Living Neurobot desfoca a linha entre células e máquinas

Os engenheiros há muito tentam imitar a vida. Eles construíram algoritmos de aprendizado de máquina modelado a partir do cérebro humanoprojetou máquinas que andar como cães ou voar como insetose ensinou robôs a se adaptarem, por mais desajeitadamentepara o mundo ao seu redor.

Agora eles estão ignorando completamente a imitação.

Em vez de se inspirarem na biologia, estão a construir robôs a partir dela: formando pequenos conjuntos de células vivas que nadam livremente e que se organizam em sistemas autodirigidos, completos com neurónios que se ligam a circuitos funcionais.

O resultado, divulgado no mês passado em Ciência Avançadaé o que os pesquisadores chamam de “neurobot”.

Estas máquinas vivas poderão ajudar os cientistas a compreender melhor como redes neurais simples dão origem a comportamentos complexos, um passo fundamental para a construção de sistemas ciborgues que integrem tecido biológico com controlo de engenharia. E com mais refinamento, eles poderiam ser utilizados em aplicações que vão desde reparo de precisão de tecidos até limpeza ambiental.

“Minha reação geral é: ‘Uau, isso é incrível!’ ” diz Kate Adamalabiólogo sintético da Universidade de Minnesota Twin Cities, que não esteve envolvido na pesquisa. “Isso realmente coloca o componente de engenharia na bioengenharia.”

Rumo ao controle interno

Os neurobots marcam o mais recente avanço em uma série de máquinas biológicas cada vez mais sofisticadas desenvolvidas pelo biólogo da Universidade Tufts, Michael Levin, e seus colaboradores.

Descritos pela primeira vez em 2020, estes aglomerados de células vivas, quando removidos do seu contexto normal de desenvolvimento e cultivados em condições salinas simples, auto-organizam-se espontaneamente de tal forma que se movem e agem de novas formas. Ao microscópio, parecem bolhas de tecido irregulares e translúcidas, mas o seu movimento coordenado revela uma ordem emergente que é diferente de tudo o que se encontra no mundo natural.

“Essas coisas não ocorrem naturalmente”, diz Carlos Gershensonum cientista da computação na Binghamton University, State University of New York, que estuda vida artificial e sistemas complexos, mas não esteve envolvido na pesquisa de neurobots. “Eles são feitos com células naturais, mas somos nós que os organizamos.”

Os primeiros exemplos desta tecnologia, chamados xenobots, foram construídos a partir de tecidos derivados de rãs e principalmente de um único tipo de célula estrutural. Apesar da simplicidade de sua construção, no entanto, eles podiam se impulsionar na água usando projeções semelhantes a cabelos, chamadas cílios. Eles sobreviveram por dias sem adição de nutrientes. E eles poderiam reparar danos menores, tudo sem qualquer material de andaime ou manipulação genética. Alguns poderiam até auto-replicar varrendo espontaneamente células-tronco soltas.

Ainda assim, apesar de toda a novidade destas máquinas biológicas, o seu comportamento era essencialmente mecânico. Seus movimentos eram orientados pela anatomia e pela física, e não por algo que se assemelhasse ao controle interno. Eles podiam sentir sinais químicos, mudar de direção de acordo e até reter vestígios de experiências passadas, conforme detalhado em uma pré-impressão publicada em 17 de março em bioRxiv.

Mas muitos outros organismos simples – incluindo fungos, protistas e bactérias – podem fazer praticamente o mesmo. Para alcançar um comportamento mais flexível e coordenado, eles precisariam de uma forma de integrar informações em todo o corpo e direcionar dinamicamente as suas ações. Os neurobots começam a fornecer a camada de controle que faltava.

Pequenos tufos de cílios semelhantes a cabelos, combinados com o sistema nervoso do neurobot, permitem que ele se mova por conta própria. Haleh Fotowat

Vinculando atividade neural à ação

Tal como os xenobots anteriores, os neurobots ainda são construídos a partir de células de rã, mas são agora dotados de neurónios que amadurecem a partir de células estaminais parcialmente diferenciadas. células. Essas células nervosas se desenvolvem ao lado dos tecidos estruturais, formando conexões ramificadas por todos os seres autônomos. Isso significa que eles podem retransmitir sinais eletroquímicos de célula para célula.

