Laboratorio de nubes

Un laboratorio en la nube es un laboratorio de investigación centralizado y altamente automatizado donde los científicos pueden ejecutar un experimento desde una computadora en una ubicación remota. ^{[1] [2] [3]} Los laboratorios en la nube ofrecen la ejecución de experimentos de investigación en ciencias de la vida bajo un modelo de servicio de computación en la nube , lo que permite a los investigadores mantener el control total sobre el diseño experimental. ^{[4] [5] Los usuarios crean protocolos experimentales a través de una} API de alto nivel y el experimento se ejecuta en el laboratorio en la nube, sin necesidad de que el usuario participe. ^{[1] [5]}

Los laboratorios en la nube reducen la variabilidad en la ejecución experimental, ya que el código puede ser interrogado, analizado y ejecutado repetidamente. ^[2] Democratizan el acceso a costosos equipos de laboratorio al mismo tiempo que estandarizan la ejecución experimental, lo que podría ayudar potencialmente a abordar la crisis de replicación ^{[4] [6] [7]} —lo que antes podría haberse descrito en un artículo como "mezclar las muestras" se reemplaza por instrucciones para que una máquina específica mezcle a una velocidad de rpm específica durante un tiempo específico, con factores relevantes como la temperatura ambiente registrada. ^[8] También reducen los costos al compartir los costos de capital entre muchos usuarios, al ejecutar experimentos en paralelo y reducir el tiempo de inactividad del instrumento. ^[7] Finalmente, facilitan la colaboración al hacer que sea más fácil compartir protocolos, datos y métodos de procesamiento de datos a través de la nube. ^[6]

Los laboratorios en la nube utilizan técnicas científicas comunes, como la secuenciación y genotipificación de ADN , la cromatografía líquida de alto rendimiento (HPLC), la extracción de proteínas , la lectura de placas , el bioprocesamiento previo y la transferencia Western . ^{[3] [9] [10] [11]} Los usuarios comienzan registrándose e iniciando sesión en la interfaz de software basada en la web. ^[5] Los investigadores envían sus protocolos a través de una aplicación web dedicada o mediante una API, y cuando el pedido llega al laboratorio, los operadores humanos configuran el experimento y transfieren las placas de una máquina a otra. Los datos se cargan automáticamente en el laboratorio en la nube a través de una API donde los usuarios pueden acceder a ellos y analizarlos. Los usuarios pueden revisar los controles, la configuración de la máquina y los reactivos utilizados. ^[10] Se pueden ejecutar múltiples experimentos en paralelo, las 24 horas del día. ^{[9] [12] [13]}

Un verdadero laboratorio en la nube se define mediante cinco criterios: ^{[14] [15]}

1. Los usuarios deben poder realizar experimentos a pedido, en cualquier momento y desde cualquier lugar, todo a través de una interfaz de computadora.
2. El laboratorio en la nube debe permitir que el usuario replique digitalmente la experiencia de estar en un laboratorio tradicional y operar los instrumentos manualmente. Debe permitir que los usuarios especifiquen todos los aspectos de sus experimentos de forma remota sin tiempo de preparación, software adicional o expertos externos.
3. Los usuarios deben tener acceso bajo demanda a todos los instrumentos necesarios para realizar su experimento, haciendo innecesario un laboratorio físico.
4. Los usuarios deben poder realizar la preparación de muestras , así como su almacenamiento y manipulación, desde una configuración remota.
5. Los usuarios deben poder crear scripts y conectar múltiples experimentos y realizar análisis de datos utilizando una única interfaz informática estandarizada.

La experimentación de alto rendimiento implica aumentar el rendimiento ampliando la cantidad de experimentos que se pueden realizar en paralelo utilizando un factor de forma y una técnica de muestra comunes. ^{[16] [17]} Cuando el espacio o los materiales son limitados, se deben asignar factores menores a fracciones progresivamente más pequeñas para aumentar la cantidad de réplicas. ^[18] Los laboratorios en la nube, por otro lado, no amplían fundamentalmente un solo experimento, sino que aumentan la cantidad de tipos de experimentos que se pueden realizar en paralelo. ^[19] Por ejemplo, con un laboratorio en la nube, un científico podría intentar simultáneamente docenas de métodos de purificación diferentes, cada uno de los cuales utiliza conjuntos de equipos completamente únicos. ^[15]

