Laboratorium w chmurze

Laboratorium w chmurze to wysoce zautomatyzowane , scentralizowane laboratorium badawcze, w którym naukowcy mogą przeprowadzać eksperymenty z komputera w odległej lokalizacji. Laboratoria w chmurze oferują przeprowadzanie eksperymentów badawczych w dziedzinie nauk przyrodniczych jako usługę , co pozwala naukowcom zachować pełną kontrolę nad projektem eksperymentu. Użytkownicy tworzą protokoły eksperymentalne za pośrednictwem interfejsu API wysokiego poziomu, a eksperyment jest wykonywany w laboratorium w chmurze, bez udziału użytkownika.

Laboratoria w chmurze zmniejszają zmienność w wykonywaniu eksperymentów, ponieważ kod można wielokrotnie sprawdzać, analizować i wykonywać. Demokratyzują dostęp do drogiego sprzętu laboratoryjnego, jednocześnie standaryzując wykonywanie eksperymentów, co może potencjalnie pomóc w rozwiązaniu kryzysu replikacyjnego — to, co wcześniej mogło być opisane w artykule jako „mieszanie próbek”, zostało zastąpione instrukcjami dla określonej maszyny do mieszania z określoną prędkością obrotową przez określony czas, z zarejestrowanymi odpowiednimi czynnikami, takimi jak temperatura otoczenia. Obniżają również koszty, dzieląc koszty kapitałowe między wielu użytkowników, prowadząc równolegle eksperymenty i skracając przestoje przyrządów. Wreszcie, ułatwiają współpracę, ułatwiając udostępnianie protokołów, danych i metod przetwarzania danych w chmurze.

Infrastruktura

Laboratoria w chmurze wykorzystują powszechnie stosowane techniki naukowe, w tym sekwencjonowanie i genotypowanie DNA , wysokosprawną chromatografię cieczową (HPLC), ekstrakcję białek , odczyt z płytek , bioprzetwarzanie poprzedzające i western blotting . Użytkownicy rozpoczynają od zarejestrowania się i zalogowania do internetowego interfejsu oprogramowania. Badacze przesyłają swoje protokoły za pośrednictwem dedykowanej aplikacji internetowej lub interfejsu API, a kiedy zamówienie dociera do laboratorium, operatorzy przygotowują eksperyment i przenoszą płytki z maszyny do maszyny. Dane są automatycznie przesyłane do laboratorium w chmurze za pośrednictwem interfejsu API, gdzie użytkownicy mogą uzyskiwać do nich dostęp i je analizować. Użytkownicy mogą przeglądać kontrole, ustawienia maszyny i użyte odczynniki . Wiele eksperymentów można prowadzić równolegle, 24 godziny na dobę.

Prawdziwe laboratorium w chmurze jest definiowane przez pięć kryteriów:

1. Użytkownicy muszą mieć możliwość przeprowadzania eksperymentów na żądanie w dowolnym momencie z dowolnego miejsca, a wszystko to za pośrednictwem interfejsu komputerowego.
2. Laboratorium w chmurze musi umożliwiać użytkownikowi cyfrową replikację doświadczenia stania w tradycyjnym laboratorium i ręcznej obsługi instrumentów. Musi umożliwiać użytkownikom zdalne określanie wszystkich aspektów ich eksperymentów bez czasu realizacji, dodatkowego oprogramowania lub zewnętrznych ekspertów
3. Użytkownicy muszą mieć dostęp na żądanie do wszystkich instrumentów potrzebnych do przeprowadzenia eksperymentu, dzięki czemu fizyczne laboratorium nie jest konieczne.
4. Użytkownicy muszą mieć możliwość przygotowania próbek , a także ich przechowywania i obsługi ze zdalnej lokalizacji.
5. Użytkownicy muszą mieć możliwość tworzenia skryptów i łączenia wielu eksperymentów oraz przeprowadzania analizy danych za pomocą jednego standardowego interfejsu komputerowego.

Korzystanie z laboratorium w chmurze a eksperymentowanie z dużą przepustowością

Zobacz też: Badania przesiewowe o wysokiej przepustowości

Eksperymentowanie z dużą przepustowością polega na zwiększaniu przepustowości poprzez zwiększanie liczby eksperymentów, które można przeprowadzać równolegle przy użyciu wspólnego formatu próbki i techniki. Gdy przestrzeń lub materiały są ograniczone, mniejsze czynniki muszą być przypisane do coraz mniejszych frakcji, aby zwiększyć liczbę powtórzeń. Z drugiej strony laboratoria w chmurze zasadniczo nie zwiększają skali pojedynczego eksperymentu, ale raczej zwiększają liczbę typów eksperymentów, które można przeprowadzać równolegle. Na przykład w laboratorium w chmurze naukowiec może jednocześnie wypróbować dziesiątki różnych metod oczyszczania, z których każda wykorzystuje całkowicie unikalne zestawy sprzętu.

