Best 1 Automatización de Laboratorio AI tools for Automatización

Un equipo de investigación farmacéutica necesita probar una biblioteca de 100,000 compuestos químicos para detectar su posible actividad contra una línea celular de cáncer específica. Usando una plataforma de automatización de laboratorio, diseñan un flujo de trabajo donde un brazo robótico transfiere compuestos de placas de origen a placas de ensayo que contienen las células. Luego, el sistema agrega reactivos, incuba las placas y utiliza un microscopio automatizado para capturar imágenes de la viabilidad celular. Un modelo de IA integrado analiza estas imágenes en tiempo real, marcando los compuestos 'exitosos' que inhiben el crecimiento de las células cancerosas. Este proceso funciona 24/7, completando todo el cribado en menos de una semana, una tarea que llevaría meses manualmente.

Un centro de genómica procesa cientos de muestras de ADN por semana para Secuenciación de Nueva Generación (NGS). Preparar manualmente las bibliotecas de secuenciación es tedioso y propenso a errores de pipeteo. Implementan un manipulador de líquidos automatizado programado específicamente para su protocolo de preparación de bibliotecas NGS. El robot realiza todos los pasos, incluyendo fragmentación, ligación de adaptadores y amplificación por PCR, con alta precisión. Esto no solo reduce el tiempo de trabajo manual de los técnicos en más del 80%, sino que también mejora significativamente la consistencia entre bibliotecas, lo que conduce a datos de secuenciación de mayor calidad y un análisis posterior más fiable.

Un laboratorio de diagnóstico clínico se enfrenta a un alto volumen de portaobjetos de patología que requieren el análisis de un número limitado de patólogos. Adoptan una herramienta de escaneo y análisis de portaobjetos impulsada por IA. El sistema primero digitaliza los portaobjetos de vidrio en imágenes de portaobjetos completos de alta resolución. Luego, un algoritmo de IA preselecciona las imágenes, identificando y delineando automáticamente posibles regiones de interés, como grupos de tumores o áreas con alta actividad mitótica. Esto permite a los patólogos centrar su revisión en las áreas más críticas, reduciendo su tiempo de revisión por caso hasta en un 40% y mejorando la consistencia diagnóstica en todo el equipo.

Un laboratorio de investigación de células madre necesita mantener docenas de líneas celulares sensibles, que requieren cambios diarios de medio y pases. Esta es una tarea que consume mucho tiempo y es propensa a la contaminación. Instalan un sistema de cultivo celular automatizado que consiste en un brazo robótico dentro de una incubadora estéril. El sistema monitorea la confluencia celular a través de un microscopio integrado, decide cuándo pasar las células basándose en parámetros preestablecidos y realiza todas las tareas de manipulación de líquidos. Esto asegura una calidad celular consistente, proporciona un registro digital completo de todas las acciones y permite a los investigadores centrarse en sus experimentos reales en lugar del mantenimiento celular de rutina.

Una empresa biofarmacéutica debe realizar ensayos de control de calidad (CC) de rutina, como ELISA y qPCR, en cada lote de su proteína terapéutica fabricada. Para aumentar el rendimiento y garantizar el cumplimiento, implementan una estación de trabajo automatizada. El sistema realiza diluciones de muestras, adiciones de reactivos y lectura de placas para los ensayos ELISA, y configura las placas de qPCR. Todas las acciones se registran en un software compatible con 21 CFR Parte 11, creando un sólido registro de auditoría. Esta automatización reduce el riesgo de error humano, garantiza la consistencia de los ensayos entre lotes y libera a los analistas de CC para tareas más complejas como la revisión de datos y la resolución de problemas.

Un laboratorio de ciencia de materiales está desarrollando nuevas aleaciones con propiedades específicas. En lugar de un enfoque de prueba y error, utilizan un 'laboratorio autónomo'. Un modelo de IA primero predice composiciones de aleación prometedoras. Luego, un sistema robótico sintetiza estas pequeñas muestras, las somete a pruebas automatizadas (p. ej., dureza, conductividad) y retroalimenta los resultados a la IA. El modelo de IA actualiza su comprensión y sugiere el siguiente conjunto de experimentos más informado. Este ciclo de bucle cerrado de predicción, síntesis, prueba y aprendizaje explora de forma autónoma el vasto espacio químico, descubriendo materiales óptimos mucho más rápido que la investigación dirigida por humanos.