Praca w laboratorium z wykorzystaniem AI

Automatyzacja pracy w laboratorium, od obsługi płynów po analizę obrazu, staje się coraz łatwiejsza i dokładniejsza dzięki platformom napędzanym sztuczną inteligencją (AI). Tecan, firma rozwijająca i wprowadzająca na rynek instrumenty do automatyzacji laboratoriów, niedawno wzbogaciła swoją ofertę o Separator Faz - narzędzie do pipetowania w ramieniu Air Flexible Channel na flagowej platformie do obsługi płynów, Fluent Automation Workstation. Połączenie tych technologii może zwiększyć szybkość i dokładność aplikacji separacji płynów w biopsji płynnej i biobankach. Na przykład, platforma może wyekstrahować osocze z 24 probówek z krwi odwirowanej w 10 minut.

Postęp w automatyzacji laboratoriów może być jedną z najbardziej znaczących zmian w badaniach nad naukami przyrodniczymi i biomedycyną w ciągu ostatnich 30 lat. Ewolucja tej dziedziny graniczy z cudem. Taką perspektywę ma jednak ktoś, kto pamięta pipetowanie za pomocą gumowej gruszki i analizowanie danych za pomocą kalkulatora - zadania laboratoryjne, które kiedyś były powszechne, ale dziś są rzadko wykonywane przez współczesnych naukowców. Aby uzyskać nowoczesny punkt widzenia na postępy w automatyzacji laboratoriów, GEN zwrócił się do grupy ekspertów.

Eksperci opisują szereg wyzwań, które napędzają dzisiejszy krajobraz automatyzacji laboratoriów i jak są one rozwiązywane. Nie jest zaskoczeniem, że gumowa gruszka nie jest częścią żadnego z dzisiejszych rozwiązań. Zamiast tego firmy tworzą systemy automatyzacji, często wspierane przez sztuczną inteligencję (AI).

Automatyzacja w ekosystemie

„Kluczowe jest zrozumienie, że automatyzacja nie może funkcjonować w izolacji,” mówi Carola Schmidt, dyrektor generalny ds. zautomatyzowanych systemów robotycznych, Revvity. „Prawdziwa automatyzacja w przepływach pracy laboratorium wymaga skutecznej integracji odpowiedniej technologii instrumentalnej oraz powiązanego oprogramowania, odczynników i materiałów eksploatacyjnych. Zintegrowana automatyzacja, która łączy wiele etapów pracy laboratorium, umożliwia zmniejszenie ręcznego obciążenia i zwalnia czas naukowców na skupienie się na badaniach i innowacjach.”

Współpraca jest kluczowa dla skutecznej automatyzacji procesów laboratoryjnych. „Koncepcja współpracy wykracza poza samo oferowanie zautomatyzowanych usług i narzędzi,” wyjaśnia Schmidt. „Wymaga również rozwoju wraz z ewolucją firmy lub laboratorium, aby lepiej spełniać jego potrzeby. Na przykład, przejęliśmy Oxford Immunotec, który teraz jest przemianowany na Revvity i odgrywa globalną rolę w walce z gruźlicą.” Dzięki temu przejęciu i doświadczeniu Revvity w automatyzacji, firma, jak mówi Schmidt, jest „w stanie zapewnić klientom w pełni zautomatyzowane workflow do pracy nad gruźlicą.”

W rzeczywistości AI może poprawić automatyzację laboratoriów na wiele sposobów. Jako przykłady, Schmidt wymienia podejmowanie decyzji oparte na regułach, rozpoznawanie wzorców i analizę obrazu. „W bardziej zaawansowanych formach, możliwości AI wbudowane w oprogramowanie i instrumentację laboratoryjną mogą pomagać w obsłudze próbek i innych ręcznych procesach wykonywanych przez maszyny,” stwierdza.