自动化提高了制备样品的通量和一致性，这些样品可以用于蛋白分析、基因测序和其他数据收集的方法。自动化样品制备的关键在于“将想象变成现实”，位于加州托伦斯市的Phenomenex公司核心产品经理Michael McGinley解释道。他接着说，“这是关于如何让样品从‘A’点到‘B’点，但这有时会是无比艰巨的任务。”
传统而言，大部分自动化样品制备都涉及到液体处理，使用机器人技术来分配和收集特定体积的液体，用于如添加试剂或洗涤样品。这些任务对于自动化样品制备来说仍然是最根本的，而且这类液体工作站会与各种容器（从试管到多孔板）配合使用，实现多种下游工序的自动化样品制备，包括液相色谱（LC）和气相色谱（GC），以及下一代测序（NGS）。
“数据收集的挑战在于要以一致的方式制备样品，使用自动化可以降低人为的错误。”位于马萨诸塞州米尔福德市的Waters Corporation公司产品经理Eric Grumbach说，“健康有序的科研市场已经实现了大部分的自动化——如使用输送带，条形码读取以及一整个屋子的设备来实现完全的自动化流程。在许多情况下，用户只需要插入样品，不久之后就能得到结果。”
两种策略
总体来说，公司有两种方式生产自动化所需的工具。样品制备可以是单独的，意味着它仅仅是为其他平台的分析准备好样品；或者自动化样品制备可以与某个分析平台整合，这样的话样品上样、准备和分析都是在一台设备中完成的。选择哪种策略的确依赖于用户的要求，以及客户想要在工作流程中加入自动化的原因。Grumbach举例说，“如果你是分开进行制备过程的，那么你就不会在样品制备的同时去准备测试仪器。”然而，当制备和分析整合起来时，样品和方法输入进机器之后就基本消除了使用者的干预，这让实验室成员有时间去做其他事情。
许多实验室采用的是单独的策略，利用液相或气相色谱将样品分离成组分，随后可以在质谱（MS）之类的其他平台上分析。例如在液相色谱中，样品和液体溶剂被推入一个吸附剂填充的柱状物中。样品中的组分基于它们与溶剂的相互作用，以不同的速率通过柱状物，随后分离出来。在气相色谱中，样品是通过汽化来分离的。想要从质谱中得到不错的结果，就要从样品制备着手。例如，在进行液相或气相色谱分析前，通过固相萃取（SPE）能够增加目标组分的浓度。
Phenomenex公司的McGinley指出，“我们成天都在进行分离的化学应用”，这包括气相、液相和固相萃取技术。他接着说，“我们擅长化学应用以及制造样品制备仪器，但是如果样品规模从每天20个提高到200个或者2000个，我们该怎么办？”在这种情况下，答案是与液体处理的专家进行合作。
2015年，Phenomenex公司和总部位于瑞士的Tecan公司开展技术合作，实现固相萃取技术的自动化。他们所搭建的平台中包括了Phenomenex公司的固相萃取—化学产品“Phenomenex Strata和Strata-X固相萃取吸附剂”，以及Tecan公司提供全自动液体处理的产品Freedom EVO。McGinley表示，“这项合作是源自于与Tecan公司的一场科学会议，也源自于有一位客户想要使用他们的自动控制装置和我们的分析方法。”该系统可以运行试管或96孔板。McGinley补充道：“你可以从手动过程入手，随着需求逐渐使用自动化。”
其中，整合样品分析和检测的一个案例包括滴定技术，可以检测溶液的浓度。例如，医学实验室利用滴定来检测血液或尿液样品中的化学物质。位于佛罗里达州河景镇的Metrohm USA公司将该过程进行了自动化。通过聚焦在其中一个核心任务上，Metrohm公司让这个自动化滴定平台更易于使用。“该技术适合于多个分析员轮换交替的实验室。”Metrohm公司的滴定产品经理 Lori Carey说，“你只需称重样品，放在支架上，随后按下‘开始’按钮。”这些平台也能用于自动化稀释样品，在需要时加入溶剂，并取出精确的体积。除了在医学实验室以外，不同领域的科学家也能够使用这些滴定平台。例如，Carey提到了在环境研究实验室工作的研究者，他们也要求高通量的性能。
