Reshape Biotech
Reshape Biotech 提供一个由人工智能驱动的实验室自动化平台，该平台结合了自动化成像硬件和基于云的分析系统。它专为生物技术、农业和食品科学领域的研发及质控实验室设计，可实现培养皿成像自动化、利用人工智能分析实验并生成结构化、可复现的数据，从而显著加速研发周期。
Reshape Biotech 提供一个由人工智能驱动的实验室自动化平台，该平台结合了自动化成像硬件和基于云的分析系统。它专为生物技术、农业和食品科学领域的研发及质控实验室设计，可实现培养皿成像自动化、利用人工智能分析实验并生成结构化、可复现的数据，从而显著加速研发周期。
关于 实验室自动化
实验室自动化工具是AI驱动的系统，旨在执行、管理和优化复杂的实验室工作流程。这些平台集成了机器人技术、机器学习和先进传感器，以高精度执行从样品处理到数据分析的各项任务。其核心价值在于提高实验通量、增强数据可重复性并减少人为错误，从而加速研发周期。通过自动化重复性过程，科学家能更专注于实验设计和结果解读。
核心功能
- 机器人液体处理：自动执行精准的移液、分液和系列稀释，适用于高通量分析。
- 自动化数据采集：控制显微镜、测序仪和酶标仪等科学仪器，系统地捕获实验数据。
- AI驱动的图像分析：利用机器学习算法分析显微图像，执行细胞计数、形态分类和菌落检测等任务。
- 工作流程调度与管理：提供软件来设计、调度和监控跨多种仪器的复杂实验方案。
- LIMS/ELN集成：与实验室信息管理系统（LIMS）和电子实验记录本（ELN）无缝连接，实现一体化数据管理。
适用场景
这些工具在需要大批量、标准化测试的领域至关重要。它们广泛应用于制药行业的药物发现（高通量筛选）、临床诊断的样本处理以及基因组学的DNA/RNA文库自动制备。学术研究实验室也利用它们来提高实验的可靠性和规模。
选择要点
选择合适的工具需要评估几个因素。评估系统的模块化和可扩展性，以满足未来需求。验证其与您现有实验室仪器和软件（LIMS/ELN）的兼容性。考量控制软件的用户友好度及其对特定实验方案的定制化程度。最后，评估供应商的支持和服务能力。
实验室自动化应用场景
药物发现中的高通量筛选
一个药物研发团队需要测试一个包含10万种化合物的库，以寻找对特定癌细胞系的潜在活性。通过使用实验室自动化平台，他们设计了一个工作流程：机器人手臂将化合物从源板转移到含有细胞的分析板中。然后，系统会自动添加试剂、孵育板子，并使用自动显微镜捕捉细胞活力的图像。一个集成的AI模型会实时分析这些图像，标记出抑制癌细胞生长的“命中”化合物。这个过程可以7x24小时不间断运行，在一周内完成整个筛选，而手动操作则需要数月时间。
自动化NGS文库制备
一个基因组学核心设施每周需要处理数百个用于二代测序（NGS）的DNA样本。手动制备测序文库既繁琐又容易出现移液错误。他们采用了一台专门为NGS文库制备流程编程的自动液体处理工作站。该机器人能高精度地执行所有步骤，包括片段化、接头连接和PCR扩增。这不仅将技术人员的动手时间减少了80%以上，还显著提高文库之间的一致性，从而获得更高质量的测序数据和更可靠的下游分析结果。
AI辅助的数字病理分析
一个临床诊断实验室面临着大量的病理切片，而病理学家数量有限。他们采用了一款AI驱动的切片扫描和分析工具。该系统首先将玻璃切片数字化为高分辨率的全切片图像。然后，一个AI算法会预先筛选这些图像，自动识别并勾勒出潜在的感兴趣区域，例如肿瘤簇或有丝分裂活动高的区域。这使得病理学家能够将审查重点放在最关键的区域上，将每个病例的审查时间减少高达40%，并提高了整个团队的诊断一致性。
自动化细胞培养维护
一个干细胞研究实验室需要维护数十种敏感的细胞系，这需要每天更换培养基和进行传代。这是一项耗时且易于污染的任务。他们安装了一套由无菌培养箱内的机器人手臂组成的自动化细胞培养系统。该系统通过集成的显微镜监测细胞汇合度，根据预设参数决定何时传代细胞，并执行所有液体处理任务。这确保了细胞质量的一致性，提供了所有操作的完整数字记录，并使研究人员能够专注于他们的实际实验，而不是常规的细胞维护工作。
生物制造中的自动化QC测试
一家生物制药公司必须对每一批生产的治疗性蛋白质进行常规的质量控制（QC）检测，例如ELISA和qPCR。为了提高通量并确保合规性，他们部署了一个自动化工作站。该系统执行ELISA检测的样品稀释、试剂添加和读板操作，并设置qPCR反应板。所有操作都记录在一个符合21 CFR Part 11标准的软件中，创建了可靠的审计追踪。这种自动化降低了人为错误的风险，确保了批次间检测的一致性，并解放了QC分析师，使他们能够从事更复杂的工作，如数据审查和问题排查。
材料科学领域的闭环实验
一个材料科学实验室正在开发具有特定性能的新型合金。他们不再采用试错法，而是使用一个“自动驾驶实验室”。首先，一个AI模型会预测有前景的合金成分。然后，一个机器人系统会合成这些小样本，对其进行自动化测试（例如硬度、电导率），并将结果反馈给AI。AI模型会更新其理解，并提出下一组更具信息量的实验。这种预测、合成、测试和学习的闭环循环能够自主探索广阔的化学空间，比人类主导的研究更快地发现最佳材料。