丹納赫計畫於2027年建立AI自主實驗室以加速抗體研發

2026年10月7日，丹納赫正式公布將在Abcam設施內啟動其首座完全自主、由人工智慧驅動的實驗室。此計畫預計於2027年初規模化運營，旨在透過整合AI、機器人技術以及丹納赫旗下多家公司提供的技術，加速親和試劑，特別是抗體的發現與生產。此舉標誌著公司首次將智慧實驗室概念付諸實踐，計畫將先進硬體與編排軟體相結合，打造高度自動化的研究環境。簡言之，丹納赫正構建一個機器與演算法協同工作的空間，以前所未有的速度推進發現流程。

自主實驗室概覽

工作流程整合了Beckman Coulter Life Sciences、Cytiva、Genedata、Integrated DNA Technologies與Molecular Devices的解決方案。每個平台提供專門的模組——從樣本準備、蛋白純化到序列分析與功能表徵——並即時與機器學習演算法通訊。這些演算法根據親和力、穩定性與可開發性等標準對抗體項目進行優先排序，並直接向執行實驗步驟的機器手臂發送指令。資料整合於一個中心儲存庫中，使AI模型能在產生新結果時持續調整其預測。換句話說，所有設備與軟體相互連結，實時共享資訊，確保每個決策皆基於最新資料。

Automata是丹納赫的技術合作夥伴，提供負責機器人移動、實驗室資源分配以及分析軟體同步的編排層。此層確保每項任務——從自動加樣到讀取檢測板——在最佳時機執行，減少等待時間並避免設備衝突。此外，Automata還提供監控介面，使人工操作員能即時查看每項實驗的狀態，若出現意外故障，可快速介入。換言之，Automata充當大腦，指揮所有設備的動作，確保系統和諧、協調地運作。

抗體生產循環

循環從生成親和試劑開始，包括由AI設計的抗體。隨後系統自動組裝表達板，培養宿主細胞，純化蛋白質，並進行結合實驗以評估親和力與特異性。每個結果立即回饋給AI模型，模型細化參數並提出下一代候選者。此閉環循環使實驗室能在遠快於傳統方法的時間內測試數千種變體，並保留完整的實驗資料記錄以供稽核與復現。因此，持續的回饋創造了一個不斷改進的過程，每一次迭代都提升了抗體的品質與相關性。

丹納赫預測，該自主實驗室能將抗體發現速度提升至原來的八倍，並將年度親和試劑產量從數十提升至數百。此目標基於內部模擬與部分自動化實驗室的基準測試，作為前瞻性預測提出。公司強調，儘管自動化減少了手工步驟，實際速度仍取決於演算法的穩健性、原料供應以及處理意外生物變異的能力。總之，這些預測雖具雄心，亦承認外部與技術因素仍可能影響最終表現。

• 根據丹納赫內部預測，抗體發現速度提升至8倍；
• 親和試劑年度產量潛在提升10倍，從數十提升至數百；
• 在單一工作流程中整合六個丹納赫事業單位的AI、機器人與技術；
• 持續向AI模型回饋，實現項目的迭代改進。

局限性與科學家的角色

儘管自動化程度高，丹納赫明確表示，人類科學家仍將負責關鍵決策，如治療靶點選擇、關鍵結果解釋以及有前景候選者的驗證。公司承認技術風險，包括硬體故障、校準錯誤以及AI演算法在處理不常見蛋白結構時的局限性。品質、可追溯性與監管合規性亦被列為在實驗室大規模向外部合作夥伴推廣前必須解決的挑戰。歸根結底，人工參與仍是確保科學有效性與監管安全的關鍵。

對生物技術產業的影響

若目標實現，該自主實驗室可作為新一代智慧儀器與整合研究環境的概念驗證，可能重新定義生物發現的工作流程。每年能夠生成數百個抗體並加速測試循環的能力，有望降低研發成本並縮短基於抗體的療法上市時間。然而，採用仍取決於可靠性驗證、監管接受度以及將系統整合到現有製造流程的能力。換句話說，產業可以從更高的效率中受益，但在大規模實施前仍需克服技術與監管障礙。

目前，丹納赫此舉的主要意義在於展示完全自主、結合先進AI與機器人技術的實驗室在技術上是可行的，且可計畫於2027年初實現商業規模運營。此前景為其他生命科學公司探索類似模型提供了空間，推動了對自動化與人工智慧的投資。雖然實際結果尚未公布，科學界正密切關注該計畫的進展，期待看到具體的性能數據以及符合品質標準的證據。總之，丹納赫正開闢一條可能在未來數年徹底改變生物技術研究方式的道路。