Если ученый говорит вам, что он проводит свои научные исследования в облачной лаборатории, он вовсе не имеет в виду пасмурную погоду. Это означает, что все эксперименты выполняют роботы, а человеку остается только одно — то, что люди умеют делать лучше всего: думать.
Облачная лаборатория: будущее уже здесь

Каждый может взять ручку и листок бумаги и попытаться доказать, например, гипотезу Гольдбаха (утверждение о том, что любое четное число, начиная с 4, можно представить в виде суммы двух простых чисел). У любого человека есть возможность написать философский трактат или выдвинуть новую экономическую теорию, были бы идеи и желание.

Однако возможность проводить естественно-научные эксперименты есть далеко не у каждого человека. Даже серьезные исследования биологических макрообъектов — животных и растений — сейчас включают в себя элементы молекулярной диагностики: генотипирование исследуемых особей, поиск мутаций, вызывающих заметные невооруженным глазом изменения. Молекулярная диагностика, как ни крути, требует дорогих реагентов и дорогого оборудования, с которым нужно уметь обращаться. Поэтому современные естественно-научные исследования — область, в которой далеко не каждый имеет шансы себя попробовать. Точнее, так было раньше.

Биохакеры и облака

В последнее время в биологии появились два течения, которые ставят целью приблизить естественно-научные исследования к людям, не работающим в лаборатории и не готовым посвятить лабораторным экспериментам все свое время. Первое — движение биохакеров, возникшее в США несколько лет назад (см. «ПМ» № 2'2014). Биохакеры практиковали биологию в гаражах, покупая подержанное оборудование и проводя довольно сложные эксперименты «на коленке». Они хотели показать людям, что наука может стать ближе, если применять творческий подход — ведь можно использовать не самое дорогое оборудование, можно купить бывшее в употреблении, можно вообще не покупать, а поменять на что-нибудь или даже достать бесплатно. А «высший пилотаж» с точки зрения биохакера — это разобраться в принципах работы прибора и сконструировать его простую, дешевую, но рабочую версию самостоятельно. Эти идеи, несомненно, здоровые и продуктивные, но следует признать, что биохакерский подход к науке требует больших затрат усилий и времени и пригоден далеко не для всех.

Совершенно противоположный подход к биологическим исследованиям предлагают новые «облачные лаборатории», которые недавно начали появляться в США, например Transcriptic и Emerald Cloud Laboratory. Их идеи полностью противоположны биохакерским: они предлагают любому желающему проводить свои эксперименты, вообще не прикасаясь к пробиркам и пипеткам.

Важно, что такие лаборатории — не просто группы ученых, которые за деньги делают чужие эксперименты. Если вы зайдете на сайты этих компаний, то увидите перемещающиеся в воздухе автоматические пипетки, разъезжающие штативы с пробирками и другие механические устройства, исправно переливающие жидкости и сканирующие образцы. И это неспроста, ведь особенность этих лабораторий — применение робототехники, которая гарантирует пользователям максимально аккуратные и воспроизводимые результаты.

Рутинная работа

Для того чтобы провести свой эксперимент, можно выбрать протокол из готового набора или перевести свой собственный протокол на язык машинных команд с помощью специального интерфейса. Кажется, недалек тот день, когда появится сервис, аналогично американскому Magic исполняющий любые пожелания ученых. Можно будет отправить эсэмэску: «Синтезировать ген X, ввести в клетки Y и посчитать флуоресцирующие при длине волны ?». Пока такого сервиса нет, но уже сейчас процесс заказа экспериментов в «облачных лабораториях» ненамного сложнее. Результаты экспериментов приходят по электронной почте в весьма сжатые сроки: лаборатория Emerald Cloud, к примеру, уже сейчас обещает провести исследование любым методом из своего списка в течение суток. Что же есть в этом списке? Набор предлагаемых методов включает несколько десятков наименований — от примитивных автоклавирования (стерилизации посуды и реагентов) и термометрирования до всевозможных хроматографий (разделения смесей веществ и их анализа) и ПЦР (реакций синтеза множества копий молекулы ДНК). А в ближайшее время, по обещаниям основателей лаборатории, список доступных методов должен расшириться вдвое. На данный момент роботы уже могут сделать за человека б? льшую часть рутинных лабораторных заданий, освобождая людям время на творческие компоненты исследования — планирование и анализ результатов.

Роботы давно умеют с идеальной точностью раскапывать растворы по пробиркам и плашкам, перемешивать их содержимое, менять и поддерживать температуру. Им удаются и более сложные вещи — например, выращивание культуры клеток млекопитающих и постановка трансфекций (введение чужеродной ДНК в клетки эукариот). Но это всего лишь уровень обычного студента (который, правда, никогда не ошибается). Роботы могут все больше благодаря развитию систем, интегрирующих работу нескольких аппаратов, что позволяет полностью автоматизировать целый эксперимент.