A veces, se puede acceder a las celdas de trabajo de HTE de forma remota para activar una ejecución en una biblioteca o monitorear digitalmente una ejecución. Sin embargo, este monitoreo remoto o activación de pantalla no afecta el desarrollo que debe realizarse antes de una ejecución. ^[16] A menudo, con HTE, los científicos deben agrupar muestras en bibliotecas que usan contenedores con el mismo formato o formatos muy similares, de modo que la celda de trabajo pueda gestionar y abordar más fácilmente cada muestra de manera integrada. ^[16] Por lo tanto, los científicos necesitan estandarizar los formatos de muestra de las muestras y manejar la preparación de muestras fuera de línea de la celda de trabajo. Los laboratorios en la nube pueden trabajar con muestras en cientos o incluso miles de contenedores únicos, lo que proporciona una flexibilidad adicional en relación con los laboratorios tradicionales (incluso aquellos que usan HTE) y permite procesar una mayor cantidad de muestras. ^[15]

Los laboratorios en la nube tienen como objetivo reemplazar el trabajo de laboratorio tradicional al ofrecer a los científicos la capacidad de realizar el mismo tipo de trabajo que normalmente realizarían en un laboratorio tradicional, excepto que no están restringidos por el tiempo y el espacio del laboratorio. ^{[20] [21]}

Los laboratorios en la nube se construyeron sobre los avances logrados en la automatización de laboratorios en la década de 1990. A principios de la década de 1990, el proyecto de modularidad del Consorcio de Sistemas Automatizados de Laboratorio Analítico trabajó para definir estándares mediante los cuales los fabricantes de biotecnología pudieran producir productos que pudieran integrarse en sistemas automatizados. ^[22] En 1996, el Comité Nacional de Estándares de Laboratorio Clínico (ahora el Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio ) propuso estándares de automatización de laboratorio que apuntaban a permitir que los consumidores de tecnología de laboratorio compraran hardware y software de diferentes proveedores y los conectaran entre sí sin problemas. ^[23] El comité lanzó cinco subcomités en 1997 y publicó protocolos de estandarización para guiar el desarrollo de productos hasta principios de la década de 2000. ^{[24] [25]}

Estos primeros avances en interoperabilidad dieron lugar a los primeros ejemplos de automatización de laboratorio utilizando infraestructura en la nube, como el robot científico " Adam " en 2009. Este robot encapsuló y conectó todo el equipo de laboratorio necesario para realizar experimentos microbianos en lotes. ^[26]

En 2010, D. J. Kleinbaum y Brian Frezza fundaron la empresa desarrolladora de antivirales Emerald Therapeutics. Para simplificar las pruebas de laboratorio, el grupo desarrolló un software de gestión centralizada para su colección de instrumentos científicos y una base de datos para almacenar todos los metadatos y resultados. ^{[27] [3]}

En 2012, Transcriptic fundó un laboratorio robótico en la nube para investigación científica a pedido, que realizaba tareas seleccionadas, incluida la clonación de ADN de forma remota. ^[28]

En 2014, Emerald Therapeutics creó el Emerald Cloud Lab para reemplazar por completo la necesidad de un entorno de laboratorio tradicional, lo que permite a los científicos de todo el mundo realizar todas las actividades necesarias, desde el diseño experimental hasta la adquisición y el análisis de datos. ^[29]

La Facultad de Ciencias Mellon de la Universidad Carnegie Mellon está construyendo el primer laboratorio académico en la nube del mundo en su campus. ^[30] El laboratorio de 20.000 pies cuadrados se completará en 2023 y ofrecerá acceso a los investigadores de la CMU y, eventualmente, a otras escuelas y nuevas empresas de ciencias biológicas en Pittsburgh. ^{[31] [3]}

El fácil acceso a laboratorios sofisticados puede ser una amenaza potencial de bioseguridad o bioterrorismo. Filippa Lentzos , experta en riesgo biológico y bioseguridad, dijo que "hay gente bastante loca por ahí... Se están derribando barreras si uno quiere hacer algo dañino deliberadamente". Los laboratorios en la nube dicen que revisan todos los experimentos programados y pueden marcar o rechazar cualquiera que parezca ilegal o peligroso, y que el mantenimiento de registros detallados hace que el seguimiento de lo que se hace sea más fácil que en un laboratorio tradicional. ^[8]