KR102634499B1 - 자동화된 시스템의 동적 제어 - Google Patents

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Abstract

동적 자동화를 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 예를 들어, 자동화 모듈은 사용자에 의해 선택 가능한 적어도 하나의 맵 템플릿을 수신할 수도 있다. 맵 템플릿에 기초하여, 자동화 모듈은 로봇 데크 레이아웃 맵 및/또는 절차를 동적으로 생성하고 또한 로봇에 대한 일련의 로보틱 커맨드들을 생성할 수도 있다. 로보틱 커맨드들은 그 후 로봇으로 전달되어 자동화를 수행할 수도 있다. 이에 따라, 자동화는 사용자가 자동화 전에 모든 로보틱 커맨드들을 사전 프로그래밍 또는 사전 조립할 필요없이 완전히 동적일 수도 있다. 자동화 모듈은 따라서 사용자에 의해 선택된 적어도 하나의 맵 템플릿에만 기초하여 로보틱 커맨드들을 실시간으로 및/또는 즉석에서 구축할 수 있을 수도 있다.

Description

자동화된 시스템의 동적 제어{DYNAMICALLY CONTROLLING AN AUTOMATED SYSTEM}
본 PCT 국제 출원은 2017년 1월 27일자로 출원된 미국 가출원 제62/451,470호에 대한 우선권을 주장하고 그의 이익을 주장하며, 이 출원의 전체 내용은 본원에 참조로서 명백하게 포함된다.
본 발명은 내독소 (endotoxin) 분석과 관련된 자동화와 같은 동적 자동화를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
로보틱 시스템 및 컴포넌트는 다양한 산업 분야에서 광범위하게 구현되었다. 예를 들어, 로보틱 시스템 및 컴포넌트는 자동차, 전자제품, 제약 및 생명 공학과 같은 내구재 및 소비재 및 기타 소비재의 제조에서 잘 알려져 있다. 또한 로보틱 시스템 및 컴포넌트는 종종 분석을 수행하는 것과 같은 생명 공학, 의료 및 실험실 환경에서 사용된다. 이러한 로보틱 시스템과 컴포넌트 (실험실에서든 또는 제조 환경에서든 관계없이) 는 일반적으로 여기에 상세히 설명될 정적 자동화 스크립트들을 사용하여 제어된다.
분석은 실험실, 의학, 약리학, 환경 생물학 또는 분자 생물학에서 대상 개체 (예 : "분석 물질") 의 존재, 양 또는 기능적 활동의 정성적 평가 또는 정량적 측정을 위한 조사 절차이다. 분석 물질은 유기체 또는 유기 시료 내의 약물, 생화학 물질, 또는 세포 일 수 있으며, 측정된 개체가 분석 물질일 수도 있다. 분석은 일반적으로 분석 물질의 세기 성질을 측정하고 그것을 몰 농도, 밀도, 효소 국제 단위에서의 기능적 활동, 표준과 비교할 때의 일부 효과의 정도 등과 같은 관련 측정 단위로 표현하는 것을 목표로 한다.
내독소는 발열원의 한 타입이며 그람 음성 박테리아 (Gram-negative bacteria) 의 외부 세포막에서 발견되는 천연 화합물이며 수많은 생물학적 활동에 영향을 줄 수도 있다. LAL (Limulus Amebocyte Lysate) 시험은 1970 년대에 상업적으로 도입되었다. LAL은 말굽 게의 혈액 세포 또는 아메바양세포 (amebocyte) 에서 도출된다. 말굽 게의 혈액 세포가 내독소의 존재 하에서 응고되는 것으로 관찰되었으며, 이 기술은 내독소 검출 분석의 개발에 사용되었다. 오늘날, 내독소 시험은 원료 및 공정 중 재료와 의약품 및 의료 기기 산업의 최종 제품 출시에 대해 수행된다.
