打開活體機(jī)器人的包裝紙，看到“超算+生物科技”的禮物盒

前幾天佛蒙特大學(xué)研究者推出的第一個(gè)“活體”機(jī)器人xenobots，相信讓很多人吃了2020年的第一驚。全青蛙基因、可在水中存活、自我驅(qū)動(dòng)、可“編程”……這一系列關(guān)鍵詞聽起來似乎是無機(jī)體已經(jīng)出現(xiàn)，屬于生物學(xué)的21世紀(jì)終將到來，指不定哪天生化危機(jī)就會(huì)在科學(xué)家的一次手抖下誕生……

當(dāng)然經(jīng)歷了幾天的各種解讀和消化，相信大家對(duì)于整個(gè)事件的態(tài)度也趨于冷靜。而今天我們的話題就是，從所謂活體機(jī)器人的成功中，是否能找到一些具有普適性的新進(jìn)展呢？

《孢子》尚未成為現(xiàn)實(shí)：科學(xué)家在實(shí)驗(yàn)室里繡花

關(guān)于這個(gè)充滿了奇幻氣息的話題，當(dāng)然要從祛魅開始。

如果用一句話來解釋這件事就是，科學(xué)家們通過非洲爪蟾的胚胎，分離出了干細(xì)胞并進(jìn)行培養(yǎng)，將一伸一縮具有自主運(yùn)動(dòng)能力的心肌細(xì)胞和用作杠桿的表皮細(xì)胞組合在一起，實(shí)現(xiàn)持續(xù)移動(dòng)能力，再通過超算進(jìn)行無數(shù)次實(shí)驗(yàn)?zāi)M，最終選擇了組合形式，讓兩種細(xì)胞組合出來的復(fù)合細(xì)胞能夠?qū)崿F(xiàn)定向移動(dòng)。

這種“機(jī)器人”最關(guān)鍵的優(yōu)點(diǎn)就是可以隨著壽命耗盡自然降解，不會(huì)造成污染。當(dāng)然各位看客也不必?fù)?dān)心，沒有生殖系統(tǒng)讓這些機(jī)器人不具備繁殖的可能，基本沒有可能出現(xiàn)想象中的一個(gè)操作不慎，世界被“腐肉”占領(lǐng)的克蘇魯畫面。而細(xì)胞也不具備神經(jīng)系統(tǒng)，別說思維了，就連反射的邊兒都碰不到，人造生物覺醒攻擊人類的夢也可以醒一醒。

除去這些想象中的負(fù)面影響，活體機(jī)器人的應(yīng)用價(jià)值恐怕也沒那么容易實(shí)現(xiàn)。

在論文中，研究者提到了清理海洋中微塑料垃圾、為細(xì)胞設(shè)計(jì)囊袋在人體中精準(zhǔn)給藥、清理血管斑塊等等作用。從理論上來講，如果有一種可生物降解、能夠通過編程改變形態(tài)、自我驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)的細(xì)胞生物存在，似乎確實(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)上述能力。

但從現(xiàn)實(shí)情況來看，這種未來還是比較遙遠(yuǎn)。就拿為細(xì)胞設(shè)計(jì)囊袋實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治療來說，為細(xì)胞設(shè)計(jì)囊袋這件事情雖然在計(jì)算模擬中實(shí)現(xiàn)了，但科學(xué)家卻無法在現(xiàn)實(shí)中重現(xiàn)。至于清理血管甚至清理廢水，則需要海量這樣的細(xì)胞機(jī)器人才能夠?qū)崿F(xiàn)。

那么科學(xué)家是如何制作這些細(xì)胞機(jī)器人的呢？

答案并非是像大家想象中，如同游戲《孢子》一樣輸入幾行代碼就能生成不同的細(xì)胞組合，而是像繡花一樣，在顯微鏡下用鑷子捏。如此以來無法實(shí)現(xiàn)囊袋的設(shè)計(jì)，就無需意外了。

工程能力上本身的限制，決定了細(xì)胞機(jī)器人在短時(shí)間以內(nèi)沒法批量生產(chǎn)，更別提有關(guān)平衡成本收益的商業(yè)化應(yīng)用了。

從細(xì)胞機(jī)器人，到細(xì)胞編輯系統(tǒng)

總的來說這一科學(xué)研究成果更多還處在學(xué)術(shù)、實(shí)驗(yàn)性質(zhì)，只是因?yàn)椤盎铙w機(jī)器人”這個(gè)概念太過令人咋舌，因而引起了媒體和普通人的過度反應(yīng)。實(shí)際上不論是為此恐慌或是過度興奮，都沒有什么必要。

其實(shí)在這次實(shí)驗(yàn)中，還有一位主角被大家忽略，那就是背后提供計(jì)算能力的超級(jí)計(jì)算機(jī)深綠。

不難發(fā)現(xiàn)，讓復(fù)合細(xì)胞動(dòng)起來的原理并不困難——天生會(huì)收縮運(yùn)動(dòng)的心肌細(xì)胞加上杠桿力量。那么為什么這一實(shí)驗(yàn)成果在今天才出現(xiàn)呢？

原因就在于類似復(fù)合生物學(xué)實(shí)驗(yàn)在工程上的難度，如上文所說，想把細(xì)胞組合在一起，需要科學(xué)家在顯微鏡下手動(dòng)操作。使得實(shí)驗(yàn)的時(shí)間成本、金錢成本和人力成本都十分之高。這也決定了，在上層設(shè)計(jì)上要盡可能精準(zhǔn)，從而在工程層面要盡量減少“嘗試”。

