如何打造智慧实验室？四大趋势和转型策略

随着AI、大数据、云计算等技术的快速发展，打造数字化实验室已成为生命科学研发领域的一种增效解决方案。从信息数字化、AI药物发现，到机器人、自动化和物联网，实验室设备更加智能，管理更为高效，数字化转型机遇遍及研发的各个阶段。

您的实验室是否计划或正在开展数字化转型？您知道当前实验室数字化转型有哪些新技术和新趋势吗？本文将与您分享建设智慧实验室的四大趋势和转型中可能会面临的问题，助力您更好地应对挑战、把握机遇，支持实验室的数字化转型。

实验室机器人解决方案正在迅速发展，它们可通过多种方式为实验室团队提供助力。如今，机器人被更多地用于处理那些枯燥、费时和人工操作容易出错的任务。一家名为Astech Projects的英国公司将实验室机器人分为以下六类：

液体处理机器人：通常配有移液管，以转移一定量的液体。

板处理机器人：负责移动实验室中的微孔板。

微孔板读取器：可自动分析微孔板中的内容物。

自动化学合成机器人：能执行预先设定的一系列步骤，包括测量、加热、混合以及纯化。

生物样本保藏机器人：可管理大批生物材料，确保样本完整性。

机械臂：被称为实验室里的“老黄牛”，在各个方面为实验室人员提供支持。

这些解决方案提高了常规步骤的速度和准确性，能让实验室团队专注于更加复杂的工作。然而，虽然机器人系统在实验室中具有明显优势，但实施和维护起来十分昂贵。为匹配自动化工作流程，现行的实验室流程需要进行改动，而这又需要时间和培训。尽管存在这些挑战，但自动化所带来的长期效益大于初始成本。这是一项重大决策，需要经过仔细考量。

如今，生物技术公司对于遵守跟踪和追溯规定的需求日益增加。机器人和自动化技术能跟踪样本和产品、实时记录每次移动或测试、减少人为错误，从而简化流程。先进机器人系统还能与实验室信息管理系统（LIMS，如LabLynx）相结合，确保符合监管标准。

AI正逐渐走进人们生活的方方面面，加快靶向性药物发现是其重要的应用之一。英国生命科学与生物技术行业代表——英国生物产业协会（BIA）在其科技生物报告中将数据驱动的药物发现分成了两个阶段：

临床前试验：识别药物靶点，优化候选药物，并将现有药物与新药靶点相匹配。

临床开发——1-3期临床试验：选择恰当的患者群体，以提高临床试验成功的可能性，并减少潜在不良反应。

BIA政策与公共事务高级经理Emma Lawrence博士表示，利用机器学习和AI解决方案进行数据挖掘“有助于开展预测医学，即了解哪些人更容易患上某种疾病，并制定针对性疗法，从而在恰当的时间为患者提供合适的药物。”

机器人不仅能帮助实验室提高效率，还能在临床上准确配发处方、执行医生的指令，并尽可能减小用药错误的风险。机器人处方系统（例如Omnicell的Prescribing Cabinet）能跟踪库存、监测有效期并交付处方，并利用条形码扫描和电子健康档案（EHR）以确保准确性，让医务人员能专注于患者照护。

尽管数字化实验室具有明显的益处，但全面实施数字化转型是个漫长且烧钱的过程，还会带来许多新的挑战，包括适应工作流程、提供员工培训、跟上不断变化的监管和技术环境。

例如，BIA的成员单位对于AI驱动的药物发现的领会程度各不相同。Lawrence说：“情况真的很复杂。那些成熟的大型企业在AI技术的理解和使用（识别药物靶点）上往往走得更远，但仍将有许多临床开发的靶点通过传统方法识别。”

BIA代表众多生物技术公司向政策制定者表达需求。药物发现和精准靶向的潜力巨大，但Lawrence强调，缺少基因组学或临床健康研究数据的访问权限是目前实验室面临的一大挑战，这使他们无法充分发挥AI和机器学习的优势。

有时候，对数据资源的知晓程度取决于研究人员的个人知识水平和关系网络，但来自信息专业人士的支持也很重要，因为后者懂得如何获取数据。“保护主义在健康数据的报道中由来已久，学术界中可能存在大量人们所不知道的数据集，”Lawrence说，“获取数据需要克服重重困难。搞定全部政策法规十分困难且成本高昂，对小公司而言尤其如此。”

但数据获取已有所优化，例如英国健康数据研究创新窗口提供了一个中央接入点，以供研究人员查找并请求健康数据、工具和资源。全球范围内还有另一些大型队列数据集，例如美国国立卫生研究院（NIH）的All of Us Research Hub和即将问世的欧洲健康数据空间（European Health Data Space）。

在向数字化实验室转型的过程中，有必要在应对数据可用性和确保实验室人员获得培训（以优化数字化工作流程和工具）之间取得平衡。与贵机构的信息专业人士保持紧密联系，对于数字化转型的持续成功至关重要。

真正的数字化转型意味着有能力做到纸质时代不可能的事情，例如通过文本和数据挖掘（TDM）处理分析海量的数据；又比如生成式AI用于增强现有的数据集以开展更稳健的统计分析等。

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TDM（text and data mining，文本和数据挖掘）使用计算工具和技术自动选择和分析大型文本数据集，能够帮助研究人员从大量的科学数据中提取有价值的信息，并识别出通过传统人工分析难以或无法发现的模式、关联和趋势。TDM近年来已逐渐发展成为一种强大的工具，为研究人员提供了一种高效处理并充分利用工作中大量信息的方法，进而有助于提供实验室效率。

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