实验室机器人的启发式方法及其未来走向

# 实验室机器人技术的经验法则及其未来走向 来源：https://www.owlposting.com/p/heuristics-for-lab-robotics-and-where [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!S1wJ!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F448a6836-96f8-4631-a6f0-6207dd670dc6_2912x1632.png) *注：本文的撰写需要与许多人交流。下面是一份（希望是）详尽且随机排列的贡献者名单：Lachlan Munroe (https://www.linkedin.com/in/lachlan-munro/)（DTU Biosustain (https://www.linkedin.com/company/dtubiosustain/) 自动化负责人）、Max Hodak (https://science.xyz/company/team/max-hodak/)（Science (https://science.xyz/) CEO、Transcriptic (https://www.ycombinator.com/companies/transcriptic) 前创始人）、D.J. Kleinbaum (https://www.linkedin.com/in/djkleinbaum/)（Emerald Cloud Labs (https://www.emeraldcloudlab.com/) CEO）、Keoni Gandall (https://keonigandall.com/)（Trilobio (https://www.trilo.bio/) 前创始人）、Cristian Ponce (https://www.linkedin.com/in/cristian-ponce5/)（Tetsuwan Scientific (https://tetsuwan.com/) CEO）、Brontë Kolar (https://www.linkedin.com/in/bronte-kolar/)（Zeon Systems (https://www.zeonsystems.ai/) CEO）、Jason Kelly (https://www.linkedin.com/in/jrkelly2/)（Ginkgo Bioworks (https://www.ginkgo.bio/) CEO）、Jun Axup Penman (https://www.linkedin.com/in/junaxup/)（E11 Bio (https://www.e11.bio/) COO）、Nish Bhat (https://nishy.business/)（现任风投，前Color (https://www.color.com/) 联合创始人）、Amulya Garimella (https://www.linkedin.com/in/amulya-garimella-5b408a1b4/)（MIT博士生）、Shelby Newsad (https://www.linkedin.com/in/shelbynewsad/)（Compound (https://www.compound.vc/) 风投）、Michelle Lee (https://www.linkedin.com/in/amichlee/)（Medra (https://www.medra.ai/about) CEO）、Charles Yang (https://www.linkedin.com/in/charlesxjyang/)（Renaissance Philanthropy (https://www.renaissancephilanthropy.org/) 研究员）、Chase Armer (https://www.linkedin.com/in/chasearmer/)（哥伦比亚大学博士生）、Ben Ray (https://www.linkedin.com/in/ben-ray-410076b7/)（现任创业者，前Retro Biosciences (https://www.retro.bio/) 自动化工程师）、以及Jake Feala (http://linkedin.com/in/jacobfeala)（Flagship Pioneering (https://www.flagshippioneering.com/) 初创企业创建）。* 1. 引言 (https://www.owlposting.com/i/184997794/introduction) 2. 实验室机器人技术的经验法则 (https://www.owlposting.com/i/184997794/heuristics-for-lab-robotics) 1. 有箱式机器人，也有臂式机器人 (https://www.owlposting.com/i/184997794/there-are-box-robots-and-there-are-arm-robots) 2. 大多数实验室方案 (https://www.owlposting.com/i/184997794/most-lab-protocols-can-be-automated-they-just-often-arent-worth-automating)*可以 (https://www.owlposting.com/i/184997794/most-lab-protocols-can-be-automated-they-just-often-arent-worth-automating)*自动化，但往往不值得这么做 (https://www.owlposting.com/i/184997794/most-lab-protocols-can-be-automated-they-just-often-arent-worth-automating) 3. 