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利用开源机器人推进生物学发展

科技野心可以通过创始人在采访中喜欢放弃的类比来衡量。 X 的 Uber、Y 的亚马逊,如果这家初创公司能够成功的话,这一切都令人印象深刻。 但 OpenTrons 背后的组织力量 Will Canine 有着更高的目标:“今天的生物实验室自动化就像 20 世纪 60 年代的计算机一样——一台配有打孔卡的大型主机,由实验室技术人员运行。 我们是个人电脑。”

对于任何具有令人兴奋的未来主义心态的人来说,这都会唤起各种疯狂的技术乌托邦幻想。 当您在 Kickstarter 上看到 Opentrons 的开源机器人 OT.One 时,您会想:终于,一个适合生命本身的 MakerBot 了。 为该活动捐款足够多(希望他们真的能做到这一点),你就会打印出闻起来像草莓的夜光鱼,并立即分泌出救命的抗癌药物。

但这实际上意味着——生物学领域的个人电脑革命——要复杂一些,但也更实用。 从技术上讲,OT.One 是一种液体处理机器人。 它不会将渗出的合成生命挤出到盘子上,而是将构成大部分生物学研究的繁琐工作自动化。 Canine 的大型机类比是正确的,因为现有的生物实验室机器人最基本的成本约为 50,000 美元(迅速上升到六位数),需要数周的培训才能正确使用,而且绝对不是开源的,并且 通常只专门用于一项实验室任务。

移液器图片

在摆弄 MakerBots 一段时间后,Canine 决定报名参加位于布鲁克林的 DIY 生物实验室 Genspace 的合成生物学入门课程。 他在高中时一直在学习生物课程,但在大学一年级进入初级实验班时,他就被淘汰了。 在那里,回到潮湿的工作环境中,他不得不面对一个令人不安的事实:他的移液技术很糟糕。

“我当时想,‘妈的,我没有获得微生物学博士学位,所以我没有任何实验室技术,’”卡尼恩说。 但是,他想,有了机器人谁还需要技术呢?

他联系了 DIY Bio 列表中的两位技术人员,他们的经验比他丰富,Nick Wagner(软件人员)和 Chiu Chau(机器人技术人员,拥有数十年的生物机器人经验)。 OpenTrons 诞生了。 他们围绕开源 Raspberry Pi 板构建了机器人的大脑,而对于机器人的精确控制手臂,他们使用了开源 Smoothieboard。 OT.One 设计用于使用标准手动移液器,用一个小机器人活塞代替不幸的博士后疲惫的拇指,它配备了网络摄像头,以便研究人员可以确保协议顺利进行(并可能弄清楚 哪里出了问题,如果他们让它整夜运行)。

去年春天,原型完成后不久,在 Canine 的 ITP 论文发表之前,Canine、Wagner 和 Chau 就被总部位于深圳的硬件加速器 HAXLR8R 录取。 队伍启程前往中国。 他们整个夏天都住在那里,致力于将 OT.One 打造成一款可大规模生产的产品,当他们回到美国后,立即启动了 Kickstarter 众筹活动。 他们还没有时间运行生成有关机器人错误率或准确性的可靠数据所需的测试,但这并没有阻止近 200 人为该活动捐赠超过 75,000 美元。

移液器图片

将研究生从腕管中拯救出来,让无能的 DIY 生物学家在没有多年移液器训练的情况下进行实验,这一切都很好,但 Canine 对 OpenTrons 的愿景更远。 廉价的开源自动化带来了标准化,并在每一个为 OT.One 投入 3000 美元(或者只要 2000 美元,如果你去 Kickstarter)购买 OT.One 的实验室中推广。 根据一些调查,另一个实验室按照已发表的研究中提出的方法实际上可以重现的实验结果比例低得惊人——比如低百分之十。 目前还不清楚为什么会出现这样的问题,但实验室之间的条件、实验方案、甚至移液技术的变化都是不受控制的变量。

Canine 认为,广泛的自动化,加上创客、DIY 者和占领运动的开源精神,或许能够提高这一比例。 解决这部分问题需要的不仅仅是一个廉价的机器人。

OT.One 由名为 Mix.Bio 的基于浏览器的界面控制,该界面允许用户将不同的命令、液体和生物成分拖放到 OT.One 然后运行的协议中。 合成生物学一直用DNA作为编程语言来比喻自己,而Mix.Bio则在其之上放置了一个用户友好的GUI。 Mix.Bio还允许用户轻松共享和下载协议,这使整个系统回到了MakerBot概念。

“我们的整体目标是成为生命科学实验室的数字制造机器,”Canine 说,“你可以通过电子邮件向朋友发送文件,确保床上有正确的灯丝或材料,然后点击运行。”

OpenTrons 系统仍然依赖于大量的手工生物学工作——MakerBot 床上的材料是一堆塑料; OT.One 床中的材料是悬浮在液体中的生物构件的复杂而脆弱的组合,但在理想的世界中,这种自动化将允许快速、值得信赖的分布式实验。 世界各地数百个 OpenTrons 系统可以同时运行相同的实验,在相对较短的时间内产生比任何一个实验室单独产生的数据多几个数量级的数据。 随着系统的计划增加,比如 Canine 估计明年夏天可能会推出的离心机,这些可共享的协议将能够复制越来越复杂的实验。

最终,对于习惯于用摩尔定律思考的人来说,个人电脑的类比有点令人不满意。 生物过程比计算机需要更多的时间。 被操纵的生物体需要时间来生长,但更重要的是,将整个 DNA 作为编程语言的隐喻从根本上具有误导性。 我们还不能直接侵入生活的命令行,只能尝试通过较弱的连接来摆弄它,并希望预期的更改能够在不破坏整个系统的情况下完成。 即便如此,也需要几天的时间(和大量的移液)才能看到是否有效果。 合成生物学最成功的故事之一来自加州大学伯克利分校,该校的研究人员成功地对酵母进行基因改造,生产出一种名为青蒿素的抗疟疾药物。 这项工作的首席科学家 Jay Keasling 估计该项目需要 150 人年的工作才能完成。

考虑到相对巨大的复杂性和缓慢的速度,向 Canine 询问某人自制生物版 3D 打印枪、某种超级病毒或一种新的耐抗生素瘟疫的危险,似乎有点愚蠢, 但他认真对待这个问题。 “我们对生物技术的恐惧是正确的,因为它是非常非常强大的东西,”他说。 “但我认为问题不在于技术,而在于拥有技术的人,到目前为止,技术主要被用来强化有毒做法,并维持对农业生产等方面的束缚。”

回到他的第一个比喻,他继续说道:“计算机最初是为了投掷炸弹而开发的,并不是每个人一开始都在上面制作动图并微笑的令人惊奇的东西。 但我们正在努力做的一件事是让人们能够利用生物技术创新来制造不受逐利限制的产品。 制造更好的生物技术的方法不是限制谁能够真正制造它,而是让每个人都可以使用它。”

所有照片均由 Andrew White/Re:form 拍摄

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