用機器“大腦”操縱蠕蟲運動

赤道

微型機器人進化史

6月底，國際機器人學術頂刊Science Robotics上最新發表的一篇新論文，描述了一種用機器視覺、運動控制和導航等算法取代線蟲大腦、精密操控活體線蟲運動的新方法，創造出一個不受束縛的、高度可控的微型軟體機器人，并將其命名為RoboWorm（軟體機器蠕蟲）。

受益于數百萬年的進化，動物已經發展出復雜的身體結構、高效的能量流鏈以及超越任何人造機器的先進運動控制系統。與大多數機器人不同，動物表現出對環境的極端適應、多種運動模式以及對干擾的高度適應能力。

在人類工業時代的創造中，動物影響著各類機器人的發展，例如跳躍機器人、游泳機器人、步行機器人和飛行機器人等等。然而，低至微米級的機器人，粘性力和摩擦力通常比重力高幾個數量級，這導致有效微型機器人主體結構和執行器的設計、制造和材料開發的固有困難最近開發的微型機器人系統是基于各種特殊致動機構——如磁、光子、超聲波和化學致動，例如藥物控制遞送、內細胞器的表征和精細的醫療手術。

然而，與自然對應物相比，仿生微型機器人的結構通常被大大簡化，以促進微型機器人的制造和驅動。因此，這種微型機器人的性能無法與生物有機體的性能相提并論。

盡管機器人在正常尺寸范圍內蓬勃發展，但微型機器人設計在一定程度上受到驅動機制和高密度能源無縫集成等技術瓶頸的限制。最近，直接利用微生物的運動或生物組織的驅動來構建生物混合微型機器人已成為微型機器人開發的一種有前途的策略。

在過去十年中，生物體和生物組織中直接集成微型機器人已經有很多實例。例如，趨磁細菌的游動方向受外磁或化學物質領域的引導，能準確遞送藥物用于治療目的，例如腫瘤治療。還有構建生物混合微型機器人的方式，通過將精子頭部捕獲在卷起的磁性微錐內，用精子尾部作為推進鞭毛，外部磁場可調節人工受精的游泳方向。

機器人精密控制活體線蟲

由于工程或重新設計動物神經系統的挑戰以及缺乏準確表征動物行為的生物力學模型，大多數生物混合微型機器人設計僅涉及簡單的生物組件，并且缺乏在運動過程中協調這些驅動組件的身體級智能。

所以研究人員提出了一種將秀麗隱桿線蟲轉化為軟體微型機器人的方法。與細菌微型游泳者和精子微型機器人不同，研究人員對秀麗隱桿線蟲的遺傳和神經系統采取工程改造的策略，以便蠕蟲的身體肌肉細胞（作為其“執行器”）可以通過光遺傳學方法自動控制，能夠以高度可控的方式調節活體線蟲的運動。

該線蟲使用的是一種轉基因菌株，它在其身體肌肉細胞（在蠕蟲身體的背側和腹側）的膜上表達具有myo 3啟動子的視紫紅質2（chR2）離子通道。用藍色激光束（473 rlin）照射肌肉細胞可以立即觸發ca2+離子通過ChR2通道流入，并激發被照射的肌肉細胞以肌肉扭矩收縮和彎曲周圍的身體部位。

通過用伊維菌素麻痹蠕蟲，中斷負責動物運動系統的感覺運動程序并用機器人技術取代了其原始感覺神經元、中間神經元和運動神經元的功能，包括圖像處理（用于蠕蟲身體跟蹤和識別）、時空調節光遺傳肌肉激發和自動運動控制。圖像處理算法實時計算蠕蟲體的位置和曲率，然后將這些反饋信號提供給控制器，用于生成微圖案激光束以激活蠕蟲體的爬行步態。通過這種閉環方法，科學家控制了一個完全癱瘓的蠕蟲，產生了主要的蠕蟲爬行行為，從而將其轉化為可控的RoboWorm。