准备蛋白
为了研究特定的蛋白或多肽，科学家经常要标记它们。然后这种标记可以被用于分离特定蛋白或多肽，以进行后续研究。位于加州圣克拉拉市的安捷伦科技公司利用自己的AssayMAP平台简化了蛋白分离过程。安捷伦公司生命科学和应用市场组质谱市场部高级主管David J. Edwards将该平台描述为，“为高通量蛋白和多肽样品制备和纯化打造的全自动化解决方案。”
AssayMAP Bravo平台包括了安捷伦Bravo液体处理器，并且配备了AssayMAP的微量层析技术，特色在于可以容纳一系列分离化学方法的一次性暗盒。这些化学方法包括AssayMAP的亲和纯化法，这种方法可以用于将抗体吸附到目标蛋白上。
Edwards表示：“AssayMAP在用于液相/气相质谱分析的前处理时尤其有效，能够通过交付一致的样品，让生物制药和蛋白质组的用户能够获得出色的质谱结果。”AssayMAP Bravo平台使用Bravo AssayMAP的液体控制头，其中包括精度流动注射器。“该注射筒能让液体流动得到精确控制，一次性容纳定量的蛋白/多肽结合和洗脱，并且能交付可重复的、一致的变异系数。”Edwards说。此外，AssayMAP也配置了含有预定义工作流程的软件，但如果用户需要的话也可以定制。该软件让“用户不需要学习一种脚本或仪器控制编程语言。”Edwards接着说。
安捷伦近来发布了AssayMap的一种固定金属亲和层析（IMAC）的暗盒，使用螯合了三价铁离子的次氮基三乙酸（NTA），用于液相/质谱应用的磷肽富集。“为了进行可重复的液相/质谱分析，从复杂混合物中进行磷肽富集是最具挑战性的样品制备任务之一。”Edwards说，“AssayMAP Fe（III） NTA暗盒在规模化、可重复性和自动化三个方面解决这一挑战。”该暗盒可被用于液相/质谱分析工作流程的其中一个部分，以发掘和鉴定生物标记物和生物治疗法，或者去分析候选药物的选择性和毒性。
制备DNA
对于想要探究生物体基因或为特殊应用（如法医取证）而分离DNA的科学家来说，DNA测序是关键所在。然而，下一代测序技术（NGS）的高通量能力只有在使用正确的文库时才能提供有用的数据。为了构建文库，科学家们使用酶从他们的样品中产生特定大小的随机DNA片段。不过，构建文库远比听上去更为复杂。
总部位于马萨诸塞州沃尔瑟姆市的赛默飞世尔科技公司Ion Torrent产品管理副总裁AndyFelton解释道，“文库准备是一系列相当复杂的分子生物过程”，传统上需要大量的手动操作。因此，它要花费数小时的时间（至少要2到7个小时），取决于使用的具体步骤。Felton接着说，“在手动过程中总是会有出错的空间。”
赛默飞世尔科技公司将自己的Ion Chef系统用于进行文库构建。Felton说，这不用再在实验台前花数小时亲自做实验，Chef系统能够在仅仅15分钟内构建好一个文库。
“四五年之前，下一代测序极度依赖手动。”Felton说，“然而现在的操作流程相当简单，几乎任何人都能采用这项技术。”Felton说，这项技术简单到他能在一小时内教会几乎任何人如何把它构建起来。
除了易于使用之外，Ion Chef系统还大大地促进了下一代测序技术的产出。“去掉了用户交互之后，通常会降低错误率，并提升结果的整体可重复性。”Felton说。这一点在临床应用上尤其重要，它们需要并不复杂但是极为稳健的方法。下一代测序技术的持续简单化也推动了该技术的使用，Felton说它可被用于“检测基因表达、靶向检测、代谢组学、表观遗传学等领域”。
临床鉴定核酸
下一代测序技术的高通量让它对临床应用来说十分有用，因为研究者必须要分析大量的样品。通过简化下一代测序中的样品制备步骤，这让大量的临床应用更加可行。例如，人类微生物组（生活在人身上和体内的微生物）的健康影响得到越来越多的关注，产生了分离和分析这些微生物样品的需求。