내독소 분석을 포함한 분석 방법은 부분적으로 실험실 로봇을 제어하도록 구성된 컴퓨터 시스템(들)을 사용하여 수행되거나 촉진될 수도 있다. 이 로봇들은 생물학적 또는 화학적 시료와 실험실 장비를 상대적으로 정밀하고 효율적으로 이동시키도록 구성될 수도 있다. 그러나, 실험실 로봇들은 실험실 기술자에 의해 그 로봇들이 수행하는 각각의 분석 또는 테스트에 대해 미리 결정된 로봇 자동화 스크립트로 사전 프로그램 될 수도 있고, 따라서, 그들은 정적이며 융통성이 없다. 예를 들어, 정적 로보틱 제어는 컴포넌트들이 어디에 위치될 지를 미리 결정하고, 그 후 아이템들이 생성되도록 요구되는 로보틱 제어 코드를 개발하는 것을 수반한다. 제어 코드가 실행될 때마다 동일한 컴포넌트가 동일한 위치에 위치되어야 하며, 이는 처리 (및 생성되는 아이템) 가 항상 동일하며 상이한 아이템을 생성하려면 새로운 로보틱 제어 코드가 개발되어야 한다는 것을 의미한다. 이러한 방식으로, 로보틱 스크립트는 정적이며 (예를 들어, 일단 스크립트가 생성되면, 임의의 유연성 없이 매번 동일한 방식으로 실행됨). 각 분석 또는 테스트에 대한 전용 스크립트를 작성하는 것은 지루하고 시간 소모적 일 수 있고, 스크립트 생성은 전문적인 스크립팅 지식을 요구한다. 또한 일부 스크립트는 예를 들어 분석 또는 테스트 프로세스의 다양한 지점에서 수동 작업을 적용하기 위해 사람의 개입에 따른 “지켜보기 (babysitting)” 를 요구할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에 따르면, 동적 자동화를 위한 시스템은 로봇 및 적어도 하나의 템플릿을 수신하고, 그 수신된 적어도 하나의 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하며, 동적 자동화를 수행하기 위해 그 생성된 복수의 로보틱 커맨드들을 로봇에 전송하기 위해 저장된 명령들을 실행하기 위한 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 동적 자동화를 위한 방법은, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 적어도 하나의 템플릿을 수신하는 단계, 그 수신된 적어도 하나의 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하는 단계, 동적 자동화를 수행하기 위해 그 생성된 복수의 로보틱 커맨드들을 로봇에 전송하는 단계를 포함한다.
본 개시의 또 다른 양태에 따르면, 동적 자동화를 위한 시스템은 로봇 및 로봇 데크를 갖는 로보틱 장치 및 제 1 분석을 위해 사용되는 제 1 마이크로플레이트 (microplate) 의 제 1 맵 템플릿을 수신하고, 그 수신된 제 1 맵 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하며, 동적 자동화를 수행하기 위해 그 생성된 복수의 로보틱 커맨드들을 로보틱 장치의 로봇에 전송하기 위해 저장된 명령들을 실행하기 위한 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.
본 개시의 양태에 따르면, 그 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 제 1 맵 템플릿에 기초하여 로봇 데크에 대한 데크 레이아웃 정보를 동적으로 결정하며, 로봇 데크는 제 1 맵 템플릿의 제 1 마이크로플레이트와 연관된 제 1 분석을 수행하기 위한 하나 이상의 스테이션들을 갖는다. 또한, 데크 레이아웃 정보는 다음 중 하나 이상을 포함한다: (i) 로봇 데크상의 하나 이상의 스테이션들 각각에서 동적 자동화에 어떤 장비가 사용되어야 하는 지, (ii) 그 장비가 로봇 데크상의 하나 이상의 스테이션들 각각에서 어디에 위치되어야 하는 지, 그리고 (iii) 그 장비와 연관된 하나 이상의 측정들의 계산들. 또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 동적으로 결정된 데크 레이아웃 정보에 따라 로봇 데크가 셋업되었다는 확인을 수신한다. 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 또한 자동화의 결과를 처리할 수도 있고 그 결과를 메모리에 저장한다. 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 제 2 분석에 사용 된 제 1 마이크로플레이트와 상이한 제 2 마이크로플레이트의 제 2 맵 템플릿을 수신하고, 복수의 로보틱 커맨드들은 그 수신된 제 1 및 제 2 맵 템플릿들에 기초하여 동적으로 생성된다. 또한, 제 1 분석 및 제 2 분석은 동일한 자동화 실행 동안 수행된다. 동일한 자동화 실행은 제 1 분석과 제 2 분석을 동적으로 자동화한다. 제 1 분석 및 제 2 분석은 내독소 분석이다. 또한, 하나 이상의 스테이션은 다음 중 하나 이상을 포함할 수도 있다 : (i) 시약 랙 스테이션, (ii) 시료 튜브 랙 스테이션, (iii) 마이크로플레이트 홀더 스테이션, (iv) 마이크로플레이트 워머 (warmer) 스테이션 및 (v) 피펫 팁 홀더 스테이션. 장비는 다음 중 하나 이상을 포함한다: (i) 적어도 하나의 트로프, (ii) 적어도 하나의 바이알, (iii) 적어도 하나의 표준 튜브, (iv) 적어도 하나의 보조 튜브, (v) 적어도 하나의 시료 튜브 및 (vi) 적어도 하나의 마이크로플레이트 리더. 또한, 제 1 맵 템플릿은 복수의 셀을 갖는 그리드를 가지며, 각각의 셀은 제 1 마이크로플레이트상의 웰 (well) 의 위치에 대응한다. 제 1 맵 템플릿 및 제 2 맵 템플릿은 동적 자동화 전에 사용자에 의해 구성 될 수도 있다. 또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 인터페이스 상에 제 1 맵 템플릿 및 제 2 맵 템플릿을 미리보기를 위해 디스플레이한다.