在線蟲上用激光驅動肌肉群激活的圖示，用于控制運動，在各種激光強度下蠕蟲肌肉彎曲反應的照片（比例尺100微米）

無名小蟲如何登上科學殿堂？線蟲已成為發育生物學、神經生物學、基因功能研究的新寵

已成為研究熱點的小RNA、microRNA，是在線蟲中首先被發現并開展其功能研究的。線蟲還是第一個被完整測序的多細胞真核生物，在其近2萬個蛋白編碼基因中，有60%80%與人類基因同源。

小小的秀麗隱桿線蟲為何名聲大噪？時間回到上個世紀70年代，把它帶進科學殿堂來的是當時在劍橋大學的悉尼·布雷內。他于1927年出生于南非，1954年在牛津大學獲得博士學位。

作為第一代的分子生物學家，布雷內最早用實驗證明了編碼蛋白質的遺傳密碼是三聯密碼子，并報道了移碼突變的現象。上世紀60年代末，布雷內意識到分子生物學作為一門學科已經基本確立，激動人心的初創階段已經過去，他需要尋找新的科學領域去探索和征服，此時的他最想了解的是發育和神經系統所呈現出的復雜性。

在布雷內涉足之前，已有很多科學家利用其他模式生物，如海膽、大烏賊、兩棲類、小鼠等在這兩個領域中開展了大量工作，取得了重要的成果，但布雷內認為這些系統仍然太過復雜，難以著手研究，他需要一種新的模式生物來研究他所關心的領域，正如他在1963年寫給劍橋科學委員會的信中所言：“我們需要一種生命周期短的多細胞生物，這種生物應該滿足個體小，容易培養，可如同微生物一樣進行大批量操作的條件。構成身體的細胞數量相對較少，可以對構成細胞的形態和譜系進行窮盡性研究，可以開展遺傳分析。”布雷內的最終選擇便是——秀麗隱桿線蟲。

布雷內實驗室花了近十年的時間，才發表了第一篇有關線蟲的文宣，可謂十年磨一劍。1974年，他們在Genetics上發表了題為《Genetics 0f Caenorhabditis elegans》的文章，公布了線蟲基因的物理圖譜，標志著對線蟲的研究正式拉開帷幕。

為什么這些年科學家致力于把秀麗隱桿線蟲作為Open Worm（開放蠕蟲）的項目？因為它是自然界中擁有神經系統的最簡單的生物之一。秀麗隱桿線蟲共有1090個細胞，其中302個（或381個）神經元細胞，約占體細胞總數三分之一。而且這種生物的神經元結構很簡單，神經與肌肉間的接口有六百余個。

如果是熟悉神經網絡的人，一定會知道，我們的思想、行為基本都來自神經元之間的傳遞和感應，如果說神經系統是我們的“精神”，那么剩下的細胞基本用于組成我們的肌肉、骨骼、血液等等，也就是我們的“肉體”。

所以，能夠完全模擬線蟲神經細胞的OpenWorm，等于在真正意義上“掌握”了創造秀麗隱桿線蟲的方法。普通機器人一般是應用了SLAM算法（即時定位與地圖構建），構建完房間內的地圖后就不會再碰壁。而Open Worm的動作完全來自從傳感器到神經元處理，再通過軸突傳遞到“肌肉（機器人的輪子）”并進行動作的過程。

換句話說，普通機器人的動作是提前寫代碼寫好的，而搭載了Open Worm的機器人的動作是自發的。那模仿這樣簡單的生物究竟有什么意義呢？因為線蟲的神經細胞雖然少，卻能感受外界刺激，受溫度、觸摸等等影響可以調動神經細胞刺激肌肉做出相應運動，甚至可以做出進食、排泄、求偶等等行為——可以說是非常像人了。這也是Open Worm項目背后的終極目的，一步步模仿動物的神經細胞運動，直到可以研究人類。