總部位于布魯克林的實驗室自動化公司Opentrons推出了其新款 Flex 機器人，旨在為生命科學家擴大使用先進實驗室自動化的渠道。在最近的一次電子郵件采訪中，Opentrons 首席執(zhí)行官 Jonathan Brennan-Badal 強調，Opentrons Flex 機器人旨在為生命科學家提供一個技術先進但經濟實惠的自動化平臺。他指出，該機器人旨在執(zhí)行各種實驗，包括由大型語言模型 (LLM)（如 ChatGPT）設計的實驗。

人工智能生成的生命科學自動化協(xié)議

Brennan-Badal 解釋道：“毫不夸張地說，LLM 將徹底改變我們在生命科學領域設計自動化方案的方式。”O(jiān)pentrons 與 LLM 的兼容性使得“為科學文獻中每項有據(jù)可查的手動實驗以及每項市售的分子生物學試劑盒創(chuàng)建 AI 生成的自動化方案”成為可能。他認為，這種能力將極大地影響生物實驗的速度和規(guī)模。

目前，由于研究人員努力優(yōu)化樣本類型、DNA 產量和質量以及可重復性等變量，開發(fā)和改進單一核酸提取方案可能需要大量時間，從幾周到幾個月不等?！笆褂萌斯ぶ悄芸梢源蟠蟾倪M這一過程，”Brennan-Badal 說。

Flex 設計旨在支持經濟高效的實驗室自動化

除了專注于人工智能之外，Opentrons 還致力于通過強調經濟性和效率，在擁擠的實驗室自動化領域與 Labcyte、Tecan 和 Thermo Fisher Scientific 等知名公司爭奪一席之地。Brennan-Badal 表示：“就總體支出而言，F(xiàn)lex 的成本約為其市場同類產品成本的十分之一?！彼麑⒊杀窘档蜌w功于該公司在制造流程和供應鏈管理中采用垂直整合。

Brennan-Badal 表示，F(xiàn)lex 機器人的設計目標是一天內就能安裝完成。該系統(tǒng)可以通過更換移液器和硬件模塊在短時間內重新配置。他將這種模塊化歸功于產品設計、設備上的顯示說明和支持自動校準的智能傳感器。

該公司還設計了 Flex，使其具有學習能力。Brennan-Badal 解釋說，該機器人的開放應用程序編程接口 (API) 與“實驗設計”程序兼容，包括 AI 驅動的代理，以支持未來 AI 集成的發(fā)展。

“對于軟件，我們有一個無代碼協(xié)議設計器 GUI、一個可供下載的經過驗證和社區(qū)提交的協(xié)議的開放存儲庫，以及一個記錄詳盡的 Python API，適合那些想要最終控制其協(xié)議或將第三方設備或軟件與機器人集成的人，”Brennan-Badal 說。

實驗室自動化中的人工智能：增強靈活性和實驗設計

激發(fā)人們對生成式 AI 平臺興趣的因素之一是它們能夠使用多種語言進行編碼。Brennan-Badal 指出，F(xiàn)lex 充分利用了這種能力?！拔覀円呀涀C明，包括 ChatGPT 3.5 和 4 在內的 LLM 可以編寫和更正可執(zhí)行 Python 代碼，以自動化 Opentrons 機器人上的連續(xù)稀釋和分裝等實驗，并且我們開始獲得更復雜協(xié)議的良好數(shù)據(jù)，”他說。

“由 Gabe Gomes 領導的卡內基梅隆大學的研究人員創(chuàng)建了一個 AI 代理，該代理結合 LLM 來設計化學合成實驗，然后使用這些實驗設計作為輸入來生成 Python 代碼，從而成功地在 Opentrons 機器人上自動執(zhí)行反應，”Brennan-Badal 指出。這項研究在預印本《大型語言模型的新興自主科學研究能力》中被重點介紹。

Opentrons 開放且文檔齊全的 API 與此類程序兼容。Brennan-Badal 斷言：“LLM 可以在 Opentrons 的大量自動化和協(xié)議數(shù)據(jù)上進行訓練，以生成新的自動化實驗協(xié)議。”他指出，這種能力使其平臺在 AI 框架內工作的能力面向未來。

開源哲學

開源技術是 Flex 機器人設計的核心要素，這可能對科學界產生影響。Brennan-Badal 表示，開源方法可以通過實現(xiàn)平臺開發(fā)和集成以及促進協(xié)議和知識共享來支持科學家。

Flex 機器人的開源精神對科學界具有重大意義。Brennan-Badal 認為：“開源從兩個基本方面支持科學家。它解放了科學家去做新的事情，包括在平臺上構建和與其他硬件和軟件集成。它促進了協(xié)議和知識的共享，讓世界各地的科學家能夠重復彼此的工作。”

Brennan-Badal 還強調了 Opentrons 在疫情初期發(fā)揮的作用，并指出其自動化能力如何簡化了實驗室工作流程。他強調了 OT-2 模型在 Opentrons 位于紐約市的疫情應對實驗室中的應用，該模型為 COVID 樣本處理做出了貢獻。

人工智能和實驗室自動化助力生命科學的未來

展望未來，人工智能（尤其是大型語言模型 (LLM)）與實驗室自動化的結合可能會對生命科學的未來產生影響。Brennan-Badal 認為，Opentrons 與 LLM 的兼容性以及 AI 生成的自動化協(xié)議的開發(fā)可能會影響生物實驗的速度和規(guī)模。