该方法还制造出具有其他不同功能的机器人，如药物推移，药物包裹，抛物等。

图5 药物推移运动功能展示

图6 药物包裹运动功能展示

图7 抛物运动功能展示

另外，研究人员还发现了两个有趣的现象。一个是Xenobots具有自愈的能力，如图所示，这是仅存在生物体内，而机械式机器人无法拥有的能力。研究人员通过将制造出来的Xenobots用剪刀剪开一个小口子，然后对其进行观察，发现10分钟后，口子自动愈合，而且机器人仍然保留有它原来设计所具备的运动能力！

图8 Xenobots自愈合能力展示

另一个是集群效应：也就是，当多个不同种的Xenobots放在相同的环境中时，虽然缺乏神经系统，它们像互相之间会进行“交流”，展现出一定的自组织特性，该现象仍有待继续深入研究。

图9 集体行为模拟演示

讲在最后，该研究从生物本身出发，根据生物体自身的进化和生长机制来开展研究，该研究制造出的生物体机器人虽然仅仅是雏形，但它的意义非常深远。从应用方面，研究人员可以利用它运动可编程的特点，对不同运动进行组合，从而实现对药物的输送，病因的诊断，疾病的救治等应用；而从理论方面，它可以作为一个独特的模型系统，促进多细胞生物、外生物学、人工生命、基础认知和再生医学的发展。

论文链接：

https://www.pnas.org/content/early/2020/01/07/1910837117