分析实验室的下一步发展是什么？

今天传统的分析实验室的自动化程度仍然相对较低。然而，越来越多的样品和越来越大的成本压力也使得自动化在这一领域不可或缺。分析过程在过程步骤和所需实验室器具方面的复杂性需要新的概念和方法。  

  自动化过程早已在生物筛选和制药行业领域建立起来。在环境分析、质量控制或食品行业的经典分析实验室领域，情况就大不相同了。除了用于分析测量的高度自动化分析仪外，大量的手动活动仍然占主导地位。这是通常更复杂的过程序列的结果，与生物样品相比，它涉及在分析测量之前进行大量的样品制备（例如，消化、固体溶解、使用腐蚀性或挥发性介质、在更高的温度和压力下工作、基质和分析物等的复杂分离）。

  另一方面，该领域没有针对样品容器的标准。与生物制药领域的标准微量滴定板 (MTP) 不同，分析测量技术中使用了大量容器，这些容器在体积、容器形状和所用材料方面存在差异。但即使在经典分析测量领域，也存在更高自动化的压力越来越大。造成这种情况的原因是越来越多的法规导致样品数量增加，成本压力越来越大，而且技术人员越来越短缺。虽然工业生产中的自动化通常致力于高样品量和统一过程，但分析解决方案更可能是灵活的解决方案，可以轻松适应不断变化的要求。这使得中小型公司对自动化解决方案感兴趣，因为它们经常面临不断变化的问题和较少的样本数量。因此，分析方法自动化领域具有超越经典生物制药过程的巨大发展潜力，并将在未来几年得到强劲发展。 管处理的新概念 虽然在生物制药领域使用微量滴定板的标准可用，它允许简单的编程，但在分析测量技术和相关过程中并非如此。分析测量技术中使用的大量不同的小瓶和试管需要新的处理策略。这里有不同的可能方式。一方面，存在一致的单个容器处理的可能性。这允许最大的灵活性，因为单个样品可以用不同的过程进行处理。同时，这个概念对系统的编程、控制和调度提出了最高要求。

  另一方面，也可以将样本组合成组，这些组排列在 MTP 足迹中。这允许使用符合 MTP 格式的经典自动化系统，例如移液器等。此外，可以实现更高的通量，因为可以省略单个样品的昂贵运输步骤。 为了将小瓶和试管输送到自动化系统和自动化子站，必须制定合适的程序。通常，可以使用通过传送带供应样品的系统。为了识别样本，可以使用带有条形码或 RFID（射频识别）的标签，其中在第一种情况下需要与方向无关的识别方法，以便将自动化系统的错误率降至最低。其他挑战包括所用容器的无差错识别，以及所含溶液的可靠确定和相界检测。

虽然这对于有色液体已经成为可能，但如果由于过程的特殊性，例如无法使用样品管内的电容测量，无色液体仍然是一个挑战。如果必须在管中检测颗粒并以有针对性的方式分离，则难度会增加。在所有情况下，都可以使用基于相机的方法。在这里，开发合适的图像处理算法来检测体积和相位以及将这些测量数据反馈到自动化系统（例如用于确定给药套管的浸入深度）是即将进行的开发的基本核心任务. 双臂机器人的使用 在过去，由于在高度管制的区域需要准确的协议，过程自动化通常受到限制。传统的自动化通常需要改变标准化流程，例如将配料流程从手动活塞冲程移液器（例如，Eppendorf）更改为自动液体处理器。然后不再给出程序的可比性。此外，还需要对现在的自动化程序进行广泛的重新验证。 随着双臂机器人的引入，可以消除这些问题，并为这些领域提供自动化解决方案。由于两个手臂和高自由度，这些系统能够执行类似于人类的实验室过程，具有相同的实验室设备和过程步骤。这导致了 1:1 的自动化，即自动化系统中手动过程的完全相同的表示。由于类似人类的运动，甚至可以集成没有接口的实验室设备，例如由开关和旋钮激活的超声波浴。此外，气相色谱仪、液相色谱仪和质谱仪等测量系统的自动处理迄今为止一直是一个问题，因为这些系统通常不是为基于机器人的操作而设计的。这里也有许多手动过程，如移液，需要双臂之间的合作。两个机械臂的这种协调是将此类过程转移到机器人的现有挑战之一。

此外，由于双臂机器人的工作范围有限，因此必须规划最佳的无碰撞路径。这通常通过示教程序完成。然而，最近的发展也依赖于计算机辅助模拟方法。要让机器人实现真正的 24/7 全天候运行，需要解决的另一个问题是将样品和实验室器具输送到系统的智能方法。 全自动化与智能部分自动化 如果经济上可行，完全自动化通常是所有自动化工作的目标。在分析测量技术领域，由于环境条件和安全要求，还存在子过程无法集成到复杂系统中的额外问题。

