预告｜HealthX Talk 多伦多大学董先科博士活体微型软体机器人RoboWorm

诺贝尔奖得主、理论物理学家理查德·费曼在1959年首次提出微型医用机器人的概念：“建造一类分子级别的微型机器，进入人体内根据人类的需求对机体进行分子级别的改造”。60年来，随着科学技术的进步，微型机器人已经逐渐走出实验室，走入日常生活，比如用于胃及消化道疾病早期检查的NaviCam胶囊内镜机器人，而我们相信微型机器人将在生物医疗中发挥更大的作用。

最近几年，科学家们开发的微型机器人系统基于各种驱动机制，例如磁、光子、超声波和化学驱动等，并且已经在生物医疗中实现了很多重要的应用，例如药物的控制输送、内细胞器的表征和精细的医疗手术等。

近日发表于科学杂志子刊，Science Robotics上的文章Toward a living soft microrobot through optogenetic locomotion control of Caenorhabditis elegans中，董先科博士和加拿大多伦多大学、麦吉尔大学、Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute的学者们提出了一种新的方法来改造线虫（Caenorhabditis elegans）的遗传和神经系统，并创造一种不受束缚、高度可控的活体软微型机器人（称为“RoboWorm”）。通过光遗传学和生化方法成功的改造了一个活的线虫，在关闭其神经元和肌肉系统之间的信号传输的同时，使其肌肉细胞仍保持光学兴奋。

通过蠕虫爬行的动力学建模和实验验证，作者发现蠕虫身体曲率和肌肉激活模式之间的相位差产生了线虫爬行运动的推力。因此，通过对蠕虫身体肌肉的光遗传学激发再现相位差，就可以用可控的方式模拟主要蠕虫的爬行行为。此外，通过蠕虫爬行的实时视觉反馈，我们实现了单个蠕虫运动方向和目的地的闭环调节。这项技术可以促进对秀丽隐杆线虫和其他线虫物种爬行运动的生物物理学和神经基础的科学研究。

本文一作董先科博士将于8月29日线上做客HealthX Club带来俱乐部第八期HealthX Talk。董博士将和俱乐部的伙伴们分享微型活体机器人RoboWorm建成背后的经过，并一起讨论展望活体微型机器人在医疗中的应用。 欢迎相关专业背景的朋友们报名参加我们的活动（报名请见文末）

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论文导读（公众号回复“赛博虫”获得论文pdf链接）

1. 微型机器人的三大挑战

由于传统微型机器人微米级尺寸属性，在技术层面存在诸多瓶颈，除相对直观的精密制造的挑战以外，还有比如精准的运动驱动，以及同样受微米级尺寸限制的其驱动所需的能量供给源。

2. “RoboWorm” 活体微型软体机器人

董先科博士的这项研究，所实现的“高精度可控驱动活体微型机器人”，就相当成功地避开了上述两项显著的瓶颈。比如这个课题采用的秀丽隐杆线虫，这类尺寸级的生物本身就具备在所需环境下以一定的效率运动的能力，并且也能获取其运动效率所需的能量功率。那科学家们是怎样开发外界的控制系统，并用它来取代秀丽隐杆线虫生物的大脑控制呢？

这个实验发生在被物理切断脑神经信号传输而瘫痪的秀丽隐杆线虫身上。在秀丽隐杆线虫自发运动的状态下，虫体形态所呈曲线与各处肌肉活动程度（muscular activity）的曲线，两者都可被近似为正弦曲线（sinusoidal）形态；科学家们也发现，与虫体运动直接相关的变量可以用两者的相位差（phase difference）来表示。

在了解该生物本身是如何产生作用于它整体的推动力之后，科学家们把一条虫本身当作机器人，并且持续动态地通过光学刺激虫体两侧各处肌肉的方法来复现这个实验所需的相位差，从而达到非常该生物自发行进时的运动模式。这里用的激光束刺激源（laser beam excitation）作用于某个部位的肌肉将会改变局限于此处的机体活动，也就使得虫体线条在该处产生弯曲；所以在不同部位进行这样的激光刺激可以控制虫体在平面上呈现不同波长属性的正弦形状。这项论文中也描述了虫体呈现的波长、总长、相位差，与所获得运动推力的量化映射关系。

再结合实时获取的计算机视觉信息作为控制系统的反馈部分，形成一个闭环控制系统，便可以保持该虫与生俱来的运动规律的同时，用实验设备对其运动的路径（坐标位置与方向）准确又稳定的实时操控，而不只是open loop系统中对于“动作”的操控。

HealthX Talk #008 

《RoboWorm通过光遗传运动控制秀丽隐杆线虫实现活的微型软体机器人》

HealthX Club 主讲嘉宾

董先科，本科毕业于哈尔滨工业大学航天学院自动化专业，2014-2019年于加拿大麦吉尔大学机械工程系获得博士学位，2017-2019年于加拿大多伦多大学机械与工业化学院访问并完成博士课题；博士期间主攻机器视觉、微机器人以及机器人精密操作的研究方向。2019至今在科技公司担任算法研发工程师，负责嵌入式高帧率目光跟着系统的算法开发，以及在医疗AR和辅助驾驶场景的应用。近年在Science Robotics, IEEE T-MECH, IEEE T-ASE, IEEE T-BME, IEEE T-NBS, ICRA 等权威期刊和会议发表学术论文20余篇，曾以第一作者身份获得机器人领域顶级学术会议ICRA2015的最佳会议论文提名奖和最佳自动化论文提名奖。他的研究兴趣包括图像处理与机器视觉、机器学习与深度学习、微机器人和机器人控制等方向。

主持人

张馨匀，卡耐基梅隆大学数学系、电子计算机工程系两学院2016级本科校友。本科时期学习主要方向为嵌入式系统，硕士期间曾参与的科研包括破解双耳效应中音像定位的模型和参数、逆向判断脑癫痫源定位与传播步骤的图算法等项目。毕业后是BOSE声学工程师，负责声学结构模拟和测试开发，以及一些针对非线性系统杂音的音频分析算法等等工作。作为工程师的角色以外，也是热衷学习、探索、交流当下或未来应用于医疗的科学技术（包括但不限于传感、电子信号、数学方法）的一位音频音响爱好者。

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导读作者：张馨匀

编排：周介立