你可以通过改进翻译层、硬件层或智能层来提升实验室机器人技术 (https://www.owlposting.com/i/184997794/you-can-improve-lab-robotics-by-improving-the-translation-layer-the-hardware-layer-or-the-intelligence-layer) 4. 条条大路通Transcriptic (https://www.owlposting.com/i/184997794/all-roads-lead-to-transcriptic) 3. 结论 (https://www.owlposting.com/i/184997794/conclusion) 我从未在湿实验室工作过。最接近的一次是在本科第一学期，我在一个神经刺激小组待了4个月。每天早上9点，我醒来，走到实验室，将一根导线插入老鼠脑中手术植入的端口——该端口连接着缠绕在老鼠迷走神经上的金属环——然后把它放进一个Skinner箱 (https://en.wikipedia.org/wiki/Operant_conditioning_chamber) 里，在那里这个小家伙被迫在数小时内辨别十几种不同的声音，同时上述神经被电击。据称，这对老鼠并无痛感，但它们显然对自己的处境不太满意。我在实验室的任职最终以一种不太体面的方式结束：一只异常不安分的老鼠在我试图插入导线时，把整个端口系统从自己头骨上拽了出来。 尽管这段经历相当糟糕，但我不能心安理得地将其等同于真正的湿实验室工作，因为我的经历完全没有教会我那些经常出现在r/labrats (https://www.reddit.com/r/labrats/) 子论坛上的行话。 [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!7PPH!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F2270419d-f1c5-4849-ade3-ed755b19a518_1456x293.jpeg) 我提到自己缺乏背景知识，完全是因为这对我理解实验室自动化这个更广阔领域带来了不幸的后果。具体来说，就是让我极其容易被忽悠。 这在生物学的许多其他领域并不成立。如今，我已经建立了一些心智框架，能够拒绝人们在神经技术 (https://www.owlposting.com/p/questions-to-ponder-when-evaluating)、毒理学预测 (https://www.owlposting.com/p/a-primer-on-why-computational-predictive)、小分子基准测试 (https://www.owlposting.com/p/an-ml-drug-discovery-startup-trying) 等方面夸夸其谈的说法。但实验室机器人技术让我困惑，因为要理解它，你必须知道实验室里*实际上*发生了什么——那些实实在在的物理动作、仪器的操作方式、材料的储存方法以及所有其他细节——而我并*没有真正*理解实验室里发生了什么。 缺乏这种具身知识，我就像乡村集市上的乡巴佬，任何承诺他们的魔盒无所不能的吆喝者都能让我眼花缭乱。人们向我展示旋转的机器人，我立刻两眼放光，张大了嘴。公平地说，我认识到自己就是个乡巴佬。所以，尽管这一切看起来多么令人印象深刻，我一直回避就此事发表自己的看法。 这篇文章是我试图纠正这一点的努力，并向你解释我从与这个领域许多人交流中获得的一些经验法则。它并不全面！但它至少涵盖了我在世界各地的领域专家中看到的一些主流思想。 这将是一个显而易见的章节，但我想先打一些基础，以便在本篇文章的其余部分引用。如果你已经对实验室自动化领域略有了解，可以安全地跳过这部分。 在自动化世界里，存在着“箱式机器人”。箱式机器人已经存在了非常非常久，可以被视为“成熟技术”。我们的远古祖先严重依赖它们，它们已成为许多实验室的主力设备。 举一个箱式机器人的例子：考虑一个“液体处理器 (https://en.wikipedia.org/wiki/Liquid_handling_robot)”。液体处理器的目的是将液体从一个地方移动到另一个地方。它负责从这个试管中取2微升液体放入那个孔板，然后从这96个孔中各取50微升分配到那384个孔中，并且完美地重复一万四千次——而人类手动做这些事情最终会感到厌倦。每个任务都需要编程，这有点麻烦，但一旦脚本写好，它就可以永远运行下去，（大部分）毫无差错。 这是一台你可能会在一些实验室中见到的液体处理器的图片，一台价值4万到10万美元的机器，俗称“Hamilton (https://www.hamiltoncompany.com/automated-liquid-handling?srsltid=AfmBOor8C4KXQvDt0aBCJoIFQ76Yfz1xlZ7ldsWQ1seW2N5nuySOoZaO)”。 自动化液体处理 | Hamilton液体处理平台 (https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!0elK!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fbe11f3f3-6c9f-4160-96f0-e5f5bcf952ac_600x400.png) 为什么需要这个？液体在生物学中非常重要。考虑一个简单的药物筛选实验：你有一个包含10,000种化合物的化合物库，你想知道哪些能杀死癌细胞。每种化合物需要以多种浓度添加到含有细胞的孔中，假设每种化合物8个浓度以生成剂量反应曲线。那就是80,000个孔。每个孔需要精确接收1到8微升的化合物溶液，然后培养48小时，接着加入10微升的活性检测试剂（用来测量细胞生死的东西），再培养4小时，最后用读板机进行读取。如果你往第47,832号孔中移入了11微升，那么该化合物的剂量反应曲线就错了，你可能会推进一个假阳性，或者更糟，错过一个候选药物。 很难！因此自动化在这里可能很有用。 还有许多其他类型的箱式机器人。用于免疫组化的自动染色机，它们将组织切片经过精确计时的清洗和抗体孵育步骤，否则就需要一名研究生在实验台前站上六个小时。