例如，由于产生有毒气体而导致的微波消解需要适当的安全预防措施，例如在特殊通风橱下工作。为了在这种复杂的过程中实现完全自动化，使用移动机器人是一个显而易见的选择。这些可以接管部分自动化系统之间的样品和实验室器具的运输。当前和未来的研究领域包括所用移动机器人的导航和定位问题以及碰撞检测和避免方法。这里有不同的方法，例如可以使用激光扫描仪、紫外线或红外线检测器。特别是，移动系统准确抓取和放置样品的策略对于确保安全、无污染的运输非常重要。这需要对机器人手臂的运动学进行广泛的描述，作为其编程的基础。进一步的发展包括将移动机器人的活动范围从纯粹的运输功能扩展到样品的操作可能性（集成机器人）。通过移动系统准确抓取和放置样品的策略对于确保安全、无污染的运输非常重要。这需要对机器人手臂的运动学进行广泛的描述，作为其编程的基础。进一步的发展包括将移动机器人的活动范围从纯粹的运输功能扩展到样品的操作可能性（集成机器人）。通过移动系统准确抓取和放置样品的策略对于确保安全、无污染的运输非常重要。这需要对机器人手臂的运动学进行广泛的描述，作为其编程的基础。进一步的发展包括将移动机器人的活动范围从纯粹的运输功能扩展到样品的操作可能性（集成机器人）。

自动化系统的数据处理和管理 自动化的主要目标是提高分析过程的吞吐量。为了防止在评估收集的数据时出现瓶颈，需要合适的自动化数据评估方法。为了实现尽可能高的平台独立性，基于 Web 的解决方案是此处的首选方式。测量结果的评估还必须允许组合单个样品的不同测量数据 。对于未知样品的分析测量，这还包括从不同的单独测量及其组合中提取相关信息，以对化合物进行唯一识别。

另一个问题是自动化系统的管理。如果不可能有一个完整的自动化系统，但必须协调不同的子自动化系统（可能包括移动机器人作为运输系统），则需要使用分层组织的工作流管理系统。这需要新的工作流控制解决方案，允许将各种异构自动化 IT 系统与移动机器人控制系统集成。对于工作流规划，提供了一个数据基础架构，支持在主数据和流程数据管理以及数据访问方面的流程建模和执行。通过使用图形规划编辑器，从人体工程学的角度来看，灵活的工作流程建模成为可能。需要为工作流控制开发用于解释工作流模型的优化策略。此外， 总结 未来的分析实验室将以更高程度的自动化为特征。除了可以接管完整流程序列的全自动系统外，如果出于经济或安全考虑，具有自动化岛的分布式解决方案也将被使用。机器人，即使是移动形式，也越来越多地成为实验室人员在样品和实验室器具的运输和操作方面的支持者。这可以同时实现更高的吞吐量和高度的灵活性。自动化系统也将引起中小型公司的兴趣。

作者

Prof. Dr.-Ing.。克斯汀·瑟罗（Kerstin Thurow）1, Priv.-Doz.工学博士。海蒂·弗莱舍（Heidi Fleischer）2

隶属关系：1罗斯托克大学生命科学自动化中心。

德国罗斯托克；2罗斯托克大学自动化研究所，德国罗斯托克

个人简历

Kerstin Thurow是罗斯托克大学（德国）生命科学自动化中心主任。她于 1995 年毕业于慕尼黑路德维希马克西米利安大学，并于 1999 年在罗斯托克大学获得测量与控制工程专业的资格证书。自 1999 年以来，她一直担任自动化技术/生命科学自动化领域的教授。研究领域包括机器人技术、移动机器人技术以及数据处理和管理领域。Thurow 教授发表了 200 多篇论文。她是汉堡科学院的创始成员和德国工程科学院 (acatech) 的成员。

Heidi Fleischer是罗斯托克大学生命科学自动化中心“生命科学自动化 - 过程”研究领域的负责人。她在罗斯托克大学学习信息技术/计算机工程并获得博士学位。2011 年在这里。Fleischer 于 2016 年获得资格，并获得了“测量和自动化技术”领域的 Venia Legendi。她的研究领域包括用于分析研究的样品制备过程的自动化。

原载：威利分析科学  Future Lab – The Automated Laboratory of the Future 供稿：符  斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

       文章来源：实验与分析

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