연구 해당 분야 최고 0 개 실험실 자동화 AI 도구

제약 연구팀은 특정 암 표적에 대해 10만 개의 소분자 라이브러리를 스크리닝하기 위해 실험실 자동화 플랫폼을 사용합니다. 이 시스템은 화합물을 마이크로플레이트에 분주하고, 세포 배양액과 시약을 추가하고, 배양하고, 고함량 이미저로 결과를 읽는 전체 워크플로우를 자동화합니다. 통합된 AI는 실시간으로 이미지 데이터를 분석하여 유망한 히트 물질을 식별하며, 스크리닝 및 초기 분석 시간을 몇 달에서 단 몇 주로 단축하고 액체 처리에서의 인적 오류를 최소화합니다.

합성 생물학 스타트업은 가치 있는 화학 물질을 생산하기 위해 효모 균주를 공학적으로 조작하는 자동화된 '클라우드 랩'을 사용합니다. 연구원들은 웹 포털을 통해 DNA 구조 설계를 제출합니다. 그러면 플랫폼의 로봇이 DNA 조립, 효모 형질 전환, 마이크로 생물 반응기에서 공학 균주 배양, 질량 분석법을 사용한 제품 수율 측정을 수행합니다. 이 폐쇄 루프 시스템은 신속한 반복을 가능하게 하여, 수동으로 수년이 걸릴 작업을 주당 수백 개의 설계-구축-테스트-학습 주기를 완료합니다.

대학의 핵심 유전체학 시설은 차세대 시퀀싱(NGS)을 위한 라이브러리를 준비하기 위해 실험실 자동화 워크스테이션을 사용합니다. 이 과정은 단편화, 어댑터 연결, PCR 증폭을 포함한 수많은 정밀한 액체 처리 단계를 포함합니다. 자동화 시스템은 최대 96개의 샘플을 동시에 처리하여 샘플 간의 높은 일관성을 보장하고 기술자의 실습 시간을 80% 이상 줄입니다. 이를 통해 시설은 샘플 처리량을 크게 늘리고 연구원들에게 더 빠른 처리 시간을 제공할 수 있습니다.

세포 치료 회사는 수십 개의 세포주 배양을 동시에 유지하고 모니터링하기 위해 자동화된 배양 및 이미징 시스템을 사용합니다. 로봇은 주기적으로 플레이트를 인큐베이터에서 현미경으로 옮겨 이미징한 다음, AI를 사용하여 세포 융합도와 형태를 분석합니다. 분석에 따라 계대 배양 또는 배지 교체에 대한 경고를 자동으로 트리거하며, 연결된 액체 핸들러로 이러한 작업을 직접 수행할 수도 있습니다. 이는 최적의 세포 건강을 보장하고, 세포 성장에 대한 완전하고 감사 가능한 기록을 제공하며, 수동 처리로 인한 오염을 방지합니다.

국립 연구소의 재료 과학 연구실은 특정 특성을 가진 새로운 합금을 발견하기 위해 자율 연구 로봇을 사용합니다. 연구원은 '비용을 최소화하면서 전도성을 최대화'와 같은 목표를 정의합니다. AI는 일련의 실험을 계획하고 실행하여 다양한 합금 구성의 작은 샘플을 합성하고, 그 특성(예: 전도성, 경도)을 테스트하고, 결과를 모델에 다시 피드백합니다. 그런 다음 모델은 테스트할 다음으로 가장 유망한 구성을 예측하여, 광대한 화학 공간을 효율적으로 탐색하고 인간 주도의 시행착오보다 더 빨리 최적의 재료를 찾습니다.

대규모 임상 진단 실험실은 감염병에 대한 ELISA 및 PCR 테스트 워크플로우를 자동화합니다. 로봇 팔은 액체 핸들러, 열 순환기, 플레이트 리더 사이에서 샘플 플레이트를 이동시킵니다. 실험실 자동화 소프트웨어는 접수부터 최종 결과까지 각 샘플을 추적하며 전체 프로세스를 관리합니다. 이 높은 수준의 자동화는 실험실의 테스트 용량을 300% 이상 증가시키고, 규제 준수를 위한 완전한 샘플 추적성을 보장하며, 교차 오염의 위험을 줄여 환자에게 더 신뢰할 수 있는 진단 결과를 제공합니다.