Robótica de laboratorio - Enciclopedia
La robótica de laboratorio es la acción de utilizar robots en laboratorios de biología, química o ingeniería. Por ejemplo, las empresas farmacéuticas emplean robots para mover muestras biológicas o químicas para sintetizar entidades químicas nuevas o para probar el valor farmacéutico de sustancias químicas existentes. La robótica avanzada de laboratorio puede utilizarse para automatizar completamente el proceso de la ciencia, como en el proyecto Robot Científico.
Los procesos de laboratorio son adecuados para la automatización robótica ya que los procesos están compuestos por movimientos repetitivos (por ejemplo, recoger/colocar, adiciones de líquidos/sólidos, calentamiento/ enfriamiento, mezcla, agitación y pruebas). Muchos robots de laboratorio se denominan comúnmente autosamplers, ya que su principal tarea es proporcionar muestras continuas para dispositivos analíticos.
Historia
Los primeros brazos robóticos compactos controlados por computadora aparecieron a principios de la década de 1980 y se han utilizado continuamente en laboratorios desde entonces. Estos robots pueden programarse para realizar muchas tareas diferentes, incluyendo la preparación y manejo de muestras.
Sin embargo, a principios de la década de 1980, un grupo liderado por Masahide Sasaki, de la Escuela Médica de Kochi, introdujo el primer laboratorio completamente automatizado que utilizaba varios brazos robóticos trabajando en conjunto con cintas transportadoras y analizadores automatizados. El éxito de los esfuerzos pioneros de Sasaki llevó a que otros grupos de todo el mundo adoptaran el enfoque de Automatización Total de Laboratorio (TLA).
A pesar del indudable éxito del TLA, su costo multimillonario impidió que la mayoría de los laboratorios lo adoptara. Además, la falta de comunicación entre diferentes dispositivos ralentizó el desarrollo de soluciones de automatización para diferentes aplicaciones, contribuyendo a mantener los costos altos. Por lo tanto, la industria intentó desarrollar varios veces estándares que diferentes proveedores siguieran para permitir la comunicación entre sus dispositivos. Sin embargo, el éxito de este enfoque ha sido solo parcial, ya que hoy en día muchos laboratorios aún no emplean robots para muchas tareas debido a su alto costo.
Recientemente, se ha hecho disponible una solución diferente para el problema, que permite el uso de dispositivos baratos, incluyendo hardware de código abierto, para realizar muchas tareas diferentes en el laboratorio. Esta solución es el uso de lenguajes de script que pueden controlar clics de ratón e ingresos de teclado, como AutoIt. De esta manera, es posible integrar cualquier dispositivo de cualquier fabricante siempre que esté controlado por una computadora, lo que a menudo es el caso.
Otro desarrollo importante en la robótica que tiene importantes implicaciones potenciales para los laboratorios es la llegada de robots que no requieren formación especial para su programación, como Baxter, el robot.
Aplicaciones
= Robótica de laboratorio de bajo costo =
El costo alto de muchos robots de laboratorio ha inhibido su adopción. Sin embargo, en la actualidad hay muchos dispositivos robóticos que tienen un costo muy bajo y que podrían utilizarse para realizar algunos trabajos en un laboratorio. Por ejemplo, un brazo robótico de bajo costo se ha utilizado para realizar varios tipos diferentes de análisis de agua, sin pérdida de rendimiento en comparación con autosamplers mucho más caros. Alternativamente, el autosampler de un dispositivo puede utilizarse con otro dispositivo, evitando así la necesidad de comprar un autosampler diferente o contratar a un técnico para realizar el trabajo. Los aspectos clave para lograr un bajo costo en la robótica de laboratorio son 1) el uso de robots de bajo costo, que se vuelven cada vez más comunes, y 2) el uso de scripting, que permite la compatibilidad entre robots y otros equipos analíticos.
= Operadores de laboratorio robóticos móviles y laboratorios controlados a distancia =
En julio de 2020, científicos informaron sobre el desarrollo de un robot químico móvil y demostraron que puede ayudar en búsquedas experimentales. Según los científicos, su estrategia fue automatizar al investigador en lugar de los instrumentos, liberando así tiempo para que los investigadores humanos piensen creativamente y puedan identificar mezclas de fotocatalizadores para la producción de hidrógeno a partir del agua que son seis veces más activas que las formulaciones iniciales. El robot modular puede operar instrumentos de laboratorio, trabajar casi las 24 horas del día y tomar decisiones autónomas sobre sus próximas acciones en función de los resultados experimentales.
Hay un desarrollo en curso de "laboratorios controlados a distancia" que realizan automáticamente muchos experimentos de ciencias de la vida al día y pueden ser operados, incluso en colaboración, desde lejos.
