Cách mạng sinh học? Mã điện sinh học vượt ra ngoài gene
(bitsofwonder.co)- Nghiên cứu của Michael Levin không chỉ nhìn sự phát triển sinh học theo hướng lấy gene làm trung tâm, mà đặt lên hàng đầu giả thuyết rằng các tế bào điều phối cấu trúc cơ thể thông qua mạng điện sinh học
- Trong thí nghiệm trên giun dẹp planaria, điện thế màng nghỉ và trạng thái điện tương đối của tế bào tham gia vào việc tái sinh đầu–đuôi, và có thể thay đổi cấu trúc cơ thể bằng thuốc chặn một số kênh ion nhất định
- Một số thay đổi ở planaria kéo dài mà không cần chỉnh sửa gene, và cấu trúc hai đầu được truyền sang thế hệ tiếp theo mà không cần thao tác bổ sung
- Cách tiếp cận tương tự được mở rộng sang chi phụ ở ếch, mắt ở vị trí bất thường, biobot có khả năng di chuyển và tự sao chép, cũng như biobot dựa trên tế bào người có thể chữa lành neuron bị tổn thương
- Nếu tế bào, mô và cơ quan cũng có thể sở hữu trí tuệ tập thể biết thay đổi phương tiện để hướng tới mục tiêu, phạm vi nghiên cứu của kỹ thuật y sinh và khoa học nhận thức có thể được mở rộng đáng kể
Quá trình một tế bào đơn lẻ trở thành cơ thể
- Để một hợp tử phát triển thành phôi và cơ thể trưởng thành, cần hình thành vị trí và kết nối của xương, da, cơ, cơ quan nội tạng và khoảng 100 tỷ neuron
- Máy móc được con người lắp ráp linh kiện theo bản thiết kế, nhưng trong phát triển sinh học không có trung tâm điều khiển nhìn toàn bộ cơ thể từ trên xuống và ra lệnh cho từng bộ phận
- Sinh học truyền thống nhìn chung gần với cấu trúc từ dưới lên, trong đó cơ chế phân tử tạo ra chức năng tế bào, rồi chức năng tế bào tạo ra cơ quan và cơ thể
- Sau khi giải trình tự bộ gene người vào năm 2003, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào cách gene và các con đường hóa học quyết định những cấu trúc sinh học cấp cao
- Luận điểm cốt lõi của Levin là gene chứa nhiều thông tin cần thiết để tạo nên cơ thể, nhưng không phải là tầng trừu tượng duy nhất để hiểu và can thiệp vào quá trình phát triển
- Trong phép ví von với lập trình, gene gần với mã máy, còn lập trình viên hiện đại làm việc với các cấu trúc ở mức cao hơn như đối tượng, module và ứng dụng
- Sinh học cũng có các tầng điều khiển cấp cao có ý nghĩa, và một dạng trong số đó là mạng điện sinh học
Mạng điện sinh học và tái sinh ở planaria
- Neuron giao tiếp theo mạng bằng các mẫu điện trên màng và chất dẫn truyền thần kinh, nhưng các tế bào trên toàn cơ thể cũng có cùng các thành phần giao tiếp đó và trao đổi tín hiệu chậm hơn
- Levin và các đồng nghiệp gọi chúng là mạng điện sinh học để phân biệt với mạng thần kinh
- Planaria là sinh vật dài khoảng 2 cm, không già đi, không mắc ung thư và có thể tái sinh từng phần ngay cả khi cơ thể bị cắt thành hơn 250 mảnh
- Câu hỏi then chốt trong quá trình tái sinh là mỗi mảnh bị cắt xác định phần nào đã có sẵn và phần nào cần tạo mới bằng cách nào
- Trong các tế bào toàn cơ thể tồn tại một gradient điện thế màng nghỉ
- Tế bào theo dõi vị trí của mình trong cơ thể thông qua trạng thái điện này
- Thí nghiệm cho thấy vị trí của trạng thái điện của tế bào so với phần còn lại của cơ thể có liên quan đến quyết định tái sinh đầu hay đuôi