본 개시의 추가 양태에 따르면, 동적 자동화를 위한 방법은, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 제 1 분석에 사용되는 제 1 마이크로플레이트의 제 1 맵 템플릿을 수신하는 단계; 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 수신된 제 1 맵 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하는 단계; 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 생성된 복수의 로보틱 커맨드들을 동적 자동화를 수행하기 위해 로봇에 전송하는 단계를 포함한다.
본 개시의 추가의 양태에 따르면, 방법은 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 제 1 맵 템플릿에 기초하여 로봇 데크에 대한 데크 레이아웃 정보를 동적으로 결정하는 단계를 더 포함하며, 로봇 데크는 제 1 맵 템플릿의 제 1 마이크로플레이트와 연관된 제 1 분석을 수행하기 위한 하나 이상의 스테이션들을 갖는다. 또한, 데크 레이아웃 정보는 다음 중 하나 이상을 포함한다: (i) 로봇 데크상의 하나 이상의 스테이션들 각각에서 동적 자동화에 어떤 장비가 사용되어야 하는 지, (ii) 그 장비가 로봇 데크상의 하나 이상의 스테이션들 각각에서 어디에 위치되어야 하는 지, 그리고 (iii) 그 장비와 연관된 하나 이상의 측정들의 계산들.
본 개시의 또 다른 양태에 따르면, 동적 자동화를 위한 방법이 제공되며, 그 방법은 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 적어도 하나의 템플릿을 수신하는 단계; 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 그 수신된 적어도 하나의 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하는 단계; 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 동적 자동화를 수행하기 위해 그 생성된 복수의 로보틱 커맨드들을 로봇에 전송하는 단계를 포함한다.
도 1 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 예시적인 시스템들을 도시한다.
도 2 는 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 예시적인 로보틱 장치를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 로보틱 장치의 데크상에 배열된 예시의 스테이션들을 도시한다.
도 4 는 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 자동화 모듈의 템플릿 선택 인터페이스를 도시한다.
도 5 내지 도 10 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 자동화 모듈의 로봇 데크 셋업 인터페이스들을 도시한다.
도 11 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 자동화 모듈의 실행 분석 인터페이스를 도시한다.
도 12 는 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 흐름도를 도시한다.
도 13 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 흐름도를 도시한다.
도 14 는 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 챠트를 도시한다.
도 15 내지 도 17 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 그래프들을 도시한다.
도 18 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 챠트를 도시한다.
본 발명은 자동화된 시스템을 동적으로 제어하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 예를 들어, 자동화된 시스템은 하나 이상의 분석, 제조 단계 또는 다른 원하는 기능과 같은 특정의 자동화 기능을 수행하기 위한 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스, 로보틱 장치 및 장비/스테이션을 포함할 수도 있다.
본 개시의 양태들에 따르면, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스 상에 구현된 자동화 모듈은 로보틱 장치를 스크립팅하여, 그것이 실행될 특정의 분석을 위한 마이크로플레이트의 맵 (예를 들어, 마이크로플레이트 내의 각 웰의 위치), 소비재 바디상의 위치 (예를 들어, 자동차 바디 또는 전자 디바이스 바디상의 위치) 의 맵, 또는 임의의 다른 위치 기반 맵과 같은 특정의 템플릿에 키잉되는 고유한 일련의 제어 커맨드들을 생성함으로써 그 자신의 자동화 코딩 명령들을 즉석에서 (on the fly) 구축할 수 있다. 실험실 기술자와 같은 사용자는 자동화 모듈에서 템플릿을 선택할 수도 있으며, 이것은 그 후 템플릿을 가져 와서 로봇 데크 레이아웃 맵 및/또는 절차를 동적으로 생성 또는 구축하고 자동화를 위한 고유한 일련의 제어 커맨드들을 또한 구축할 수도 있다.
하나의 예에서 그리고 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 자동화 모듈은 사용자에게 자동화를 실행하기 위한 적어도 하나의 템플릿을 선택하고 입력하도록 촉구할 수 있으며, 여기서 각 템플릿은 예를 들어 각각의 내독소 분석에 대응할 수도 있다. 템플릿은 자동화 결과의 타입을 나타낼 수 있는 임의의 것 (예를 들어, 스크립트, 인쇄물, 구두 언어, 이미지, 도식 표현 등) 일 수도 있다. 템플릿은 사용자에 의해 스크래치 (scrach) 로부터 생성되고 나중의 사용을 위해 시스템에 저장될 수도 있다. 내독소 분석과 관련하여, 템플릿은 마이크로플레이트의 각 웰의 위치를 나타내는 맵 기반 템플릿일 수도 있다. 자동화 모듈은 선택된 템플릿(들)의 미리보기를 디스플레이할 수도 있다.
