Reshape Biotech
Reshape Biotech 提供一個由人工智能驅動的實驗室自動化平台，該平台結合了自動化成像硬體和基於雲端的分析系統。它專為生物技術、農業和食品科學領域的研發及品管實驗室設計，可實現培養皿成像自動化、利用人工智能分析實驗並生成結構化、可重現的數據，從而顯著加速研發週期。
Reshape Biotech 提供一個由人工智能驅動的實驗室自動化平台，該平台結合了自動化成像硬體和基於雲端的分析系統。它專為生物技術、農業和食品科學領域的研發及品管實驗室設計，可實現培養皿成像自動化、利用人工智能分析實驗並生成結構化、可重現的數據，從而顯著加速研發週期。
關於 實驗室自動化
實驗室自動化工具是AI驅動的系統，旨在執行、管理和優化複雜的實驗室工作流程。這些平台整合了機器人技術、機器學習和先進感測器，以高精密度執行從樣品處理到數據分析的各項任務。其核心價值在於提高實驗通量、增強數據可重複性並減少人為錯誤，從而加速研發週期。透過自動化重複性過程，科學家能更專注於實驗設計和結果解讀。
核心功能
- 機器人液體處理：自動執行精準的移液、分液和系列稀釋，適用於高通量分析。
- 自動化數據採集：控制顯微鏡、定序儀和酶標儀等科學儀器，系統性地擷取實驗數據。
- AI驅動的影像分析：利用機器學習演算法分析顯微影像，執行細胞計數、形態分類和菌落檢測等任務。
- 工作流程排程與管理：提供軟體來設計、排程和監控跨多種儀器的複雜實驗方案。
- LIMS/ELN整合：與實驗室資訊管理系統（LIMS）和電子實驗記錄本（ELN）無縫連接，實現一體化數據管理。
適用場景
這些工具在需要大批量、標準化測試的領域至關重要。它們廣泛應用於製藥產業的藥物發現（高通量篩選）、臨床診斷的樣品處理以及基因體學的DNA/RNA文庫自動製備。學術研究實驗室也利用它們來提高實驗的可靠性和規模。
選擇要點
選擇合適的工具需要評估幾個因素。評估系統的模組化和可擴展性，以滿足未來需求。驗證其與您現有實驗室儀器和軟體（LIMS/ELN）的相容性。考量控制軟體的使用者友好度及其對特定實驗方案的客製化程度。最後，評估供應商的支援和服務能力。
實驗室自動化應用場景
藥物發現中的高通量篩選
一個藥物研發團隊需要測試一個包含10萬種化合物的庫，以尋找對特定癌細胞株的潛在活性。透過使用實驗室自動化平台，他們設計了一個工作流程：機器人手臂將化合物從來源板轉移到含有細胞的分析板中。然後，系統會自動添加試劑、孵育盤子，並使用自動顯微鏡擷取細胞活力的影像。一個整合的AI模型會即時分析這些影像，標記出抑制癌細胞生長的「命中」化合物。這個過程可以7x24小時不間斷運行，在一週內完成整個篩選，而手動操作則需要數月時間。
自動化NGS文庫製備
一個基因體學核心設施每週需要處理數百個用於次世代定序（NGS）的DNA樣本。手動製備定序文庫既繁瑣又容易出現移液錯誤。他們採用了一台專門為NGS文庫製備流程編程的自動液體處理工作站。該機器人能高精度地執行所有步驟，包括片段化、接頭連接和PCR擴增。這不僅將技術人員的動手時間減少了80%以上，還顯著提高文庫之間的一致性，從而獲得更高品質的定序數據和更可靠的下游分析結果。
AI輔助的數位病理分析
一個臨床診斷實驗室面臨著大量的病理切片，而病理學家數量有限。他們採用了一款AI驅動的切片掃描和分析工具。該系統首先將玻璃切片數位化為高解析度的全切片影像。然後，一個AI演算法會預先篩選這些影像，自動識別並勾勒出潛在的感興趣區域，例如腫瘤簇或有絲分裂活動高的區域。這使得病理學家能夠將審查重點放在最關鍵的區域上，將每個病例的審查時間減少高達40%，並提高了整個團隊的診斷一致性。
自動化細胞培養維護
一個幹細胞研究實驗室需要維護數十種敏感的細胞株，這需要每天更換培養基和進行傳代。這是一項耗時且易於污染的任務。他們安裝了一套由無菌培養箱內的機器人手臂組成的自動化細胞培養系統。該系統透過整合的顯微鏡監測細胞匯合度，根據預設參數決定何時傳代細胞，並執行所有液體處理任務。這確保了細胞品質的一致性，提供了所有操作的完整數位記錄，並使研究人員能夠專注於他們的實際實驗，而不是常規的細胞維護工作。
生物製造中的自動化QC測試
一家生物製藥公司必須對每一批生產的治療性蛋白質進行常規的品質控制（QC）檢測，例如ELISA和qPCR。為了提高通量並確保合規性，他們部署了一個自動化工作站。該系統執行ELISA檢測的樣品稀釋、試劑添加和讀板操作，並設置qPCR反應板。所有操作都記錄在一個符合21 CFR Part 11標準的軟體中，創建了可靠的稽核追蹤。這種自動化降低了人為錯誤的風險，確保了批次間檢測的一致性，並解放了QC分析師，使他們能夠從事更複雜的工作，如數據審查和問題排查。
材料科學領域的閉環實驗
一個材料科學實驗室正在開發具有特定性能的新型合金。他們不再採用試錯法，而是使用一個「自動駕駛實驗室」。首先，一個AI模型會預測有前景的合金成分。然後，一個機器人系統會合成這些小樣本，對其進行自動化測試（例如硬度、電導率），並將結果反饋給AI。AI模型會更新其理解，並提出下一組更具資訊量的實驗。這種預測、合成、測試和學習的閉環循環能夠自主探索廣闊的化學空間，比人類主導的研究更快地發現最佳材料。