而在上層設(shè)計(jì)上，以何種“姿勢”和“配比”組合不同的細(xì)胞，細(xì)胞又將如何在不同質(zhì)地的介質(zhì)中以怎樣的模式進(jìn)行活動(dòng)，這樣無數(shù)種的可能性，就全要靠進(jìn)化算法下的海量的計(jì)算了。實(shí)驗(yàn)中最終呈現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)形態(tài)，就來自進(jìn)化算法下無數(shù)次模擬的結(jié)果。

而佛蒙特大學(xué)研究成果的另一個(gè)關(guān)鍵重點(diǎn)就在于，這一模擬細(xì)胞運(yùn)動(dòng)和環(huán)境的系統(tǒng)是具有通用性的，換句話說，如果想模擬另一種細(xì)胞在另一種環(huán)境里的表現(xiàn)，只需要對(duì)計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行模塊化更改即可。

這種方式如同把工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字孿生概念引入了生物科學(xué)，避免了無數(shù)次失敗實(shí)驗(yàn)的發(fā)生，也減少了復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)流程。極大的提升了生物科學(xué)研究的效率。建立在強(qiáng)大的計(jì)算能力，和逐漸累積下來的成果案例之上，未來引入更豐富的算法能力，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱來模擬出更強(qiáng)大的復(fù)合細(xì)胞模式也未嘗不可，即使短時(shí)間內(nèi)無法在工程層面上實(shí)現(xiàn)，最起碼為未來指出了一種方向。

而這一實(shí)驗(yàn)，僅僅是超算與生物科學(xué)合作的第一個(gè)典型案例而已。

人類的生物數(shù)字夢，正在從黑到甜

我們常常能從生物老師口中聽到一些不太嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼f法，像是“再精密的機(jī)械復(fù)雜程度也不如一個(gè)細(xì)胞”或是“人是最高級(jí)的智能體”，其實(shí)這些言論的核心觀點(diǎn)就是一個(gè)——生物的復(fù)雜程度，導(dǎo)致其很難被以數(shù)字化的方式重現(xiàn)和模擬。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的歷史，其實(shí)有無數(shù)人前赴后繼的試圖用數(shù)字化的方式對(duì)生物進(jìn)行模擬。其中有2014年開始的眾籌項(xiàng)目Wormsim，因?yàn)樗懔τ邢?，于是科學(xué)家們選擇了秀麗隱桿線蟲只有約300個(gè)神經(jīng)元和1000個(gè)細(xì)胞的生物，對(duì)于其大腦和神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)字化模擬，實(shí)現(xiàn)蠕蟲式遇到障礙物會(huì)轉(zhuǎn)向的基本神經(jīng)反射運(yùn)動(dòng)。又比如在對(duì)AI的追逐中，聯(lián)結(jié)學(xué)派的思想之源就一直建立在對(duì)于人類大腦中無數(shù)相互連接的神經(jīng)元的模擬上。而在2013年，歐盟還牽頭攜手26個(gè)國家和135個(gè)科研機(jī)構(gòu)打造了“人類腦計(jì)劃”，試圖通過超算完全模擬人類的大腦。

當(dāng)然以上這些計(jì)劃，往往都是在腦科學(xué)、算力、存儲(chǔ)能力等等方面的限制之下，淺嘗輒止或徹底失敗。

目前以xenobots為代表的生物+超算，大多選擇了一種折中方案，不去模擬過于復(fù)雜的大腦或神經(jīng)元系統(tǒng)，轉(zhuǎn)而選擇相對(duì)更加簡單的細(xì)胞、基因等等。與其說注重實(shí)驗(yàn)成果應(yīng)用性，不如說更注重實(shí)驗(yàn)計(jì)算過程的模塊化和可復(fù)用，為整個(gè)行業(yè)提供更有價(jià)值的參考。

這種模式已經(jīng)在一些生物科學(xué)尤其是合成生物科學(xué)領(lǐng)域中開始了應(yīng)用，像是北德克薩斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，就通過德克斯高級(jí)計(jì)算中心的超算設(shè)備對(duì)于基因編輯進(jìn)行全原子分子動(dòng)力學(xué)模擬，讓基因編輯切割DNA時(shí)可以更加可控。相信經(jīng)歷過這次新聞的洗禮后，會(huì)有更多超算中心向生物科學(xué)展開懷抱，推動(dòng)雙方的合作。

在這種時(shí)刻，與其說未來會(huì)發(fā)生所謂活體機(jī)器人被“邪惡科學(xué)家”利用毀滅人類之類的事件，其實(shí)真正正在到來的，是生物學(xué)科與超算、AI之間交叉學(xué)科的人才需求。超算平臺(tái)如何打造更便利的開發(fā)工具、生物科學(xué)中是否會(huì)涌現(xiàn)出一批智能計(jì)算人才、是否會(huì)有AI企業(yè)去挖掘生物研究場景所需要的數(shù)據(jù)支持，這些都是值得我們思考的問題。

那些能改變世界的創(chuàng)新，通常不會(huì)在一個(gè)默默無聞的實(shí)驗(yàn)室中突然脫穎而出，而是一整個(gè)甚至無數(shù)個(gè)產(chǎn)業(yè)的互相配合共創(chuàng)，最終齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來。

Xenobots的出現(xiàn)，僅僅是在萬里長征中走過幾百米而已。

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