터프츠 대학교 Wyss 연구소와 하버드 대학교의 과학 연구팀은 이전의 "개구리 세포 생활 로봇"(제노봇)을 기반으로 다시 한번 생명 공학의 경계를 넓혀 자체 신경계를 갖춘 새로운 소형 살아있는 기계인 "뉴로봇"을 만들었습니다. 이는 자가 조직화된 신경망과 보다 복잡한 행동 패턴을 보여주어 유기체가 기능적 구조를 구축하는 방법을 이해할 수 있는 새로운 창을 제공했습니다.
이르면 2020년 초 터프츠 대학(Tufts University)의 연구원들은 Xenopus laevis 배아 세포를 사용하여 미크론 규모의 "로봇과 유사한" 생물학적 구조인 개구리 세포 로봇을 구축했습니다. 그들은 물 속에서 움직일 수 있고, 스스로 수리할 수 있으며, 심지어 흩어진 세포를 모아 새로운 개체를 생성할 수도 있습니다. 비계나 유전자 변형 없이 살아있는 세포에서 완전히 자가 조립되는 구조는 약 9~10일 동안 생존하며 생존을 위해 원래 배아 세포에 저장된 영양분에 의존합니다. 이를 바탕으로 연구팀은 다음과 같은 연구를 진행해 왔습니다. 이러한 생명체 구조에 신경계가 "장착"되면 어떤 일이 일어날까요?
최근 연구에서 과학자들은 뉴런으로 발전할 신경전구세포군을 소위 '뉴로봇'을 형성하기 위해 건설 중인 생물학적 로봇에 이식했다. 이들 세포는 구형 조직이 아직 발달 초기 단계에 있을 때 짧은 시간 창에 묻혀 있다가 점차 성숙해 수상돌기와 축삭을 성장시키며 내부와 표면으로 확장되어 단순하고 완전한 신경망을 구축합니다. 관련 결과는 최근 Advanced Science 저널에 게재되었습니다.
Tufts University의 Vannevar Bush 생물학 교수인 Michael Levin과 Wyss Institute의 Haleh Fotowat가 공동으로 주도한 이 프로젝트는 세포 그룹이 익숙하지 않은 환경에서 복잡한 구조로 자가 조직되는 방식을 이해하기 위한 대규모 연구 노력의 일부입니다. 연구자들은 이러한 유형의 "처음부터" 시스템이 신경계 형성 및 형성의 기본 규칙을 밝혀줌으로써 미래에 새로운 생물학적 구조를 설계하거나 손상된 조직을 복구하는 데 사용될 수 있는 합성 생물학 및 재생 의학에 대한 이론적 기초를 제공할 수 있기를 바라고 있습니다.
특정 실험에서 팀은 먼저 초기 Xenopus 배아에서 전구 피부 세포를 분리했습니다. 이들 세포는 배양 접시에서 자연적으로 작은 구형 구조로 응집되고, 그 표면은 촘촘한 섬모(다발 섬모 세포)로 덮여 있습니다. 섬모의 조화로운 움직임으로 인해 원래의 "개구리 세포 로봇"이 물 속에서 헤엄칠 수 있게 되었습니다. 이 기반에 신경전구세포를 더해 형성된 '뉴로봇'은 과거에 비해 형태가 크게 바뀌어 전체적으로 더 크고 가늘어졌다.
현미경 관찰에 따르면 이러한 내장된 뉴런은 전형적인 수지상 및 축삭 구조를 발달시켰을 뿐만 아니라 시냅스 관련 단백질 마커도 발현하여 세포 간의 연결이 확립되어 신호 전달이 가능함을 나타냅니다. 연구진은 칼슘 이미징 기술을 통해 뉴로로봇 내부의 뉴런이 전기적 활동이 가능하며 단순화된 기능적 신경망을 형성한다는 사실도 확인했다.
