Dans un article publié dans Nature Synthesis, des chercheurs dirigés par le Pr Timothy Noël de l’Université d’Amsterdam présentent une avancée majeure dans les systèmes de laboratoire autonomes pour l’optimisation de synthèses. Avec un coût estimé à seulement 5000 dollars, un design modulaire polyvalent et une option d’analyse avec « humain dans la boucle », RoboChem Flex s’adresse à tous les laboratoires de synthèse, grands ou petits. L’article fournit toutes les informations pour construire son propre système.
Selon le Pr Noël, cette nouvelle version du concept RoboChem développée par son groupe démocratisera l’utilisation des systèmes de synthèse autonomes sophistiqués, pilotés par IA. Ces systèmes sont souvent très coûteux, de sorte que seules les institutions bien financées peuvent se les offrir. « Nous trouvons ce privilège exclusif contre-productif pour la science. Le progrès scientifique nécessite des outils évolutifs et rentables qui donnent du pouvoir aux chercheurs de tous niveaux de ressources. Nous avons donc développé notre système pour qu’il soit largement utilisé, même par des groupes moins établis, stimulant ainsi les capacités de recherche, les opportunités d’innovation et l’influence scientifique. »
Coût réduit, polyvalence accrue
Présenté dans la revue Science début 2024, le premier système RoboChem était un système autonome pour la chimie en flux, couplé à un spectromètre RMN de paillasse pour l’analyse, et contrôlé par une unité IA d’apprentissage automatique intégrée. Dans leur article initial, le groupe a démontré la puissance de RoboChem pour accélérer la découverte chimique de molécules pertinentes pour les applications pharmaceutiques et autres. Fonctionnant de manière autonome 24h/24, le système peut optimiser la synthèse de dix à vingt molécules par lui-même, ce qui prendrait plusieurs mois à un doctorant.
« Nous étions très fiers de présenter les capacités de RoboChem dans Science », explique Noël. « L’inconvénient était que le système nous a coûté plus de 50 000 dollars, sans même inclure le très coûteux équipement RMN. Nous avons décidé de trouver un moyen de réduire les coûts tout en améliorant sa polyvalence. »
Le résultat, présenté dans Nature Synthesis, est RoboChem Flex. L’article fournit toutes les informations permettant aux laboratoires du monde entier de construire leur propre système. Avec un coût estimé à environ 5000 dollars et des capacités dans des domaines aussi divers que la photocatalyse, la biocatalyse, le couplage croisé thermique et plus encore, Noël considère sa mission accomplie. « Il existe d’autres systèmes automatisés abordables, mais ils sacrifient le potentiel de recherche en se concentrant sur des problèmes étroitement définis. Nous avons démontré RoboChem Flex dans six études de cas complexes couvrant divers domaines de la chimie. Chaque étude de cas montre comment RoboChem Flex peut être spécifiquement adapté au problème en question. Et bien sûr, nous avons vérifié l’applicabilité pratique des résultats de RoboChem Flex en réalisant les synthèses proposées dans notre laboratoire. »
Composants imprimés en 3D et option « humain dans la boucle »
Pour garantir l’accessibilité et la flexibilité, RoboChem Flex utilise des composants facilement disponibles ou leurs équivalents imprimés en 3D. Ceux-ci réduisent considérablement les coûts et permettent une personnalisation rapide et un développement itératif. La communication entre les composants matériels est orchestrée par le package dédié OmniPlatypus, développé en interne par le groupe de recherche de Noël et open source. Il assure une modularité transparente et permet une architecture plug-and-play avec un effort de codage minimal de la part de l’utilisateur.
Au niveau logiciel, RoboChem-Flex dispose d’un agent d’Optimisation Bayésienne (OB) intégré et hautement modulaire. Cela permet à ses utilisateurs de personnaliser l’optimisation pilotée par IA du flux de travail de synthèse pour atteindre des objectifs expérimentaux spécifiques. La plateforme prend également en charge l’intégration avec une gamme d’instruments d’analyse en ligne, notamment la RMN, la UHPLC-MS et la spectroscopie Raman. Cette intégration permet une opération en boucle fermée entièrement autonome, capable d’optimiser les réactions de manière autonome 24 heures sur 24.
Cependant, l’ajout des analyses en ligne représenterait un investissement considérable qui pourrait dépasser largement les 5000 dollars du système lui-même. Par conséquent, le groupe Noël a également développé une unité d’échantillonnage liquide imprimée en 3D et rentable. « Ce module permet la collecte d’échantillons de réaction », explique Noël, « qui peuvent ensuite être analysés en utilisant l’équipement analytique déjà disponible, souvent partagé entre plusieurs groupes de recherche. » Cette approche « humain dans la boucle » offre un point d’entrée pratique et abordable pour les laboratoires. Ainsi, en équipant les groupes de recherche aux ressources limitées d’outils équivalents à ceux des institutions bien financées, RoboChem-Flex vise à niveler le terrain de jeu et à favoriser l’innovation à toutes les échelles.
Tout le code utilisé pour RoboChem Flex est librement disponible via GitHub. Cela inclut, entre autres, le code d’apprentissage automatique et d’optimisation, le logiciel d’interface utilisateur graphique, le micrologiciel des périphériques et le code de contrôle opérationnel, les fichiers de conception pour l’impression 3D et les schémas pour le matériel.
Article : A flexible and affordable self-driving laboratory for automated reaction optimization – Journal : Nature Synthesis – Méthode : Computational simulation/modeling – DOI : Lien vers l’étude
Source : UVA