- Khả năng tái sinh cũng phụ thuộc quan trọng vào neoblasts, tức tế bào gốc trưởng thành, có thể chiếm tới 30% cơ thể planaria
- Không phải mọi nhà sinh học đều đồng ý với vai trò trung tâm của mạng điện sinh học; Alfonso Martinez Arias cho rằng cần tập trung hơn vào năng lực của tế bào gốc
Thí nghiệm thay đổi cấu trúc cơ thể mà không thay đổi gene
- Nhóm của Levin đưa planaria vào dung dịch chứa thuốc chặn một số kênh ion nhất định để thay đổi trạng thái điện của tế bào, khiến chúng tạo ra không phải một mà là hai cái đầu
- Trong cùng nhóm thí nghiệm, cũng có kết quả không hình thành đầu nào, hoặc hình thành đầu của một loài giun khác
- Gene của những con giun này không bị chỉnh sửa, và tất cả đều là sinh vật sống có chức năng, nhưng cấu trúc cơ thể đã thay đổi
- Một số thay đổi có tính bền vững, đến mức planaria hai đầu tiếp tục tạo ra hậu duệ hai đầu mà không cần thêm thuốc hay thao tác nào
- Dòng planaria này sinh sản bằng phân đôi, trong đó cơ thể tách làm hai để sinh sản
- Kết quả này cho thấy có thể tạo ra thay đổi vĩnh viễn trong cấu trúc cơ thể mà không cần thay đổi gene; theo góc nhìn của Levin, đây là cách tiếp cận nhằm giải mã mã điện sinh học của cơ thể
Điều khiển phát triển được mở rộng sang ếch, mắt và biobot
- Phòng thí nghiệm của Levin và các nhà nghiên cứu khác đã tạo ra nhiều trường hợp điều khiển phát triển bằng cách điều chỉnh mạng điện sinh học
- Cho phát triển chi phụ ở ếch
- Tạo mắt trong ruột của ếch, hoặc tạo mắt ở đuôi thực sự có thể nhìn
- Mục tiêu cuối cùng mà Levin mơ tới là một trình biên dịch giải phẫu học: khi nhập vào một cơ quan hoặc thiết kế cơ thể bất kỳ, nó sẽ xuất ra tập hợp tín hiệu hóa học và điện cần thiết để tạo cơ quan đó
- Ý tưởng này là đưa ra mô tả cấp cao như “mắt bổ sung ở đuôi” thay vì chỉ định toàn bộ cấu trúc vi mô chi tiết, và được ví với DALL-E của sinh học
- Về dài hạn, khả năng ứng dụng vào các vấn đề y sinh như chấn thương, dị tật bẩm sinh, bệnh thoái hóa, ung thư và lão hóa đã được nêu ra
- Tuy nhiên, những hệ thống như vậy vẫn rất mang tính suy đoán và còn xa, đồng thời có thể phát sinh nhiều vấn đề đạo đức trong quá trình phát triển
Trí tuệ và tính thích nghi trong quá trình phát triển
- Trong góc nhìn rộng hơn của Levin, “trí tuệ” và “nhận thức” không chỉ giới hạn ở neuron trong não mà có thể áp dụng cho nhiều tầng hơn của sinh học
- Thí nghiệm trong đó các cơ quan trên mặt nòng nọc bị xáo trộn thủ công nhưng trong quá trình trưởng thành vẫn di chuyển về đúng vị trí cho thấy cơ thể đang phát triển có thể hướng tới một trạng thái mục tiêu
- Trường hợp “picasso frogs” này khó có khả năng từng xảy ra trong môi trường tiến hóa, nên được diễn giải là khó xem đó là một quy trình được mã hóa cứng về mặt di truyền cho đúng tình huống cụ thể
- Levin định nghĩa trí tuệ là khả năng đạt cùng một mục tiêu bằng các phương tiện khác nhau
- Các trường hợp liên quan xuất hiện ở nhiều tầng sinh học
- Nếu phẫu thuật cắt phôi làm đôi, nó không phát triển thành hai nửa cơ thể mà thành hai cá thể song sinh khỏe mạnh
