自動化 分野で最高の 1 件 ラボ自動化 AIツール

製薬研究チームは、特定のがん細胞株に対する潜在的な活性について、10万種類の化合物ライブラリをテストする必要があります。ラボ自動化プラットフォームを使用して、ロボットアームがソースプレートから細胞を含むアッセイプレートに化合物を移すワークフローを設計します。その後、システムは試薬を追加し、プレートをインキュベートし、自動顕微鏡を使用して細胞生存率の画像をキャプチャします。統合されたAIモデルがこれらの画像をリアルタイムで分析し、がん細胞の増殖を阻害する「ヒット」化合物をフラグ付けします。このプロセスは24時間365日稼働し、1週間以内に全スクリーニングを完了させます。これは手作業では数ヶ月かかるタスクです。

ゲノミクスの中核施設では、次世代シーケンシング（NGS）のために週に数百のDNAサンプルを処理します。手作業でのシーケンシングライブラリの調製は退屈で、ピペッティングエラーが発生しやすいです。彼らは、NGSライブラリ調製プロトコル用に特別にプログラムされた自動液体ハンドラーを導入します。ロボットは、断片化、アダプターライゲーション、PCR増幅など、すべてのステップを高精度で実行します。これにより、技術者の手作業時間が80%以上削減されるだけでなく、ライブラリ間の一貫性が大幅に向上し、より高品質なシーケンシングデータと信頼性の高い下流解析につながります。

臨床診断ラボは、限られた数の病理医で分析する必要がある大量の病理スライドに直面しています。彼らはAI搭載のスライドスキャンおよび分析ツールを導入します。システムはまず、ガラススライドを高解像度のホールスライド画像にデジタル化します。次に、AIアルゴリズムが画像を事前スクリーニングし、腫瘍クラスターや有糸分裂活性の高い領域など、関心のある可能性のある領域を自動的に識別して輪郭を描きます。これにより、病理医は最も重要な領域にレビューを集中させることができ、症例あたりのレビュー時間を最大40%削減し、チーム全体の診断の一貫性を向上させます。

幹細胞研究室では、毎日の培地交換と継代を必要とする数十の敏感な細胞株を維持する必要があります。これは時間がかかり、汚染されやすい作業です。彼らは、無菌インキュベーター内にロボットアームを備えた自動細胞培養システムを設置します。システムは、統合された顕微鏡を介して細胞のコンフルエンシーを監視し、事前に設定されたパラメータに基づいて細胞を継代するタイミングを決定し、すべての液体処理タスクを実行します。これにより、一貫した細胞品質が保証され、すべての操作の完全なデジタル記録が提供され、研究者は日常的な細胞メンテナンスではなく、実際の実験に集中できます。

バイオ医薬品企業は、製造された治療用タンパク質のすべてのバッチに対して、ELISAやqPCRなどの定期的な品質管理（QC）アッセイを実施する必要があります。スループットを向上させ、コンプライアンスを確保するために、彼らは自動化されたワークステーションを導入します。システムは、ELISAアッセイのサンプル希釈、試薬添加、プレート読み取りを実行し、qPCRプレートをセットアップします。すべてのアクションは21 CFR Part 11に準拠したソフトウェアに記録され、堅牢な監査証跡が作成されます。この自動化により、人的エラーのリスクが低減され、バッチ間のアッセイの一貫性が確保され、QCアナリストはデータレビューやトラブルシューティングなどのより複雑なタスクに専念できます。

材料科学の研究室は、特定の特性を持つ新しい合金を開発しています。試行錯誤のアプローチの代わりに、彼らは「自動運転ラボ」を使用します。まず、AIモデルが有望な合金組成を予測します。次に、ロボットシステムがこれらの小さなサンプルを合成し、自動テスト（例：硬度、導電率）にかけ、結果をAIにフィードバックします。AIモデルは理解を更新し、次の、より情報に基づいた実験セットを提案します。この予測、合成、テスト、学習の閉ループサイクルは、広大な化学空間を自律的に探索し、人間主導の研究よりもはるかに速く最適な材料を発見します。