Jugando a dios: científicos utilizan “nano tecnología” para construir los primeros “Robots vivos”que pueden reproducirse.

JUGANDO A DIOS:

Los organismos diseñados por IA (en forma de C) empujan las células madre sueltas (blancas) en pilas a medida que se mueven por su entorno.
Crédito: Douglas Blackiston y Sam Kriegman

Los científicos utilizan nano tecnologia para construir los primeros “Robots vivos” o XENOBOTS, que pueden reproducirse.

Los científicos de la Universidad de Vermont, la Universidad de Tufts y el Instituto Wyss de Harvard han desarrollado una forma completamente nueva de reproducción biológica. Los organismos diseñados por IA empujan las células madre sueltas (blancas) en pilas a medida que se mueven por su entorno y ensamblan Xenobots «bebés» dentro de su «boca» en forma de Pac-Man, que, unos días después, se convierten en nuevos Xenobots que se ven y se mueven como ellos mismos.

Los resultados de esta nueva investigación se publicaron hoy en la Academia Nacional de Ciencias.

“Estas son células de rana que se replican de una manera muy diferente a cómo lo hacen las ranas. Ningún animal o planta conocido por la ciencia se replica de esta manera ”, dice Sam Kriegman, autor principal. «Le pedimos a la supercomputadora de UVM que averiguara cómo ajustar la forma de los padres iniciales, y la IA dio como resultado una que se parecía a Pac-Man»

Los científicos de la Universidad de Vermont, la Universidad de Tufts y el Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica de la Universidad de Harvard han descubierto una forma completamente nueva de reproducción biológica y han aplicado su descubrimiento para crear los primeros robots vivientes autorreplicantes.

El mismo equipo que construyó los primeros robots vivientes («Xenobots», ensamblados a partir de células de rana,informados en 2020) ha descubierto que estos organismos diseñados por computadora y ensamblados a mano pueden nadar en su pequeño plato, encontrar células individuales, reunir cientos de juntos, y ensamblar Xenobots «bebés» dentro de su «boca» en forma de Pac-Man, que, unos días después, se convierten en nuevos Xenobots que se ven y se mueven como ellos mismos.

Y luego estos nuevos Xenobots pueden salir, encontrar células y construir copias de sí mismos. Una y otra vez.

“Con el diseño correcto, se replicarán espontáneamente”, dice Joshua Bongard, Ph.D., científico informático y experto en robótica de la Universidad de Vermont, quien codirigió la nueva investigación.

Los resultados de la nueva investigación se publicaron el 29 de noviembre de 2021 en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias .

En una rana Xenopus laevis , estas células embrionarias se convertirían en piel. «Estarían sentados en el exterior de un renacuajo, manteniendo alejados a los patógenos y redistribuyendo la mucosidad», dice Michael Levin, Ph.D., profesor de biología y director del Allen Discovery Center en la Universidad de Tufts y co-líder del nuevo investigar. “Pero los estamos poniendo en un contexto novedoso. Les estamos dando la oportunidad de reinventar su multicelularidad «. Levin también es miembro asociado de la facultad del Wyss Institute.

Y lo que imaginan es algo muy diferente a la piel. “La gente ha pensado durante bastante tiempo que hemos descubierto todas las formas en que la vida puede reproducirse o replicarse. Pero esto es algo que nunca se había observado antes ”, dice el coautor Douglas Blackiston, Ph.D., científico principal de la Universidad de Tufts y el Instituto Wyss que reunió a los» padres «de Xenobot y desarrolló la parte biológica del nuevo estudio.

«Esto es profundo», dice Levin. «Estas células tienen el genoma de una rana, pero, liberadas de convertirse en renacuajos, usan su inteligencia colectiva, una plasticidad, para hacer algo asombroso». En experimentos anteriores, los científicos se sorprendieron de que los Xenobots pudieran diseñarse para lograr tareas simples. Ahora están asombrados de que estos objetos biológicos, una colección de células diseñada por computadora, se replicarán espontáneamente. “Tenemos el genoma de la rana completo e inalterado”, dice Levin, “pero no dio indicios de que estas células puedan trabajar juntas en esta nueva tarea”, de reunir y luego comprimir células separadas en autocopias funcionales.

