ロボットは「赤ちゃんを作る」こともできる：世界初の生きたロボットが生命の新たな繁殖方法を生み出す

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彼らは何百もの自由細胞を集めて、「パックマン」の形をした「口」の中に「次世代」を組み立てます。

ロボットは金属、プラスチック、木材、コンクリートで作らなければなりませんか?昨年、米国のバーモント大学とタフツ大学の研究者らは否定的な答えを出しました。彼らは進化アルゴリズムに頼り、カエルの表皮細胞と心筋細胞を使って世界初の生きたロボットを作り出し、「Xenobot」と名付けた。

「Xenobot」は従来のロボットとは異なり、既知の動物種でもありません。むしろ、プログラム可能な新しいタイプの生物です。さらに、自律的に動くことができ、切れても自己治癒することができます。

Xenobots は集団で行動することができます (円を描いて回転します)。

Xenobot は外部のオブジェクトを押すことができます。

ゼノボットは切り開かれた後でも自己修復することができます。

いくつかの設計から、これらのロボットは中空構造になっていることがわかります。つまり、いくつかの物体（医薬品など）を指定された場所に運ぶことができ、医学、生物学、化学などの分野で高い研究価値と将来性を持っています。関連研究は昨年、米国科学アカデミー紀要（PNAS）に掲載された。

しかし、唯一の欠点は、オリジナルの Xenobot が自分自身を複製できなかったことです。これはその後の研究の基礎にもなりました。

米国科学アカデミー紀要（PNAS）の最新号で、同じ研究チームはこの問題を克服し、史上初の自己複製可能な生きたロボットを作成したと発表した。

研究チームは、コンピューターで設計され、手で組み立てられたこれらの生物が、小さな皿まで泳いでいき、何百もの単一細胞を見つけて集め、そして「パックマン」の形をした「口」の中に「次世代」ゼノボットを組み立てることができることを発見した。

数日後、これらの「次世代」は、親と同じ外見と動きを持つ新しいゼノボットになります。これらの新しいゼノボットは、引き続き外に出て細胞を探し、自分自身のコピーを作成し、このサイクルを繰り返します。

Xenobots は、自己修復と自己複製が可能な世界初の AI 設計生物ロボットです。 「適切な設計であれば、それらは自発的に自己複製するだろう」と、バーモント大学のコンピューター科学者でロボット工学者であり、この研究のリーダーの一人であるジョシュア・ボンガード氏は語った。

新たな研究結果は、2021年11月29日に米国科学アカデミー紀要に掲載されました。

論文リンク: https://www.pnas.org/content/118/49/e2112672118

未知の世界へ

自己複製するゼノボットはもともと、バーモント大学のスーパーコンピューター上で稼働する AI プログラムによって「考案」された。研究者らは、どの細胞構成が自己複製できるかを発見することを目的として、シミュレーションで数十億の生物の体型をテストする進化アルゴリズムを実行した。

最終的に、AI は 1980 年代のアーケード ゲームであるパックマンのような形をしたセルのグループという、勝利を収めるデザインを見つけました。

研究の共著者でタフツ大学の上級科学者であるダグラス・ブラッキストン氏は、AIが提示した設計図を基に、マイクロはんだごてと外科用鉗子を使って、3,000個のカエル細胞で構成され、ペトリ皿の中で泳ぐことができるゼノボットの母親を手作業で切り出した。その後、ペトリ皿に加えられたカエルの細胞が母親のゼノボットの原料となり、パックマンの形をした「口」を持つゼノベイビーを作成するために使用されました。数日後、ゼノベイビーは新しいゼノボットの母親に成長します。この自己複製プロセスは、カエルの細胞原料をペトリ皿に継続的に追加することで、何世代にもわたって継続することができます。

アフリカツメガエルでは、これらの胚細胞が皮膚へと発達します。 「それらはオタマジャクシの外側にいて、病原体をブロックし、粘液を再分配する」と、タフツ大学アレン・ディスカバリー・センター所長で生物学教授、そしてこの新しい研究の共同リーダーであるマイケル・レビン氏は語った。 「しかし、彼らを新しい環境に置くことで、私たちは彼らに多細胞性を再考する機会を与えているのです。」

彼らが「想像」しているものは、皮膚とはまったく異なることが判明しました。 「長い間、私たちは生命が再生したり複製したりするあらゆる方法を解明したと考えていたが、これはこれまで観察されたことのない方法だ」とダグラス・ブラッキストン氏は語った。

「これらの細胞はカエルのゲノムを持っていますが、オタマジャクシに変わる代わりに、集合知と自身の可塑性を利用して驚くべきことを成し遂げます。」初期の実験では、科学者たちはゼノボットが設計どおりに単純なタスクをいかにうまく実行できるかに驚嘆しました。現在、研究者たちは、コンピューターで設計されたこれらの生物が自発的に複製できることに驚いている。 「私たちは、完全で改変されていないカエルのゲノムを持っています」とレビン氏は言う。「しかし、これらの細胞が集まってこの新しいタスク、つまり分離した細胞を集めて次の世代を作るというタスクを実行できるかどうかは、そこから読み取れません。」

