Robotics + Synthetic Biology là gì? Ứng dụng là gì?
Robotics + Synthetic Biology (Robot học và Sinh học tổng hợp) là sự kết hợp giữa hai lĩnh vực công nghệ cao, trong đó robot được sử dụng để tự động hóa và tăng tốc các quy trình của sinh học tổng hợp, hoặc ngược lại, các thành phần sinh học tổng hợp được tích hợp vào robot để tạo ra những khả năng mới.
Sự kết hợp này có thể diễn ra theo hai hướng chính:
- Robot phục vụ sinh học tổng hợp: Robot tự động thực hiện các thí nghiệm sinh học tổng hợp với tốc độ và độ chính xác cao hơn con người. Điều này giúp đẩy nhanh quá trình "thiết kế, chế tạo, thử nghiệm, học hỏi" (design-build-test-learn) - một chu trình cốt lõi của sinh học tổng hợp. Các phòng thí nghiệm tự động hóa (hay còn gọi là "BioFoundries") sử dụng robot để pha chế hóa chất, nuôi cấy tế bào, cấy gen và phân tích dữ liệu.
- Sinh học tổng hợp phục vụ robot: Tế bào và các hệ thống sinh học được thiết kế để trở thành một phần của robot. Loại robot này còn được gọi là robot lai sinh học (biohybrid robots), sử dụng mô sống, tế bào, hoặc các vật liệu sinh học để tạo ra các chức năng độc đáo. Ví dụ, các bó cơ nuôi cấy trong phòng thí nghiệm có thể được dùng làm bộ truyền động (actuator) để giúp robot di chuyển.
Ứng dụng
Sự kết hợp giữa robotics và synthetic biology mở ra nhiều ứng dụng đột phá:
- Y tế và dược phẩm: Robot có thể tự động sàng lọc hàng triệu hợp chất để tìm ra thuốc mới hiệu quả, hoặc tạo ra các tế bào được lập trình để tiêu diệt tế bào ung thư.
- Sản xuất bền vững: Robot được lập trình để tạo ra các vi sinh vật tổng hợp, giúp sản xuất nhiên liệu sinh học, hóa chất, vật liệu sinh học (như tơ nhện tổng hợp) với quy mô lớn và thân thiện với môi trường hơn.
- Giám sát và phục hồi môi trường: Các robot lai sinh học có thể được thiết kế để tự chữa lành, tự phân hủy sau khi hoàn thành nhiệm vụ, hoặc cảm nhận các chất ô nhiễm trong môi trường. Ví dụ, một con robot siêu nhỏ làm từ vi tảo có thể được điều khiển để di chuyển trong cơ thể hoặc môi trường nhằm làm sạch các chất độc hại.
- Nghiên cứu khoa học: Tự động hóa các thí nghiệm giúp các nhà khoa học tập trung vào phân tích dữ liệu và thiết kế các thí nghiệm phức tạp hơn, thay vì làm các công việc lặp đi lặp lại.
