粒子加速器掃描螞蟻 為機器人設計提供生物力學靈感

Pixar，該讓位啦。在《蟲蟲危機》，《小蟻雄兵》等動畫電影里被塑造成圓眼卡通形象的螞蟻，如今迎來了一次極致精細的解剖學還原。

一支由昆蟲學家、粒子加速器物理學家、計算機科學家和生物成像專家組成的國際團隊，近日在《自然?方法》上發(fā)表了全新的螞蟻形態(tài)3D圖譜（https://doi.org/10.1038/s41592-026-03005-0）。

這個名為Antscan的平臺，能夠實現(xiàn)微米級精度的三維重建，不僅清晰呈現(xiàn)螞蟻堅硬的外骨骼，還能展現(xiàn)其肌肉、神經(jīng)、消化道，以及時刻蓄勢待發(fā)的針狀毒刺。

這些高分辨率圖像覆蓋了212個屬、792種螞蟻，基本囊括已知螞蟻的主要類群。目前所有數(shù)據(jù)已通過交互式在線門戶免費開放，任何人都可以在電腦上旋轉、放大，甚至對螞蟻進行虛擬“解剖”（https://www.antscan.info/）。

加拿大安大略省麥克馬斯特大學的進化生物學家Cameron Currie并未參與這項研究，他評價道：“Antscan太令人振奮了！它為螞蟻的跨物種比較研究提供了極為出色的資源。”

該項目還實現(xiàn)了自然歷史藏品的更廣泛開放獲取。

這些海量的生物標本，不必再被鎖在全球各地博物館的抽屜與標本瓶中，只對能親自到訪的專家開放。如今，任何有網(wǎng)絡的人都能以數(shù)字形式探索這些標本，為博物館館藏賦予了新的科學價值。

佛羅里達自然歷史博物館的爬蟲類館館長David Blackburn也未參與此項研究，他表示：“無論是通過實物還是數(shù)字方式，越多的人接觸和研究博物館里的這些藏品，它們創(chuàng)造的價值就越大。”

這些使用者中，既有專業(yè)的蟻類學家（專門研究螞蟻的科學家）和養(yǎng)蟻愛好者，也可能是學校教師、游戲設計師、紋身師，或是充滿好奇心的普通大眾。

“這是一個極其豐富的數(shù)據(jù)集，不僅可用于多種科學研究，還能應用于藝術、科普和教育領域。”華盛頓特區(qū)國家自然歷史博物館的昆蟲學家Julian Katzke說。

馬里蘭大學帕克分校的生物多樣性科學家Evan Economo與Katzke共同主導了該項目，他表示，IEEE會員們也能在Antscan中找到大量值得探索的內容。隨著這套數(shù)據(jù)集公開并實現(xiàn)規(guī)模化標準化，他說：“我真心希望，未來這些大型生物形態(tài)庫能為機器人和工程領域的研究者所用，讓他們從中挖掘數(shù)據(jù)，創(chuàng)造出全新的生物力學設計。”

Katzke et al.

多年來，研究人員一直在對自然歷史藏品進行數(shù)字化：拍攝抽屜里的針插標本、通過重疊圖像堆棧構建表面模型，并用計算機斷層掃描（CT）逐一掃描特定物種。但這類工作通常速度慢、碎片化，且大多只能呈現(xiàn)外部特征。

為了完整捕捉生物全身內外結構，Economo團隊搭建了一套自動化成像流水線，相當于把一臺粒子加速器變成了解剖學“生產(chǎn)線”。該團隊當時隸屬于日本沖繩科學技術大學院大學，核心成員還包括Katzke與Francisco Hita Garcia（現(xiàn)任職于柏林自然歷史博物館）。

他們從全球各地博物館搜集螞蟻標本，包括工蟻、蟻后和雄蟻，并將約2200個保存好的樣本送入德國卡爾斯魯厄理工學院同步輻射光源裝置的兩條顯微CT光束線中進行掃描。

在那里，生物成像專家Thomas van de Kamp負責整個操作。強烈的X射線束穿透每一個標本，高速探測器從多個角度記錄下數(shù)千張投影圖像。機械臂自動將裝有酒精保存螞蟻的樣品瓶逐一送入掃描位，整個過程僅用了幾天時間。

隨后，軟件將生成的超過200TB數(shù)據(jù)重建為三維體數(shù)據(jù)，并借助神經(jīng)網(wǎng)絡自動識別和分析解剖結構。

類似的大規(guī)模數(shù)字化項目 —— 比如由佛羅里達自然歷史博物館的Blackburn牽頭的開放脊椎動物計劃（openVertebrate Project，https://www.floridamuseum.ufl.edu/overt/），已掃描了數(shù)千種鳥類、魚類、哺乳動物、爬行動物和兩棲動物 —— 正在徹底改變生物學家研究解剖學的方式。但要將傳統(tǒng)顯微CT以同等規(guī)模應用在體型更小、更難達到有效分辨率的昆蟲上，必須在掃描速度和通量上實現(xiàn)跨越式突破。