“Estas son células de rana que se replican de una manera muy diferente a cómo lo hacen las ranas. Ningún animal o planta conocida por la ciencia se replica de esta manera ”, dice Sam Kriegman, Ph.D., el autor principal del nuevo estudio, quien completó su Ph.D. en el laboratorio de Bongard en la UVM y ahora es investigadora postdoctoral en el Centro Allen de Tuft y en el Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica de la Universidad de Harvard.

Por sí solo, el padre Xenobot, compuesto por unas 3.000 células, forma una esfera. “Estos pueden tener hijos, pero luego el sistema normalmente desaparece después de eso. De hecho, es muy difícil lograr que el sistema se siga reproduciendo ”, dice Kriegman. Pero con un programa de inteligencia artificial que trabaja en el cúmulo de supercomputadoras Deep Green en Vermont Advanced Computing Core deUVM , un algoritmo evolutivo pudo probar miles de millones de formas corporales en simulación (triángulos, cuadrados, pirámides, estrellas de mar) para encontrar aquellas que permitieran que las células Ser más eficaz en la replicación «cinemática» basada en el movimiento informada en la nueva investigación.

“Le pedimos a la supercomputadora de UVM que averiguara cómo ajustar la forma de los padres iniciales, y la IA ideó algunos diseños extraños después de meses de trabajo, incluido uno que se parecía a Pac-Man”, dice Kriegman. “Es muy poco intuitivo. Parece muy simple, pero no es algo que se le ocurriera a un ingeniero humano. ¿Por qué una boca diminuta? ¿Por qué no cinco? Enviamos los resultados a Doug y él construyó estos Xenobots padres con forma de Pac-Man. Luego esos padres construyeron hijos, quienes construyeron nietos, quienes construyeron bisnietos, quienes construyeron tataranietos ”. En otras palabras, el diseño correcto amplió enormemente el número de generaciones.

La replicación cinemática es bien conocida a nivel de moléculas, pero nunca antes se había observado a escala de células u organismos completos.

«Hemos descubierto que existe este espacio previamente desconocido dentro de los organismos o sistemas vivos, y es un espacio vasto», dice Bongard. “¿Cómo podemos entonces explorar ese espacio? Encontramos Xenobots que caminan. Encontramos Xenobots que nadan. Y ahora, en este estudio, hemos encontrado Xenobots que se replican cinemáticamente. ¿Qué más hay?»

O, como escriben los científicos en el estudio Proceedings of the National Academy of Science : «la vida alberga comportamientos sorprendentes justo debajo de la superficie, a la espera de ser descubierta».

Responder al riesgo

Algunas personas pueden encontrar esto estimulante. Otros pueden reaccionar con preocupación, o incluso con terror, a la noción de una biotecnología autorreplicante. Para el equipo de científicos, el objetivo es una comprensión más profunda.

“We are working to understand this property: replication. The world and technologies are rapidly changing. It’s important, for society as a whole, that we study and understand how this works,” says Bongard. These millimeter-sized living machines, entirely contained in a laboratory, easily extinguished, and vetted by federal, state and institutional ethics experts, “are not what keep me awake at night. What presents risk is the next pandemic; accelerating ecosystem damage from pollution; intensifying threats from climate change,” says UVM’s Bongard. “This is an ideal system in which to study self-replicating systems. We have a moral imperative to understand the conditions under which we can control it, direct it, douse it, exaggerate it.”

Bongard señala la epidemia de COVID y la búsqueda de una vacuna. “La velocidad a la que podemos producir soluciones es muy importante. Si podemos desarrollar tecnologías, aprendiendo de Xenobots, donde podamos decirle rápidamente a la IA: «Necesitamos una herramienta biológica que haga X e Y y suprima Z», eso podría ser muy beneficioso. Hoy, eso lleva muchísimo tiempo «. El equipo tiene como objetivo acelerar la rapidez con que las personas pueden pasar de identificar un problema a generar soluciones, «como desplegar máquinas vivas para extraer microplásticos de las vías fluviales o construir nuevos medicamentos», dice Bongard.

“Necesitamos crear soluciones tecnológicas que crezcan al mismo ritmo que los desafíos que enfrentamos”, dice Bongard.

Y el equipo ve promesas en la investigación de avances hacia la medicina regenerativa. “Si supiéramos cómo decirle a las colecciones de células que hagan lo que queríamos que hicieran, en última instancia, esa sería la medicina regenerativa, esa es la solución para las lesiones traumáticas, los defectos de nacimiento, el cáncer y el envejecimiento”, dice Levin. “Todos estos problemas diferentes están aquí porque no sabemos cómo predecir y controlar qué grupos de células se van a formar. Los Xenobots son una nueva plataforma para enseñarnos «.

