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Gli scienziati creano robot viventi di nuova generazione

L'anno scorso un team di biologi e informatici della Tufts University e dell'Università del Vermont (UVM) ha creato minuscole macchine biologiche autorigeneranti, gli "Xenobots",  ingegnerizzando cellule di rana ed ora lo stesso gruppo di ricerca ha migliorato il loro design e dimostrato nuove capacità.

Una straordinaria e promettente combinazione di intelligenza artificiale (AI) e biologia che ha consentito agli scienziati di utilizzare le cellule staminali delle rane per creare nuovi robot biologici o viventi che possono guarire se stessi e persino registrare i ricordi.

"Queste sono nuove macchine viventi. Non sono né un robot tradizionale né una specie nota di animale. È una nuova classe di artefatti: un organismo vivo e programmabile", ha detto il co-autore dello studio Joshua Bongard, esperto di informatica e robotica presso l'Università del Vermont negli Stati Uniti.

La prossima generazione: Xenobots 2.0

Sono gli Xenobot di nuova generazione che si muovono più velocemente, capaci di navigare in ambienti diversi ed hanno una durata di vita più lunga rispetto alla precedente versione 1.0, in grado di lavorare in gruppo e auto guarirsi se danneggiati.

I biologi della Tufts University, università privata nel Massachusetts, hanno creato questi minuscoli robot prelevando cellule staminali da embrioni della rana africana Xenopus laevis, da cui deriva il nome "Xenobots".

La rana acquatica Xenopus laevis che fornisce le cellule appartiene alla famiglia Pipidae ed endemica dell'Africa australe, un importante organismo modello utilizzato negli studi di biologia evolutiva dello sviluppo.

Sono capaci di auto assemblarsi e crescere in sferoidi con alcune cellule che, dopo pochi giorni, si differenziano per produrre ciglia, simili a capelli, che consentono un movimento avanti e indietro o di ruotare in una particolare direzione.

In un embrione di rana, le cellule cooperano per creare un girino. Qui, rimosse da quel contesto, vediamo che le cellule possono riutilizzare il loro hardware geneticamente codificato, come le ciglia, per nuove funzioni come la locomozione. È sorprendente che le cellule possano assumere spontaneamente nuovi ruoli e creare nuovi piani corporei e comportamenti senza lunghi periodi di selezione evolutiva per quelle caratteristiche ".

Possono spingere un carico utile, esibire un comportamento emergente in presenza di uno sciame di altri Xenobot e dimostrare persino la capacità della memoria registrabile.

In un certo senso, gli Xenobot sono costruiti in modo molto simile a un robot tradizionale. Solo noi usiamo cellule e tessuti piuttosto che componenti artificiali per costruire la forma e creare un comportamento prevedibile " ha detto lo scienziato senior Doug Blackiston, autore dello studio.

"Stiamo assistendo alla notevole plasticità dei collettivi cellulari, che costruiscono un nuovo 'corpo' rudimentale che è abbastanza diverso dal loro predefinito - in questo caso, una rana - nonostante abbiano un genoma completamente normale", ha sottolineato Michael Levin, Professor of Biology e direttore dell'Allen Discovery Center della Tufts University e autore corrispondente dello studio.

Macchine viventi sintetiche

Per questo esperimento i ricercatori hanno utilizzato un nuovo modo per costruire i cosiddetti xenobot che implica una manipolazione fisica molto meno diretta.

Questa nuova generazione è stata realizzata in modo più naturale rimuovendo le cellule della pelle dagli embrioni di rana e lasciandoli sviluppare in cluster autonomi. Alcune cellule hanno cominciato a usare le loro ciglia, simili a capelli, per ondeggiare e ruotare in una soluzione acquosa come organismi singoli.

Michael Levin, professore di biologia a Tufts ed autore del nuovo studio ha detto “In un embrione di rana, le cellule cooperano per creare un girino. Qui, rimosse da quel contesto, vediamo che le cellule possono riutilizzare il loro hardware geneticamente codificato, come le ciglia, per nuove funzioni come la locomozione ".

Mentre gli scienziati di Tufts realizzavano gli organismi fisici i colleghi dell'UVM erano impegnati a eseguire simulazioni utilizzando un algoritmo evolutivo in grado di creare migliaia di candidati modelli di nuove forme di vita. Gli autori hanno usato il supercomputer Deep Green dell’Università del Vermont per simulare il comportamento delle diverse forme di Xenobot e vedere se potevano esibire comportamenti diversi, sia individualmente che di gruppo.   

Conosciamo il compito, ma non è affatto ovvio - per le persone - come dovrebbe essere un design di successo. È qui che entra in gioco il supercomputer e cerca nello spazio di tutti i possibili sciami di Xenobot per trovare lo sciame che fa meglio il lavoro ", afferma Bongard. 

Vogliamo che Xenobots faccia un lavoro utile. In questo momento stiamo assegnando loro compiti semplici, ma alla fine miriamo a un nuovo tipo di strumento vivente che potrebbe, ad esempio, ripulire le microplastiche nell'oceano o i contaminanti nel suolo ". 

I risultati della nuova ricerca dal titolo ”A cellular platform for the development of synthetic living machines” sono stati pubblicati il 31 marzo 2021 su Science Robotics.

Robot con una funzione di memoria di base

Il team ha ulteriormente fornito ai robot una funzione di memoria di base, una capacità che deriva da una proteina di natura fluorescente chiamata EosFP che normalmente si illumina di verde, ma in grado di emettere un colore rosso quando viene esposta alla luce con lunghezza d'onda di 390 nm.

Per realizzare questo meccanismo i ricercatori hanno iniettato nelle cellule degli embrioni di rana l'RNA messaggero che codifica per la proteina che consente agli Xenobot maturi di registrare l'esposizione alla luce blu a circa 390 nm.

Hanno testato la funzione su 10 Xenobot che nuotavano intorno a una superficie in cui un punto era illuminato dalla luce. Dopo due ore, tre dei bot hanno emesso una luce rossa, mentre il resto è rimasto verde.

Sappiamo come una caratteristica centrale della robotica è la capacità di registrare la memoria e utilizzare le informazioni per modificare le azioni e il comportamento del robot. 

Questa prova del principio della memoria molecolare potrebbe essere estesa in futuro per rilevare e registrare non solo la luce, ma anche la presenza di contaminazioni radioattive, inquinanti chimici, farmaci o una condizione di malattia. 

"Dal punto di vista della biologia, questo approccio ci aiuta a capire come le cellule comunicano mentre interagiscono tra loro durante lo sviluppo e come potremmo controllare meglio queste interazioni". 

Prospettive della ricerca

Guardando al futuro il team sta studiando modi per creare "sciami" di xenobot per applicazioni in biomedicina e conservazione ambientale, una piattaforma che può essere utilizzata per studiare molti aspetti dell'autoassemblaggio, del comportamento dello sciame e della bioingegneria sintetica.

L'obiettivo finale dei ricercatori di Tufts e UVM non è solo quello di esplorare l'intera portata dei robot biologici, ma anche   capire la relazione tra l '"hardware" del genoma e il "software" delle comunicazioni cellulari che contribuiscono alla creazione di tessuti, organi e arti organizzati. Ottenere un maggiore controllo della morfogenesi per la medicina rigenerativa e delle malattie dell'invecchiamento.

 

 

Fonte: Tufts University e Università del Vermont (UVM)

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    robotica applicata alla medicinaintelligenza artificialebiologia
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