実験室ロボティクス - 百科事典

ラボロボティクスは、生物学、化学、または工学のラボでロボットを使用する行為です。例えば、製薬会社はロボットを使用して生物または化学サンプルを動かし、新しい化学物質を合成したり、既存の化学物質の薬学的価値をテストしたりするために採用しています。高度なラボロボティクスは、ロボット科学者プロジェクトのように、科学のプロセスを完全に自動化するために使用できます。

ラボプロセスは、反復的な動作（例：ピック/プレース、液体/固体の追加、加熱/冷却、混合、振る、テスト）で構成されているため、ロボット自動化に適しています。多くのラボロボットは、主に分析装置に連続的にサンプルを提供するための自動サンプリング装置として一般的に呼ばれています。

歴史
最初のコンパクトなコンピュータ制御ロボットアームは1980年代初頭に登場し、それ以来ラボで連続的に使用されています。これらのロボットはサンプルの準備や取り扱いを含む多くの異なるタスクをプログラムできます。

しかし、1980年代初頭には、高知医科大学の佐々木正秀をリーダーとするグループが、複数のロボットアームがコンベアベルトと自動分析装置と一緒に協力して動作する最初の完全自動化ラボを導入しました。佐々木の開拓的な取り組みの成功により、世界中の他のグループが全ラボ自動化（TLA）のアプローチを取り入れるようになりました。

TLAの確固たる成功にもかかわらず、数百万ドルのコストにより、ほとんどのラボが導入することはできませんでした。また、異なるデバイス間のコミュニケーション不足により、異なるアプリケーションに対する自動化ソリューションの開発が遅れ、コストが高くなる原因となりました。したがって、業界は異なるベンダーが従うべき標準を開発しようと数度にわたって試みました。しかし、このアプローチの成功は限定的であり、今でも多くのラボが高コストのためにロボットを使用せずに多くのタスクを行っています。

最近、別の解決策が登場し、安価なデバイス、オープンソースハードウェアを含む多くの異なるタスクを実行するために使用できるようになりました。この解決策は、AutoItなどのマウスクリックやキーボード入力を制御できるスクリプト言語の使用です。このようにして、コンピュータで制御されている限り、どのメーカーのデバイスでも統合することが可能です。これは、通常のケースです。

ロボティクスにおける別の重要な進展は、プログラミングに特別なトレーニングを必要としないロボット、例えばBaxterの登場です。

应用
= 低コストラボロボティクス =
多くのラボロボットのコストが高いために、採用が抑制されていました。しかし、現在は非常に低コストのロボットデバイスが多くあり、これらを使用してラボでいくつかの作業を行うことができます。例えば、低コストのロボットアームが使用され、高性能を保ちつつ、非常に高価な自動サンプリング装置と比較して多くの種類の水分析を実行しました。または、デバイスの自動サンプリング装置を別のデバイスと一緒に使用し、新しい自動サンプリング装置の購入や技術者の雇用を避けることができます。ラボロボティクスにおける低コストを実現するための主要な要素は、1）低コストロボットの使用、これがますます一般的になり、2）スクリプトの使用、これによりロボットと他の分析装置間の互換性が可能です。

= ロボット、モバイルラボオペレータとリモートコントロールラボ =
2020年7月に科学者がモバイルロボット化学者の開発を報告し、実験検索に助けると述べました。科学者によると、彼らの戦略は研究者を自動化することではなく、機器を自動化することであり、人間の研究者が創造的に考える時間を解放することができました。また、水から水素生産用の光触媒混合物を識別し、初期の配合物の6倍以上の活性を持つことができました。モジュラーロボットはラボ機器を操作し、ほぼ昼夜を通じて作業し、実験結果に基づいて次のアクションを自律的に決定できます。

「リモートコントロールラボ」の開発が進んでおり、1日あたり多くの生命科学の実験を自動的に実行し、遠隔地から包括的に操作できます。

= 製薬応用 =
自動合成が適用された主要な分野の1つは、製薬研究における構造決定です。NMRやHPLC-MSなどのプロセスでは、サンプルの準備がロボットアームによって行われることができます。また、構造タンパク質の分析は、NMRとX線結晶学の組み合わせを使用して自動的に行われます。結晶化は、X線結晶学に適したタンパク質結晶を作成するために数百から数千の実験が必要です。自動マイクロピペットマシンを使用すると、一度にほぼ100万個の異なる結晶を作成し、X線結晶学で分析することができます。

= 再現性の確認 =

= 病原体の診断テスト =
例えば、COVID-19の診断に使用される患者の拭き取りサンプルを分析するロボットが存在します。自動ロボット液体取り扱いシステムが、横流試験用に構築されていたり、構築中です。これにより、手作業時間が最小限に抑えられ、実験の規模が最大化され、再現性が向上します。

= 生物学的ラボロボティクス =
液体または固体の状態の生物学的および化学的なサンプルは、試験管、プレート、またはチューブに保管されます。これらは、汚染を避けるためまたは生物的および/または化学的性質を維持するために凍結および/または密封する必要があります。特に、生命科学産業は、これらのサンプルを保管するためのプレートフォーマット、マイクロチューブプレートとして標準化しました。

マイクロチューブプレートの標準は、1996年にバイオ分子スクリーニング協会によって公式化されました。これは、2:3の長方形マトリックスに配置された96、384、または1536のサンプルウェルを持ち、ウェルの寸法（例：直径、間隔、深さ）およびプレートの特性（例：寸法、剛性）を規制します。

多くの会社がSBSマイクロプレートを特定の目的で扱うロボットを開発しました。これらのロボットは、プレートから液体サンプルを吸引または配送する液体取り扱いロボットや、機器間を移動させる「プレート移動装置」などです。

他の会社は、生物学で使用される特定の消費品に加えて、他の分析装置と統合をさらに進めることを推進しました。例えば、Andrew AllianceのAndrew（写真を参照）などのロボットは、生物学者や技術スタッフが使用する容量 pipetteとインターフェースする能力を持っています。基本的に、液体取り扱いのすべての手作業が自動的に行われるため、人間はより概念的な活動に時間を割くことができます。

機器会社は、これらのプレートに保管されたサンプルの特定の生物学的、化学的、または物理的なイベントを検出するプレートリーダーを設計しました。これらのリーダーは、光学的および/またはコンピュータビジョン技術を使用してマイクロチューブプレートウェルの内容を評価します。

生物学におけるロボティクスの最初のアプリケーションの1つは、ペプチドとオリゴヌクレオチドの合成です。初期の例として、ポリマーゼ連鎖反応（PCR）があります。PCRは、熱サイクルを使用してDNA合成を微調整し、事前に作成されたコンピュータプログラムで温度を調整することで、DNA鎖を増幅させることができます。それ以来、自動合成は有機化学に適用され、3つのカテゴリーに拡大しました：反応ブロックシステム、ロボットアームシステム、非ロボット流体システム。自動ワークベースの主要な目的は、高スループットプロセスとコスト削減です。これにより、合成ラボはより少ない人員で効率的に運営できます。

= 統合合成 =
ロボティクスは、製薬産業に大きな影響を与えた組み合わせ化学に応用があります。ロボティクスの使用により、非常に小さな試薬量を使用し、化学ライブラリの質量拡大が可能になりました。「並列合成」方法は、自動化により改善できます。並列合成の主な欠点は、ライブラリの開発に必要な時間の量です。自動化は、このプロセスをより効率的にするために適用されます。

主な自動化タイプは、固体相基質の種類、試薬の追加および除去の方法、反応室の設計に基づいて分類されます。ポリマー樹脂は固体相の基質として使用できます。これは「split-mix」の意味では本物の組み合わせ方法ではありません。これは、ペプチド化合物が異なるグループに分割され、異なる化合物と反応する場合があります。これが再び組み合わせられ、さらに多くのグループに分割され、各グループが異なる化合物と反応する場合があります。しかし、「並列合成」方法は混合せず、同じペプチドの異なるグループと異なる化合物を反応させ、個々の固体支持上の個々の化合物を識別することができます。人気のある方法の1つは、コストが比較的低く、新しい化合物の生産量が他の「並列合成」方法よりも高いための反応ブロックシステムです。並列合成は、マリオ・ゲイゼンとその同僚たちによって開発されましたが、本物の組み合わせ合成の種類ではありませんが、組み合わせ合成に組み込まれることができます。このグループは、固体相ペプチド合成のための固体支持でコーティングされたプラスチックピンに96つのペプチドを合成しました。この方法は、ロボットピペッティングシステムで試薬をピペットするための長方形ブロックを使用します。このブロックは、個々の反応が行われるウェルに分けられています。これらの化合物は後にウェルの固体相から切り離され、さらなる分析に使用されます。もう一つの方法は、完全に閉じた反応容器を使用する閉じた反応システムです。これは、固定接続のシリーズを使用して配送する場合があります。他の方法に比べて化合物の数が少ないですが、試薬と反応条件の制御が主な利点です。初期の閉じた反応システムは、温度の変化が必要なペプチド合成に開発されました。

= 精製 =
石油産業で使用される型式蒸馏、ガスchromatographyテスト方法は、ロボティクスにより自動化できます。古い方法では、ORCA（Optimized Robot for Chemical Analysis）と呼ばれるシステムが石油サンプルの型式蒸馏（SIMDIS）分析に使用されました。ORCAは、分析時間を短縮し、化合物を洗脱するために必要な最大温度を減少させました。精製を自動化する主な利点の1つは、分離ができるスケールです。マイクロプロセッサを使用して、ナノリットルスケールで短い期間にイオン交換分離が実行できます。

ロボティクスは、液体-液体抽出（LLE）に実装され、96ウェルプレートを使用して生物学的サンプルの準備プロセスを合理化するために使用されます。これは、固体相抽出法やタンパク質沈殿法の代替方法であり、再現性が高く、ロボットの支援により固体相抽出と比較して速度が同等です。LLEに使用されるロボティクスは、マイクロリットルスケールで完全な抽出を1回に実行し、10分以内に抽出を行うことができます。

优点と欠点
= 优点 =
自動化の利点の1つは処理が速くなることですが、必ずしも人間の操作者よりも速くはありません。自動化システムは、試薬量の変動や反応条件の変動が少ないため、再現性と再現性が向上します。通常、生産性が向上します。なぜなら、人間の制約、例えば時間の制約が要因ではなくなるからです。効率は一般的に向上します。なぜなら、ロボットは連続的に作業し、反応を実行するために使用される試薬の量を減らすことができるからです。また、材料の廃棄が減少します。自動化は、危険な化合物を扱う必要がないため、より安全な作業環境を確立することもできます。さらに、自動化により、繰り返しの少ない他のタスクに従事するスタッフが集中できるためです。

= 欠点 =
通常、単一の合成またはサンプル評価のコストは高価であり、自動化の初期コストも高価です（しかし、上記「低コストラボロボティクス」を参照）。多くの技術はまだ自動化されていません。また、視覚的分析、認識、比較が必要な場合（例えば、色の変化）を自動化するのが難しいことがあります。これにより、分析は可利用の感覚入力に制約されます。潜在的な欠点の1つは、自動化により容易にロボットによって複製されるタスクを行うスタッフが置き換えられるため、職業の不足が増加することです。一部のシステムは、より複雑なタスクを実行するためにC++やVisual Basicなどのプログラミング言語を使用する必要があります。

参考リソース
クラウドラボ
ラボ自動化
List of emerging technologies#Medical