La robótica de laboratorio es el acto de utilizar robots en laboratorios de biología , química o ingeniería . Por ejemplo, las empresas farmacéuticas emplean robots para mover muestras biológicas o químicas para sintetizar nuevas entidades químicas o probar el valor farmacéutico de materia química existente. [1] [2] La robótica de laboratorio avanzada se puede utilizar para automatizar completamente el proceso científico, como en el proyecto Robot Scientist . [3]
Los procesos de laboratorio son adecuados para la automatización robótica, ya que los procesos se componen de movimientos repetitivos (p. ej., recoger/colocar, adiciones de líquido/sólido, calentar/enfriar, mezclar, agitar y probar). Muchos robots de laboratorio se denominan comúnmente muestreadores automáticos , ya que su tarea principal es proporcionar muestras continuas para dispositivos analíticos.
Los primeros brazos robóticos compactos controlados por computadora aparecieron a principios de la década de 1980 y desde entonces se han utilizado continuamente en los laboratorios. [4] Estos robots se pueden programar para realizar muchas tareas diferentes, incluida la preparación y manipulación de muestras.
Sin embargo, a principios de la década de 1980, un grupo dirigido por Masahide Sasaki , de la Facultad de Medicina de Kochi, introdujo el primer laboratorio totalmente automatizado que empleaba varios brazos robóticos que trabajaban junto con cintas transportadoras y analizadores automatizados. [4] [5] El éxito de los esfuerzos pioneros de Sasaki hizo que otros grupos de todo el mundo adoptaran el enfoque de Total Laboratory Automation (TLA).
A pesar del innegable éxito del TLA, su coste multimillonario impidió que la mayoría de los laboratorios lo adoptaran. [6] Además, la falta de comunicación entre diferentes dispositivos ralentizó el desarrollo de soluciones de automatización para diferentes aplicaciones, al tiempo que contribuyó a mantener los costos altos. Por lo tanto, la industria intentó varias veces desarrollar estándares que seguirían diferentes proveedores para permitir la comunicación entre sus dispositivos. [6] [7] Sin embargo, el éxito de este enfoque ha sido sólo parcial, ya que hoy en día muchos laboratorios todavía no emplean robots para muchas tareas debido a sus altos costos.
Recientemente, estuvo disponible una solución diferente para el problema, que permite el uso de dispositivos económicos, incluido hardware de código abierto , [8] para realizar muchas tareas diferentes en el laboratorio. Esta solución es el uso de lenguajes de secuencias de comandos que pueden controlar los clics del mouse y las entradas del teclado, como AutoIt . [9] De esta manera, es posible integrar cualquier dispositivo de cualquier fabricante siempre que esté controlado por un ordenador, como suele ser el caso.
Otro avance importante en robótica que tiene importantes implicaciones potenciales para los laboratorios es la llegada de robots que no exigen una formación especial para su programación, como el robot Baxter .
El alto costo de muchos robots de laboratorio ha inhibido su adopción. Sin embargo, actualmente existen muchos dispositivos robóticos que tienen un coste muy bajo y que podrían emplearse para realizar algunos trabajos en un laboratorio. Por ejemplo, se empleó un brazo robótico de bajo costo para realizar varios tipos diferentes de análisis de agua, sin pérdida de rendimiento en comparación con muestreadores automáticos mucho más caros. [10] Alternativamente, el muestreador automático de un dispositivo se puede utilizar con otro dispositivo, [9] evitando así la necesidad de comprar un muestreador automático diferente o contratar a un técnico para realizar el trabajo. Los aspectos clave para lograr un bajo costo en robótica de laboratorio son 1) el uso de robots de bajo costo, que se vuelven cada vez más comunes, y 2) el uso de scripting, que permite la compatibilidad entre robots y otros equipos analíticos. [11]
En julio de 2020, los científicos informaron sobre el desarrollo de un robot químico móvil y demostraron que puede ayudar en búsquedas experimentales. Según los científicos, su estrategia era automatizar al investigador en lugar de los instrumentos, liberando tiempo para que los investigadores humanos pensaran creativamente, y pudieron identificar mezclas de fotocatalizadores para la producción de hidrógeno a partir de agua que eran seis veces más activas que las formulaciones iniciales. El robot modular puede operar instrumentos de laboratorio, trabajar casi las 24 horas del día y tomar decisiones de forma autónoma sobre sus próximas acciones en función de los resultados experimentales. [12] [13]
Actualmente se están desarrollando "laboratorios controlados a distancia" que realizan automáticamente muchos experimentos de ciencias biológicas por día y pueden operarse, incluso en colaboración, desde lejos. [14]
Un área importante donde se ha aplicado la síntesis automatizada es la determinación de estructuras en la investigación farmacéutica . Procesos como NMR y HPLC - MS ahora pueden hacer que la preparación de muestras se realice mediante un brazo robótico. [15] Además, el análisis de proteínas estructurales se puede realizar automáticamente utilizando una combinación de RMN y cristalografía de rayos X. La cristalización suele requerir de cientos a miles de experimentos para crear un cristal de proteína adecuado para la cristalografía de rayos X. [16] Una máquina de micropipeta automatizada puede permitir crear casi un millón de cristales diferentes a la vez y analizarlos mediante cristalografía de rayos X.
