实验室技术发展前景光明

实验室自动化正在实现对上万种样品的高效处理，挑战在于如何利用好“大数据”，当前发展推动目标是实现数据标准化。物质库由可能有效成份分子组成，它们可用于药物开发，目前已经包含10 多万种有效物质。实验室机器人会根据一组预先定义后的合成规则建立好这些物质库。在实验室自动化系统的帮助下，实验室团队采用大处理容量筛选技术，在每天10 000 份样品的规模下执行处理工作。超高处理容量筛选技术于20 世纪90 年代初由Evotec 与一些国际制药生产商合作开发成功，如Novartis和Smith Kline Beecham。运用这项技术，在新药品开发时，在有效成份研究阶段可以按每天超过100 000 份样品的速度执行处理工作。每个微滴定皿可以含有多达3 456 个培养孔，方便了自动化系统的高效处理和存档。自20 世纪80 年代以后，实验室信息和管理系统(LIMS)就一直在得到使用，它能够在IT 领域内将各个实验室工作流程集成起来，但是，随着自动化水平的提高，对实验室IT系统要求的复杂度也得到了极大的提升。当自动化工作流程扩展到PC 机以及基于微控制器的单台设备控制方式之外时，这种复杂度的提升特别明显。目前，重点主要放在流程和数据管理以及所包含的实验室管理。

大数据挑战

药学和研究领域的数据量通常很容易达到TB 和PB 字节范围之内。大数据这个术语用于描述自动化处理期间所产生的数量极为庞大的数据。全球数据量预计将每2 年左右翻1 番。基因组测序数据来源的巨大增长就是生命科学领域的一个例子。数据的极大丰富性也创造了新药物开发和生命支持医疗分析的巨大潜力。包括Boehringer Ingelheim、CHDI、Evotec、Genentech、MedImmune/AstraZeneca、Ono Pharmaceutical 和UCB在内的公司已经建立了研究联盟，致力于开发用于治疗阿兹海默症、糖尿病、癌症的新方法以及开发治标药物。Insilico Biotechnology 运行着一个世界领先的系统生物学平台，这个平台汇集了各个专有数据库、细胞模型和计算机分析成果。其目标包括验证有效成份和生产生物化学制品和生物药品。

高通用度数据分析

设计长期使用的数据管理方法对于使用自动化系统的实验室具有至关重要的作用。数据必须能够以各种格式提供，以支持与其它实验室之间的数据交换，以及用于本实验室自有数据的分布式访问。研究人员应当能够使用在实验室内采集到的数据进行自动化分析和图形表示。无需投资大量的时间和金钱，就可取得完整试验系列的结果，用于后续实验和分析，并且结果也可以提供给其它实验室。数据分析实质上是一个多学科环境下的概念，例如，使用专门的数据挖掘算法正在生物科学领域获得良好的发展势头。数据分析技巧为检测医学风险创造了新机会。数据挖掘也可以用于生产有形的增值型实用医疗交付成果。比较性的预防、诊断和治疗数据可以在需要时为了保障患者的利益而在全面环境背景下得到评估和分析。

SiLA 推进活动

在许许多多的生物科技、制药和临床诊断实验室当中，目前安装的专用设备型号繁多、种类丰富且各不相同。IT 设备已经发展很长时间，并且趋向于不协调的混乱发展。设备驱动程序和平台以统一标准为基础，任何生产厂商的产品都可对它们进行寻址，形成了实现这些不同种类设备一体化的机会。为开展适用于自动化实验室环境的可持续发展的IT解决方案，系统生产商、软件服务提供商、系统集成商和制药公司和生物科技公司已经联合力量开展了SiLA 推进活动(实验室自动化标准化活动)，旨在创立权威性的标准。这项推进活动的目标是在统一通信接口、设备驱动程序和实验室耗材的基础上，实现不同生产厂商生产实验室设备和IT 系统的无缝集成。

iLAB 软件平台

有些诸如Infoteam Software的领头供应商已经在销售一些自动化软件平台了，这些平台配备了以现有标准为基础的接口，并且可以迎合具体需要而进行修改。包括Fraunhofer IPA 在内的学会组织运用了他们通过参与SiLA 定制实验室IT 环境而获得的知识。根据由供应商提供的信息，iLAB 平台围绕iLAB Service Host 和高性能数据库构建。这套系统的特色体现在开放式的设备集成模块，并且运行了标准化的接口协议(SiLA、OPC、u.a.)。此平台也适用于其它分析或实验规划软件工具。

Autobio 联盟

生物科技生产通常被认为具有可持续性并且具备资源友好性。据专家预测，不出20 年，全球约1/3 的生产将以生物科技为基础，且其中包括了制药、生物催化剂和基础化工和特种化工。在《未来生产研究》框架涵盖范围内，德国教育和研究部(BMBF)正通过支持Autobio 联盟，为这个革命性的趋势贡献力量。这个联盟汇聚了5 家中层公司以及柏林工业大学的研究者，正在探索研究一些实现生物处理自动化的途径。其目标是实现生物处理开发过程的部分自动化，这种开发过程目前需要耗用5 至8 年时间。

自动化定制

实验室自动化能带来多方面的效益，但是，根据实验室的规模以及要求清单，有可能涉及到成本高昂的改造工作。有意逐步引入自动化且成本意识较高的实验室运营商有可能从模块化系统当中获益不浅，并且模块化系统也可以根据需要进行扩充。为了让系统尽可能地符合未来发展方向，模块应当符合当前国际标准并且配备标准化接口。

前景展望

实验室自动化要求集成范围宽广的软件和硬件供应商。目前的挑战并不在于采集更多的数据，而在于良好地运用这些数量惊人庞大的信息。阿赫玛2015 展为用户、供应商和服务提供商带来展开这些问题讨论的机会。

符合未来发展方向的实验室IT要求清单

● 标准化接口(SiLA、OPC)

● 符合国际标准

● 集成了各种不同类型设备的配置档案

● 能连接至更高层的系统(HL7、ASTM、SiLA 数据交换)

● 模块化软件架构

● 高性能数据处理

● 数据可视化、分析和可比性

● 易懂用户界面(图形用户界面)

● 软件基础的长期可供性

● 分布式访问

● 以用户为中心的自适应运行方式

● 数据可用性高

● 可集成的长期档案

● 负责实验室IT 系统维护和使用的熟练员工

本文摘自《Achema 趋势报告》，更多详情请参见www.achema.de。