Роботизация в биологии и химии: от автоматизации к доступности.

Введение

Использование роботов в биологических или химических лабораториях

Лабораторная робототехника – это применение роботов в биологических, химических или инженерных лабораториях. Например, фармацевтические компании используют роботов для перемещения биологических или химических образцов с целью синтеза новых химических соединений или для тестирования фармацевтической ценности существующих веществ. Передовая лабораторная робототехника может полностью автоматизировать научный процесс, как это реализовано в проекте «Робот-ученый». Лабораторные процессы хорошо подходят для роботизированной автоматизации, поскольку состоят из повторяющихся операций (например, захват и размещение, добавление жидкостей и твердых веществ, нагрев и охлаждение, смешивание, встряхивание и тестирование). Многие лабораторные роботы обычно называют автосамплерами, так как их основная задача – обеспечивать непрерывную подачу образцов для аналитического оборудования.

История

Первые компактные компьютеризированные роботизированные манипуляторы появились в начале 1980-х годов и с тех пор непрерывно используются в лабораториях. Эти роботы могут быть запрограммированы для выполнения множества различных задач, включая подготовку и обработку образцов. Однако в начале 1980-х годов группа под руководством Масахиде Сасаки из Медицинской школы Кочи представила первую полностью автоматизированную лабораторию, использующую несколько роботизированных манипуляторов, работающих совместно с конвейерами и автоматическими анализаторами. Успех новаторских усилий Сасаки побудил другие группы по всему миру принять подход к полной лабораторной автоматизации (TLA). Несмотря на очевидный успех TLA, его многомиллионная стоимость помешала большинству лабораторий внедрить его. Кроме того, отсутствие взаимодействия между различными устройствами замедляло разработку решений для автоматизации различных задач и способствовало поддержанию высоких затрат. Поэтому индустрия неоднократно пыталась разработать стандарты, которым бы придерживались разные производители, чтобы обеспечить взаимодействие между своими устройствами. Однако этот подход имел лишь частичный успех, поскольку в настоящее время многие лаборатории по-прежнему не используют роботов для многих задач из-за их высокой стоимости. Недавно появилось альтернативное решение этой проблемы, позволяющее использовать недорогие устройства, включая аппаратное обеспечение с открытым исходным кодом, для выполнения широкого спектра задач в лаборатории. Это решение заключается в использовании скриптовых языков, способных управлять кликами мыши и вводом с клавиатуры, таких как AutoIt. Таким образом, можно интегрировать любое устройство любого производителя, если оно управляется компьютером, что часто и бывает. Еще одним важным достижением в робототехнике, имеющим значительный потенциал для лабораторий, является появление роботов, не требующих специальной подготовки для программирования, таких как робот Baxter.

Низкозатратная лабораторная робототехника

Высокая стоимость многих лабораторных роботов сдерживала их внедрение. Однако в настоящее время существует множество роботизированных устройств с очень низкой стоимостью, которые можно использовать для выполнения некоторых задач в лаборатории. Например, недорогой роботизированный манипулятор был использован для проведения различных видов анализа воды без потери производительности по сравнению с гораздо более дорогими автосамплерами. В качестве альтернативы, автосамплер одного устройства может быть использован совместно с другим устройством.

Операторы робототехнических, мобильных лабораторий и дистанционно управляемые лаборатории

В июле 2020 года ученые сообщили о разработке мобильного робота-химика и продемонстрировали его способность помогать в проведении экспериментальных исследований. По словам ученых, их стратегия заключалась в автоматизации работы исследователя, а не инструментов – это освобождает время для творческой работы и позволяет ученым сосредоточиться на анализе. Робот смог идентифицировать смеси фотокатализаторов для получения водорода из воды, которые оказались в шесть раз активнее исходных составов. Модульный робот способен управлять лабораторным оборудованием, работать практически непрерывно и самостоятельно принимать решения о дальнейших действиях, основываясь на результатах экспериментов. В настоящее время ведется разработка "дистанционно управляемых лабораторий", способных автоматически выполнять множество экспериментов в области наук о жизни в течение дня и управляться, в том числе совместно, удаленно.