Por ejemplo, existen robots que se utilizan para analizar hisopos de pacientes para diagnosticar COVID-19 . [19] [20] [21] Se han construido o se están construyendo sistemas robóticos automatizados de manipulación de líquidos para ensayos de flujo lateral . Minimiza el tiempo práctico, maximiza el tamaño del experimento y permite una reproducibilidad mejorada. [22]
Las muestras biológicas y químicas, ya sea en estado líquido o sólido, se almacenan en viales, placas o tubos. A menudo, es necesario congelarlos y/o sellarlos para evitar la contaminación o conservar sus propiedades biológicas y/o químicas. Específicamente, la industria de las ciencias biológicas ha estandarizado un formato de placa, conocido como placa de microtitulación , [23] para almacenar dichas muestras.
El estándar de placas de microtitulación fue formalizado por la Sociedad de Detección Biomolecular en 1996. [24] Normalmente tiene 96, 384 o incluso 1536 pocillos de muestra dispuestos en una matriz rectangular de 2:3. La norma rige las dimensiones de los pozos (p. ej., diámetro, espaciamiento y profundidad), así como las propiedades de la placa (p. ej., dimensiones y rigidez).
Varias empresas han desarrollado robots para manipular específicamente microplacas SBS. Dichos robots pueden ser manipuladores de líquidos que aspiran o dispensan muestras líquidas desde y hacia estas placas, o "transportadores de placas" que las transportan entre instrumentos.
Otras empresas han impulsado la integración aún más: además de conectarse a los consumibles específicos utilizados en biología, se han diseñado algunos robots (Andrew [25] de Andrew Alliance, ver imagen) con la capacidad de conectarse a pipetas volumétricas utilizadas por biólogos y técnicos. personal. Básicamente, toda la actividad manual de manipulación de líquidos se puede realizar de forma automática, lo que permite a los humanos dedicar su tiempo a actividades más conceptuales.
Las empresas de instrumentos han diseñado lectores de placas que pueden detectar eventos biológicos, químicos o físicos específicos en muestras almacenadas en estas placas. Estos lectores suelen utilizar técnicas ópticas y/o de visión por computadora para evaluar el contenido de los pocillos de la placa de microtitulación.
Una de las primeras aplicaciones de la robótica en biología fue la síntesis de péptidos y oligonucleótidos . Un ejemplo temprano es la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), que es capaz de amplificar cadenas de ADN utilizando un ciclador térmico para microgestionar la síntesis de ADN ajustando la temperatura mediante un programa informático prediseñado. Desde entonces, la síntesis automatizada se ha aplicado a la química orgánica y se ha ampliado a tres categorías: sistemas de bloques de reacción , sistemas de brazos robóticos y sistemas fluídicos no robóticos . [26] El objetivo principal de cualquier banco de trabajo automatizado son los procesos de alto rendimiento y la reducción de costos. [27] Esto permite que un laboratorio sintético funcione con un menor número de personas trabajando de manera más eficiente.
La robótica tiene aplicaciones con química combinatoria que tiene gran impacto en la industria farmacéutica . El uso de la robótica ha permitido el uso de cantidades de reactivos mucho más pequeñas y la expansión masiva de bibliotecas químicas. El método de "síntesis paralela" se puede mejorar con la automatización. La principal desventaja de la "síntesis paralela" es la cantidad de tiempo que lleva desarrollar una biblioteca; normalmente se aplica la automatización para hacer que este proceso sea más eficiente.
