实验室自动化的兴起——发展还是死亡？

作者：Tony Taylor

我最近读了一篇来自The Robot Report的精彩文章，这篇文章将工业机器人的表现与人类的表现进行了对比。该报告的要点如下。

这篇文章强调了机器人比人类表现更好的五个领域：

Robot>Human01

a）处理单调乏味的事情；

b）极端的感知能力；

c）力量和速度；

d）坚定的专注力；

e）完美、客观的记忆。

这篇文章还强调了人类仍然优于机器人的三个方面：

Human>Robot02

a）同理心；

b）灵活性；

c）可接受性和信任。

令我印象深刻的是，在实验室环境中考虑这些要点，我们可能没有充分利用机器人技术的积极方面，或者确实在努力解决消极方面。在考虑样品制备和样品操作时尤其如此。

对于大多数要分析很多样品的实验室工作人员而言，他们会熟悉制备样品的日常流程、设置设备、测试系统的适用性、进行目的性检查，然后在晚上下班前开始“批量”样品的日常分析工作。现代仪器大大减少了回家路上祈祷好运的次数，以及第二天早上进入实验室查看“运行是否成功”时的期待感，但这些焦虑感并没有完全消失。自动化机器人有能力改变这种模式，以“准时化”的方式准备样本，这样分析就可以在一天开始时进行，而且当我们留出允许的工作准备和分析时间时，大部分工作都会完成。如果需要，我们甚至可以收集足够的样本在一夜之间做同样的事情，从而提高我们的通量。

注：准时化（Just In Time）起源于日本丰田汽车公司，本质是保持材料流和信息流在生产过程中的同步化，以实现在必要的时候、以必要的数量、生产或供应必要的产品/服务。

当然，我们需要非常强大和可靠的自动化解决方案，这也许是行业需要发展的地方，以确保我们的分析工程被优化到不需要再考虑易错性的程度。同样，我们大多数人都熟悉这样的情况：由于样品瓶没有被正确地抓住或拿起，或者一个样品瓶的容限导致自动采样器拒绝接受一个特定的样品，甚至简单地丢弃小瓶，导致分析活动在一夜之间停止。在这里，仪器的灵活性和“学习”方面的发展可以得到改善。如果被拒绝的小瓶不处于危险或阻碍的位置，机器人应该能够移动到下一个操作，只需在批次报告中标记故障即可，当然，这样处理的前提是这个样品不是关键的系统适用性测试样品或QC样品，否则会导致其余的分析无效。

利物浦大学研究改造的机器人化学家，不分昼夜的“实验民工”

在许多情况下，机器人可以用于高效液相色谱（HPLC）的样品制备，并将产生比人类实验室工作人员更好的结果。样品稀释（包括连续稀释）、过滤、衍生化等操作均可。有可以处理称重、混合甚至离心的样品机器人，但我没有看到很多 HPLC实验室采用这些解决方案，我想知道为什么？我可以肯定地说，如果经过适当的“训练”，机器人将比人类更精确地遵循样品制备或提取方案。每次也会遵循标准操作程序（SOP）。我们能诚实地说我们所做的每一个样品制备都是按照SOP进行的吗？始终在精确的时间内振荡样品，使用相同的搅拌方法，在超声浴中使用相同的位置，使用完全正确的技术称重或移液——这些可以继续！机器人在记忆和可重复性方面是绝对可靠的，而我们不是。

虽然 HPLC 中的许多样品制备或提取方案相对简单，但也有一些并不那么简单，例如固相萃取（SPE）或更复杂的液液萃取（LLE）方案。方法开发是一项耗时且成本高昂的活动，涉及对变量的系统探索，目的是为稳健的方法找到最佳条件集，从而产生具有适当质量和成本的数据。在方法开发中，以逐步方式自动改变所研究的参数并紧密固定所有其他参数至关重要，这样改变目标参数的效果就不会被其他地方的随机变化所掩盖。手动样品制备是不必要变化的重要来源，而自动化样品制备使方法开发成为一个更直接和可预测的过程，并节省了大量时间。随着越来越多的分析人员采用实验设计（DoE）方法进行方法开发（其中以系统的方式同时调整多个参数），自动化样品制备是减少这些不必要的变化的合理合作伙伴，但同样，我没有看到广泛的应用，这真的让我感到困惑。

全自动移液机器人助力医学实验室，图片来源于网络

是不是我们认为HPLC的样品制备太简单了？不值得自动化，因为它可以在样品制备实验室内快速轻松地实现？问问你自己，有多少批次失败或实验室调查与样品制备问题有关？

你会注意到，到目前为止，我一直集中在液相色谱的讨论。我认为气相色谱（GC）市场可能略有不同，甚至更加先进。有几家制造商生产先进的机器人系统，用于在GC分析之前制备和操作样品，而且这些系统的复杂性比我通常看到的与HPLC仪器相关的系统要先进得多。此外，这些系统是完全集成的，可以将样品注入GC系统，具有即时样品制备功能。这些系统配备了许多工具，可实现称重、混合、摇动、加热、离心、溶剂蒸发和许多其他选项。这使得样品稀释、添加内标、衍生化、LLE、固相微萃取（SPME）、SPE 和其他微萃取技术等操作实现了自动化。