- Ngay cả khi tế bào kỳ giông được nuôi lớn nhân tạo, ống thận vẫn phát triển tới cùng kích thước khách quan bằng cách dùng ít tế bào hơn
- Nếu tế bào lớn hơn nữa, kỳ giông thậm chí có thể tạo ra ống thận dưới dạng một tế bào duy nhất cuộn vào bên trong
Sáng tạo, agency và trí tuệ tập thể
- Hệ thống sinh học không chỉ khôi phục cùng một chức năng sau khi bị nhiễu loạn, mà còn có thể tiếp nhận chức năng mới nếu được cung cấp tín hiệu phù hợp
- Nhóm của Levin đã đưa tín hiệu nhất định vào tế bào da của phôi ếch để tạo ra biobot tự sao chép có khả năng tự di chuyển
- Trường hợp này cũng không dùng thao tác gene, mà là cho thuốc vào tế bào gốc thông thường
- Gần đây hơn, họ tạo ra biobot chuyển động từ tế bào mô phổi người trưởng thành và cho thấy chúng có thể chữa lành neuron bị tổn thương
- Các ứng dụng tiềm năng bao gồm tấn công tế bào ung thư, làm sạch độc tố môi trường và chữa lành mô thần kinh bị thoái hóa
- Levin cho rằng ngay cả trước khi não xuất hiện, tiến hóa có thể đã phát hiện ra agency và xử lý thông tin thông minh trong các hệ thống con như quá trình tạo hình thái, quần thể vi khuẩn và mạng gene
- Nếu xem tế bào và các tập hợp tế bào là những hệ thống có trí tuệ bẩm sinh, sẽ mở ra hướng nghiên cứu tận dụng trí tuệ đó cho các mục đích đã định
Mở rộng phạm vi của khoa học nhận thức
- Nếu não, cơ quan và tế bào có cùng các thành phần nhận thức cơ bản, các công cụ và ý tưởng có thể được chia sẻ giữa các lĩnh vực
- “Khoa học nhận thức” có thể vượt ra ngoài nghiên cứu neuron trong não để mở rộng sang mọi loại tế bào được điều phối cùng nhau, và rộng hơn là mọi tập thể
- Đã có các nghiên cứu theo hướng xem ung thư như “rối loạn nhận dạng phân ly” của tập hợp tế bào, hoặc hiện tượng quần thể kiến rơi vào một dạng ảo giác thị giác tương tự não
- Levin xem mọi trí tuệ là trí tuệ tập thể
- Mỗi dạng trí tuệ khác nhau được tạo nên từ sự kết hợp của nhiều đơn vị con, mỗi đơn vị có năng lực và trí tuệ cấp dưới riêng
- Bản thân một cá nhân con người cũng là một tập hợp trong đó khoảng 100 tỷ neuron và hàng nghìn tỷ tế bào khác hợp tác với nhau
- Cơ thể là xã hội của các tế bào, và mối liên hệ giữa xã hội loài người với xã hội tế bào bên trong cơ thể có thể không chỉ là một phép ẩn dụ đơn thuần
1 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Góc nhìn của Michael Levin đang tiến khá gần với tự tạo sinh (autopoiesis) của Humberto Maturana và bơm proton của Nick Lane
Tự tạo sinh không phải là một khái niệm dễ, nhưng một trong những ý cốt lõi là việc bảo tồn các mối quan hệ giúp liên tục bổ sung các thành phần của chính mình quan trọng hơn các chi tiết của cấu trúc. Việc giun dẹp planaria có khả năng thích nghi rất cao không phải là tin gì mới
Nick Lane nhấn mạnh năng lượng sinh học và việc bơm proton qua màng hơn là DNA, và trong cuốn sách gần đây “Transformer”, ông xem chu trình Krebs và ti thể là cốt lõi của sự sống. Lane rất dễ đọc, còn Maturana thì gần như khó hiểu
Bài viết được nhắc tới đọc rất thú vị, nhưng tôi thấy không thoải mái với việc quy giản quá trình phát triển thành “điện sinh học”. Dù đây là một góc nhìn bổ trợ, tôi không rõ nó có đưa chúng ta đi xa hơn sinh học phân tử phát triển kiểu cũ hay không