「これらのカエルの細胞の複製方法は、カエルの体内の細胞の複製方法とは非常に異なります。科学的に知られている動物や植物で、このような複製方法は存在しません」と、最近博士号を取得し、この新しい研究の主著者であるサム・クリーグマン氏は言う。

約 3,000 個の細胞で構成される Xenobot マザーは、それ自体で球体を形成します。 「繁殖はできるが、その後システムはたいてい死滅する。システムを繁殖させ続けるのは実は非常に難しい」とクリーグマン氏は言う。しかし、スーパーコンピューターのクラスター上で実行される AI プログラムの助けを借りて、進化アルゴリズムは、三角形、正方形、ピラミッド、ヒトデなどのシミュレートされた環境で数十億の体の形状をテストし、動きに基づく「運動学的」複製においてより効率的な細胞を見つけることができます。

「生物や生命システムの中にこれまで知られていなかった空間があり、それが広大な空間であることがわかった」とバーモント大学工学・数理科学部の教授であるボンガード氏は語った。 「その空間をどうやって探索するのでしょうか？ 歩くゼノボット、泳ぐゼノボットを発見しました。今回の研究では、自己複製できるゼノボットを発見しました。次は何でしょうか？」

おそらく、科学者たちが米国科学アカデミー紀要の研究で書いたように、「生命は表面のすぐ下に驚くべき行動を隠し、発見されるのを待っている」のかもしれない。

図 1: 自発的な運動学的自己複製。

上の図に示すように、レプリケーション プロセスには次のものが含まれます。

• 幹細胞は初期のカエルの胚盤胞から取り出され、分離されて生理食塩水（A）に置かれ、そこで約 3,000 個の細胞を含む球体に凝集します。 3日後、球体の外表面に繊毛が発達しました。

• 得られた成熟細胞集団を直径 60 mm のディスク内の約 60,000 個の単離幹細胞に配置すると (B)、それらの集団運動によって一部の細胞が一緒に押し出されて山になります (C および D)。これが十分に大きい場合 (少なくとも 50 個の細胞)、泳ぐことができる繊毛子孫に成長し (E)、追加の単離幹細胞が提供されれば追加の子孫を確立できます (F)。

• つまり、先祖 (p) が子孫 (o) を作り、子孫が先祖になるのです。このプロセスは、追加の解離細胞を除去することによって中断できます。

• 現在知られている環境条件下では、システムは自然に最大 2 回の自己複製を実行できます。停止（α）または複製（1 − α）の確率は、カエルの胚に適した温度範囲、解離した細胞の濃度、成熟した生物の数とランダムな行動、溶液の粘度、培養皿の表面、および汚染の確率によって異なります。 （スケールバー500μm）。

機会とリスク

運動学的自己複製により、他の既知の生物学的生殖形式と比較して、各世代の子孫の数を大幅に増減することが可能になります。これは、生物が、単に自分自身を複製するのではなく、異なるサイズ、形状、有用な行動を持つ子孫を生み出すように自動的に自分自身を設計することを学習できる可能性があることを示唆しています。

この研究結果に興奮を覚える人もいる一方で、生物学的自己複製技術という概念に懸念や恐怖を感じる人もいるかもしれない。しかし、科学者チームにとって次のステップは、より深い理解を得ることです。

「私たちはこの複製という特性を理解しようとしています。世界とテクノロジーは急速に変化しており、社会全体がその仕組みを研究し理解することが重要です」とボンガード氏は語った。

「これはロボット工学と生物学の交差点だ」とXenobotのフォロワーの1人は言った。

ゼノボットが「知的」であるかどうか尋ねられると、ブラックイストンは、ゼノボット自体ではなく、設計とプログラミングの段階で知能が発生する、プログラム可能な生物と呼ぶことを好みます。 「彼らは賢くないというのが私の見解です」とブラックイストン氏は語った。しかし、彼はこの研究が科学的定義に異議を唱えるものであることに同意している。 「こうした技術のせいで定義が消えつつある」とボンガード氏は言う。 「ゼノボットはAIの産物であり、AI自体が人間が本来持っていた知性の標準的な定義を破壊するのを助けている。」

今日の地球規模の課題の多くに直面する中、運動学に基づく自己複製は、AI 設計の複製装置を通じて複製プロセスを可能な限り制御可能にするように設計された少量のバイオテクノロジーを展開する手段を提供できる可能性があります。再構成可能な生物の現れが現時点では初歩的なものであったとしても、AI 設計の手法によって、将来的にはより有用な形態へと導くことができることが示されています。