Фармацевтическое применение

Одной из основных областей применения автоматизированного синтеза является определение структуры в фармацевтических исследованиях. В таких процессах, как ЯМР и ЖХ-МС, подготовка образцов теперь может выполняться с помощью роботизированной манипуляторной руки. Кроме того, анализ структурных белков может быть автоматизирован с использованием комбинации ЯМР и рентгеновской кристаллографии. Кристаллизация часто требует от сотен до тысяч экспериментов для получения белкового кристалла, пригодного для рентгеновской кристаллографии. Автоматизированный микропипетировщик позволяет одновременно создавать и анализировать с помощью рентгеновской кристаллографии почти миллион различных кристаллов.

Диагностическое тестирование на патогены

Например, существуют роботы, которые используются для анализа мазков пациентов с целью диагностики COVID-19. Автоматизированные роботизированные системы дозирования жидкостей были разработаны или разрабатываются для проведения тестов с использованием технологии латерального потока. Это снижает время ручного вмешательства, увеличивает масштаб эксперимента и повышает воспроизводимость результатов.

Биологическая лабораторная робототехника

Биологические и химические образцы в жидком или твердом состоянии хранятся во флаконах, планшетах или пробирках. Часто их необходимо замораживать и/или герметизировать, чтобы избежать загрязнения или сохранить биологические и/или химические свойства. В частности, индустрия наук о жизни стандартизировала формат планшета, известный как микротитровая пластина, для хранения таких образцов. Стандарт микротитровой пластины был формализован Обществом биомолекулярного скрининга в 1996 году. Обычно он содержит 96, 384 или даже 1536 ячеек для образцов, расположенных в прямоугольной матрице 2:3. Стандарт определяет размеры ячеек (например, диаметр, расстояние и глубину), а также свойства планшета (например, размеры и жесткость). Ряд компаний разработали роботов для работы с микропланшетами SBS. Эти роботы могут быть жидкостными манипуляторами, которые аспирируют или дозируют жидкие образцы из этих планшетов и обратно, или "переносчиками планшетов", которые транспортируют их между приборами. Другие компании продвинули интеграцию еще дальше: помимо интерфейса с конкретными расходными материалами, используемыми в биологии, некоторые роботы (например, Andrew от Andrew Alliance, см. рисунок) были разработаны с возможностью подключения к объемным пипеткам, используемым биологами и техническим персоналом. По сути, все ручные операции по работе с жидкостями могут выполняться автоматически, позволяя людям тратить время на более концептуальные задачи. Компании, производящие приборы, разработали приборы для считывания планшетов, которые могут обнаруживать специфические биологические, химические или физические события в образцах, хранящихся на этих планшетах. Эти приборы обычно используют оптические и/или методы компьютерного зрения для оценки содержимого ячеек микротитровых планшетов. Одним из первых применений робототехники в биологии был синтез пептидов и олигонуклеотидов. Одним из ранних примеров является полимеразная цепная реакция (ПЦР), которая способна амплифицировать цепи ДНК с помощью термоциклера для точного управления синтезом ДНК путем регулирования температуры с помощью предварительно запрограммированной компьютерной программы. С тех пор автоматический синтез применяется в органической химии и расширился до трех категорий: системы реакционных блоков, системы с роботизированными манипуляторами и нероботизированные жидкостные системы. Основная цель любой автоматизированной рабочей станции – высокая производительность и снижение затрат. Это позволяет синтетической лаборатории работать с меньшим количеством персонала, работающего более эффективно.

