Categoría: Inteligencia Artificial en la Salud Humana

Los laboratorios robóticos autónomos tienen el potencial de cambiar nuestro enfoque de la síntesis química, pero existen barreras para su adopción a gran escala. Abstracto Los laboratorios autónomos pueden acelerar los descubrimientos en la síntesis química, pero esto requiere mediciones automatizadas junto con una toma de decisiones confiable 1 , 2 . La mayoría de los laboratorios autónomos involucran equipo automatizado a medida 3 , 4 , 5 , 6 , y los resultados de la reacción a menudo se evalúan utilizando una única técnica de caracterización cableada 7 . Cualquier algoritmo de toma de decisiones 8 debe entonces operar utilizando este estrecho rango de datos de caracterización 9 , 10 . Por el contrario, los experimentos manuales tienden a recurrir a una gama más amplia de instrumentos para caracterizar los productos de reacción, y rara vez se toman decisiones basadas en una sola medición. Aquí mostramos que un laboratorio de síntesis se puede integrar en un laboratorio autónomo mediante el uso de robots móviles 11 , 12 , 13 que operan el equipo y toman decisiones de manera similar a la humana. Nuestro flujo de trabajo modular combina robots móviles, una plataforma de síntesis automatizada, un espectrómetro de masas de cromatografía líquida y un espectrómetro de resonancia magnética nuclear de sobremesa. Esto permite que los robots compartan el equipo de laboratorio existente con investigadores humanos sin monopolizarlo o requerir un rediseño extenso. Un tomador de decisiones heurístico procesa los datos de medición ortogonales, selecciona las reacciones exitosas para continuar y verifica automáticamente la reproducibilidad de cualquier resultado de detección. Ejemplificamos este enfoque en las tres áreas de química de diversificación estructural, química supramolecular de huésped-anfitrión y síntesis fotoquímica. Esta estrategia es particularmente adecuada para la química exploratoria que puede generar múltiples productos potenciales, como para los ensamblajes supramoleculares, donde también ampliamos el método a un ensayo de función autónoma mediante la evaluación de las propiedades de unión de huésped-anfitrión. Otros usuarios están viendo contenido similar Una plataforma portátil autónoma para la síntesis química universal Artículo 06 de octubre de 2022 Lenguaje de programación química universal para la repetibilidad de la síntesis robótica Artículo 11 de enero de 2024 Un químico robótico móvil Artículo 08 de julio de 2020 Principal Los laboratorios robóticos autónomos tienen el potencial de cambiar nuestro enfoque de la síntesis química, pero existen barreras para su adopción a gran escala. La autonomía implica más que la automatización; requiere agentes, algoritmos o inteligencia artificial para registrar e interpretar datos analíticos y tomar decisiones basadas en ellos 14 , 15 . Esta es la distinción clave entre experimentos automatizados, donde los investigadores toman las decisiones, y experimentos autónomos, donde esto lo hacen las máquinas. La eficacia de los experimentos autónomos depende tanto de la calidad como de la diversidad de las entradas de datos analíticos y su posterior interpretación autónoma. Automatizar los pasos de toma de decisiones en la síntesis exploratoria 16 es un desafío porque, a diferencia de algunas áreas de catálisis 11 , rara vez implica la medición y maximización de una sola cifra de mérito. Por ejemplo, las síntesis supramoleculares pueden producir una amplia gama de posibles productos de reacción autoensamblados 17 , lo que presenta un problema más abierto desde una perspectiva de automatización que maximizar el rendimiento de un solo objetivo conocido. La síntesis exploratoria se presta menos bien a las estrategias de optimización de circuito cerrado, al menos en ausencia de una simple métrica cuantitativa de «novedad» o «importancia». En la síntesis exploratoria manual, las reacciones suelen caracterizarse mediante más de una técnica para permitir la identificación inequívoca de las especies químicas. Por ejemplo, en las síntesis orgánicas de moléculas pequeñas y la química supramolecular, la espectrometría de masas (EM) y la espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN) se combinan a menudo para investigar el peso molecular y la estructura molecular, respectivamente. La automatización del análisis de estos datos analíticos multimodales para guiar los procesos de descubrimiento sintético no es trivial 18 . Los enfoques basados ​​en inteligencia artificial, limitados por sus datos de entrenamiento, podrían impedir descubrimientos genuinamente nuevos al adherirse demasiado a los conocimientos previos establecidos. Del mismo modo, los métodos de decisión basados ​​en reglas requieren una implementación cuidadosa para no pasar por alto la química que se desvía de las reglas. Más fundamentalmente, la diversidad sintética conduce a datos de caracterización diversos. Por ejemplo, algunos productos de una biblioteca pueden producir espectros de RMN altamente complejos pero espectros de masas simples, mientras que otros compuestos pueden mostrar el comportamiento inverso, o tal vez no dar señales de masa en absoluto. Como químicos, tomamos decisiones rutinarias basadas en el contexto sobre en qué flujos de datos centrarnos, pero este es un obstáculo importante para los sistemas autónomos. Se ha avanzado mucho en la diversificación de las plataformas de síntesis automatizada 4 , 5 , 19 y en el aumento de sus capacidades autónomas 9 , 14 , 15 , 20 , 21 , 22 . Hasta ahora, la mayoría de las plataformas utilizan ingeniería a medida y equipos analíticos integrados físicamente 6 . El coste asociado, la complejidad y la monopolización proximal de los equipos analíticos significa que a menudo se favorecen técnicas de caracterización únicas y fijas en los flujos de trabajo automatizados, en lugar de recurrir a la gama más amplia de técnicas analíticas disponibles en la mayoría de los laboratorios sintéticos. Esto obliga a cualquier algoritmo de toma de decisiones a operar con información analítica limitada, a diferencia de los enfoques manuales más multifacéticos. Por lo tanto, la síntesis química autónoma de circuito cerrado a menudo se parece poco a la experimentación humana, ya sea en la infraestructura de laboratorio requerida o en los pasos de toma de decisiones. Demostramos previamente 11 que los robots móviles de libre movimiento podrían integrarse en laboratorios existentes para realizar experimentos emulando las operaciones físicas de los científicos humanos. Sin embargo, ese primer flujo de trabajo se limitó a un tipo específico de química (la evolución fotoquímica del hidrógeno) y la única medición disponible era la cromatografía de gases, que proporciona una salida escalar simple. Estudios posteriores que involucraron robots móviles también se centraron en la optimización del rendimiento del catalizador 12 , 13 . Estos flujos de trabajo de catálisis de sobremesa 11 , 12 , 13 no pueden llevar a cabo una química sintética más general, por ejemplo, que involucre disolventes orgánicos, ni pueden medir e interpretar datos de caracterización