這就是同步加速器發(fā)揮作用的地方。研究團隊利用粒子加速器產(chǎn)生超高亮度、高相干性的X射線，能在數(shù)秒內捕捉到高分辨率的內部解剖結構，而無需像常規(guī)實驗室掃描儀那樣，為了讓軟組織顯影而進行漫長的染色或其他預處理。

“這是一項令人驚嘆的工作。”英國愛丁堡蘇格蘭國家博物館無脊椎動物首席館長Vladimir Blagoderov表示，他并未參與此項研究。“該項目將機器人技術、標準化采樣、自動化圖像處理流水線與機器學習相結合，為CT掃描賦予了工業(yè)化級別的規(guī)模與效率。”

如今，Antscan數(shù)據(jù)集在分類學上的廣度，讓研究人員得以在整個螞蟻演化譜系中尋找共性規(guī)律，Economo及其團隊已經(jīng)證實了這一點。

例如，在去年12月發(fā)表的另一項研究中，研究人員利用這批全新掃描數(shù)據(jù)，測量了螞蟻在外部防護結構上的“投入程度”。他們在《科學進展》上發(fā)表的結果顯示：表皮更輕、“造價” 更低的螞蟻物種，更容易形成大型群落，且在演化過程中分化速度更快（https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adx8068）。

而在這項最新研究里，Antscan團隊轉向了另一個演化問題：一種生物礦化“鎧甲”層的分布規(guī)律 —— 這種結構最早由柯里及其團隊在2020年于一種中美洲切葉蟻身上發(fā)現(xiàn)。通過快速瀏覽Antscan數(shù)據(jù)庫便可發(fā)現(xiàn)：這種能吸收X射線、在表皮上呈現(xiàn)為亮白色鞘層的生物礦化外殼，并非某個單一物種的特例。

相反，這種結構在培育真菌的螞蟻中十分常見，而切葉蟻正是在約2000萬年前從這類螞蟻演化而來的；但在螞蟻演化樹的其他大多數(shù)分支中，這種結構基本不存在。（Currie團隊上個月在bioRxiv發(fā)表的預印本中，利用X射線衍射技術獨立證實了這一規(guī)律，該技術可精確揭示物質的礦物成分。）

不過，這些還只是該數(shù)據(jù)庫潛力的初步展示。

科羅拉多州立大學C.P.吉萊特節(jié)肢動物多樣性博物館館長Marek Borowiec長期記錄深度學習在生態(tài)與演化研究中的應用。他表示，隨著AI工具越來越擅長解析海量、高信息密度的數(shù)據(jù)，Antscan真正強大的分析能力或許還在未來（https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/2041-210X.13901）。

“只有當這些方法真正投入使用，這個數(shù)據(jù)集的全部價值才會被充分釋放。”

Antscan的遠大抱負遠不止于螞蟻生物學。埃科諾莫及其團隊將其視為解剖結構數(shù)字化、標準化與規(guī)模化的范本。

正如過去二十年里大規(guī)模測序項目與基因組數(shù)據(jù)庫徹底改變了DNA研究，他們希望Antscan能為形態(tài)學帶來一場同等量級的變革。“這就像是擁有了形態(tài)的基因組。”Economo說。

全球博物館館藏著數(shù)百萬份酒精保存的昆蟲及其他小型無脊椎動物 —— 甲蟲、蒼蠅、胡蜂、蜘蛛、甲殼類等 —— 其中許多屬于珍稀或已滅絕物種。參照Antscan的模式，每一件標本都可以被轉化為高分辨率的“數(shù)字孿生體”庫。

同步加速器顯微CT能夠快速透視fragile標本而無需解剖，在不破壞樣本的前提下，以極高精度同時呈現(xiàn)堅硬的外骨骼與柔軟的內部組織，覆蓋極其廣泛的生物類群。

Blagoderov指出，大型同步加速器裝置的機時非常稀缺、競爭極為激烈，這對任何大規(guī)模生物多樣性數(shù)字化項目來說都是現(xiàn)實瓶頸。此外，“即便完成了掃描，后續(xù)環(huán)節(jié)的負擔也不容小覷：遷移、存儲和處理數(shù)百TB的數(shù)據(jù)，本身就可能成為新的瓶頸。”

但如果能穩(wěn)定獲得機時，并配套建設相應規(guī)模的計算基礎設施，這類研究有望把自然歷史博物館從靜態(tài)的標本庫轉變?yōu)閯討B(tài)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。

在地球物種加速消失的當下，這種轉變顯得尤為重要。像Antscan這樣的項目，以極致細節(jié)捕捉生物體結構，為生命形態(tài)留下永久、高分辨率的檔案 —— 即便脆弱的標本腐爛、野生種群消失，這份解剖學時間膠囊依然可供后人反復研究、探索。

如果Pixar最終決定開拍《蟲蟲危機 2》（暫定名：Even Buggier），工作室的角色設計師或許根本不需要太多藝術夸張。得益于一臺粒子加速器和一群專注鉆研的科學家，參考模型早已現(xiàn)成在手 —— 不是用動畫軟件渲染的，而是以微米級精準解剖結構呈現(xiàn)的真實形態(tài)。