Los ingenieros han tratado de imitar la vida. Han construido algoritmos de aprendizaje automático modelado después del cerebro humano, máquinas diseñadas que caminar como perros o volar como insectos, y enseñó robots para adaptarse, sin embargo torpeAl mundo que los rodea.
Ahora están saltando la imitación por completo.
En lugar de inspirarse en la biología, están construyendo robots fuera de ella: la moda diminuta, conjuntos de células vivientes que recortan que se organizan en sistemas autodirigidos, completos con neuronas que se conectan a circuitos funcionales.
El resultado, notificado el mes pasado en Advanced Science, es lo que los investigadores llaman un “neurobot. ”
Estas máquinas vivientes podrían ayudar a los científicos a comprender mejor cómo las redes neuronales simples dan lugar a comportamientos complejos, un paso fundamental hacia la construcción de sistemas de cyborg que integran el tejido biológico con control diseñado. Y con mayor refinamiento, podrían utilizarse en aplicaciones que van desde la reparación de tejidos de precisión hasta la limpieza ambiental.
“Mi reacción general es, ‘¡Wow, esto es increíble!’”, dice Kate Adamala, un biólogo sintético en la Universidad de Minnesota Twin Cities, que no participó en la investigación. “Esto realmente pone el componente de ingeniería en bioingeniería. ”
Hacia el control interno
Los neurobots marcan el último avance en un serie de máquinas biológicas cada vez más sofisticadas desarrollado por el biólogo de la Universidad Tufts Michael Levin y sus colaboradores.
Primero descrito en 2020, estos racimos de células vivas, cuando se eliminan de su contexto de desarrollo normal y se cultivan en condiciones salinas simples, espontáneamente autoorganizan de tal manera que se mueven y actúan de maneras novedosas. Bajo el microscopio, se ven como bloques irregulares y translúcidos de tejido, pero su movimiento coordinado revela un orden emergente que no se parece a nada encontrado en el mundo natural.
“Estas cosas no ocurren naturalmente”, dice Carlos Gershenson, a informático científico en Binghamton University, State University of New York, who estudios de la vida artificial y sistemas complejos pero no estuvo involucrado en la investigación neurobot. “Están hechos con células naturales, pero somos los que las arreglan. ”
El primeros ejemplos de esta tecnología, llamados xenobots, fueron construidos a partir de tejidos derivados de la rana y principalmente de un único tipo de célula estructural. A pesar de la sencillez de su construcción, sin embargo, podrían propelerse a sí mismos a través del agua mediante proyecciones capilar llamadas cilia. Sobrevivieron durante días sin nutrientes añadidos. Y podrían reparar daños menores, todo sin ningún material de andamio o manipulación genética. Algunos podrían incluso auto-réplica barriendo espontáneamente células madre sueltas.
Sin embargo, para toda la novedad de estas máquinas biológicas, su comportamiento era esencialmente mecánico. Sus movimientos fueron impulsados por la anatomía y la física, no por nada parecido al control interno. Podrían sentir señales químicas, cambiar de dirección en consecuencia, e incluso retener rastros de experiencias pasadas, como detallado en un preprint publicado el 17 de marzo biorxiv.
Pero muchos otros organismos simples —fungi, protistas y bacterias incluidas— pueden hacer lo mismo. Para lograr un comportamiento más flexible y coordinado, necesitarían una manera de integrar la información en todo el cuerpo y dirigir dinámicamente sus acciones. Los neurobots comienzan a proporcionar esa capa de control perdida.
Pequeños tufts de cilia capilar, combinados con el sistema nervioso del neurobot, le permiten moverse por sí mismo. Haleh Fotowat
Linking Neural Activity to Action
Como xenobots anteriores, los neurobots todavía están construidos de células ranas, pero ahora están dotados de neuronas que maduran de tallos parcialmente diferenciados células. Estas células nerviosas se desarrollan junto a los tejidos estructurales, formando conexiones ramificadas a través de los seres autónomos. Esto significa que pueden transmitir señales electroquímicas de célula a célula.