Biological and chemical samples, in either liquid or solid state, are stored in vials, plates or tubes. Often, they need to be frozen and/or sealed to avoid contamination or to retain their biological and/or chemical properties. Specifically, the life science industry has standardized on a plate format, known as the microtiter plate, to store such samples. The microtiter plate standard was formalized by the Society for Biomolecular Screening in 1996. It typically has 96, 384 or even 1536 sample wells arranged in a 2:3 rectangular matrix. The standard governs well dimensions (e. g. diameter, spacing and depth) as well as plate properties (e. g. dimensions and rigidity). A number of companies have developed robots to specifically handle SBS microplates. Such robots may be liquid handlers which aspirates or dispenses liquid samples from and to these plates, or "plate movers" which transport them between instruments. Other companies have pushed integration even further: on top of interfacing to the specific consumables used in biology, some robots (Andrew by Andrew Alliance, see picture) have been designed with the capability of interfacing to volumetric pipettes used by biologists and technical staff. Essentially, all the manual activity of liquid handling can be performed automatically, allowing humans spending their time in more conceptual activities. Instrument companies have designed plate readers which can carry out detect specific biological, chemical or physical events in samples stored in these plates. These readers typically use optical and/or computer vision techniques to evaluate the contents of the microtiter plate wells. One of the first applications of robotics in biology was peptide and oligonucleotide synthesis. One early example is the polymerase chain reaction (PCR) which is able to amplify DNA strands using a thermal cycler to micromanage DNA synthesis by adjusting temperature using a pre made computer program. Since then, automated synthesis has been applied to organic chemistry and expanded into three categories: reaction block systems, robot arm systems, and non robotic fluidic systems. The primary objective of any automated workbench is high throughput processes and cost reduction. This allows a synthetic laboratory to operate with a fewer number of people working more efficiently.

Комбинаторный синтез библиотек

Робототехника находит применение в комбинаторной химии, оказывающей значительное влияние на фармацевтическую промышленность. Использование робототехники позволило сократить количество используемых реагентов и значительно расширить химические библиотеки. Метод "параллельного синтеза" может быть усовершенствован за счет автоматизации. Основной недостаток "параллельного синтеза" – время, необходимое для создания библиотеки, которое автоматизация обычно позволяет сократить и повысить эффективность процесса. Основные типы автоматизации классифицируются по типу твердофазных носителей, методам добавления и удаления реагентов, а также конструкции реакционных камер. Полимерные смолы могут использоваться в качестве носителя для твердофазного синтеза. Этот метод нельзя считать истинно комбинаторным в том смысле, как метод "разделения и смешивания", когда пептидное соединение разделяется на различные группы и взаимодействует с разными соединениями, после чего группы смешиваются, снова разделяются, и каждая из них реагирует с новым соединением. В отличие от этого, метод "параллельного синтеза" не предполагает смешивания, а позволяет различным группам одного и того же пептида реагировать с разными соединениями, обеспечивая идентификацию каждого соединения на отдельном твердом носителе. Популярным методом является система реакционных блоков, благодаря ее относительно низкой стоимости и более высокой производительности новых соединений по сравнению с другими методами "параллельного синтеза". Параллельный синтез был разработан Марио Гейзеном и его коллегами и не является подлинным типом комбинаторного синтеза, однако может быть интегрирован в комбинаторный синтез. Эта группа синтезировала 96 пептидов на пластиковых штифтах, покрытых твердым носителем для твердофазного пептидного синтеза. В этом методе используется прямоугольный блок, перемещаемый роботом, для точной дозировки реагентов роботизированной системой пипетирования. Блок разделен на ячейки, в которых протекают отдельные реакции. Полученные соединения затем отщепляются от твердой фазы ячейки для дальнейшего анализа. Другой метод – система закрытых реакторов, использующая полностью герметичный реакционный сосуд с серией фиксированных соединений для дозирования. Хотя этот метод позволяет получить меньшее количество соединений, чем другие, его главное преимущество – контроль над реагентами и условиями реакции. Первые системы закрытых реакторов были разработаны для пептидного синтеза, требующего изменения температуры и широкого спектра реагентов. Некоторые роботы с закрытыми реакторными системами способны работать в диапазоне температур до 200°C и использовать более 150 реагентов.