Khó tìm được tác giả ở lĩnh vực khác mà mình có thể học được nhiều đến vậy trong khi không cảm thấy như đang lao động thật sự
Tôi nghĩ khi rời khỏi góc nhìn lấy khối lượng làm trung tâm và chuyển sang tính hoàn chỉnh toán học của bức xạ điện từ được lý tưởng hóa trong kỹ thuật điện, giá trị của nó sẽ bộc lộ trong các ứng dụng lý thuyết
Tôi đã tạo một mô phỏng cảnh cây phát triển bằng cellular automata có thể lập trình. Mỗi tế bào thực hiện các phép toán như sao chép tùy theo điều kiện xung quanh và tuổi/số vòng lặp
Kỹ thuật này cũng có thể dùng để nuôi lớn các sinh vật phức tạp hơn. Có thể thử trực tiếp tại đây: https://acionescu.github.io/digitalfire/WebContent/
Một sự thật quan trọng được giấu trong chú thích 5. Trong trường hợp planaria hai đầu tạo ra con cháu hai đầu, chúng không đẻ trứng mà sinh sản bằng phân đôi
Nói cách khác, đặc tính sinh lý này không được truyền qua gene. Nếu được truyền qua gene thì đó hẳn đã là một sự thật Lamarck khá đáng kinh ngạc
Planaria nói chung sử dụng cả sinh sản hữu tính và vô tính, tức là cả trứng·tinh trùng lẫn cách chia cơ thể
Cách diễn đạt trong bài hơi phóng đại. Đã có nhiều trường hợp cho thấy gradient tham gia vào quá trình hình thành mẫu hình, chỉ là điện thế là một lĩnh vực nghiên cứu tương đối mới
Chẳng hạn gradient hóa học dựa trên tín hiệu WNT trong phát triển ruồi giấm, gradient hóa học SHH (sonic hedgehog) trong hình thành mẫu hình chi và bất đối xứng trục cơ thể, cũng như tín hiệu auxin trong phát triển thực vật
Bài báo nổi tiếng của Alan Turing trong thập niên 1950 cũng bàn về cơ chế phản ứng-khuếch tán để hình thành mẫu hình. Để tiến hóa tạo ra các mẫu hình có thể tái lập, nó phải bắt đầu từ một loại gradient nào đó rồi liên kết nó với phiên mã gene
Trong trường hợp ruồi giấm, đó là một kích hoạt hóa học đi tới nhân thông qua tín hiệu WNT; còn trong trường hợp giun dẹp, thay vì gradient hóa học, quá trình được dẫn dắt bởi gradient phân cực màng. Những mẫu hình có thể tạo ra bằng khử cực điện có vẻ sẽ đơn giản hơn so với tương tác hóa học, vì chúng mất đi các tương tác thú vị xuất hiện trong phản ứng-khuếch tán
Trên thực tế, trạng thái được mô tả được quyết định bởi nồng độ của nhiều ion và phân tử khác nhau bên trong và bên ngoài cơ thể động vật. Vì có sự tham gia của các ion nguyên tử và phân tử mang điện, nên phân bố điện thế phát sinh như hệ quả của thay đổi nồng độ hóa học; điện thế đó gần với một cơ chế ghép nối nhiều nồng độ hóa học với nhau
Cùng một trạng thái “điện sinh học”, tức cùng một phân bố điện thế, có thể xuất phát từ các phân bố ion khác nhau; và ngay cả khi trạng thái điện nhìn bên ngoài giống nhau, hành vi thực tế rất có thể khác đáng kể
Điều này tương tự như trong bán dẫn: không thể mô phỏng hoạt động chỉ bằng phân bố điện tích, mà phải xét riêng nồng độ của nhiều hạt tải điện như electron, lỗ trống và khuyết tật tinh thể cố định
Khi một cơ thể lớn lên, làm sao tế bào biết phải làm gì trong thời gian và không gian, và logic đó được mã hóa trong bộ gene như thế nào?
