전통적인 세포 배양 작업에서 전대 작업은 빈번하고 정교함을 요구하는 핵심 임무이다.연구자들은 배양기 폐기, 세척, 소화, 원심분리, 중현상, 분장 등 일련의 절차를 반복해야 한다.이런 인공조작은 시간과 힘을 소모할뿐만아니라 조작자간의 차이나 피로로 인해 결과가 일치하지 않아 실험의 중복성에 영향을 주기 쉽다.최근에 혁신적인 자동화 솔루션이 등장하여 이 문제를 해결하는 데 새로운 서광을 가져왔다.
자동화 전대 시스템은 통합 로봇 팔, 고정밀 액체 처리 모듈, 스마트 감지 및 제어 시스템을 통해 인공 전대의 완전한 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화합니다.시스템은 일반적으로 이미지 인식 또는 광학 센서를 장착하여 실시간으로 세포 합류도를 모니터링하고 전대 시기를 정확하게 판단할 수 있다.세포가 예정된 밀도에 도달하면 시스템은 자동으로 작동하기 시작한다: 오래된 배지를 제거하고 예온의 완충액을 넣어 부드럽게 세척한 후 정확한 계량의 췌장 효소 등 소화액을 넣는다.온도 조절과 타이밍 모듈을 통해 소화 과정을 정확하게 제어할 수 있다.소화가 완료되면 시스템은 자동으로 배양기를 넣어 반응을 종료하고 집적된 부드러운 드라이나 진동 모듈을 통해 세포를 탈락시켜 단세포 현액을 형성할 수 있다.
전체 과정의 장점은 표준화와 일치성에 있다.기계는 인위적인 정서, 체력 및 기술 숙련도 등 요소의 교란을 배제하고, 매번 대물림되는 시기, 시약량, 작용 시간, 조작 강도가 모두 고도로 통일되도록 확보하여 차수 간의 안정성과 실험 데이터의 신뢰성을 크게 향상시켰다.이와 동시에 과학연구인력을 해방시켜 연구일군은 번거로운 중복로동에서 벗어나 더욱 많은 정력을 실험설계, 데터분석과 과학적사고에 투입할수 있게 되였다.
물론 자동전대의 실현도 도전에 직면했다. 례를 들면 세포류형의 다양성에 대한 적합, 복잡한 세포생장상태에 대한 판단 및 초기의 설비투입원가이다.그러나 인공 지능과 기계 학습 기술이 통합됨에 따라 미래의 시스템은 더욱 지능적이며 서로 다른 세포계에 대한 최적의 전대 매개변수를 학습하고 최적화 할 수 있습니다.
총적으로 자동전대기술은 세포배양령역을 더욱 능률적이고 더욱 정확하며 더욱 지능적인 방향으로 발전시키고있다.그것은 실험실 자동화 과정 중의 중요한 일환일 뿐만 아니라 생물 의약 연구 개발의 질을 보장하고 생명 과학 발견을 가속화하는 핵심 기술 지탱이며, 그 광범위한 응용 전망은 기대할 만하다.