阿姆斯特丹大学范特霍夫分子科学研究所的蒂莫西·诺埃尔教授带领的团队，在刚发表于《自然·合成》的论文中，介绍了一个用于合成优化的自主实验室系统，这算是一大突破。RoboChem Flex造价仅约5000美元，加上多功能模块化设计和“人在回路”分析选项，大小合成实验室都适用。论文里给出了搭建自家系统的所有信息。
诺埃尔教授说，他们团队开发的这款新RoboChem系统，会让自主、复杂的AI驱动合成系统得到普及。这类系统通常很贵，只有资金雄厚的机构才买得起。“我们认为这种只有少数人才能用的特权，对科学没什么好处。科学进步需要可扩展、高性价比的工具，让不同资源的研究人员都能用上。所以我们把系统设计得谁都能用，包括条件一般的课题组，从而提高他们的研究能力、创新机会和科学影响力。”
降成本，提功能
2024年初发表在《科学》上的第一版RoboChem系统，自带一个针对流动化学的自主系统，连着台式核磁共振仪做分析，由集成的机器学习AI单元操控。在那篇原始论文中，团队展示了RoboChem在加速发现制药和其他领域相关分子上的强大能力。系统全天候自动运行，能自己优化合成十到二十个分子，这活儿一名博士生得干上几个月。
“我们特别自豪在《科学》杂志上展示了RoboChem的本事，”诺埃尔说。“不过，缺点就是这套系统花了我们超过5万美元，这还不包括非常昂贵的核磁共振设备。我们决定想办法降低成本，同时提升它的多功能性。”
于是，现在《自然·合成》上发表的正是RoboChem Flex。论文里给出了所有信息，全球的实验室都能照着造一套。这东西预估成本才5000美元左右，却能用在光催化、生物催化、热交叉偶联等多个领域。诺埃尔觉得自己的目标达成了。
“市面上也有其他价格合适的自动化系统，但那些只盯着很窄的问题，牺牲了研究潜力。我们在六个有挑战性的案例里展示了RoboChem Flex，这些案例覆盖了化学的不同领域。每个案例都展示了RoboChem Flex如何针对具体问题量身定制。当然，我们也在自己实验室里实际操作了推荐的合成方法，验证了RoboChem Flex结果在实际中是否行得通，”诺埃尔说。
3D打印组件与“人在回路”选项
为确保经济性和灵活性，RoboChem Flex采用市面上常见的组件或其3D打印替代品。这些不仅大幅降低成本，还允许快速定制和迭代开发。硬件组件之间的通信由Noël研究团队内部开发的专用OmniPlatypus软件包协调，该软件包已开源。它确保了无缝的模块化设计，并实现了即插即用的架构，用户只需极少的编码工作。
在软件层面，RoboChem-Flex配备了一个集成且高度模块化的贝叶斯优化（BO）代理。这使得用户能够定制AI驱动的合成工作流优化，以满足特定的实验目标。该平台还支持与一系列在线分析仪器集成，包括NMR、UHPLC-MS和拉曼光谱。这种集成实现了完全自主的闭环操作，能够24小时全天候自动优化反应。
然而，添加在线分析设备将是一笔可观的投资，可能远超系统本身的5000美元。因此，Noël团队还开发了一种经济高效的3D打印液体采样单元。
"该模块可以收集反应样品，"Noël解释说，"然后可以用现有的分析设备来分析，这种设备通常由多个研究组共享。"
这种'人在回路'方法为实验室提供了实用且实惠的入门方式。因此，通过为资源有限的研究团队配备和经费充足机构一样的工具，RoboChem-Flex旨在让竞争环境更公平，并促进各种规模的创新。
更多信息： Simone Pilon 等人，《一种灵活且经济实惠的自驱动实验室用于自动化反应优化》，《自然·合成》（2026）。DOI: 10.1038/s44160-026-01053-0
用于RoboChem Flex的所有代码都可以在GitHub上公开下载。这里面有机器学习、优化代码、图形界面软件、设备固件、操作控制代码、3D打印设计文件和硬件原理图这些。
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