读板机，通常与液体处理器配合使用，可以测量数百个孔的吸光度、荧光或发光。等等。 箱式机器人——它们内部还可以包含其他箱式机器人——代表了实验室工作流程的一个干净切片，是某个可以被参数化的湿实验任务的横截面。参数化意味着明确定义一个特定湿实验任务的可接受输入空间、步骤、容差和故障模式。**围绕着这种仔细的界定，一个箱式机器人被构建出来，并且只有这种明确的参数化才能在其中运行。**许多公司都在制造箱式机器人！有Hamilton公司生产的Hamilton，但还有Beckman Coulter (https://www.beckmancoulter.com/)、Tecan (https://www.tecan.com/)、Agilent (https://www.agilent.com/en?srsltid=AfmBOooeZ-hEg3ZZsx49NVF3AuHBxn9rFQYdPGxcGJsMzy0fgfmgNg5k)、Thermo Fisher (https://www.thermofisher.com/us/en/home.html)、Opentrons (https://opentrons.com/) 以及可能许多其他公司制造的箱式机器人。所有这一切都表明，箱式机器人生态系统是成熟的、整合的，并且极其乏味。 然而，尽管箱式机器人节省了大量时间，但它们有一个问题。不幸的是，它们最终是与宇宙的其余部分隔绝的。液体处理器不知道培养箱的存在，读板机不知道它读取的孔板从何而来。每个箱式机器人都是一个孤岛，一个盲目的白痴，完全意识不到周围的环境。 这固然没问题，但就像鲍莫尔成本病 (https://www.ebsco.com/research-starters/economics/baumsol-cost-disease) 所阐述的那样，一支交响乐团的效率受到那些无法自动化的部分的制约——无论你的票务系统多么高效，你都无法以比贝多芬意图更快的速度演奏贝多芬的弦乐四重奏——同样，“自动化实验室”的效率也受到那些仍然需要手动操作的环节的制约。Hamilton可以以超人的速度移液，但如果一名研究生仍然需要把孔板从Hamilton拿到培养箱，那么实验室的通量就受限于研究生走路的速度。一个实际的实验并不是单个箱式机器人，而是一*系列*箱式机器人，必须有人或物在它们之间移动材料。 现在，你可以给箱式机器人添加额外的部件，将其无限扩展到一栋小建筑的大小，但进入鲁布·戈德堡机械的领域会带来一些问题，因为你创造了一个新系统，其故障模式是每个单独箱式机器人故障模式的组合爆炸。 你可能会想到一个绝妙的主意：我们能不能把这些箱式机器人连接起来？这样每个箱式机器人至少还能保持一定程度的独立性。如何连接呢？也许可以用某种机器人中介——一个机械研究生——来把孔板从一个孤岛运送到下一个孤岛，开门、装载台面，做所有那些不需要动脑筋的体力劳动？你知道吗，如果仔细想想，整个研究生都是多余的。他们的躯干、腿和头都与手头的任务无关。也许我们需要的只是他们的手臂，从肩膀处利落地切断，安装在一个轨道上，然后编程完成那些构成实验室大部分后勤工作的重复性体力任务。 就这样，我们独立地发明了实验室机器人技术研究的“臂式”路线。这有它自己的术语：当你用一个或多个手臂加上一些调度软件将多个箱式机器人连接起来时，得到的系统通常被称为“工作单元”。 事实证明，尽管只有生命科学领域从液体处理器这类设备中受益，但许多其他领域也需要臂式机器人。因此，虽然开发箱式机器人的责任落在我们领域身上，但臂式机器人受益于汽车制造、仓储物流、半导体制造、食品加工以及其他任何任务为“*拿起东西、移动东西、放下东西*”的行业的联合研发投入。这是好消息！这意味着底层硬件——电机、关节、控制系统——正在以生命科学领域单独根本无法支撑的规模和速度进行优化。 让我们考虑一个在实验室自动化领域相当常用的臂式机器人：由Universal Robots (https://www.universal-robots.com/) 公司制造的UR5。它具有六个自由度，工作半径约850毫米，有效载荷能力5公斤，价格大约在25,000到35,000美元之间。这是它的照片： [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!fE3o!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fb761e3bb-b63e-4207-8fdf-6b43a5137682_1089x1200.png) 给这个臂式机器人装上必要的夹爪来拿移液器、拾取孔板、按按钮，并赋予它在不同工具之间切换的能力之后，你的想象力可能会天马行空。 这样的机器能做什么？ 箱式机器人内部的臂式机器人？给机器人安装的平台装上轮子，让它能同时与多个箱式机器人协同工作？可能性太多了！你可以让它滚到培养箱前，打开门，取出一个孔板，滚到液体处理器前，装载孔板，等待协议完成，卸载孔板，再滚到读板机前，如此循环，整夜不停，而你在睡觉做梦。这就是未来，活生生的现实。 嗯，也许吧。如果这一切都成立，那为什么实验室里还有人类？为什么我们还没有把所有工作外包给这些可爱的机械臂和一堆箱式机器人？ 如果你和LLM谈论实验室机器人技术这个话题，你会发现它们对整个行业相当悲观，主要是因为底层机器用起来太烦人了。我曾经相信它们的话！特别是这与我见到的情况相符。例如，在我参观过的那些资金雄厚的生物科技初创公司的实验室里，有一个有点好笑的反复出现的现象：他们有一台巨大的液体处理器闲置着，我表示惊叹，说这玩意儿真酷，而我的向导耸耸肩说，实际上没人用那东西。 但正如我在之前一篇关于病理学家为何不愿使用数字病理软件 (https://www.owlposting.com/p/what-happened-to-pathology-ai-companies?open=false#%C2%A7the-death-of-traditional-pathology-was-greatly-exaggerated) 的文章中所论述的那样，真相要复杂一些。 首先，我会用一个非常大的段落来解释与液体处理器*打交道*意味着什么。如果你已经理解，可以跳过。 首先，你必须定义你的协议。这涉及