Robotics have applications with combinatorial chemistry which has great impact on the pharmaceutical industry. The use of robotics has allowed for the use of much smaller reagent quantities and mass expansion of chemical libraries. The "parallel synthesis" method can be improved upon with automation. The main disadvantage to "parallel synthesis" is the amount of time it takes to develop a library, automation is typically applied to make this process more efficient. The main types of automation are classified by the type of solid phase substrates, the methods for adding and removing reagents, and design of reaction chambers. Polymer resins may be used as a substrate for solid phase. It is not a true combinatorial method in the sense that "split mix" where a peptide compound is split into different groups and reacted with different compounds. This is then mixed back together split into more groups and each groups is reacted with a different compound. Instead the "parallel synthesis" method does not mix, but reacts different groups of the same peptide with different compounds and allows for the identification of the individual compound on each solid support. A popular method implemented is the reaction block system due to its relative low cost and higher output of new compounds compared to other "parallel synthesis" methods. Parallel Synthesis was developed by Mario Geysen and his colleagues and is not a true type of combinatorial synthesis, but can be incorporated into a combinatorial synthesis. This group synthesized 96 peptides on plastic pins coated with a solid support for the solid phase peptide synthesis. This method uses a rectangular block moved by a robot so that reagents can be pipetted by a robotic pipetting system. This block is separated into wells which the individual reactions take place. These compounds are later cleaved from the solid phase of the well for further analysis. Another method is the closed reactor system which uses a completely closed off reaction vessel with a series of fixed connections to dispense. Though the produce fewer number of compounds than other methods, its main advantage is the control over the reagents and reaction conditions. Early closed reaction systems were developed for peptide synthesis which required variations in temperature and a diverse range of reagents. Some closed reactor system robots have a temperature range of 200°C and over 150 reagents.

Очищение

Моделированная дистилляция, тип метода газовой хроматографии, используемый в нефтепереработке, может быть автоматизирована с помощью робототехники. Ранее для анализа нефтяных образцов методом имитированной дистилляции (SIMDIS) использовалась система ORCA (Оптимизированный робот для химического анализа). ORCA позволила сократить время анализа и уменьшить максимальную температуру, необходимую для элюирования компонентов. Одним из главных преимуществ автоматизации очистки является масштаб, в котором возможно проводить разделение. С использованием микропроцессоров ионно-обменное разделение может быть выполнено в нанолитровом масштабе за короткий период времени. Робототехника была внедрена в жидкостно-жидкостную экстракцию (LLE) для оптимизации процесса подготовки биологических образцов с использованием 96-луночных пластин. Это альтернативный метод по сравнению с твердофазной экстракцией и осаждением белков, который обладает преимуществом в большей воспроизводимости, а роботизированная помощь сделала LLE сопоставимой по скорости с твердофазной экстракцией. Робототехника, применяемая для LLE, способна выполнить всю экстракцию с использованием объемов в микролитровом масштабе, завершая процесс всего за десять минут.

Преимущества

Одним из преимуществ автоматизации является ускорение обработки, однако она не всегда быстрее, чем работа человеческого оператора. Повторяемость и воспроизводимость улучшаются, поскольку автоматизированные системы менее подвержены колебаниям в количестве реагентов и менее подвержены колебаниям в условиях реакции. Как правило, повышается производительность, так как ограничения, связанные с человеческим фактором, например, временные ограничения, перестают играть роль. Эффективность обычно возрастает, поскольку роботы могут работать непрерывно и сокращают расход реагентов, необходимых для проведения реакции. Также снижается количество отходов материалов. Автоматизация может обеспечить более безопасные условия труда, поскольку исключается необходимость работы с опасными веществами. Кроме того, автоматизация позволяет сотрудникам сосредоточиться на других, не рутинных задачах.

Недостатки

Обычно стоимость одного синтеза или оценки образца высока, а первоначальные затраты на внедрение автоматизации также могут быть значительными (но см. выше "Низкозатратная лабораторная робототехника"). Многие методики еще не адаптированы для автоматизации. Кроме того, сложно автоматизировать процессы, требующие визуального анализа, распознавания или сравнения, например, определение изменения цвета. Это также ограничивает анализ доступными сенсорными данными. Одним из потенциальных недостатков является возможное сокращение рабочих мест, поскольку автоматизация может заменить сотрудников, выполняющих задачи, которые легко воспроизвести с помощью робота. Для выполнения более сложных задач некоторые системы требуют использования языков программирования, таких как C++ или Visual Basic.