実験用ロボット

実験室ロボットとは、生物学、化学、工学の研究室でロボットを使用する行為です。例えば、製薬会社はロボットを使用して生物学的または化学的なサンプルを移動させ、新しい化学物質を合成したり、既存の化学物質の薬学的価値をテストしたりします。^{[1] [2]高度な実験室ロボットは、}ロボット科学者プロジェクトのように、科学のプロセスを完全に自動化するために使用できます。^[3]

実験室のプロセスは反復的な動作（ピック/プレース、液体/固体の追加、加熱/冷却、混合、振とう、テストなど）で構成されているため、ロボットによる自動化に適しています。多くの実験室ロボットは、主なタスクが分析装置に連続的にサンプルを提供することであるため、 一般にオートサンプラーと呼ばれています。

最初の小型コンピュータ制御ロボットアームは1980年代初頭に登場し、それ以来研究室で継続的に使用されてきました。^[4]これらのロボットは、サンプルの準備や取り扱いなど、さまざまなタスクを実行するようにプログラムできます。

しかし、1980年代初頭、高知医科大学の佐々木正英氏が率いるグループは、ベルトコンベアと自動分析装置と連携して動作する複数のロボットアームを採用した初の完全自動化された実験室を導入しました。 ^{[4] [5]}佐々木氏の先駆的な取り組みの成功により、世界中の他のグループがトータルラボオートメーション（TLA）のアプローチを採用するようになりました。

TLAの成功は否定できないが、数百万ドルのコストがほとんどの研究室で採用されることを妨げた。^[6]また、異なるデバイス間の通信が欠如していたため、さまざまなアプリケーション向けの自動化ソリューションの開発が遅れ、コストが高くなる一因となった。そのため、業界では、デバイス間の通信を可能にするために、さまざまなベンダーが従う標準を開発しようと何度も試みた。^{[6] [7]}しかし、このアプローチの成功は部分的なものにとどまり、今日では多くの研究室が、コストの高さを理由に多くのタスクにロボットを採用していない。

最近、この問題に対する別の解決策が利用可能になり、オープンソースハードウェア^[8]を含む安価なデバイスを使用して、研究室でさまざまなタスクを実行できるようになりました。この解決策は、AutoIt ^[9]などのマウスクリックやキーボード入力を制御できるスクリプト言語を使用することです。この方法により、コンピューターで制御されている限り、どのメーカーのどのデバイスでも統合することが可能になり、多くの場合そうなります。

ロボット工学におけるもう一つの重要な進歩は、研究室に重要な潜在的影響を及ぼす可能性があるものとして、ロボット「バクスター」のような、プログラミングに特別な訓練を必要としないロボットの登場が挙げられる。

多くの実験室ロボットはコストが高いため、導入が進んでいません。しかし、現在ではコストが非常に低いロボット装置が数多く存在し、実験室でいくつかの作業を行うために使用することができます。たとえば、低コストのロボットアームを使用して、はるかに高価なオートサンプラーと比較してパフォーマンスが低下することなく、さまざまな種類の水分析を実行しました。^[10]また、デバイスのオートサンプラーを別のデバイスで使用することもできます。^[9]そのため、別のオートサンプラーを購入したり、作業を行う技術者を雇ったりする必要がありません。実験室ロボットで低コストを実現するための重要な側面は、1) ますます一般的になっている低コストのロボットの使用と、2) ロボットと他の分析機器との互換性を可能にするスクリプトの使用です。^[11]

2020年7月、科学者たちは移動型ロボット化学者の開発を報告し、それが実験的探索を支援できることを実証した。科学者によると、彼らの戦略は機器ではなく研究者を自動化することであり、人間の研究者が創造的に考える時間を確保し、水から水素を生成するための光触媒混合物を特定することができた。このモジュール式ロボットは、実験機器を操作し、ほぼ24時間稼働し、実験結果に応じて次の行動を自律的に決定することができる。^{[12] [13]}

毎日多くの生命科学実験を自動的に実行し、遠隔地から共同作業を含めて操作できる「遠隔制御実験室」の開発が進行中です。^[14]

