大咖研讨会 | GSK的HTE实现方法

本文是系列讲座的第三篇，是关于GSK的高通量实验的相关故事。

GSK在微型化方向取得显著进展，从传统单一化学反应，逐渐转向使用48孔或24孔板进行微摩尔尺度的反应，使用少于1毫克的材料。这些技术应用于优化和筛选实验，以筛选出最佳反应条件，批量运行实验，加快数据生成。

HTE工作既简单又复杂。为了让复杂的事情变简单，GSK致力于使高通量实验（HTE）对一线科学家更友好和更易于操作。提供机器人和自动化培训、建立可靠流程和电子数据系统以跟踪反应。

GSK的未来发展将引向纳米尺度化学，使用更多自动化和机器人技术，如"mosquito®"，使用384孔和1536孔板进行实验。微型化实验能增加反应复杂性，减少资源需求，节约成本和材料，同时在短时间内生成更多数据，加快项目进展速度。

• 数据多样性：高通量实验涉及多种数据类别，包括实验设计、反应参数、化学结构、样品ID、分析方法信息和分析数据等。化学家需要使用多个系统来管理这些数据，可能导致转录错误、效率低下和流程缺乏标准化。

• 关键内容追踪：需要追踪目标产物的合成情况、合成产物的数量以及成功合成反应的信息。

• 数据完整性和可读性：确保数据记录完整、易读，并具备可重现性，以便实验结果可以被总结和数据可以被重复使用。

为了确保高通量实验数据的完整性，需考虑以下关键方面：

• 简化反应条件设计：在实验规划阶段，可以灵活获取试剂和化学库存信息，跟踪实验中所使用的材料来源。

• 通信：实现系统间的通信机制，生成工作指令集和序列文件，以便机器人、自动化设备和分析仪能够顺利运行。确保软硬件兼容性是关键。

• 可扩展性：实现数据流的标准化，确保系统具备调节性、适应性、支持性和直观性。这样可以更好地应对不断变化的实验需求和数据处理要求。

• 原始数据分析能力：提供处理和再处理原始数据的能力，并提供数据可视化工具，以帮助科学家进行决策和分析。

通过考虑这些关键方面，可以建立一个高通量实验数据获取方案，确保数据的完整性和可靠性。

通过使用Katalyst D2D，我们能够更好地获取和管理高通量实验数据，提高实验效率和数据质量。

通过优化这个工作流程，科学家能够更高效地使用Katalyst进行高通量实验，从而获得更多有关反应优化和化合物合成的知识。

• 使用预分配板和实验模板，无需从头开始编排实验，从而节省了30分钟时间

• 孔位颜色代表不同的催化剂或化合物，使科学家快速识别不同的实验条件

• 单独孔板可以设置特定信息，方便记录和追踪实验细节

• 通过鼠标拖拽软件页面中化合物信息，批量构建各个反应孔的反应条件

• 模拟孔板间的液体吸取和分配过程

• 展示单个孔位的物质组成

• 孔板间的孔位关系可以被追踪

• 创建LCMS系统读取使用的序列信息，节省大约10分钟时间

• 自动抓取数据，直接与孔位关联，方便后续的数据分析和处理

• 视觉工具可以展示剩余物料和产物量之间的差异，帮助科学家更快做出决策

GSK科学家正在积极考虑利用Katalyst技术，实现更高密度的实验通量和推动由数据驱动的化学研究。请参考视频：

在视频中，展示了GSK科学家对高通量平台的两个期望：

高密度的实验通量意味着更多的化合物和反应条件可以被快速测试和评估，从而加速新药物的发现和开发过程。

数据驱动功能使科学家能够更好地分析和解释实验结果。通过收集和整合大量的实验数据，科学家可以利用机器学习和数据挖掘等技术，发现隐藏在数据中的模式和趋势，从而更好地指导下一步的实验设计和优化。

有兴趣的读者可以观看演讲视频，或点击文末“阅读原文”ACD官网观看。

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