Полная автоматизация

К примеру, платформу фирмы Tecan можно снабдить самыми разными модулями: для перемещения плашки, для раскапывания по ней растворов, для ее промывки, для перемешивания и инкубации при разных температурах. Это позволяет полностью автоматизировать, например, процесс иммуноблоттинга (анализа препарата с использованием антител, распознающих интересующий ученых белок). Аппараты фирмы Leica самостоятельно изготавливают препараты для микроскопии — достаточно лишь загрузить в них образцы тканей. Qiagen предлагает готовую систему, которая может провести все этапы выделения ДНК из клеток, а затем еще и поставить с ней ПЦР. Машины уже могут самостоятельно синтезировать биологические полимеры — нуклеиновые кислоты, пептиды и олигосахариды.

А 13 марта 2015 года в журнале Science была опубликована статья, рассказывающая о создании машины, которая позволяет автоматизировать синтез большинства природных малых молекул (например, непептидных антибиотиков). Это замечательное достижение, поскольку отдельные блоки неполимерных молекул соединены множеством разнообразных типов связей — в отличие от полимерных, синтез которых похож на сборку поезда, одинаковые вагоны которого можно менять в любом порядке. Поэтому к синтезу природных малых молекул всегда нужно было подходить творчески, зачастую проходя через множество стадий, на каждой из которых неизбежно терялась часть вещества. До сих пор казалось невероятным, что процессы синтеза таких молекул можно будет автоматизировать, тем более используя единственный прибор. Тем не менее недавно Мартину Берку из Университета Иллинойса (США) это удалось: его «Машина» собирает огромное количество молекул, если ее обеспечить правильными строительными блоками. В месте соединения блоков на одном из них должен находиться остаток борной кислоты, а на другом — атом галогена. В катализируемой палладием реакции такие блоки объединяются, отбросив борную кислоту и галоген. Сейчас в продаже имеется около 200 подходящих строительных блоков, а с увеличением их числа репертуар «Машины» будет расширяться.

Основатели «облачных лабораторий» развивают направление автоматизации все более сложных процессов, создавая системы взаимодействия роботов между собой. Это и дополнительные машины, которые переносят образцы между роботами, и программное обеспечение, которое позволяет аппаратам «говорить на одном языке». В результате получается полностью автоматическая лаборатория, в которой все эксперименты выполняются максимально аккуратно и быстро.

У нас все точно

У роботов есть и другие преимущества — с их помощью проще подбирать условия эксперимента, ведь автоматы могут изменять лишь один параметр, оставив значения других ровно такими же, как раньше. И конечно, они могут вновь и вновь повторять одни и те же (или с нужными вариациями) эксперименты, не запутавшись в большом количестве пробирок. С переходом на роботизированные лаборатории у ученых есть надежда выйти из кризиса воспроизводимости результатов, в котором сейчас находятся естественные науки. Естественно-научные эксперименты стали так сложны, что зачастую другие ученые не могут воспроизвести результаты коллег не из-за подтасовок, а из-за недостаточно подробных описаний последовательности действий. Когда дело доходит до исследований жизни на молекулярном уровне, каждая ничтожная ошибка в объеме раствора, каждое незначительное различие в условиях лабораторий, каждая привычка ученого, на которую он уже не обращает внимания, могут влиять на результат. С появлением роботизированных лабораторий эти моменты перестанут сбивать с толку. И конечно, автомат не будет подтасовывать результаты: ни потому, что ему пора защищать диссертацию, ни потому, что у него есть свое видение «красивого результата».

Еще одно важное преимущество роботов — хранение и поиск образцов и данных. Автоматизированные системы не только могут хранить все образцы в подходящих условиях, но могут и подсказать, как давно образец поступил и какую фасовку фермента пора перестать хранить на черный день. Если такая система — часть роботизированной лаборатории, то для каждого образца еще и будет в подробностях известно, в результате каких операций он был получен. Для обычных «человеческих» лабораторий такие системы тоже могут быть полезны. Их разработкой занимается и Transcriptic, и Emerald Cloud Laboratory. Специальные устройства для удобного поиска образцов производит Leica.

Вкалывают роботы, счастлив человек

Интересно, что даже сейчас исследования в роботизированных лабораториях ст? ят несущественно дороже или даже дешевле экспериментов, проводимых классическим образом. Ученые постепенно начинают доверять роботам рутинные работы: так, именно в роботизированной облачной лаборатории Transcriptic были проведены все рутинные молекулярно-биологические операции для создания биосенсора, определяющего химический состав оливкового масла. За эту разработку студенты Калифорнийского университета в Дэвисе в 2014 году удостоились главной премии престижного конкурса в области синтетической биологии International Genetically Engineered Machines, iGEM. На долю людей осталось только генерировать идеи и оценивать качество полученных роботами образцов. Появляется все больше публикаций, данные для которых были собраны с использованием автоматизированных систем, ведь даже отдельные аппараты, устанавливаемые в обычных лабораториях, делают работу ученых менее скучной, а их данные — более точными.