自動合成が適用されている主な分野の一つは、製薬研究における構造決定です。NMRやHPLC - MSなどのプロセスでは、ロボットアームでサンプルを準備できるようになりました。^{[15]さらに、} NMRとX線結晶構造解析を組み合わせて使用​​​​すると、構造タンパク質分析を自動的に行うことができます。結晶化では、X線結晶構造解析に適したタンパク質結晶を作成するために、数百から数千の実験が必要になることがよくあります。^[16]自動化されたマイクロピペットマシンを使用すると、100万近くの異なる結晶を一度に作成し、X線結晶構造解析で分析することができます。

研究者らは、再現性を半自動的にテストする方法を実証した。実験結果に関する記述は、2022年の時点では意味論的ではない遺伝子発現癌研究論文から抽出され、その後、ロボット科学者「イブ」によって再現された。^{[17] [18]}このアプローチの問題としては、多くの研究分野では実現可能ではない可能性があること、また、たとえ利用可能であったとしても、一部または多くの論文から十分な実験データが抽出されない可能性があることが挙げられる。

例えば、COVID-19を診断するために患者の綿棒を分析するために使用されるロボットがあります。^{[19] [20] [21]}ラテラルフローアッセイ用に自動化されたロボット液体処理システムが構築されているか、構築中です。これにより、作業時間を最小限に抑え、実験サイズを最大化し、再現性を向上させることができます。^[22]

生物学的および化学的サンプルは、液体または固体のいずれの状態でも、バイアル、プレート、またはチューブに保存されます。多くの場合、汚染を回避したり、生物学的および/または化学的特性を保持したりするために、サンプルを凍結および/または密封する必要があります。具体的には、ライフサイエンス業界では、このようなサンプルを保存するために、マイクロタイタープレートと呼ばれるプレート形式を標準化しています^[23]。

マイクロタイタープレートの規格は、1996年にバイオ分子スクリーニング学会によって公式化されました。^[24] 典型的には、2:3の長方形マトリックスに配置された96、384、または1536のサンプルウェルがあります。この規格は、ウェルの寸法（直径、間隔、深さなど）とプレートの特性（寸法や剛性など）を規定しています。

多くの企業が、SBS マイクロプレートを特に処理するためのロボットを開発しています。このようなロボットには、プレートから液体サンプルを吸引または分配する液体ハンドラーや、機器間でサンプルを輸送する「プレートムーバー」などがあります。

他の企業は統合をさらに推し進めています。生物学で使用される特定の消耗品とのインターフェースに加えて、一部のロボット（Andrew AllianceのAndrew ^[25]、写真参照）は、生物学者や技術スタッフが使用する容量ピペットとのインターフェース機能を備えて設計されています。基本的に、液体処理のすべての手動アクティビティを自動的に実行できるため、人間はより概念的なアクティビティに時間を費やすことができます。

機器メーカーは、プレートに保存されたサンプル内の特定の生物学的、化学的、または物理的イベントを検出できるプレート リーダーを設計しました。これらのリーダーは通常、光学的および/またはコンピューター ビジョン技術を使用して、マイクロタイター プレートのウェルの内容物を評価します。

生物学におけるロボット工学の最初の応用の一つは、ペプチドとオリゴヌクレオチドの合成でした。初期の例の一つはポリメラーゼ連鎖反応（PCR）で、これはサーマルサイクラーを使用してDNA鎖を増幅し、事前に作成されたコンピュータプログラムを使用して温度を調整することでDNA合成を細かく管理することができます。それ以来、自動合成は有機化学に適用され、反応ブロックシステム、ロボットアームシステム、非ロボット流体システムの3つのカテゴリに拡大しました。^[26]自動化ワークベンチの主な目的は、ハイスループットプロセスとコスト削減です。^[27]これにより、合成研究室はより少ない人数でより効率的に作業することができます。

ロボット工学は、製薬業界に大きな影響を与えるコンビナトリアル化学に応用されています。ロボット工学の使用により、試薬の量を大幅に減らし、化学ライブラリを大量に拡張できるようになりました。「並列合成」方法は、自動化によって改善できます。「並列合成」の主な欠点は、ライブラリの開発にかかる時間の長さであり、このプロセスをより効率的にするために、通常は自動化が適用されます。