Autorreplicación cinemática en organismos reconfigurables
Sam Kriegman ,
Douglas Blackiston ,
Michael Levin y
Josh Bongard
PNAS 7 de diciembre de 2021 118 (49) e2112672118; https://doi.org/10.1073/pnas.2112672118

Editado por Terrence J. Sejnowski, Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA, y aprobado el 22 de octubre de 2021 (recibido para revisión el 9 de julio de 2021)

Desde el “National academy os sciences of america” relatan lo siguiente

Autorreplicación cinemática.

Dada su rápida pérdida de capacidad de replicación, los organismos reconfigurables pueden verse como máquinas autónomas pero parcialmente funcionales potencialmente susceptibles de mejora. Se sabe desde hace mucho tiempo que las máquinas autónomas que se replican cinemáticamente combinando materias primas en autocopias funcionales independientes son teóricamente posibles ( 15). Desde entonces, los replicadores cinemáticos se han utilizado para razonar sobre la abiogénesis, pero también han sido de interés de ingeniería: si los replicadores físicos pudieran diseñarse para realizar un trabajo útil como efecto secundario de la replicación, y se pudiera descubrir o proporcionar suficiente material de construcción, la los replicadores serían colectivamente capaces de tener una utilidad exponencial a lo largo del tiempo, con solo una pequeña inversión inicial en el diseño, la fabricación y el despliegue de la máquina progenitora. Con ese fin, computacional ( 16  – 18 ), mecánico ( 19 ) y robótico ( 20 ⇓ – 23) se han construido auto-replicadores, pero hasta la fecha, todos están hechos de materiales artificiales y están diseñados manualmente. La autorreplicación cinemática también puede, en contraste con las formas biológicas de reproducción basadas en el crecimiento, ofrecer muchas opciones para la mejora automatizada debido a su dependencia única en el auto-movimiento. Si las máquinas progenitoras pudieran diseñarse automáticamente, podría ser posible mejorar automáticamente la fidelidad de la replicación de la máquina ( 24 ), aumentar o alterar la utilidad realizada como efecto secundario de la replicación, permitir que la replicación se alimente de más materiales atómicos ( 25), controlan la velocidad y la propagación de la replicación, y amplían el número de ciclos de replicación antes de que el sistema pierda la capacidad de replicación. Aquí presentamos un método de IA que de hecho puede extender los ciclos de replicación al diseñar la forma de los organismos progenitores reconfigurables.

Amplificación de la autorreplicación cinemática.

Determinar las condiciones suficientes para la autorreplicación requiere un esfuerzo y recursos sustanciales. Cada ronda de replicación toma 1 semana y se requieren cambios de medios regulares para minimizar la contaminación. Por lo tanto, se desarrolló un algoritmo evolutivo y se combinó con un simulador de física para buscar las condiciones que probablemente produzcan una mayor autorreplicación, medida como el número de rondas de replicación logradas antes de detenerse, en el simulador. Se eligió la forma del progenitor como la condición para variar, ya que trabajos anteriores demostraron que las formas de organismos simulados pueden evolucionar in silico para producir locomoción en organismos reconfigurables impulsados ​​por tejido cardíaco ( 10 ), o agregación mejorada de partículas sintéticas por organismos reconfigurables impulsados ​​por cilios ( 9 ).

Las simulaciones indicaron que algunas formas corporales amplificaron el tamaño de la pila y las rondas de replicación, mientras que otras amortiguaron o detuvieron la autorreplicación. Algunas geometrías, pero no todas, eran mejores que las esferoides. La geometría más eficaz descubierta por el algoritmo evolutivo in silico y fabricable in vivo fue un semitorus ( Fig. 2 A ). Cuando se construyeron 12 organismos progenitores semitoroideos y se colocaron en una arena llena con densidades de 61 a 91 células madre disociadas / mm 2 , exhibieron el mismo comportamiento de apilamiento mejorado in vivo observado in silico ( Fig. 2 B ). La descendencia producida por los esferoides progenitores ( Fig.2 C ) fue significativamente más pequeña que la producida por los semitoroides progenitores (Fig. 2 D ), aunque ambos grupos progenitores produjeron descendencia esferoide. Controlando la densidad de células disociadas, el diámetro de la descendencia producida por los esferoides progenitores aumentó un 149% por los semitoroides progenitores ( P <0,05) ( Fig. 2 E ). Las rondas de replicación logradas por los esferoides progenitores (media = 1,2 ± 0,4 DE, máximo de 2 que se muestra en la Fig.2 F ) aumentaron 250% por los semitoroides progenitores (media = 3 ± 0,8 DE, máximo de cuatro que se muestra en la Fig.2 G ) ( P<0,05). El único ensayo que utilizó semitoroides que se reprodujeron en menos de tres rondas se interrumpió antes de tiempo debido a la contaminación por hongos. En los cinco ensayos con esferoides progenitores de tipo salvaje y los tres ensayos con semitoroides progenitores diseñados por IA, el tamaño de la primera generación de descendientes se correlacionó con el número total de generaciones logradas ( ρ = 0,93; P <0,001).

