Integracja sztucznej inteligencji i robotyki umożliwia pełną automatyzację eksperymentów biologicznych

W pełni zautomatyzowane środowiska badawcze, łączące robotykę, zaawansowaną aparaturę analityczną oraz sztuczną inteligencję, redefiniują sposób prowadzenia badań biologicznych i biotechnologicznych. Projekt KIWI Biolab przy TU Berlin stanowi przykład nowej generacji laboratoriów, w których procesy eksperymentalne mogą być planowane, realizowane i analizowane niemal bez udziału człowieka.

W artykule

• Koncepcja autonomicznego laboratorium badawczego
• Modelowanie matematyczne procesów biologicznych
• Integracja robotyki i sztucznej inteligencji w biotechnologii
• Zastosowania w przemyśle farmaceutycznym
• Nowe kierunki badań: hodowle komórkowe i rynek danych
• Centrum badawcze „Der Simulierte Mensch”

Wizja autonomicznego laboratorium

Brzmi jak scenariusz z literatury science fiction: laboratorium zdolne do samodzielnego planowania, przeprowadzania i analizowania eksperymentów. W takim środowisku roboty sterowane komputerowo i systemy sztucznej inteligencji współpracują z najnowocześniejszą aparaturą analityczną, eliminując konieczność stałej obecności człowieka – także w najbardziej czasochłonnych i powtarzalnych etapach badań, takich jak karmienie kultur komórkowych czy monitorowanie przebiegu eksperymentów.

Tego rodzaju koncepcja została urzeczywistniona w KIWI Biolab przy Technische Universität Berlin. Zespół twórców tego w pełni zautomatyzowanego laboratorium będzie również współtworzył rozwiązania technologiczne dla nowego centrum badawczego „Der Simulierte Mensch” (Si-M), realizowanego wspólnie przez TU Berlin oraz Charité – Universitätsmedizin Berlin.

Od mikroorganizmów do bioprocesów przemysłowych

Prof. dr Peter Neubauer, kierujący Katedrą Inżynierii Bioprocesowej na TU Berlin, od lat koncentruje się na przyspieszaniu transferu procesów biologicznych z laboratoriów do zastosowań praktycznych. Jako mikrobiolog szczególną uwagę poświęcił mikroorganizmom – bakteriom, drożdżom i grzybom – wykorzystywanym jako biologiczne „fabryki” produkujące cenne związki, w tym białka o znaczeniu farmaceutycznym.

Kluczowym wyzwaniem jest optymalizacja warunków hodowli tych organizmów w bioreaktorach. Zachowanie mikroorganizmów w skali laboratoryjnej (rzędu mililitrów) nie zawsze przekłada się na ich aktywność w instalacjach przemysłowych o objętości setek metrów sześciennych. W związku z tym konieczne jest precyzyjne określenie parametrów środowiskowych umożliwiających osiągnięcie maksymalnej wydajności produkcyjnej.

Modelowanie matematyczne jako fundament optymalizacji

Podstawą optymalizacji procesów biotechnologicznych są modele matematyczne, które opisują dynamikę wzrostu organizmów, zużycie substratów oraz produkcję metabolitów. Parametry takie jak szybkość wzrostu, kinetyka enzymatyczna czy bilans masowy są integrowane w postaci równań, umożliwiających symulację przebiegu procesów w środowisku komputerowym.

Dzięki temu możliwe jest porównanie różnych wariantów procesu oraz identyfikacja optymalnych konfiguracji jeszcze przed ich wdrożeniem w rzeczywistym eksperymencie. Takie podejście znacząco redukuje koszty i czas badań.

Automatyzacja pracy laboratoryjnej

Integracja modeli matematycznych z robotyką i aparaturą analityczną pozwala na pełną automatyzację eksperymentów. W KIWI Biolab roboty wykonują precyzyjne operacje, takie jak pobieranie próbek z bioreaktorów w określonych momentach czasowych. Następnie autonomiczne systemy transportowe przekazują próbki do urządzeń analitycznych, które przeprowadzają ich szczegółową charakterystykę.

Synchronizacja tych procesów wymaga zaawansowanego oprogramowania sterującego, które koordynuje działania wszystkich elementów systemu. Dzięki temu każdy komponent działa we właściwym czasie i zgodnie z zaplanowaną sekwencją operacji.

Rola sztucznej inteligencji w kontroli procesów

Sztuczna inteligencja stanowi kluczowy element autonomicznego laboratorium. Systemy AI analizują dane w czasie rzeczywistym i podejmują decyzje dotyczące przebiegu eksperymentu. Mogą określać optymalny moment pobrania próbki, regulować parametry środowiskowe (takie jak temperatura, pH czy dostępność składników odżywczych) oraz przewidywać potencjalne niepowodzenia eksperymentu.

Dzięki zdolności do adaptacji AI może modyfikować przebieg procesu w celu maksymalizacji wydajności lub osiągnięcia określonych właściwości produktu końcowego. W przypadku wykrycia nieprawidłowości system może automatycznie przerwać eksperyment lub zaproponować jego modyfikację.

Znaczenie dla przemysłu farmaceutycznego

Zautomatyzowane laboratoria mają szczególne znaczenie dla przemysłu farmaceutycznego, gdzie rozwój nowych leków jest procesem kosztownym i długotrwałym – średnio wynosi około 2,5 miliarda dolarów i trwa od 10 do 15 lat. Każda optymalizacja, skrócenie czasu badań czy eliminacja zbędnych eksperymentów przekłada się bezpośrednio na korzyści zarówno dla firm, jak i pacjentów.

KIWI Biolab umożliwia szybkie porównywanie potencjalnych kandydatów na nowe produkty oraz optymalizację procesów produkcyjnych jeszcze na etapie badań przedklinicznych.

Nowe kierunki: hodowle komórkowe i zarządzanie danymi

Dotychczasowe prace zespołu koncentrowały się głównie na mikroorganizmach, jednak rosnące zainteresowanie przemysłu dotyczy również hodowli komórek eukariotycznych. W przyszłości badania w ramach centrum Si-M będą obejmować również te systemy biologiczne, co otwiera nowe możliwości w zakresie medycyny regeneracyjnej i terapii komórkowych.

Istotnym obszarem rozwoju jest również tworzenie platform wymiany danych dla sektora biotechnologicznego. Kluczowe pytania dotyczą standaryzacji danych eksperymentalnych, ich interoperacyjności oraz możliwości wykorzystania przez inne zespoły badawcze.

Centrum „Der Simulierte Mensch” – interdyscyplinarna platforma badawcza

Centrum badawcze „Der Simulierte Mensch” (Si-M), otwarte w 2026 roku, stanowi przykład nowoczesnej infrastruktury naukowej integrującej medycynę, nauki przyrodnicze i inżynierię. Współpraca TU Berlin i Charité – Universitätsmedizin Berlin umożliwia rozwój nowych metod diagnostycznych i terapeutycznych.

Wśród kluczowych technologii znajdują się bioanalityka, organoidy, analiza pojedynczych komórek, bioinformatyka oraz technologie automatyzacji. Szczególną rolę odgrywają miniaturowe modele narządów (organoidy), które mogą zastąpić badania na zwierzętach, oraz zaawansowane metody obrazowania i analizy molekularnej.

Architektura budynku sprzyja integracji środowiska naukowego oraz dialogowi społecznemu – centralne atrium, przestrzenie wspólne i nowoczesne laboratoria tworzą środowisko sprzyjające współpracy interdyscyplinarnej.

Źródło: Technische Universität Berlin