机器人与自动化标准化的实验室
计算技术的进步发展在机器人正在帮助推动实验室自动化的世界。我们经常遇到术语如“未来实验室”和“智能实验室”,但实际上这些是什么意思?
我们最近对帕特里克·考特尼博士尸罗的董事会成员(在实验室自动化标准)来了解更多关于实现机器人与自动化实验室的价值。帕特里克定义所使用的一些关键术语,解释了为什么制药是如此适合自动化,并讨论当前和未来的行业趋势。
劳拉·兰斯顿(LL):你能告诉我们更多关于标准化的实验室自动化(尸罗)财团,他们的历史和使命?
PC:尸罗的存在是为了方便实验科学通过提供通信标准在实验室中将其打开。这意味着使所有这些伟大的实验室仪器一起沟通好,数据管理更容易,少工作令人沮丧,使其更容易实验室运行和改善科学家之间的合作。
该财团建立了非营利会员组织,结合实验室用户和供应商。这意味着标准是由实验室社区和免费。有30名核心成员,用户和供应商以及一些2000个人成员。
内部项目的想法源于在一些大型制药公司和向社区开放时才意识到这是可能是最有价值的。第一个迭代被用来建立一个大型集成系统和运营商带来了很多好处。在2018年夏天我们SiLA2发布。这是更新和基于更现代的技术,支持无线为例。我们有与开放数据标准称为结盟AnIML(分析信息标记语言)从美国ANSI标准委员会和已使用的许多供应商。
社区是现在使用它来构建工作单元和带来更多的供应商和用户。我们发现它是由创业热情地拥抱,想保存努力开发接口和集中在创新方面,通过学术组织集成设备创建小说系统用于生命科学研究。
你:你能触及的经济价值实现机器人与自动化实验室?
PC:机器人与自动化等领域带来了巨大的利益制造;提高产量和质量,降低成本。机器人人们谈论“3 Ds”:无趣的,危险的和脏,机器人可以是最有用的。我们当然有这些在实验室——事实上我们可以进一步添加一个“D”:精致。处理脆弱的细胞和极少量的液体是人类技能但微妙的任务,通常需要相当大的可变性和成本。实验室能力的机器人执行液体处理取得了惊人的成功,使得高通量屏幕只会不可能使用手动移液。在临床实验室常规血液检查已达到较低的价格点的高度自动化。
虽然好处——生产力、周转时间和质量,减少错误和丢失的样品——并不总是非常严格量化,有一些有用的文献开始出现,很值得研究。
的问题再现性科学最近也被激烈讨论和机器人与自动化有作用,特别是当它允许协议更完全文档化和共享。
我:你能解释一下这个词的意思是智能实验室吗?
PC:这个术语被用来描述一个实验室是比今天更加紧密,并且不依赖便利贴和u盘。制造业正迅速采用新技术以支持生产,在这种情况下他们谈论“行业4.0”,利用无线标记等技术,物联网、云计算、智能机器人、机器学习等。
这些技术发展迅速,在质量和生产率开辟新的可能性,也方便使用。因此,数字化实验室不仅仅是结果数据,而且操作。这将允许更有效的规划和流程优化,以及新领域等实验室模拟和建模、可视化员工之间更好的沟通和技术。
这是一个快速变化的计划,也没有所有的答案。尸罗内我们一直在组织车间ELRIG会议将人们聚在一起,讨论智能实验室和人工智能(AI)。
但智能实验室不仅仅是技术。它与组织创新相辅相成,如“精益”的强调沟通、培训和关注真正的增值活动。这是有效的常规和研究实验室。
噢,是什么让制药公司如此适合自动化吗?
PC:制药行业比其他行业的优势,有一个共享的理解得到新的药物市场的过程中,这部分得益于监管环境。当然,药物开发仍然是非常具有挑战性的,耗时又昂贵,很多不是很有效。因此,自动化的作用已经清晰,在筛选等领域得到了广泛的承认。此外,该行业有一个训练有素的劳动力,和高劳动力成本也鼓励开放的使用自动化。
个性化医疗的崛起和细胞疗法还将呼吁机器人与自动化为了兑现承诺在一个合理的成本。
噢,你能给任何特定的“成功故事”的例子吗?
PC:制药公司葛兰素史克公司和阿斯利康等口语雄辩地优势他们投资于机器人。阿斯利康已改良新网站在英国剑桥和获得一些伟大的见解与供应商合作安全的和共享的好处。同时供应商如PAA上都做得很好提供集成系统,德国耶拿分析仪器公司等有比较经典的机器人供应商和Tecan和初创公司UniteLabs和cubuslab SiLA-members。
另一个重要的成功故事的使用DNA测序已成为高度自动化,发现应用程序在各种领域随着价格的下降——从癌症治疗,生态和考古学。
智能连接实验室,它仍然处于初期阶段。SiLA2开始推出了所以我们可以期待新的成功的故事将会在2019年报道sla年度会议在华盛顿DC今年2月。
你距离我们实现未来的实验室吗?你认为会发生什么?
PC:新的设施正在建造的大型用户促进合作,借此机会反思实验室布局和信息。开放创新实验室的一些示例材料创新工厂与联合利华和利物浦大学,咆哮(快速在线分析中心的反应)伦敦帝国理工学院的科学家们使用了。值得一提的是SmartLAB创新网络在德国已尝试新的实验室家具设计和智能眼镜。
然而,这些是昂贵的计划和技术正在改变,所以未来的实验室总是似乎指日可待。
我们也看到云实验室的建立方法,Transcriptic和Synthace,你可以上传实验协议和下载的结果。但是真的是下一代的科学家,将推动通过。
噢,你能介绍一些当前和未来行业趋势?
PC:我们看到很多感兴趣的主题个性化药物和细胞疗法如CAR-T细胞。对于实验室,这意味着扩大使用的技术,如下一代测序(上天)和CRISPR,以及organ-on-a-chip。
在机器人技术方面,有兴趣增加协作机器人技术,这将使机器人一起工作台式科学家没有伤害——有一些伟大的产品等安德鲁联盟机器人。人工智能在实验室里是另一个热门话题,希望数据湖泊可以开采的新见解。然而,这需要加强与实验室系统集成,尸罗可以帮助。进一步在未来我们可能会看到更多的自主机器人科学家、计划和执行实验由罗斯·金教授和他的同事所描述的方式。
这些令人兴奋的进展应该帮助我们所有人在实验室工作变得更加有效率,获得新的科学见解。
帕特里克·考特尼说,劳拉·伊丽莎白·兰斯顿科学作家技术网络。188金宝搏备用