Utilidad exponencial.

La máquina autorreplicadora original de von Neumann ( 15) era capaz en teoría no solo de construir una autocopia funcional sino también de otras máquinas como efecto secundario del proceso replicativo. Si estas máquinas tangenciales realizaban un trabajo útil, todo el sistema podía tener una utilidad exponencial. Siempre que se dispusiera de materia prima suficiente, solo se requirió un pequeño gasto de energía y fabricación para construir la primera máquina replicativa. Para estimar si los organismos reconfigurables autorreplicables introducidos aquí pueden tener una utilidad exponencial, creamos un modelo computacional utilizando características conocidas de los semitoroides físicos para pronosticar su tasa potencial de aumento de utilidad. Se supone que las máquinas progenitoras se colocarán en entornos semiestructurados, habrá suficiente materia prima al alcance y la acción aleatoria del enjambre será suficiente para dar como resultado un trabajo útil.Figura 4 A ). Aunque los sistemas de ensamblaje de circuitos actuales son rápidos, eficientes y confiables, la reparación o ensamblaje in situ de componentes electrónicos simples en entornos hostiles o remotos es actualmente imposible con robots tradicionales, lo que hace que este sea un caso de uso digno de investigación. El entorno simulado contiene fuentes de alimentación a microescala ( 26 ), emisores de luz ( 27 ) y cables adhesivos flexibles desconectados ( 28 ) ( Apéndice SI , Fig. S11 ). La acción aleatoria de los miembros del enjambre puede mover inadvertidamente cables y cerrar un circuito entre una fuente de alimentación y un emisor de luz ( Fig.4 A ), considerado aquí como un trabajo útil. También se asume que el ambiente contiene células madre disociadas, de modo que los organismos descendientes pueden construirse en paralelo con el ensamblaje del circuito. Si se forman crías, se dividen en dos grupos y se trasladan a dos nuevos platos con más componentes electrónicos y células madre ( Fig. 4 B y C ). Si no se construye descendencia, el proceso termina ( Fig. 4 D ). En este modelo, la utilidad aumenta cuadráticamente con el tiempo ( Fig. 4 E ).

La utilidad superlineal aquí depende de un suministro cada vez mayor de células madre disociadas. Esto puede ser más alcanzable que extraer materiales artificiales para replicadores de robots no biológicos, dado que una sola hembra de X. laevis puede producir miles de huevos al día, y cada embrión contiene aproximadamente 3000 células para la disociación, y X. laevis en sí mismo es capaz de reproducirse y, por lo tanto, de forma superlineal. aumentar la producción de huevos. Por lo tanto, los organismos reconfigurables se construyen a partir de una fuente de material renovable que requiere una fuente de componentes menos invasiva que otras máquinas biológicas automotrices existentes ( 29, 30 ). El aumento cuadrático de la utilidad predicho por el modelo de la figura 4Es posible que no se pueda lograr cuando el montaje y la reparación del circuito in situ maduren y el modelo pueda probarse empíricamente. Pero, siempre que los componentes sean lo suficientemente pequeños en peso y tamaño para ser movidos, se mantenga un rango de temperatura aceptable, ya se hayan creado y desplegado suficientes componentes y no sean tóxicos, y se mantenga la autorreplicación, el sistema producirá incrementos superlineales en utilidad. Esto se puede contrastar con la tecnología robótica no replicativa para la misma tarea, que requeriría inversiones superlineales en la construcción, implementación y mantenimiento de robots para lograr una utilidad superlinea

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