= Aplicaciones farmacéuticas =
Una de las principales áreas donde se ha aplicado la síntesis automatizada es la determinación de la estructura en la investigación farmacéutica. Procesos como RMN y HPLC-MS pueden tener ahora la preparación de muestras realizada por brazo robótico. Además, el análisis estructural de proteínas puede realizarse automáticamente utilizando una combinación de RMN y cristalografía de rayos X. La cristalización a menudo toma cientos o miles de experimentos para crear una cristalina de proteína adecuada para la cristalografía de rayos X. Una máquina de micropipete automatizada puede permitir la creación de casi un millón de diferentes cristales al mismo tiempo y su análisis mediante cristalografía de rayos X.
= Verificación de reproducibilidad =
= Pruebas diagnósticas de patógenos =
Por ejemplo, hay robots que se utilizan para analizar hisopos de pacientes para diagnosticar COVID-19. Se están construyendo o se están construyendo sistemas automatizados de manejo de líquidos robóticos para pruebas de flujo lateral. Esto minimiza el tiempo de intervención manual, maximiza el tamaño del experimento y permite una mayor reproducibilidad.
= Robótica de laboratorio biológico =
Las muestras biológicas y químicas, en estado líquido o sólido, se almacenan en frascos, platos o tubos. A menudo, necesitan ser congeladas y/u selladas para evitar la contaminación o mantener sus propiedades biológicas y/o químicas. Específicamente, la industria de las ciencias de la vida ha estandarizado un formato de plato, conocido como plato de microtiter, para almacenar tales muestras.
El estándar de plato de microtiter se formalizó por la Sociedad para la Seleccionadora de Biomoléculas en 1996. Típicamente tiene 96, 384 o incluso 1536 pozos de muestra organizados en una matriz rectangular de 2:3. El estándar regula las dimensiones de los pozos (por ejemplo, diámetro, espaciado y profundidad) así como las propiedades del plato (por ejemplo, dimensiones y rigidez).
Varias empresas han desarrollado robots para manejar específicamente los platos SBS. Estos robots pueden ser manejadores de líquidos que succione o dispensen líquidos de y a estos platos, o "movedores de platos" que los transporten entre instrumentos.
Otras empresas han avanzado aún más en la integración: además de la interfaz con consumibles específicos utilizados en biología, algunos robots (Andrew por Andrew Alliance, véase la imagen) han sido diseñados con la capacidad de interfaz con pipetas volumétricas utilizadas por biólogos y personal técnico. Esencialmente, toda la actividad manual de manejo de líquidos puede realizarse de manera automática, permitiendo que los humanos pasen su tiempo en actividades más conceptuales.
Las empresas de instrumentos han diseñado lectores de platos que pueden detectar eventos biológicos, químicos o físicos específicos en las muestras almacenadas en estos platos. Estos lectores típicamente utilizan técnicas ópticas y/o de visión por computadora para evaluar el contenido de los pozos de plato de microtiter.
Una de las primeras aplicaciones de la robótica en biología fue la síntesis de péptidos y oligonucleótidos. Un ejemplo temprano es la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), que puede amplificar cadenas de ADN utilizando un cycler térmico para micromanear la síntesis de ADN mediante la ajuste de la temperatura con un programa computarizado predefinido. Desde entonces, la síntesis automatizada se ha aplicado a la química orgánica y se ha ampliado a tres categorías: sistemas de bloques de reacción, sistemas de brazo robótico y sistemas de fluidodinámica no robótica. El objetivo principal de cualquier banco de trabajo automatizado es el proceso de alta capacidad y la reducción de costos. Esto permite que un laboratorio sintético opere con un número menor de personas trabajando de manera más eficiente.
= Síntesis de bibliotecas combinatorias =
La robótica tiene aplicaciones en la química combinatoria, que tiene un gran impacto en la industria farmacéutica. El uso de la robótica ha permitido el uso de cantidades mucho más pequeñas de reactivos y la expansión masiva de las bibliotecas químicas. El método de "síntesis paralela" puede mejorarse con la automatización. La principal desventaja del "método de síntesis paralela" es la cantidad de tiempo que toma desarrollar una biblioteca, y la automatización típicamente se aplica para hacer este proceso más eficiente.