Eric Davidson đã thực hiện công trình tiên phong khi “debug” tỉ mỉ logic bộ gene theo không-thời gian này ở nhím biển, và điều đó thật sự đáng kinh ngạc. Ở sinh vật nhân thực như chúng ta, ngoài các yếu tố điều hòa ngay phía thượng nguồn gene, còn có cả các yếu tố điều hòa cách xa hàng trăm nghìn cặp base
Vùng DNA ngay trước khung đọc mở ở phần đầu gene thường có các motif DNA nơi protein làm tăng hoặc giảm biểu hiện gene gắn vào; Davidson và cộng sự đã cho thấy phía trên các yếu tố phiên mã gắn vào các motif điều hòa này còn có một lớp protein khác gắn vào, rồi chuỗi protein bậc hai đó lại tuyển mộ một lớp protein bậc ba, qua đó điều chỉnh biểu hiện theo điều kiện tùy theo danh tính
Các lớp bậc hai và bậc ba mã hóa một hệ phân cấp các phép toán logic, nên có thể xem đúng nghĩa là một dạng trừu tượng hóa. Một tổng quan truy cập mở giải thích khái niệm này chi tiết hơn cho độc giả phổ thông là “ERIC DAVIDSON: STEPS TO A GENE REGULATORY NETWORK FOR DEVELOPMENT” của Ellen Rothenberg: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4828313/
Nếu muốn xem logic đã được giải mã dưới dạng mã giả và sơ đồ, có thể đọc “cis-Regulatory control circuits in development” của Howard và Davidson: https://doi.org/10.1016/j.ydbio.2004.03.031
Tôi đã hỏi LLM về chủ đề này dựa trên kiến thức thần kinh học cơ bản hiện có của mình, vốn bắt nguồn từ hiểu biết về trí nhớ, học tập và điện thế hoạt động, nhưng vì lĩnh vực này còn ít được nghiên cứu và khá rời rạc nên khó chắc câu trả lời có đúng không
Tôi muốn biết chính xác gradient điện áp là gì, nó khác điện thế hoạt động như thế nào, và các quá trình ở cấp tế bào kết nối với hệ thống lớn hơn ra sao. Ví dụ, tôi thắc mắc liệu SHH có được dùng không chỉ trong hình thành mẫu hình mà cả trong tái sinh chi hay không, trong chi bình thường nó có ở trạng thái ngủ hay không, đó là tế bào chi hay tế bào não, và những bài báo nào đã làm rõ điều này
Claude đã giải thích về kênh proton đóng mở theo điện áp Hv1 trong tái sinh chi ở lưỡng cư, sự khử cực của tế bào biểu mô tại vị trí cắt, gradient pH và proton, gradient canxi và natri, sự lan truyền tín hiệu điện sinh học tầm xa qua liên kết khe, cũng như các mẫu gradient điện áp và ion quyết định kết quả tái sinh
Nó cũng trả lời rằng gradient điện áp hay trường điện sinh học không phải là một giá trị điện áp đơn lẻ tại một điểm, mà là mẫu hình các chênh lệch điện áp phân bố trong không gian; còn điện thế hoạt động khác ở chỗ đó là chênh lệch điện áp giữa hai phía màng tế bào tại một thời điểm cụ thể. Tuy vậy, tôi vẫn có cảm giác như có điều gì cốt lõi đang bị “quét giấu xuống dưới tấm thảm”
Đây là các tài liệu liên quan. Còn tài liệu nào khác không?
Computational Boundary of a Self: Bioelectricity and Scale-Free Cognition (2019) - https://news.ycombinator.com/item?id=39244333 - tháng 2 năm 2024
Brains are not required to think or solve problems – simple cells can do it - https://news.ycombinator.com/item?id=39127028 - tháng 1 năm 2024
Bioelectricity, Biobots, and the Future of Biology [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=38423588 - tháng 11 năm 2023
How bioelectricity could regrow limbs and organs - https://news.ycombinator.com/item?id=38027587 - tháng 10 năm 2023
M. Levin – Bioelectrical signals reveal, induce, and normalize cancer [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=37140965 - tháng 8 năm 2023
https://news.ycombinator.com/item?id=36912245 - tháng 7 năm 2023
Aging as a morphostasis defect: a developmental bioelectricity perspective - https://news.ycombinator.com/item?id=36264719 - tháng 6 năm 2023
Bioelectric networks: cognitive evolutionary scaling from physiology to mind - https://news.ycombinator.com/item?id=36009513 - tháng 5 năm 2023
