Wissenschaftler bauen erste lebende Roboter, die sich reproduzieren können

Als potenzieller Durchbruch für die regenerative Medizin haben Wissenschaftler die ersten lebenden Roboter entwickelt, die sich reproduzieren können.

Die millimetergroßen lebenden Maschinen namens Xenobots 3.0 sind weder traditionelle Roboter noch eine Tierart, sondern lebende, programmierbare Organismen.

Die aus Froschzellen hergestellten computerentworfenen Organismen, die von einem US-Team entwickelt wurden, sammeln einzelne Zellen in einem Pac-Man-förmigen “Mund” und lassen “Babys” frei, die wie ihre Eltern aussehen und sich bewegen.

Selbstreplizierende lebende Bioroboter könnten eine direktere, personalisierte medikamentöse Behandlung von traumatischen Verletzungen, Geburtsfehlern, Krebs, Alterung und mehr ermöglichen.

Xenobots sind das Werk von Biologen und Informatikern der Tufts University und der University of Vermont (UVM), die ihre Entstehung in einer neuen Studie detailliert beschrieben haben.

Xenobots 3.0 folgen den ursprünglichen Xenobots, die 2020 als die ersten lebenden Roboter gemeldet wurden, und Xenobots 2.0, die sich mit haarähnlichen „Beinen“, die Zilien genannt werden, selbst antreiben können und die Fähigkeit haben, Erinnerungen zu behalten.

„Wir haben Xenobots gefunden, die laufen. Wir haben schwimmende Xenobots gefunden. Und jetzt haben wir in dieser Studie Xenobots gefunden, die sich kinematisch replizieren“, sagte Studienautor Joshua Bongard, Informatiker und Robotikexperte an der University of Vermont.

“Wir haben entdeckt, dass es diesen bisher unbekannten Raum innerhalb von Organismen oder lebenden Systemen gibt, und es ist ein riesiger Raum.”

Xenobots werden laut dem Team dabei helfen, computerdesignte Organismen für die intelligente Wirkstoffabgabe zu entwickeln.

“Wenn wir wüssten, wie man Zellsammlungen anweist, das zu tun, was wir von ihnen wollten, dann ist das letztendlich die regenerative Medizin – das ist die Lösung für traumatische Verletzungen, Geburtsfehler, Krebs und Alterung”, sagte Michael Levin von der Tufts University.

„All diese verschiedenen Probleme sind hier, weil wir nicht wissen, wie wir vorhersagen und kontrollieren können, welche Zellgruppen gebildet werden. Xenobots sind eine neue Plattform, um uns zu unterrichten.’

Im Jahr 2020 gaben die Wissenschaftler bekannt, dass sie die ursprünglichen computerdesignten Xenobots von Hand gebaut hatten, die aus Stammzellen von Xenopus laevis, einer in Teilen Afrikas vorkommenden Froschart, adaptiert wurden.

Aus den Embryonen der Frösche wurden Stammzellen – aus denen jedes Gewebe oder Organ entstehen kann – gewonnen und bebrütet.

Dann schnitt ein Mikrochirurg mit einer winzigen Pinzette und einer noch kleineren Elektrode die einzelnen Zellen unter dem Mikroskop in die vom Computer vorgegebenen Formen und fügte sie zusammen.

Zusammengebaut zu Körperformen, die es in der Natur nie gab, begannen die Zellen zusammenzuarbeiten, angetrieben von embryonalen Energiespeichern.

Damals zeigten sie, dass die Bots darauf programmiert waren, eine Reihe von Aufgaben auszuführen, darunter die direkte Verabreichung von Medikamenten an einen Punkt im Körper.

Diese neue Generation – Xenobots 3.0 – verwendet Stammzellen derselben Froschart.

Xenobots 3.0 können Hunderte einzelner Zellen sammeln, komprimieren und zu „Babys“ zusammenfügen, die aus ihren Pac-Man-förmigen Mündern freigesetzt werden.

Ein paar Tage später werden diese „Babys“ zu neuen Xenobots, die wie ihre „Eltern“ aussehen und sich bewegen.

Und dann können diese neuen Xenobots ausgehen, Zellen finden und Kopien von sich selbst bauen – und der Prozess passiert immer wieder.

Bei einem Xenopus laevis-Frosch entwickeln sich diese embryonalen Stammzellen normalerweise zu Haut.

“Sie würden auf der Außenseite einer Kaulquappe sitzen, Krankheitserreger fernhalten und Schleim umverteilen”, sagte Levin.

„Aber wir stellen sie in einen neuen Kontext. Wir geben ihnen die Chance, ihre Vielzelligkeit neu zu erfinden.

„Diese Zellen haben das Genom eines Frosches, aber, davon befreit, Kaulquappen zu werden, nutzen sie ihre kollektive Intelligenz, eine Plastizität, um etwas Erstaunliches zu tun.

Der aus rund 3.000 Zellen bestehende Xenobot-Elternteil bildet allein eine Kugel – kann sich aber nicht über mehrere Generationen hinweg effektiv vermehren.

„Dadurch können Kinder entstehen, aber danach stirbt das System normalerweise aus“, sagte Sam Kriegman von Tuft’s. “Eigentlich ist es sehr schwer, das System dazu zu bringen, die Reproduktion fortzusetzen.”

Also benutzte das Team einen Computer – genauer gesagt einen Algorithmus für künstliche Intelligenz (KI) auf dem Supercomputer-Cluster Deep Green am UVM.

Der Algorithmus war in der Lage, Milliarden von Körperformen in der Simulation zu testen – Dreiecke, Quadrate, Pyramiden, Seesterne – um diejenigen zu finden, die sich replizieren.

“Wir haben den Supercomputer von UVM gebeten, herauszufinden, wie die Form der ursprünglichen Eltern angepasst werden kann, und die KI hat nach Monaten des Tuckerns einige seltsame Designs entwickelt, darunter eines, das Pac-Man ähnelte”, sagte Kriegman.

„Es ist sehr nicht intuitiv. Es sieht sehr einfach aus, aber ein menschlicher Ingenieur würde sich das nicht ausdenken. Warum ein kleiner Mund? Warum nicht fünf? Wir schickten die Ergebnisse an Doug und er baute diese Pac-Man-förmigen Eltern-Xenobots.

“Dann haben diese Eltern Kinder gebaut, die Enkel gebaut haben, die Urenkel gebaut haben, die Ururenkel gebaut haben.”

Mit anderen Worten, das Pac-Man-Design hat die Anzahl der Generationen erheblich erweitert.

Als Reaktion auf ethische Bedenken der Öffentlichkeit betont das Team, dass Xenobots vollständig in einem Labor enthalten sind, leicht gelöscht werden können und von Ethikexperten auf Bundes-, Landes- und institutioneller Ebene überprüft werden.

“Dies ist ein ideales System, um selbstreplizierende Systeme zu untersuchen”, sagte Bongard. „Wir haben den moralischen Imperativ, die Bedingungen zu verstehen, unter denen wir es kontrollieren, lenken, betäuben, übertreiben können.

Für die Gesellschaft als Ganzes ist es wichtig, dass wir studieren und verstehen, wie dies funktioniert.’

Die Studie des Teams wurde in den Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlicht.