Best 1 Laborautomatisierung AI tools for Automatisierung

Ein pharmazeutisches Forschungsteam muss eine Bibliothek von 100.000 chemischen Verbindungen auf ihre potenzielle Aktivität gegen eine bestimmte Krebszelllinie testen. Mithilfe einer Laborautomatisierungsplattform entwerfen sie einen Arbeitsablauf, bei dem ein Roboterarm Verbindungen von Quellplatten auf Assay-Platten mit den Zellen überträgt. Das System fügt dann Reagenzien hinzu, inkubiert die Platten und verwendet ein automatisiertes Mikroskop, um Bilder der Zellviabilität aufzunehmen. Ein integriertes KI-Modell analysiert diese Bilder in Echtzeit und markiert „Treffer“-Verbindungen, die das Wachstum von Krebszellen hemmen. Dieser Prozess läuft rund um die Uhr und schließt das gesamte Screening in weniger als einer Woche ab, eine Aufgabe, die manuell Monate dauern würde.

Eine Genomik-Kerneinrichtung verarbeitet Hunderte von DNA-Proben pro Woche für das Next-Generation Sequencing (NGS). Die manuelle Vorbereitung von Sequenzierbibliotheken ist mühsam und anfällig für Pipettierfehler. Sie implementieren einen automatisierten Liquid Handler, der speziell für ihr NGS-Bibliotheksvorbereitungsprotokoll programmiert ist. Der Roboter führt alle Schritte, einschließlich Fragmentierung, Adapterligation und PCR-Amplifikation, mit hoher Präzision durch. Dies reduziert nicht nur die manuelle Arbeitszeit der Techniker um über 80 %, sondern verbessert auch die Konsistenz von Bibliothek zu Bibliothek erheblich, was zu qualitativ hochwertigeren Sequenzierdaten und einer zuverlässigeren nachgeschalteten Analyse führt.

Ein klinisches Diagnoselabor ist mit einer hohen Anzahl von Pathologie-Objektträgern konfrontiert, die von einer begrenzten Anzahl von Pathologen analysiert werden müssen. Sie führen ein KI-gestütztes Tool zum Scannen und Analysieren von Objektträgern ein. Das System digitalisiert zunächst Glasobjektträger in hochauflösende Ganzglasbilder. Anschließend prüft ein KI-Algorithmus die Bilder vor, indem er potenzielle Interessensregionen wie Tumorgruppen oder Bereiche mit hoher mitotischer Aktivität automatisch identifiziert und umreißt. Dies ermöglicht es den Pathologen, ihre Überprüfung auf die kritischsten Bereiche zu konzentrieren, was ihre Überprüfungszeit pro Fall um bis zu 40 % reduziert und die diagnostische Konsistenz im gesamten Team verbessert.

Ein Stammzellforschungslabor muss Dutzende empfindlicher Zelllinien pflegen, was tägliche Medienwechsel und Passagieren erfordert. Dies ist eine zeitaufwändige und kontaminationsanfällige Aufgabe. Sie installieren ein automatisiertes Zellkultursystem, das aus einem Roboterarm in einem sterilen Inkubator besteht. Das System überwacht die Zellkonfluenz über ein integriertes Mikroskop, entscheidet anhand voreingestellter Parameter, wann Zellen passagiert werden sollen, und führt alle Aufgaben der Flüssigkeitshandhabung durch. Dies gewährleistet eine konsistente Zellqualität, liefert eine vollständige digitale Aufzeichnung aller Aktionen und ermöglicht es den Forschern, sich auf ihre eigentlichen Experimente anstatt auf die routinemäßige Zellwartung zu konzentrieren.

Ein biopharmazeutisches Unternehmen muss routinemäßige Qualitätskontroll- (QC) Assays wie ELISA und qPCR an jeder Charge seines hergestellten therapeutischen Proteins durchführen. Um den Durchsatz zu erhöhen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, setzen sie eine automatisierte Arbeitsstation ein. Das System führt Probenverdünnungen, Reagenzzugaben und das Auslesen von Platten für die ELISA-Assays durch und richtet die qPCR-Platten ein. Alle Aktionen werden in einer 21 CFR Part 11-konformen Software protokolliert, wodurch ein robuster Audit-Trail entsteht. Diese Automatisierung reduziert das Risiko menschlicher Fehler, gewährleistet die Konsistenz der Assays von Charge zu Charge und entlastet die QC-Analysten für komplexere Aufgaben wie die Datenüberprüfung und Fehlerbehebung.

Ein materialwissenschaftliches Labor entwickelt neue Legierungen mit spezifischen Eigenschaften. Anstelle eines Trial-and-Error-Ansatzes verwenden sie ein „selbstfahrendes Labor“. Ein KI-Modell sagt zunächst vielversprechende Legierungszusammensetzungen voraus. Ein Robotersystem synthetisiert dann diese kleinen Proben, unterzieht sie automatisierten Tests (z. B. Härte, Leitfähigkeit) und speist die Ergebnisse zurück in die KI. Das KI-Modell aktualisiert sein Verständnis und schlägt die nächste, fundiertere Reihe von Experimenten vor. Dieser geschlossene Kreislauf aus Vorhersage, Synthese, Test und Lernen erforscht autonom den riesigen chemischen Raum und entdeckt optimale Materialien viel schneller als von Menschen geführte Forschung.