Bioelectric networks: from body intelligence to regenerative medicine - https://news.ycombinator.com/item?id=35763121 - tháng 4 năm 2023
Non-neural, developmental bioelectricity as a precursor for cognition - https://news.ycombinator.com/item?id=33902641 - tháng 12 năm 2022
Michael Levin: Intelligence Beyond the Brain (networked daptive morphogenesis~) - https://news.ycombinator.com/item?id=33217070 - tháng 10 năm 2022
Plasticity without genetic change – Michael Levin [video] - https://news.ycombinator.com/item?id=32119375 - tháng 7 năm 2022
Mike Levin on using bioelectricity to study how cells form (2019) - https://news.ycombinator.com/item?id=27819791 - tháng 7 năm 2021
Persuading the Body to Regenerate Its Limbs - https://news.ycombinator.com/item?id=27062477 - tháng 5 năm 2021
The Link Between Bioelectricity and Consciousness - https://news.ycombinator.com/item?id=26435281 - tháng 3 năm 2021
Growing Neural Cellular Automata: A Differentiable Model of Morphogenesis - https://news.ycombinator.com/item?id=22300376 - tháng 2 năm 2020
What Bodies Think About: Bioelectric Computation Outside the Nervous System - https://news.ycombinator.com/item?id=18736698 - tháng 12 năm 2018
Brainless Embryos Suggest Bioelectricity Guides Growth - https://news.ycombinator.com/item?id=16589702 - tháng 3 năm 2018
Memory in the Flesh: Can memories survive outside the brain? - https://news.ycombinator.com/item?id=9226391 - tháng 3 năm 2015
Growing Neural Cellular Automata https://news.ycombinator.com/item?id=22300376, tháng 2 năm 2020
Thật đáng kinh ngạc khi lượng thông tin cần thiết để tạo ra một con người, ngay cả khi không nén, chỉ khoảng 750MB. Ví dụ, bao gồm cả những thứ như hình dạng rất cụ thể của xương bả vai hay nỗi sợ nhện
Nếu đưa 10 trứng đã thụ tinh giống hệt nhau vào 10 người khác nhau, kết quả sẽ không phải là 10 bản sao vô tính như mọi người thường nghĩ, mà là 10 con người khác nhau. Điều này là vì không chỉ di truyền của người mẹ, mà cả chế độ ăn, lối sống và tiền sử của người mẹ cũng ảnh hưởng lớn đến sự phát triển ban đầu của thai nhi
Chúng ta không biết cần bao nhiêu dữ liệu để mô tả hoàn chỉnh một tế bào sống. Vì không thể tạo ra tế bào chỉ bằng DNA mà không có tế bào sẵn có, nên thông tin cần thiết không chỉ nằm trong DNA
Khi tế bào phân chia hoặc sinh sản, toàn bộ nanorobot được sao chép kèm một số chỉnh sửa nhỏ. DNA cho biết cách chỉnh sửa nanorobot đã được sao chép, và cũng có thể tái lập trình bất kỳ tế bào nào về trạng thái ban đầu
Không ai biết cách tạo nanorobot tế bào từ đầu. Cũng như một chương trình máy tính không chứa hướng dẫn để tạo ra máy tính, thông tin đó không nằm trong DNA
Hơn nữa, chúng ta mới chỉ đang chạm đến bề mặt của di truyền biểu sinh
Những cách diễn đạt kiểu “Công trình của ông đã được giới thiệu ở nhiều nơi, từ Scientific American đến podcast Lex Fridman và The New Yorker” nghe khá lạ nếu dùng để nói về thành tựu khoa học
Nếu nói rằng ông đã công bố bài trên những nơi như Lancet, Nature, Science thì sức nặng khoa học sẽ rõ ràng, nhưng việc được giới thiệu trên truyền thông khoa học đại chúng, podcast nổi tiếng hay tạp chí dành cho độc giả phổ thông chỉ cho thấy nghiên cứu được giải thích hoặc quảng bá tốt đến đâu, chứ không nói lên độ chắc của nghiên cứu
Đoạn “khiến ếch mọc thêm chi, hoặc tạo ra những con mắt có thể thực sự nhìn được ở ruột hay đuôi” gợi lên hai phản ứng mâu thuẫn
Một là “Khoa học thật đáng kinh ngạc!”, còn phản ứng kia là “Tội nghiệp con ếch, kinh khủng quá”
Tiêu đề thật sự rất tệ. Tôi nghĩ một tiêu đề hay hơn sẽ là Bioelectric Signals Guide Body Development and Regeneration
Ông ấy dùng tế bào phế quản người, không phải tế bào phổi
Ông nói rằng đó là “vì đây là một trong số ít mô trong cơ thể có lông chuyển di động”
Vì vậy chúng có thể di chuyển
[0] https://twitter.com/drmichaellevin/status/173042805284737055...