Dostęp do komórek roboczych HTE można czasami uzyskać zdalnie, aby uruchomić cykl w bibliotece lub cyfrowo monitorować cykl. Jednak to zdalne monitorowanie lub wyzwalanie ekranu nie ma wpływu na rozwój, który musi mieć miejsce przed przebiegiem. Często w przypadku HTE naukowcy muszą grupować próbki w biblioteki korzystające z tych samych lub bardzo podobnych kontenerów, tak aby komórka robocza mogła łatwiej przesyłać i adresować każdą próbkę w zintegrowany sposób. Dlatego naukowcy muszą ustandaryzować współczynniki kształtu próbek i zająć się przygotowywaniem próbek w trybie offline komórki roboczej. Laboratoria w chmurze mogą pracować z próbkami w setkach, a nawet tysiącach unikalnych pojemników, zapewniając dodatkową elastyczność w stosunku do tradycyjnych laboratoriów (nawet tych, które korzystają z HTE) i umożliwiając przetwarzanie większej liczby próbek.

Laboratoria w chmurze mają zastąpić siłę napędową tradycyjnej pracy laboratoryjnej, oferując naukowcom możliwość wykonywania tego samego rodzaju pracy, którą zwykle wykonują w tradycyjnym laboratorium, z wyjątkiem czasu i przestrzeni laboratoryjnej nieograniczonej.

Historia

Laboratoria w chmurze zostały zbudowane w oparciu o postępy dokonane w automatyce laboratoryjnej w latach 90. Na początku lat 90. projekt modułowości Konsorcjum Zautomatyzowanych Analitycznych Systemów Laboratoryjnych miał na celu zdefiniowanie standardów, według których producenci biotechnologii mogliby wytwarzać produkty, które można by zintegrować z systemami zautomatyzowanymi. W 1996 roku National Committee for Clinical Laboratory Standards (obecnie Clinical and Laboratory Standards Institute ) zaproponował standardy automatyzacji laboratoriów, które miały na celu umożliwienie konsumentom technologii laboratoryjnej kupowanie sprzętu i oprogramowania od różnych dostawców oraz bezproblemowe łączenie ich ze sobą. Komitet powołał pięć podkomitetów w 1997 roku i wydał protokoły standaryzacyjne, aby kierować rozwojem produktów na początku XXI wieku.

Te wczesne postępy w interoperacyjności doprowadziły do ​​wczesnych przykładów automatyzacji laboratoriów wykorzystujących infrastrukturę chmury, takich jak Robot Scientist „ Adam ” w 2009 r. Ten robot zawierał w sobie i łączył cały sprzęt laboratoryjny niezbędny do przeprowadzania eksperymentów wsadowych mikrobiologicznych.

W 2010 roku DJ Kleinbaum i Brian Frezza założyli firmę Emerald Therapeutics, firmę produkującą leki przeciwwirusowe. Aby uprościć testy laboratoryjne, grupa napisała oprogramowanie do scentralizowanego zarządzania kolekcją instrumentów naukowych oraz bazę danych do przechowywania wszystkich metadanych i wyników.

W 2012 roku firma Transcriptic założyła zrobotyzowane laboratorium w chmurze do badań naukowych na żądanie, które zdalnie wykonywało wybrane zadania, w tym klonowanie DNA .

W 2014 roku firma Emerald Therapeutics utworzyła Emerald Cloud Lab , aby w pełni zastąpić tradycyjne środowisko laboratoryjne, umożliwiając naukowcom z całego świata wykonywanie wszystkich niezbędnych czynności, od projektowania eksperymentów po gromadzenie i analizę danych.

Mellon College of Science Uniwersytetu Carnegie Mellon buduje na swoim kampusie pierwsze na świecie akademickie laboratorium chmurowe. Laboratorium o powierzchni 20 000 stóp kwadratowych zostanie ukończone w 2023 r. i zapewni dostęp badaczom z CMU, a ostatecznie innym szkołom i start-upom nauk przyrodniczych w Pittsburghu.

Ryzyka

Łatwy dostęp do zaawansowanych laboratoriów może stanowić potencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa biologicznego lub bioterroryzmu. Filippa Lentzos , ekspert w dziedzinie ryzyka biologicznego i bezpieczeństwa biologicznego, powiedział: „jest tam trochę szalonych ludzi… Bariery spadają, jeśli chcesz celowo zrobić coś szkodliwego”. Laboratoria w chmurze twierdzą, że przeglądają wszystkie zaplanowane eksperymenty i mogą oznaczać lub odrzucać te, które wydają się nielegalne lub niebezpieczne, a szczegółowe prowadzenie rejestrów ułatwia monitorowanie tego, co się robi, niż w tradycyjnym laboratorium.