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医药实验室自动化与机器人:一个实用指南

医药和生物技术实验室如何使用机器人来处理液体,准备样品,高吞吐量<unk>查,以及合成合成自动化.

药物实验室中的机器人可减少变化,加速吞吐量,并使24小时运行可,但只有在使用正确的集成架构而进行正确的任务时.

医药实验室为什么自动化

制药和生物技术实验室具有不同于制造或物流的独特自动化驱动器:可复制性要求非常严格 (FDA GMP 授权记录,可复制的过程),测试吞吐量直接决定药物发现速度, 21 CFR 第11部分的遵守要求对所有自动化过程都需要完整的电子审计轨道.

药物自动化的ROI通常不仅仅是劳动力节约,而是测试吞吐量加速和可变性减少.将标准细胞测试从8个日历日减少到2天的CRO不仅节省劳动力它将药物候选人选时间限量缩小75%,直接影响时间到IND.

目前的机器人平台

液体处理系统

处理液体的机器人是高产量制药自动化的背骨.它们通过微板格式将精确的反应剂,化合物和生物样本进行输送.

  • ** 技术 EVO 系列:** 96/384-井格式液体处理,集成板块运输. 管道处理精度在容量 > 1 μL 的时 <1% CV. 支持 LiHa (液体处理臂) 和 RoMa (机器人操纵器臂) 整合,用于全板块运输. 输出量: 1,0003,000块/天,用于简单的测试工作流程.
  • 汉密尔顿STAR/STARlet: 8384通道管道,搭载上台离心器和摇机集成.CO-RE II管道技术提供了单个压力监测,以检测错误. 21 CFR 第11部分符合汉密尔顿金星软件.
  • 贝克曼·科尔特生物机系列: 中级液体处理 961536井格式. 流行于基因组样本准备和ELISA自动化. 集成与贝克曼的离心器,盘子读取器和化器线.

盘子处理和运输

移动仪器之间微板,,读器,离心器,液体处理器是HTS工作流程的关键瓶.

  • 环球机器人UR3e / UR5e: UR3e (500g有效载荷) 和 UR5e (5kg有效载荷) 是片处理的主要武器.SBS/ANSI标准微板尺寸 (127.76 × 85.48mm) 允许标准化的抓紧器工具.典型周期时间:每张盘转移815秒.
  • 精确自动化精确Flex 400: SCARA机器人专门用于SBS板块处理. 400mm的距离, <0.01mm的重复性,清洁室的ISO 5级.比专用板块运输的协作臂更快的周期时间 (36秒).
  • 抓住器件: SBS板带弹加载手指,以适应制造板尺寸耐受性变化. 控制力抓住器 (0.52N) 防止板变.

冷存储集成

化学品库和生物样本需要控制温度的存储,并与液体处理工作流程相结合.自动冷藏器消除了研究人员手动检索和更换化合物时降低样本的热循环.

  • 布鲁克自动化 (现在Azenta) 北极: -20°C至+20°C自动化化合物存储.多达200,000个管.机器人检索时间每管 <60秒.通过SAMI或Sila2协议集成.
  • 密尔顿自动化样品存储:+4°C生物样品存储,配备条码跟踪.

高度

通过HTS活动,可对数十万种化合物进行生物目标检测,以确定药物开发的成功.

  • ** 通过输出目标:** 工业标准HTS每次测试活动运行5万100,000化合物. 超级HTS (uHTS) 具有1,536个井板,在一个完全自动化的线上达到每周500,000+化合物.
  • 测试格式: 生物化学 (酶抑制,结合),细胞基 (细胞可行性,记者基因,现象型) 和生物物理 (热转移,SPR) 测试均可自动化.细胞基测试引入了需要仔细控制和统计分析的生物变化性.
  • 数据量:** 384个井板产生384个数据点.每天的3000个板块,相当于每天1.15M的数据点.数据管理需要一个 LIMS,直接集成仪器和自动QC标记.

监管和合规要求

制药自动化必须符合FDA和ICH的质量标准. 这增加了大量的工程总费用,

  • **21 CFR第11部分的遵守:**电子记录和电子签名必须可靠可靠.要求:对所有数据修改的审计轨迹,与个人用户帐户的访问控制,时间印记的记录以及备份/恢复程序. 所有主要的液体处理软件 (汉密尔顿金星,Tecan FluentControl,贝克曼生物技术方法发射器) 都提供符合第11部分的审计轨道.
  • **GAMP 5验证:**在GMP制造中使用的软件必须根据GAMP 5 (良好的自动化制造实践) 进行验证.
  • **变化控制:**任何自动化过程的变化 (软件更新,仪器更换,方法修改) 都需要记录变化控制,可能包括重新验证.

AI和ML的增值

  • **板图分析:**基于细胞的测试生成了历史上手动或简单的值工具分析的显微镜图像.基于ML的图像分析 (细胞细分,异型分数的定制分类器) 显著提高了敏感性和吞吐量.
  • ** 影响预测和优先级:** 基于历史测试数据训练的ML模型可以预测化合物活动从分子结构 (QSAR模型),优先级化合物进行后续检测,减少湿实验室查量.
  • **异常检测:**实时监测液体处理参数 (压力曲线,可导性,如适用) 通过基于ML的异常检测识别了管错误 (堵塞,样本不足) 值检查错过.通过早期检测测试验失败,减少了虚假阳性撞击率.
  • **实验室安排优化:**多仪器实验室工作流程 (液体处理器 → 化器 → 离心器 → 读器) 需要规划算法以最大限度地减少仪器置时间.基于ML的规划比基于规则的规划器更高于>5仪器配置.

机器人团队组成

Role Function FTE for 10-Instrument Lab
Automation Scientist Method development, protocol programming 1–2 FTE
Lab Automation Engineer Hardware integration, maintenance 1 FTE
Data Engineer / Informatician LIMS integration, data pipelines, analysis 1 FTE
Regulatory Affairs Validation documentation, compliance 0.5 FTE
Vendor Service Contracts Preventive maintenance, emergency repair Service contract per instrument

实验室自动化咨询

瑞士生物技术技术公司的解决方案团队与药物和生物技术客户合作,为液体处理,HTS和化合物管理提供机器人集成.

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