Los principales tipos de automatización se clasifican según el tipo de sustratos de fase sólida, los métodos para agregar y eliminar reactivos y el diseño de las cámaras de reacción. Se pueden utilizar resinas poliméricas como sustrato para fase sólida. [28] No es un verdadero método combinatorio en el sentido de una "mezcla dividida" en la que un compuesto peptídico se divide en diferentes grupos y se hace reaccionar con diferentes compuestos. Luego se vuelve a mezclar y se divide en más grupos y cada grupo reacciona con un compuesto diferente. En cambio, el método de "síntesis paralela" no mezcla, sino que hace reaccionar diferentes grupos del mismo péptido con diferentes compuestos y permite la identificación del compuesto individual en cada soporte sólido. Un método popular implementado es el sistema de bloques de reacción debido a su costo relativamente bajo y su mayor producción de nuevos compuestos en comparación con otros métodos de "síntesis paralela". La síntesis paralela fue desarrollada por Mario Geysen y sus colegas y no es un verdadero tipo de síntesis combinatoria, pero puede incorporarse a una síntesis combinatoria. [29] Este grupo sintetizó 96 péptidos en clavijas de plástico recubiertas con un soporte sólido para la síntesis de péptidos en fase sólida. Este método utiliza un bloque rectangular movido por un robot para que los reactivos puedan ser pipeteados mediante un sistema de pipeteo robótico. Este bloque se divide en pocillos en los que tienen lugar las reacciones individuales. Posteriormente, estos compuestos se escinden de la fase sólida del pozo para su posterior análisis. Otro método es el sistema de reactor cerrado que utiliza un recipiente de reacción completamente cerrado con una serie de conexiones fijas para dispensar. Aunque produce menos compuestos que otros métodos, su principal ventaja es el control sobre los reactivos y las condiciones de reacción. Los primeros sistemas de reacción cerrada se desarrollaron para la síntesis de péptidos que requerían variaciones de temperatura y una amplia gama de reactivos. Algunos robots con sistema de reactor cerrado tienen un rango de temperatura de 200°C y más de 150 reactivos.
La destilación simulada, un tipo de método de prueba de cromatografía de gases utilizado en el petróleo, se puede automatizar mediante robótica. Un método más antiguo utilizaba un sistema llamado ORCA (Robot optimizado para análisis químico) para el análisis de muestras de petróleo mediante destilación simulada (SIMDIS). ORCA ha permitido tiempos de análisis más cortos y ha reducido la temperatura máxima necesaria para eluir los compuestos. [30] Una de las principales ventajas de automatizar la purificación es la escala a la que se pueden realizar las separaciones. [31] Utilizando microprocesadores, la separación por intercambio iónico se puede realizar a escala de nanolitros en un corto período de tiempo.
Se ha implementado la robótica en la extracción líquido-líquido (LLE) para agilizar el proceso de preparación de muestras biológicas mediante placas de 96 pocillos. [32] Este es un método alternativo a los métodos de extracción en fase sólida y precipitación de proteínas, que tiene la ventaja de ser más reproducible y la asistencia robótica ha hecho que LLE sea comparable en velocidad a la extracción en fase sólida. La robótica utilizada para LLE puede realizar una extracción completa con cantidades en la escala de microlitros y realizar la extracción en tan solo diez minutos.
Una de las ventajas de la automatización es que el procesamiento es más rápido, pero no es necesariamente más rápido que el de un operador humano. La repetibilidad y la reproducibilidad mejoran como sistemas automatizados, ya que es menos probable que tengan variaciones en las cantidades de reactivos y menos probabilidades de tener variaciones en las condiciones de reacción. Normalmente, la productividad aumenta porque las limitaciones humanas, como las de tiempo, ya no son un factor. La eficiencia generalmente mejora ya que los robots pueden trabajar continuamente y reducir la cantidad de reactivos utilizados para realizar una reacción. También hay una reducción del desperdicio de material. La automatización también puede establecer entornos de trabajo más seguros, ya que no es necesario manipular compuestos peligrosos. Además, la automatización permite al personal centrarse en otras tareas que no son repetitivas.
Normalmente, el costo de una única síntesis o evaluación de una muestra es elevado y el costo de puesta en marcha de la automatización puede ser elevado (pero consulte más arriba "Robótica de laboratorio de bajo costo"). Aún no se han desarrollado muchas técnicas para la automatización. Además, existe dificultad para automatizar instancias en las que se requiere análisis, reconocimiento o comparación visual, como cambios de color. Esto también lleva a que el análisis esté limitado por las entradas sensoriales disponibles. Una posible desventaja es el aumento de la escasez de empleo, ya que la automatización puede reemplazar a los miembros del personal que realizan tareas que un robot puede replicar fácilmente. Algunos sistemas requieren el uso de lenguajes de programación como C++ o Visual Basic para ejecutar tareas más complicadas. [33]
Este material adicional describe el trabajo de laboratorio involucrado en las pruebas serológicas.
Este robot de laboratorio realiza todos los pasos de la prueba de anticuerpos contra el SARS-CoV-2, desde la carga de la muestra hasta la detección de anticuerpos en un solo flujo de trabajo, y puede analizar más de 3600 muestras al día.
Un científico de salud pública puede analizar manualmente unas 400 muestras al día.
El uso de robots de laboratorio automatizados mejorará la capacidad de prueba de anticuerpos, lo que generará más datos para ayudar a monitorear y responder a la pandemia de COVID-19.