位于德国的QIAGEN公司高级主管、生命科学样品技术产品研发负责人 Markus Sprenger-Haussels解释道，例如，研究人员利用核酸提取来研究人类肠道内的微生物构成。遗憾的是，这种样品中大约95%的下一代测序读取通常是来自人类自身的，而不是微生物的。
“因此我们研发了一种方法来选择性地分离微生物DNA。”Sprenger-Haussels说，“使用这种方法后，95%的读取都是来自微生物的DNA，这样就将每个测序反应的宝贵信息数量提高了几乎20倍。”这种富集方法被包括在QIAGEN公司的QIAamp DNA微生物组试剂盒和QIAamp FAST DNA Stool迷你试剂盒中，用于为后续分析分离微生物DNA。通过使用这些试剂盒，“你能够在皮肤或结肠中观测到某种疾病状态与微生物群落组成之间的相互关系。”Sprenger-Haussels说。
除了下一代测序技术外，如今的医学专家也会用到基于聚合酶链式反应（PCR）的分析。例如，在治疗癌症时可以用PCR技术。为了追踪癌症治疗的影响，肿瘤学家可能会用到液体活细胞检测来分析病人血液中的癌症标记。QIAGEN公司提供基于PCR技术的检测，它可以通过手动或通过QIAsymphony样品制备系统自动分离循环肿瘤细胞、游离核苷酸和外泌体（从癌细胞中释放出来的小囊泡，能够触发癌症的生长）。“这些都携带着（患者的）癌症信息。”Sprenger-Haussels说，“基于QIAsymphony处理大样品容量的能力，它提供了无与伦比的灵敏度。”例如，对于外周癌细胞来说，如果5毫升的血液中仅有5个癌细胞，那么QIAGEN公司的AdnaSelect和AdnaDetect技术有95%的概率可以找到它们；即便是当5毫升的血液中仅有2个循环癌细胞，那么它当时能够检测得到的概率也可以超过70%。
QIAGEN公司基于PCR技术分析的样品制备技术也能被用于产前诊断。“只需从母体中取出血液”，Sprenger-Haussels说，“就包括了胎儿的DNA，能被用于（唐氏综合症）或其他遗传性疾病的分析。”Sprenger-Haussels接着说，“这对胎儿来说完全无风险，而且比成像等其他无创检测的准确性高得多。”
打造定制系统
尽管自动化样品制备已经有多种商业化方案可供选择，科学家有时仍需要个性化的系统。位于密苏里州圣路易斯市华盛顿大学医学院的医学、细胞生物学和生理学教授Daniel Ory和他的同事们可以为学术和工业界科研人员创制个性化分析系统。
他说，“我们采取的方案囊括了从几个样品到上千个样品组——3000到4000个。”对于项目的范围较广，Ory指出，每个项目都需要不同的方法。Ory所采用的自动化程度也依赖于项目的规模。例如，如果一个方案包括了1000个样品，他可能会研发使用96孔板的方法。“有很多液体处理工作站能够采用多孔操作的方式。”他说。然而，许多解决方案最后还是半自动化的。Ory说，“如果我们能达到人工操作最小化的程度，那才是最好的，而这也是我们的目标。”
然而，一家实验室或者公司在是否使用自动化样品制备的决定时，需要有经济上的考虑。“自动化会花费几十万美元。”Grumbach说，“自动化也要求日常的维护。而这些组织通常会雇佣专家来特别维护这些自动化平台。”如果一项研究所涉及的样品不足以证明这种花费的程度是值得的，那么可能坚持采用手动操作才更加合理。
除了样品制备方法之外，Ory指出了关键的一点：“只有项目中所产生的数据质量好，你的项目才会出色。”为了得到质量最高的数据，科学家必须要采取最好的样品制备。此外，分析系统也必须是经过验证的。正如Ory解释的：“如果你有一组来自临床研究的1000项样品集，你会想要知道样品1号和样品1000号是可以比较的。”
随着自动化样品制备的工具变得易于建立和使用，更多的科学家能够在他们的实验室和临床中加入这项技术。■
（译者之一高大海系中国科学院海洋研究所助理研究员）
Mike May 是科技发行顾问。
DOI: 10.1126/science.opms.p1600101