Los tipos principales de automatización se clasifican según el tipo de sustrato de fase sólida, los métodos para agregar y quitar reactivos y el diseño de cámaras de reacción. Las resinas de polímero pueden utilizarse como sustrato de fase sólida. No es un método combinatorio verdadero en el sentido de "split-mix", donde un compuesto de péptido se divide en diferentes grupos y se reacciona con diferentes compuestos. Luego se mezclan de nuevo, se dividen en más grupos y cada grupo se reacciona con un compuesto diferente. En cambio, el método de "síntesis paralela" no mezcla, sino que reacciona diferentes grupos del mismo péptido con diferentes compuestos y permite la identificación de cada compuesto en cada soporte sólido. Un método popular implementado es el sistema de bloques de reacción debido a su bajo costo y a su mayor producción de nuevos compuestos en comparación con otros métodos de "síntesis paralela". La síntesis paralela fue desarrollada por Mario Geysen y sus colegas y no es un tipo verdadero de síntesis combinatoria, pero puede integrarse en una síntesis combinatoria. Este grupo sintetizó 96 péptidos en pinzas de plástico recubiertas con un soporte sólido para la síntesis de péptidos de fase sólida. Este método utiliza un bloque rectangular movido por un robot para que los reactivos puedan ser pipeteados por un sistema de pipeteo robótico. Este bloque se separa en pozos donde tienen lugar las reacciones individuales. Estos compuestos se separan más tarde de la fase sólida del pozo para un análisis posterior. Otra方法是 el sistema de reactor cerrado que utiliza un recipiente de reacción completamente cerrado con una serie de conexiones fijas para dispensar. Aunque produce menos compuestos que otros métodos, su principal ventaja es el control de los reactivos y las condiciones de reacción. Los sistemas de reactor cerrado robóticos más antiguos se desarrollaron para la síntesis de péptidos que requerían variaciones en la temperatura y una amplia gama de reactivos. Algunos sistemas de reactor cerrado robóticos tienen un rango de temperatura de 200°C y más de 150 reactivos.
= Purificación =
La destilación simulada, un tipo de método de análisis de cromatografía de gases utilizado en el petróleo, se puede automatizar mediante robótica. Un método más antiguo utilizó un sistema llamado ORCA (Robot Optimizado para Análisis Químico) para el análisis de muestras de petróleo mediante destilación simulada (SIMDIS). ORCA ha permitido tiempos de análisis más cortos y ha reducido la temperatura máxima necesaria para el elución de compuestos. Una de las principales ventajas de la automatización de la purificación es la escala a la que se pueden realizar las separaciones. Utilizando microprocesadores, la separación de intercambio iónico se puede realizar en una escala de nanolitros en un corto período de tiempo.
La robótica se ha implementado en la extracción líquido-líquido (LLE) para agilizar el proceso de preparación de muestras biológicas utilizando platos de 96 pozos. Esta es una alternativa a los métodos de extracción de fase sólida y la precipitación de proteínas, que tiene la ventaja de ser más reproducible y la asistencia robótica ha hecho que la LLE sea comparable en velocidad a la extracción de fase sólida. Los sistemas robóticos utilizados para la LLE pueden realizar una extracción completa en la escala de microlitros y realizar la extracción en tan solo diez minutos.
Ventajas y desventajas
= Ventajas =
Una de las ventajas de la automatización es el procesamiento más rápido, aunque no necesariamente más rápido que un operador humano. La repetibilidad y la reproducibilidad se mejoran ya que los sistemas automatizados son menos propensos a tener variaciones en las cantidades de reactivos y menos propensos a tener variaciones en las condiciones de reacción. Típicamente, se incrementa la productividad ya que las restricciones humanas, como las restricciones de tiempo, ya no son un factor. La eficiencia general se mejora ya que los robots pueden trabajar continuamente y reducir la cantidad de reactivos utilizados para realizar una reacción. Además, hay una reducción en el desperdicio de materiales. La automatización también puede establecer entornos de trabajo más seguros ya que los compuestos peligrosos no tienen que ser manejados. Además, la automatización permite que el personal se concentre en otras tareas que no son repetitivas.
= Desventajas =
Típicamente, el costo de una sola síntesis o evaluación de muestra es caro de configurar y los costos de inicio de la automatización pueden ser costosos (pero véase "Robótica de laboratorio de bajo costo" anteriormente). Muchos métodos aún no han sido desarrollados para la automatización. Además, hay dificultades para automatizar casos donde se requiere análisis visual, reconocimiento o comparación, como cambios de color. Esto también limita el análisis por los sensores disponibles. Una posible desventaja es el aumento del desempleo ya que la automatización puede reemplazar a miembros del personal que realizan tareas fácilmente replicables por un robot. Algunos sistemas requieren el uso de lenguajes de programación como C++ o Visual Basic para ejecutar tareas más complejas.
Véase también
Laboratorio en la nube
Automatización de laboratorio
Lista de tecnologías emergentes # Médicas
Referencias