E, ao contrário de outros modelos laboratoriais do sistema nervoso – organoides cerebrais, por exemplo, ou tecnologias lab-on-a-chip – os neurobôs se movem. Eles nadam, exploram e respondem ao seu entorno de maneiras que vinculam a sinalização elétrica ao movimento observável, produzindo padrões de atividade física distinta de suas contrapartes não neurais.

Os neurobots passam menos tempo ociosos e mais tempo explorando. Eles também traçam caminhos circulares e em espiral, em vez de repetir trajetórias simples. E respondem de maneira diferente às drogas neuroativas.

Se os princípios organizadores que permitem estes movimentos e reflexos guiados internamente puderem agora ser decifrados, poderão então ser aproveitados para produzir funções biológicas mais previsíveis, diz Haleh Fotowat, neuroengenheiro do Instituto Wyss de Engenharia Biologicamente Inspirada de Harvard, que colaborou com a equipa de Levin no estudo.

“Ainda estamos muito no início em termos de compreensão do sistema e de suas capacidades.” Mas assim que os cientistas compreenderem como os neurobots se auto-organizam, diz ela, “então poderemos começar a projetar em cima disso”.

Além da prática, os neurobots também levantam questões epistemológicas mais profundas sobre a natureza da organização biológica, observa Levin. “De onde vêm a forma e a função em primeiro lugar?” ele pergunta. “Quando não evoluiu e não foi projetado, de onde vêm esses padrões?”

“Este é um sistema modelo para fazer esse tipo de perguntas”, diz Levin – tanto em construções de sapos quanto em humanos.

Da descoberta à implantação

Entre as muitas variações do tema biobot estão “antroporobôs,”construído a partir de aglomerados de células pulmonares humanas em vez de tecido de rã.

A equipe de Levin agora planeja adicionar células neurais humanas aos seus antroporobôs, estendendo a estrutura do neurobô para um contexto totalmente humano. Depois, através de mais condicionamento e aprendizagem orientada, estas máquinas vivas – como cães treinados para farejar bombas – podem tornar-se capazes de adaptar o seu comportamento de formas previsíveis.

“A esperança seria que você pudesse ensiná-los ou treiná-los para fazer o que você deseja que eles façam”, diz Josh Bongard, cientista da computação e roboticista da Universidade de Vermont.

Bongard não esteve envolvido no estudo dos neurobots, mas é um colaborador frequente de Levin. Juntos, eles fundaram o Institute for Computationally Designed Organisms, sem fins lucrativos, e uma startup comercial, Fauna Systems, para desenvolver tecnologias relacionadas a biobots.

De acordo com o CEO da Fauna, Naimish Patel, a empresa está inicialmente visando aplicações de detecção ambiental, com o objetivo de implantar xenobots em ambientes como aquicultura, monitoramento de águas residuais e detecção de poluentes, onde a capacidade da tecnologia de integrar múltiplos sinais poderia fornecer uma leitura precoce da saúde do ecossistema.

Se os xenobots encontrarem uma mistura de factores de stress – por exemplo, metais pesados elevados, alterações no pH e vestígios de escoamento agrícola – as suas mudanças colectivas no movimento ou actividade poderão fornecer um sinal sensível e em tempo real de que algo está errado no ambiente.

O precedente para esta ideia vem da Polónia, onde muitas cidades já usam mexilhões de água doce como sentinelas vivas da qualidade da água, equipados com sensores que registam quando os animais fecham as suas conchas em resposta aos poluentes. Os xenobots poderiam ampliar ainda mais esse conceito, diz Patel, oferecendo potencialmente maior sensibilidade e especificidade ao integrar vários sinais ambientais em uma resposta comportamental única e mensurável. E os neurobots poderão eventualmente levar esta fusão de detecção e computação para um território cada vez mais sofisticado, acrescenta.

Mas os obstáculos técnicos continuam a ser substanciais – e as oportunidades práticas com versões mais simples e não neurais já são convincentes – pelo que os xenobots de primeira geração, por enquanto, continuam a ser o foco dos esforços iniciais de desenvolvimento de produtos da Fauna, diz Patel. “Neste momento, procuramos a intersecção entre as necessidades comerciais não satisfeitas e a capacidade emergente.”

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