自動化の主なタイプは、固相基質のタイプ、試薬の追加および除去方法、および反応室の設計によって分類されます。ポリマー樹脂は、固相の基質として使用できます。^{[28]これは、ペプチド化合物を異なるグループに分割し、異なる化合物と反応させる}「スプリットミックス」という意味での真のコンビナトリアル法ではありません。これは、その後、再び混合され、より多くのグループに分割され、各グループが異なる化合物と反応します。代わりに、「パラレル合成」法は、混合せず、同じペプチドの異なるグループを異なる化合物と反応させ、各固体支持体上の個々の化合物を識別できるようにします。実装されている一般的な方法は、他の「パラレル合成」方法と比較して比較的低コストで新しい化合物の生産性が高いため、反応ブロックシステムです。パラレル合成は、マリオ・ガイセンと彼の同僚によって開発されたもので、真のコンビナトリアル合成のタイプではありませんが、コンビナトリアル合成に組み込むことができます。^[29]このグループは、固相ペプチド合成用の固体支持体でコーティングされたプラスチックピン上で96種のペプチドを合成した。この方法では、ロボットによって動かされる長方形のブロックを使用し、ロボットピペッティングシステムで試薬をピペットで移すことができる。このブロックは、個々の反応が起こるウェルに分けられる。これらの化合物は、その後、さらなる分析のためにウェルの固相から切り離される。別の方法は、分配するための一連の固定接続を備えた完全に密閉された反応容器を使用するクローズドリアクターシステムである。他の方法よりも生成する化合物の数は少ないが、その主な利点は、試薬と反応条件を制御できることである。初期のクローズド反応システムは、温度の変化と多様な試薬を必要とするペプチド合成のために開発された。一部のクローズドリアクターシステムロボットは、温度範囲が200°Cで、150を超える試薬を備えている。

石油で使用されるガスクロマトグラフィー試験法の一種である模擬蒸留は、ロボット工学によって自動化できます。古い方法では、模擬蒸留 (SIMDIS) による石油サンプルの分析に ORCA (化学分析用最適化ロボット) と呼ばれるシステムが使用されていました。ORCA により分析時間が短縮され、化合物の溶出に必要な最高温度が低下しました。^[30]精製を自動化する主な利点の 1 つは、分離を行うことができる規模です。^[31]マイクロプロセッサを使用すると、イオン交換分離をナノリットル規模で短時間で実行できます。

ロボット工学は、96ウェルプレートを使用して生物学的サンプルを調製するプロセスを合理化するために、液液抽出（LLE）に導入されています。^[32]これは、固相抽出法やタンパク質沈殿法の代替法であり、より再現性が高いという利点があり、ロボットの支援により、LLEは固相抽出と同等の速度を実現しました。LLEに使用されるロボット工学は、マイクロリットル規模の量で抽出全体を実行でき、抽出はわずか10分で実行されます。

自動化の利点の 1 つは処理が速いことですが、必ずしも人間のオペレーターよりも速いというわけではありません。自動化システムでは試薬の量や反応条件にばらつきが生じる可能性が低くなるため、反復性と再現性が向上します。通常、時間的制約などの人間の制約がなくなるため、生産性が向上します。ロボットは連続的に作業でき、反応を実行するために使用される試薬の量を減らすことができるため、一般的に効率が向上します。また、材料の無駄も減ります。自動化により、危険な化合物を取り扱う必要がなくなるため、より安全な作業環境を確立することもできます。さらに、自動化により、スタッフは反復的でない他のタスクに集中できます。

通常、単一の合成またはサンプル評価のセットアップにはコストがかかり、自動化の起動コストも高額になることがあります (ただし、上記の「低コストの実験室ロボット」を参照)。自動化のための技術はまだ開発されていません。さらに、色の変化など、視覚的な分析、認識、比較が必要な場合の自動化は困難です。これにより、利用可能な感覚入力によって分析が制限されることになります。潜在的な欠点の 1 つは、ロボットで簡単に再現できるタスクを行うスタッフを自動化によって置き換える可能性があるため、仕事の不足が増加することです。一部のシステムでは、より複雑なタスクを実行するために、C++やVisual Basicなどのプログラミング言語を使用する必要があります。 ^[33]

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