科学家们构建出一种由机械电机组成的网络，用来模拟支撑人类肌肉收缩的分子机械结构。该研究由布里斯托大学主导，成果已发表在《皇家学会界面杂志》（Journal of the Royal Society Interface），有望为机器人领域的人工肌肉技术带来新的设计路径。

在人类身体中，肌肉的收缩依赖成千上万分子电机的协同工作，这些电机由肌动蛋白和肌球蛋白构成。尽管其内部生化过程极其复杂，但整体上肌肉却能稳定地展现出高度协调的集体行为。

一个典型例子是：当外部负载增加时，肌肉会自动招募更多分子电机参与工作，就像在需要更大力量时，系统会调动更多“工作单元”来共同发力。

简化的肌肉机械模型

在这项研究中，团队展示了一个由简单机械电机组成的网络，也能再现肌动蛋白-肌球蛋白这一分子机械结构的关键特征，从而模拟肌肉收缩的核心行为。

与直接模拟复杂分子相互作用不同，布里斯托团队设计了一个大幅简化的系统：电机之间并不通过化学过程耦合，而是仅在特定几何结构中，通过短暂的机械接触相互影响。

为验证理论，他们搭建了一个桌面实验装置，将小型电机按照类似真实肌肉蛋白的空间排列方式进行布置，形成类似肌动蛋白-肌球蛋白的配置。

实验中，这一装置能够“自组织”出协调的运动波，并在外加机械负载增加时自动调整行为，表现出与人类肌肉相似的适应能力。

该物理模型由小型电机、定制的 3D 打印塑料部件以及激光切割的丙烯酸材料组合而成。令人意外的是，这样一个极度简化的系统，竟然能重现真实肌肉力学中观测到的类似集体效应。

研究负责人、布里斯托大学应用数学与数据建模高级讲师赫尔墨斯·布鲁姆菲尔德-加德尔哈（Hermes Bloomfield-Gadêlha）博士解释说：“这些电机之间并没有直接‘交流’。每个电机都在推动一个共享的骨架结构，而这个结构的变化又会影响其他电机所感受到的状态。随着时间推移，这种反馈会让它们自发形成协调的模式——有点像划船者逐渐同步划桨，或者经典的钟摆钟同步现象。”

研究的潜在影响

研究结果表明，类似肌肉的协调行为并不一定完全依赖复杂的生化过程，也可能源自系统本身的物理结构和组织方式。

这一认识可能对生物学和工程学研究都产生影响。对于软体机器人领域而言，这些原理有望帮助工程师设计出能够自然自组织、自动适应环境的人工肌肉，而不必过度依赖复杂的外部控制系统。

布鲁姆菲尔德-加德尔哈博士指出：“从工程的角度，我们关心的是，这些概念是否能用于设计会自动适应的人工肌肉或软体机器人系统。”

“从生物学的角度，这也提出了一个问题：肌肉行为中有多少是由分子电机的化学特性决定的，又有多少来自系统的整体组织结构？理解这种平衡，有助于我们更深入地认识肌肉健康、疾病、衰老，以及如肌营养不良等相关状况。”

该项目由布里斯托大学多学科实验室和软体机器人团队联合开展。博士研究生本杰明·沃明顿（Benjamin Warmington）在乔纳森·罗斯特（Jonathan Rossiter）教授和赫尔墨斯·布鲁姆菲尔德-加德尔哈博士的指导下，将数学建模与物理装置构建相结合，完成了这项研究工作。