Nova robotska laboratorija vredna 20 miliona funti trebalo bi da ubrza razvoj lekova protiv opasnih infekcija i istovremeno smanji potrebu za testiranjem na životinjama. Umesto da roboti samo ponavljaju unapred zadate korake, veštačka inteligencija će analizirati rezultate i predlagati koji eksperiment treba izvesti sledeći.
Sistem predstavlja primer takozvane samostalne laboratorije. Naučnik određuje cilj i granice istraživanja, a automatizovana oprema priprema uzorke, dodaje supstance, meri promene i prikuplja podatke. Algoritam zatim poredi rezultate i bira najkorisniji naredni pokušaj.
Kompanija LYVA Labs objavila je 4. septembra da će novi centar biti usmeren na borbu protiv smrtonosnih infekcija i razvoj alternativa eksperimentima na životinjama. Ideja je da se veliki broj mogućih kombinacija brzo ispita na naprednim ćelijskim i tkivnim modelima.
Klasično laboratorijsko istraživanje zahteva mnogo ručnog rada. Istraživač mora da pripremi rastvore, premesti uzorke, podesi instrumente i sačeka rezultate. Čak i kada svaki pojedinačni korak traje kratko, stotine ili hiljade ponavljanja mogu potrajati mesecima.
Robot može raditi tokom noći, vikendom i uz veoma precizno ponavljanje. Ne umara se i ne menja način pipetiranja nakon više sati rada. Time se smanjuju male razlike koje mogu otežati poređenje rezultata.
Veštačka inteligencija dodaje još jednu sposobnost. Umesto ispitivanja svih kombinacija nasumično ili redom, model može prepoznati koja oblast izgleda najperspektivnije. Ako prvih nekoliko rezultata pokaže da određena grupa molekula deluje na bakteriju, sistem može usmeriti naredne eksperimente na njihove varijante.
To je posebno važno u borbi protiv antimikrobne rezistencije. Bakterije postaju otporne na postojeće antibiotike, dok razvoj novih lekova traje dugo i mnogo košta. Automatizovano testiranje može ubrzati ranu fazu u kojoj se među hiljadama kandidata traži nekoliko obećavajućih.
Cilj je i razvoj boljih modela ljudskog tkiva. Organoidi, organi-na-čipu i složene kulture ćelija mogu u pojedinim istraživanjima pružiti informacije koje jednostavna ćelijska linija ne daje. Ako postanu dovoljno pouzdani, deo testova koji se sada obavlja na životinjama mogao bi biti zamenjen.
Ipak, automatizacija sama po sebi ne garantuje dobru nauku. Robot može savršeno ponoviti loše osmišljen eksperiment, a algoritam može pronaći prividni obrazac u nepotpunim podacima. Stručnjaci zato moraju da postave jasne kontrole i redovno proveravaju zaključke sistema.
Važno je i beleženje svakog koraka. Jedna od prednosti digitalne laboratorije jeste mogućnost da se tačno sačuva šta je urađeno, u koje vreme, sa kojom serijom reagensa i pri kojoj temperaturi. Takva dokumentacija može poboljšati ponovljivost istraživanja.
Laboratorija neće raditi potpuno bez ljudi. Biolozi, hemičari, inženjeri, stručnjaci za podatke i tehničari i dalje određuju pitanja, održavaju opremu i tumače rezultate. Menja se vrsta posla: manje vremena odlazi na ponavljanje istih pokreta, a više na dizajn i proveru eksperimenata.
Ako projekat uspe, sličan pristup mogao bi se koristiti za razvoj materijala, optimizaciju hrane, istraživanje ćelijskog starenja i pronalaženje ekološki prihvatljivijih hemijskih postupaka.
Laboratorija budućnosti zato možda neće izgledati kao prostor pun naučnika koji ručno premeštaju epruvete. Roboti će obavljati hiljade preciznih pokušaja, dok će ljudi odlučivati koje pitanje vredi postaviti i da li odgovor zaista ima smisla.
S.B.
