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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。
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自動化 領域最好的 1 個 實驗室自動化 AI 工具
自動化領域的實驗室自動化熱門 AI 工具包括 Reshape Biotech 等，幫助您快速提升效率。
关于 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 应用场景
1
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。
2
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。
3
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。
4
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。
5
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。
6
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。
相关分类
實驗室自動化 常见问题
什麼是AI驅動的實驗室自動化？
AI驅動的實驗室自動化是指使用機器人技術、機器學習和軟體來自主執行實驗室任務的系統。與遵循固定腳本的傳統自動化不同，這些AI驅動的系統可以做出決策、即時優化流程並分析複雜數據。其關鍵功能包括機器人樣品處理、自動化儀器控制和基於AI的數據分析（例如影像辨識）。它們主要用於提高通量、改善數據品質和可重複性，並加速製藥、基因體學和臨床診斷等領域的發現過程。
如何選擇合適的實驗室自動化系統？
選擇合適的系統取決於您的具體需求。請考慮以下因素：
- 模組化與可擴展性：系統能否隨著您的需求增長而擴展？尋找模組化設計，以便將來可以添加新儀器或功能。
- 儀器相容性：確保系統能與您現有的實驗室設備（如酶標儀、顯微鏡、定序儀）整合。檢查是否提供開放API或支援的驅動程式庫。
- 軟體介面：控制軟體在設計和運行實驗方案時是否直觀？它是否能在不需要大量編程技能的情況下為複雜工作流程提供靈活性？
- 通量與精密度：評估系統的容量、速度和移液準確性，確保其滿足您的實驗要求。
- 供應商支援：評估供應商在安裝、培訓和持續技術支援方面的聲譽，因為這些系統是複雜的投資。
實驗室自動化和LIMS有什麼區別？
實驗室自動化系統和實驗室資訊管理系統（LIMS）是互補但不同的概念。實驗室自動化指的是執行實驗的實體硬體（機器人、液體處理器）和軟體，它關注的是「做」的過程。而LIMS則是一個管理資訊的軟體系統，它追蹤樣品、管理測試流程、儲存結果並生成報告。在一個整合化的實驗室中，自動化系統執行一個實驗方案，然後將產生的數據發送到LIMS進行儲存、追蹤和分析，從而創建一個完整、可追溯的數位記錄。
在實驗室自動化中使用AI的主要好處是什麼？
將AI整合到實驗室自動化中帶來的好處超越了簡單的機械化。主要優勢包括：
- 提高數據品質：AI演算法能以比人類更高的一致性和客觀性分析影像或感測器數據，減少變異性。
- 智慧決策：AI可以分析即時數據以在實驗中途做出決策，例如識別健康的細胞進行傳代或標記異常結果以進行重新測試。
- 預測性實驗：AI模型可以分析過去的數據來預測結果，並為新實驗建議最佳參數，減少試錯並節省資源。
- 加速發現：透過自主運行實驗並從結果中學習（閉環），AI可以探索廣闊的參數空間，從而更快地發現新材料或候選藥物。
誰能從實驗室自動化工具中受益？
廣泛的科學和工業專業人士都可以從這些工具中受益。主要用戶包括：
- 製藥和生物技術公司：用於高通量篩選、細胞株開發和QC測試，以加速藥物發現和生產。
- 臨床診斷實驗室：用於自動化樣品製備和分析，提高檢測能力並縮短週轉時間。
- 學術和政府研究實驗室：用於提高實驗的可重複性，擴大研究規模，並解放研究人員的時間用於高層次分析。
- 基因體學和蛋白質體學設施：用於自動化複雜的工作流程，如NGS文庫製備和質譜樣品處理，確保高品質的數據。