Best 1 Automação de Laboratório AI tools for Automação

Uma equipe de pesquisa farmacêutica precisa testar uma biblioteca de 100.000 compostos químicos para atividade potencial contra uma linha celular de câncer específica. Usando uma plataforma de automação de laboratório, eles projetam um fluxo de trabalho onde um braço robótico transfere compostos de placas de origem para placas de ensaio contendo as células. O sistema então adiciona reagentes, incuba as placas e usa um microscópio automatizado para capturar imagens da viabilidade celular. Um modelo de IA integrado analisa essas imagens em tempo real, sinalizando compostos 'hit' que inibem o crescimento de células cancerígenas. Este processo funciona 24/7, completando toda a triagem em menos de uma semana, uma tarefa que levaria meses manualmente.

Uma instalação central de genômica processa centenas de amostras de DNA por semana para Sequenciamento de Nova Geração (NGS). A preparação manual de bibliotecas de sequenciamento é tediosa e propensa a erros de pipetagem. Eles implementam um manipulador de líquidos automatizado programado especificamente para o protocolo de preparação de bibliotecas NGS. O robô realiza todas as etapas, incluindo fragmentação, ligação de adaptadores e amplificação por PCR, com alta precisão. Isso não apenas reduz o tempo de trabalho manual dos técnicos em mais de 80%, mas também melhora significativamente a consistência entre as bibliotecas, levando a dados de sequenciamento de maior qualidade e análises subsequentes mais confiáveis.

Um laboratório de diagnóstico clínico enfrenta um alto volume de lâminas de patologia que exigem análise por um número limitado de patologistas. Eles adotam uma ferramenta de digitalização e análise de lâminas alimentada por IA. O sistema primeiro digitaliza as lâminas de vidro em imagens de lâmina inteira de alta resolução. Em seguida, um algoritmo de IA pré-seleciona as imagens, identificando e delineando automaticamente regiões de interesse potenciais, como aglomerados de tumores ou áreas com alta atividade mitótica. Isso permite que os patologistas concentrem sua revisão nas áreas mais críticas, reduzindo o tempo de revisão por caso em até 40% e melhorando a consistência do diagnóstico em toda a equipe.

Um laboratório de pesquisa de células-tronco precisa manter dezenas de linhagens celulares sensíveis, que exigem trocas diárias de meio e passagens. Esta é uma tarefa demorada e propensa a contaminação. Eles instalam um sistema automatizado de cultura de células que consiste em um braço robótico dentro de uma incubadora estéril. O sistema monitora a confluência celular através de um microscópio integrado, decide quando passar as células com base em parâmetros pré-definidos e realiza todas as tarefas de manuseio de líquidos. Isso garante uma qualidade celular consistente, fornece um registro digital completo de todas as ações e permite que os pesquisadores se concentrem em seus experimentos reais em vez da manutenção de rotina das células.

Uma empresa biofarmacêutica deve realizar ensaios de controle de qualidade (CQ) de rotina, como ELISA e qPCR, em cada lote de sua proteína terapêutica fabricada. Para aumentar a produtividade e garantir a conformidade, eles implantam uma estação de trabalho automatizada. O sistema realiza diluições de amostras, adições de reagentes e leitura de placas para os ensaios de ELISA, e configura as placas de qPCR. Todas as ações são registradas em um software compatível com 21 CFR Parte 11, criando uma trilha de auditoria robusta. Essa automação reduz o risco de erro humano, garante a consistência dos ensaios entre lotes e libera os analistas de CQ para tarefas mais complexas, como revisão de dados e solução de problemas.

Um laboratório de ciência dos materiais está desenvolvendo novas ligas com propriedades específicas. Em vez de uma abordagem de tentativa e erro, eles usam um 'laboratório autônomo'. Um modelo de IA primeiro prevê composições de ligas promissoras. Em seguida, um sistema robótico sintetiza essas pequenas amostras, submete-as a testes automatizados (por exemplo, dureza, condutividade) e alimenta os resultados de volta para a IA. O modelo de IA atualiza seu entendimento e sugere o próximo conjunto de experimentos mais informado. Este ciclo de malha fechada de previsão, síntese, teste e aprendizado explora autonomamente o vasto espaço químico, descobrindo materiais ótimos muito mais rápido do que a pesquisa liderada por humanos.