Клеточные Терминаторы
Ученые научились создавать «полу-искусственную полужизнь» – миниатюрных и послушных ксеноботов, собранных из отдельных клеток. Остается решить, не слишком ли они опасны.
Что такое ксеноботы и стоит ли контролировать технологии создания синтетической "полужизни"?
Рассмотрев их под микроскопом, впору разочароваться: неровные комочки слизи, пульсируя, ползают в жидкой лужице, словно неловкие червячки. Переверните любой из них «на спину» – и он останется в этом положении, как черепаха, застрявшая в положении вверх ногами. Но все такие ассоциации неуместны: эти сгустки клеток не являются полноценными и самостоятельными организмами. И появились они не в природе, а в биофизической лаборатории Майкла Левина (Michael Levin) из Университета Тафтса. Если эти миниатюрные комочки – 500-1000 клеток и около 700 мкм в поперечнике – можно назвать живыми, то не существами, а машинами.
Ученые назвали эти «реконфигурируемые организмы» ксеноботами, поскольку сконструировали их из клеток, позаимствованных у африканских шпорцевых лягушек (Xenopus laevis) – популярного модельного организма, который широко применяется для исследований в области клеточной биологии и биологии развития. Из лягушачьих эмбрионов извлекли стволовые клетки, а затем из них вырастили культуры клеток кожи и сердечной мышцы.
Наконец, манипулируя этими двумя типами «строительных блоков», авторы собирали трехмерные структуры ксеноботов. Клетки кожи обеспечили им упругий каркас, а клетки сердца – способность сокращаться и обратимо менять свою форму. Структуры получились разные, от нитевидных и до сферических, что позволило проследить за тем, как форма влияет на движение клеточного сгустка в жидкости. Авторы отметили, что внутриклеточных запасов энергии позволяют им работать до 10 дней.
Эти данные были использованы для создания компьютерных моделей ксеноботов, которые затем «прогнали» через эволюционные алгоритмы, имитирующие процесс естественного отбора вариантов с наиболее сложными и удачными механизмами передвижения. Сложнейшие расчеты проводились на суперкомпьютере Вермонтского университета VACC. Спустя множество виртуальных поколений ученые получили оптимальные структуры, которые воспроизводили и снова проверяли в условиях реальной лаборатории. Было совершено несколько итераций этого процесса,