Y a diferencia de otros modelos de laboratorio del sistema nervioso:organoides cerebrales, digamos, o lab-on-a-chip tecnologías: los neurobots se mueven. Nadan, exploran y responden a su entorno de maneras que atan la señalización eléctrica al movimiento observable, produciendo patrones de actividad física distinta de la sus contrapartes no neuronales.
Los neurobots pasan menos tiempo idling y más tiempo explorando. También traza senderos de bucle y espiral en lugar de repetir trayectorias simples. Y responden de manera diferente a las drogas neuroactivas.
Si los principios organizadores que permiten estos movimientos y reflejos guiados internamente pueden ser descifrados, entonces podrían ser aprovechados para producir funciones biológicas más predecibles, dice Haleh Fotowat, un neuroengineer del Instituto Wyss de Harvard para ingeniería biológicamente inspirada, que colaboró con el equipo de Levin en el estudio.
“Todavía estamos muy temprano en términos de entender el sistema y sus capacidades”. Pero una vez que los científicos entiendan cómo los neurobots se autoorganizan, dice, “entonces podemos empezar a diseñar sobre eso. ”
Más allá de lo práctico, los neurobots también plantean preguntas epistemológicas más profundas sobre la naturaleza de la organización biológica, señala Levin. “¿De dónde viene la forma y la función en primer lugar?” pregunta. “Cuando no está evolucionado y no está diseñado, ¿de dónde vienen estos patrones? ”
“Este es un sistema modelo para hacer ese tipo de preguntas”, dice Levin, tanto en rana como en construcciones humanas.
De Discovery a Despliegue
Entre las muchas variaciones sobre el tema del biobot están “antrobots,” construido a partir de racimos de células pulmonares humanas en lugar de tejido rana.
El equipo de Levin ahora planea añadir células neuronales humanas a sus antropos, ampliando el marco neurobot en un contexto totalmente humano. Entonces, a través de un mayor condicionamiento y aprendizaje guiado, estas máquinas vivientes, como perros entrenados para oler por bombas—puede ser capaz de adaptar su comportamiento de manera predecible.
“La esperanza sería que pudieras enseñarles o entrenarlos para hacer lo que quieras que hagan”, dice Josh Bongard, un científico informático y robótico en la Universidad de Vermont.
Bongard no estaba involucrado en el estudio neurobot, pero es un colaborador frecuente de Levin. Juntos, fundaron a la organización sin fines de lucro Institute for Computationally Designed Organisms y una startup comercial, Fauna Systems, para avanzar en tecnologías relacionadas con los biobots.
Según Fauna CEO Naimish Patel, la empresa se centra inicialmente en aplicaciones de detección ambiental, con el objetivo de desplegar xenobots en entornos como acuicultura, monitoreo de aguas residuales y detección de contaminantes, donde la capacidad de la tecnología para integrar múltiples señales podría proporcionar una lectura temprana de la salud de los ecosistemas.
Si los xenobots encuentran una mezcla de estresantes —por ejemplo, metales pesados elevados, cambios en el pH y rastros de escorrentía agrícola— sus cambios colectivos en el movimiento o la actividad podrían proporcionar una señal sensible y en tiempo real de que algo en el medio ambiente es una pérdida.
Precedente de esta idea viene de Polonia, donde muchas ciudades ya utilizan mejillones de agua dulce como centinelas vivas de calidad del agua, cableado con sensores que se registran cuando los animales sujetan sus cáscaras cerradas en respuesta a los contaminantes. Xenobots podría ampliar este concepto más allá, dice Patel, potencialmente ofreciendo mayor sensibilidad y especificidad integrando múltiples cues ambientales en una sola respuesta conductual mensurable. Y los neurobots podrían eventualmente empujar esta fusión de detección y computación en un territorio cada vez más sofisticado, añade.
Pero los obstáculos técnicos siguen siendo sustanciales, y las oportunidades prácticas con versiones más simples y no neuronales ya son convincentes, por lo que los xenobots de primer género, por el momento, siguen siendo el foco de los esfuerzos iniciales de Fauna para el desarrollo de productos, dice Patel. “Ahora mismo, estamos buscando la intersección entre la necesidad comercial no satisfecha y la capacidad emergente. ”
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