伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的赵惠民教授，是最早开始从事合成生物学相关流程自动化工作的一批研究人员。其所领导的团队搭建了全球首个合成生物自动化设施 iBioFAB，该设施一经面世，便惊艳到了许多人。
赵惠民教授在 iBioFAB 前（来源：UIUC）
目前，自动化高通量的研究设施已经被视作合成生物学发展的未来方向，其能够极大加速合成生物学的 DBTL 循环，帮助研究人员理解更高维度更复杂的生命系统，并以期获得对这些系统的理性设计能力。
而就在近日，iBioFAB 的生物铸造经理 Stephan Lane 博士便刚刚接受了 SelectScience 的采访，访谈中涉及了 “iBioFAB 建立与发展当中的经验”、“高通量自动化设施的关键” 以及 “实验室自动化的未来” 等话题，我们在此与大家进行分享。
Stephan Lane 正在操作 iBioFAB（来源：CABBI）
iBioFAB 是由赵惠民团队在 2014 年所搭建，“其旨在通过将人工智能 / 机器学习与自动化相结合，来用以加速生物工程的研究进程。”Lane 介绍道。而最开始的 iBioFAB，核心只是一个铰接式机械臂，其沿着轨道运行，能够实现样本从孔板到仪器的转移。
iBioFAB 中的铰接式机械臂（来源：CABBI）
“我们更宏远的目标，是实现合成生物学的自动化。”Lane 说道。因此，在几年后，这个生物铸造厂进行了升级，此次使用了许多不同的自动化工具和软件应用程序来实现整个实验室的自动化，并且引入了新功能，这就是 iBioFAB 2.0。
Lane 进一步解释了团队在 iBioFAB 升级上的许多考量：“我们的研究工作很多都是属于概念验证的尝试，这是以前没有人做过的事。因此，当我们决定进行升级时，我们希望添加尽可能多的功能，以便在新领域中进行这些概念验证。”
“当我们考虑升级时，我们基本上考虑的是那些我们在实验室中需要手动操作的所有技术，以及我们可以通过高通量方式自动化其中的哪些。我们的目标是启用尽可能多的工作流程。”
iBioFAB 系统概览（来源：ACS Synthetic Biology）
那么，赵惠民团队是如何将在实验室中所做的事情实现自动化和高通量的呢？
“当你进入自动化领域时，你需要的技能类型会和以往合成生物学实验室有所不同，”Lane 解释说道：“所以，我们团队现在有自动化工程师、电气工程师和软件开发人员。这些是在通常合成生物学实验室中找不到的。我们没有狭隘的视野，我们试图整合对我们有用的技能。”
自动化实验室的一个重要方面，在于不同单元操作之间的连通性。在 iBioFAB 2.0 中，他们利用闭环系统将工作流程中的独立功能接通起来，并通过软件将它们链接在一起。这些闭环系统中的连通性使自动化工作流程和高通量实验得以运行。
iBioFAB 用于酵母的自动化工作流程（来源：Nature Communications）
随着高通量实验成为实验室工作的未来，实验室还需要一种方法来分析其所产生的大量数据。为了支持这一点，可以将机器学习或人工智能算法整合到闭环系统中，以实现包括数据分析的完整工作流程。
在这里，Lane 举了一个例子，说明了在 iBioFAB 实验室的闭环系统中如何连通性的工作以生成和分析大量数据：
“使用工作流程调度软件，我们能够自动化输出数据并将其输入 Python 脚本中。通过将其与 DNA 元件数据库联系起来，机器学习算法可以帮助选择出最有潜力的元件。之后我们可以再次组装这些元件并重复整个自动化流程。连通性对此至关重要，我们所做的一切也都被编码到了软件工作流程中。”
算法驱动的 BioAutomata 的整体工作流程（来源：Nature Communications）
而在整体的工作流程中，这些嵌入这些闭环系统中的机器学习或人工智能，无疑是对于理解数据和实验运行来说，至关重要。
“这方面的一个很好的例子，就是我们关于 BioAutomata 的研究论文。”Lane 进一步举例说道。（笔者注：BioAutomata 是由机器学习算法驱动的合成生物自动化平台，该项研究评估了不到 1% 的可能突变，但是结果优于 77% 的随机筛选。）
“这类工作描述了大约 14000 种可能已经被探索的组装组合。在没有自动化的情况下，要尝试做类似的事情是不可能的。因为吞吐量的限制，即使是使用自动化来做，要实现这一工作量也需要数周的时间。”
“通过将自动化与机器学习相结合，我们能够更精准地进行预测和探索，这不是（盲目地）为了探索其中的每一种可能性，而是不断的缩小范围，寻求其中表现最好的子集。”
iBioFAB（来源：CABBI）
那么，实验室自动化的未来又将是怎么样的，研究人员又能否获得自动化实验室所可以提供的工具和进展？
“可以预见到类似的生物铸造厂可能会在每所大学中流行起来。研究人员可以前往这些设施，然后租用机时或人员进行高通量研究。”Lane 总结道：“因为为每个实验室配备大型机器人是不可行的，并且也有点浪费。因此，将来可能会出现一个可以处理这些高通量检测的集中式设施。”
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参考链接（下滑查看）：
[1] https://www.selectscience.net/editorial-articles/laboratories-of-the-future-automation-and-machine-learning/?&artID=57790
[2] https://cabbi.bio/ibiofab-reimagining-our-approach-to-synthetic-biology/
[3] https://news.illinois.edu/view/6367/804371
[4] https://www.nature.com/articles/s41467-019-13189-z
[5] https://www.nature.com/articles/ncomms15187
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