신경계의 추가는 또한 이러한 살아있는 기계의 행동을 크게 변화시킵니다. 뉴런이 없는 생물학적 로봇에 비해 뉴로로봇은 전반적인 활동이 더 빈번하고 움직임 궤적이 더 복잡해 단순한 직선이나 무작위 걷기보다는 반복적인 움직임 패턴을 보인다. 행동에서 신경 활동의 역할을 테스트하기 위해 팀은 뇌 활동에 영향을 미치고 간질 반응을 유도하는 것으로 알려진 약물인 펜틸렌테트라졸을 사용하여 이러한 살아있는 구조의 움직임에 미치는 영향을 관찰했습니다. 결과는 이 약물이 뉴런을 포함하지 않는 생물학적 기계에서와는 완전히 다른 방식으로 신경로봇의 움직임 패턴을 변화시키는 것을 보여주며, 이는 새로 형성된 신경망이 이러한 "기계"의 행동을 적극적으로 형성하고 있음을 나타냅니다.
Fotovat는 이 연구가 생물학적 로봇에 "제어 장치"를 추가하는 것뿐만 아니라 더 중요한 것은 신경계 형성의 내부 원리를 뒤집는 것이라고 말했습니다. 그녀는 제브라피시와 같은 성숙한 동물의 행동 생성에 뉴런이 어떻게 참여하는지 추적하는 것과 비교하여 뉴로로봇은 "처음부터" 신경계를 구축할 수 있는 플랫폼을 제공하므로 다음과 같이 질문할 수 있다고 지적했습니다.
Levine은 신경로봇공학이 "신경 네트워크가 신체가 있는 시스템의 움직임과 행동에 어떻게 영향을 미치는지" 연구할 수 있는 독특한 기회를 제공한다고 강조했습니다. 전통적인 실험 모델에서 신체와 신경계는 오랜 공진화의 역사를 경험한 반면, 뉴로로봇은 진화적 배경이 없는 새로운 조합으로, 학습 및 진화적 요소를 벗겨내고 물리적 구조에서 세포와 네트워크가 어떻게 함께 작동하는지 직관적으로 관찰하는 데 도움이 됩니다.
형태학적 및 행동적 변화 외에도 연구자들은 뉴로봇에서 예상치 못한 유전자 발현 패턴도 발견했습니다. 연구팀은 뇌의 주요 수용체와 관련된 유전자 외에도 일반적으로 눈의 빛에 민감한 세포에서 발현되는 유전자를 포함하여 시각 처리와 관련된 여러 유전자의 활성화를 감지했습니다. 이는 수명을 더욱 연장하고 배양 조건을 최적화하면 미래에는 뉴로로봇이 빛에 반응하는 능력을 개발할 수 있다는 뜻이다.
Levin은 미래 지향적인 가설을 제안했습니다. 이러한 신경 로봇은 후속 기능 진화를 준비하기 위해 잠재적인 미래 기능에 유용한 특정 유전자 모듈을 "사전 상향 조절"할 수 있습니다. "그들이 더 오래 산다면, 진정한 광수용체가 더욱 발달하게 될까요?" 그는 이것이 팀이 현재 적극적으로 탐구하고 있는 문제라고 말했습니다.
연구진은 생물학적 소재로 '완전히 새로운 것을 만들기' 위해서는 먼저 낯선 환경에서 세포 자체가 어떻게 문제를 해결하고 '의사결정'을 내리는지 이해해야 한다고 지적했다. 뉴로로봇은 바로 그러한 실험 플랫폼입니다. 확립된 발달 프로그램도 없고 자연 선택에 의해 남겨진 구조적 템플릿도 없지만 여전히 자기 조직화, 네트워크 형성 및 행동 생성 능력을 보여줍니다. 이는 "신체"와 "신경계" 사이의 경계에 대한 우리의 전통적인 이해에 도전할 뿐만 아니라 자가 치유 미세 의료 장치 및 지능형 조직 공학 구성 요소와 같은 미래의 프로그래밍 가능한 생활 시스템에 대한 상상력을 열어줍니다.