即使在传统上使用大样本量的情况下，例如环境分析，由于质谱检测技术和灵敏度的进步，自动化也成为可能，这可以通过使用三重四极杆（QQQ）和四极杆飞行时间（QTOF）仪器等作为探测器来实现。本质上，检测器灵敏度的提高可以在不影响检测限或定量限的情况下处理更小体积的样品。当然，样品体积的减少也意味着这些技术的自动化版本不仅更环保（有机萃取溶剂的量更少），而且是在色谱运行时间内实现，使除最复杂的制备或提取协议外的所有样品处理都能实现“准时化”模式。

也许后一点突出了HPLC与机器人自动采样程序接口的潜在问题。随着超高压液相色谱（UHPLC）的出现，色谱运行时间通常非常短，而冗长的样品制备方案将与分离相的时间框架不匹配，并且可能会延长整体分析时间。在生物分析（前面提到过）中使用多头探针的“批量准备”机器人可能具有优势，因为整体运行时间可能会减少。然而，当考虑到提高保真度、可重复性和无人操作（来自完全集成的机器人解决方案）的好处时，即使一次只处理一个样品的方法在HPLC分析中仍可能有相当大的好处。当使用现代自动化系统和优化的处理工作流时，小型化样品制备方案确实可以非常快速。

那么，是什么阻碍了机器人解决方案在GC实验室的进一步实施，或在HPLC实验室更广泛地采用机器人方法？

下面，我列出了自动化普及率低的典型原因，特别是关于色谱分析的样品制备，以及对每个原因的简短回应。

Q 对于自动化没有充足的预算？

A:在你进行投资回报率（ROI）计算时，是否包括了在正确的第一时间减少溶剂使用以及通风橱用电量方面的改进？如果这些是你当前样品制备流程的一部分。

Q 之前尝试过自动化，但它没有带来预期的好处？

A: 您是否与机器人系统制造商合作，充分探索节省时间、材料和成本的方法？

Q 我的流程无法自动化

A:我很少遇到这样的情况，即无法使用现代实验室系统实现自动化的样品制备程序。正如我上面所说，SPE、LLE、称重、超声、离心、加热、振荡、稀释、解吸、蒸发、重构和许多其他任务都可以使用自动化系统完成。

Q 我的样品制备非常简单，我无法证明用在自动化如此简单的事情上的花费是值得的

A: 您是否与机器人系统制造商合作，充分探索时间、材料和成本节约？ 您是否考虑过分析化学家或技术人员在不进行样品制备时可以做什么？

Q 自动化方法无法满足我在灵敏度方面的要求

A:当考虑到现代质谱和其他探测器的灵敏度，以及优化的工作流，使得足够小的样品体积就可以产生稳健的探测器响应时，情况总是并非如此。

Q 我不信任自动化；它增加了更多的复杂性和脆弱性

A:没有什么比人类更复杂或更容易受影响了。用于样品制备的现代机器人系统的重复性、准确性和相对无懈可击的性能可能值得怀疑，但我发现很难质疑它们的脆弱性。

我可能将自动化最重要的新兴驱动因素放在最后，即环境、可持续性和治理（ESG）原则。作为一个社会，我们的心态正在变得“更环保”，虽然我们可能认为绿色议程中的主要商业胜利存在于实验室之外，但相信我，这些举措很快就会出现在你身边的实验室里。使用自动化平台时，功耗、溶剂量以及分析人员接触潜在有害溶剂和试剂的减少是显而易见的。它们完全符合ESG原则，让我们清楚地表明我们非常重视地球的未来！有几种可用的分析“绿色”计算器，但我特别喜欢的一个是来自一个合作小组，其中包括该方法的样品制备影响，可以在以下链接中找到：

https://mostwiedzy.pl/pl/wojciech-wojnowski,174235-1/agreeprep

回到这篇文章的标题，我们需要发展还是死亡？当然，这是地球上每个物种都面临的事实。色谱应用样品制备自动化的真实性如何？好吧，我喜欢用一个令人震惊的标题来吸引读者，但是现代自动化系统的灵活性和它们可以完成的任务范围已经发生了革命性的变化，即使在过去的10年里也是如此。它们经得起考验的准确性和可重复性得到证明，而且它们能够减少工人接触单调和危险的试剂或操作的能力也得到了清楚的证明。

那么我们只是害怕“机器人的崛起”吗？这当然不会在我们的现代社会发生，并且，我鼓励你进一步研究自动化的好处，希望我能够在这篇文章中指出这一点。

作者简介 | Tony Taylor

Arch Sciences Group 的首席科学官、CHROMacademy 的技术总监

他的背景是药物研发和高分子化学，但在过去的20年里，他一直从事培训和咨询工作，与Crawford Scientific Group的客户合作，以确保他们尽可能获得最好的分析科学。他培训了全球数以千计的分析化学家并为其提供咨询服务，热衷于分离科学的专业发展，开发CHROMacademy为分析化学家提供高质量的在线教育。他目前的研究兴趣包括HPLC色谱柱选择性编码、先进的自动化样品制备以及用于材料表征的LC-MS和GC-MS，尤其是在可提取物和可浸出物分析领域。

说明：文中观点不代表本号立场，仅供读者参考。