Не вытеснят ли роботы людей из лабораторий совсем? Едва ли, ведь творческий процесс листания научных журналов и сайтов за утренней чашкой чая, перехода по десяткам ссылок, после которого и не помнишь, с чего все начиналось, и наконец, озарения, чем немедленно стоит заняться, совершенно невозможно описать вычислительными методами. А с распространением роботизированных лабораторий, которые готовы проводить сложные и аккуратные эксперименты для всех желающих, тонкое интеллектуальное удовольствие по срыванию покровов с тайн нашего мира и самой жизни становится доступно все большему числу людей.

Провести эксперимент в облачной лаборатории можно из любого места в мире — даже с другой стороны земного шара

1. Дизайн эксперимента
Отсылаете образцы в лабораторию, затем с помощью специальной программы конструируете дизайн эксперимента.
2. Дистанционное выполнение
Роботизированная лаборатория проводит эксперимент, в точности придерживаясь описания.
3. Параметры эксперимента
Все параметры эксперимента записываются в базу данных, доступную вам через интернет из любого места в мире.
4. Анализ результатов
Программное обеспечение позволяет проанализировать и визуализировать результаты эксперимента, провести моделирование и статистическую обработку.

Облачная биоэкономика

Сравним стоимость простейшего эксперимента в обычной лаборатории и роботизированной лаборатории Transcriptic. ПЦР (полимеразная цепная реакция) — это метод получения множества копий фрагмента ДНК. С помощью ПЦР можно узнать, есть ли в образце определенный фрагмент ДНК, а также наработать большое количество материала, чтобы использовать его в дальнейших экспериментах. Для эксперимента нужно «раскапать» образцы и реагенты по пробиркам и поместить их в специальный прибор, который создаст подходящие для реакции условия. Чтобы провести такой эксперимент в обычной лаборатории, понадобятся ПЦР-машина ($650−8000), лабораторный пластик ($25 на 100 реакций), реагенты ($40 на 100 реакций) и час работы специалиста ($45-$85), итого — $760−8150. Конечно, ПЦР-машина прослужит долгое время, но первоначальные затраты получаются немалыми. Если проводить тот же эксперимент в лаборатории Transcriptic, понадобится оплатить те же реагенты ($40 на 100 реакций), час работы роботизированной системы манипуляций с жидкостями ($14,7), а также время работы ПЦР-машины ($2−6), итого — $56,7−60,7. Конечно, для единичных экспериментов выгоднее не покупать свой прибор, а провести эксперимент в облачной лаборатории (кроме того, при этом уменьшается стоимость процедур «раскапывания» растворов по пробиркам).

Населена роботами

Фото
Облачная лаборатория напоминает высокоавтоматизированный завод, где все основные операции выполняют роботы, — они не устают, не ошибаются и не отвлекаются, строго придерживаясь заданной программы. Сейчас пользователям подобных лабораторий доступны несколько десятков основных экспериментов, результаты которых обычно готовы в течение суток.

Что могут и что не могут делать роботизированные лаборатории?

Роботы уже умеют: — выделять из клеток белки, ДНК и РНК; — манипулировать фрагментами ДНК — вырезать их, копировать и склеивать, получая синтетические гены; — вводить синтетические гены в бактериальные и эукариотические клетки; — отбирать клетки с определенными признаками; — анализировать состав сложных смесей; — записывать параметры протекания реакции; — синтезировать ДНК, олигосахариды и короткие белки; — синтезировать многие «малые природные молекулы» (например, непептидные антибиотики). Роботы пока не умеют: — осуществлять поиск нужного кадра при микроскопии (в большинстве случаев невозможно объяснить машине, что именно мы ищем в препарате, и тем более сложно объяснить, какой кадр самый информативный); — синтезировать вещества, не состоящие из однородных блоков; — проводить кристаллизацию белков; — работать с многоклеточными живыми организмами.

Фото
Джастин Сигель, заведующий лабораторией ферментативного катализа отделения биомедицинских наук Калифорнийского университета в Дэвисе: «Облачная лаборатория Transcriptic сделала нашу работу (по созданию биосенсора для контроля качества оливкового масла, за который группа студентов Калифорнийского университета в Дэвисе в 2014 году получила главную премию престижного конкурса в области синтетической биологии International Genetically Engineered Machines, iGEM) эффективнее и немного смелее. Вместо того чтобы сделать только десять дизайнов биосенсора, мы смогли попробовать несколько дополнительных вариантов. Мои студенты смогли продвинуться дальше, потому что им не нужно было выполнять рутинную физическую работу».

Редакция выражает благодарность сайту «Биомолекула».

Статья «Лаборатория в облаках» опубликована в журнале «Популярная механика» (№5, Май 2015).