일단 선택된 템플릿(들)이 사용자에 의해 입력되고 확인되면, 자동화 모듈은 사용자에게 하나 이상의 분석을 수행하기 위해 로보틱 장치의 로봇 데크를 셋업하도록 촉구할 수도 있다. 로봇 데크 레이아웃 맵 및 절차는 선택된 템플릿(들)에 기초하여 동적으로 생성될 수도 있다. 예를 들어, 그것은 사용자에게 데크상에 특정 실험실 장비를 배치 할 위치를 지시할 수도 있으며 모듈은 또한 사용자 편의를 위해 분석과 연관된 시료, 재료 등에 대한 필요한 부피들 및 다른 측정들과 같은 각 실험실 장비에 대한 연관된 분석 측정들을 계산할 수도 있다. 그런 다음 사용자는 로봇 데크 레이아웃을 확인하고 자동화를 실행한다.
그 후, 모듈은 로보틱 장치가 사용자에 의해 선택된 상술된 템플릿(들)에 기초하여 자동화를 실행하도록 일련의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성 또는 구축할 수도 있다. 로보틱 커맨드들은 분석(들)을 수행하기 위해 로보틱 장치로 전달된다. 분석(들) 동안, 사용자는 공정을 모니터링하고 필요할 경우 중지할 수도 있다. 분석(들) 동안 수집된 데이터는 메모리에 저장되고 실시간으로 분석될 수도 있다.
적어도 이러한 방식으로, 본 개시의 자동화는 사용자가 자동화 전에 로보틱 장치에 대한 모든 로보틱 커맨드들 모두를 사전 프로그래밍 또는 사전 조립할 필요없이 완전히 동적이다. 예를 들어, 동적 로보틱 제어는 따라서 생성될 아이템, 또는 수행될 테스트 등의 스냅 샷 (예를 들어, 템플릿) 을 제공하는 것을 수반한다. 자동화는 스냅샷을 평가하고 아이템을 구축하는데 요구되는 것을 결정할 수도있으며, 이것에 의해, 시스템은 (i) 요구되는 컴포넌트들, (ii) 컴포넌트들이 위치되는 장소, 및 (iii) 아이템을 생성하는 로보틱 제어 코드에 관한 정보를 동적으로 생성한다. 예를 들어, 사용자는 자동화 소프트웨어에 의해 특정된 위치들에 컴포넌트들을 위치시킬 수 있다. 동적 로보틱 제어로 생성되는 아이템은 스냅 샷에 따라 다르다. 따라서, 본 발명의 하나 이상의 양태에 따른 자동화 모듈은 선택된 템플릿(들)에만 기초하여 로보틱 커맨드들을 실시간으로 구축할 수 있다. 더욱이, 본 발명은 자동화 모듈이 사용자를 위한 로보틱 장치의 데크 레이아웃을 자동으로 및 동적으로 구성하고, 그렇지 않으면 사용자에 의해 수작업으로 계산되었을, 분석(들) 동안 사용된 실험실 장비와 연관된 모든 필요한 측정들을 계산한다는 점에서 유리하다. 따라서, 자동화 모듈은 자동화와 연관된 모든 것을 사용자에게 편리하게 할뿐만 아니라 수동으로 수행되는 분석 또는 테스트와 비교할 때 자동화 시간 및 오류를 감소시킨다.
도 1 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 예시적인 시스템 (100) 을 도시한다. 시스템 (100) 은 로보틱 장치 (120) 에 직접 연결되고 및/또는 (점선으로 도시된 바와 같이) 네트워크 (150) 를 통해 로보틱 장치 (120) 에 연결되는 컴퓨터 (101) 를 포함할 수도 있다. 시스템 (100) 은 또한 컴퓨터 (101) 에 직접 연결되거나 (점선으로 도시된 바와 같이) 네트워크 (150) 를 통해 컴퓨터 (101) 에 연결되는 저장 디바이스 (130) 를 포함할 수도 있다. 모바일 컴퓨터 (140) 는 네트워크 (150) 에 접속될 수도 있다.
예를 들어, 컴퓨터 (101) 는 하나 이상의 프로세서들 (102), (명령들 (105) 및 데이터 (106) 를 포함하는) 메모리 (104), 예컨대 영구 또는 플래시 메모리, 인터페이스 (108), 및 디스플레이 (110) 를 포함한다. 프로세서 (102) 는 컴퓨터 (101) 의 다양한 컴포넌트들에게 메모리 (104) 에 저장된 명령들 (105) 및/또는 데이터 (106) 와 같은 특정 정보의 프로세싱에 기초하여 태스크들을 수행하도록 명령한다. 프로세서 (102) 는 중앙 처리 장치 (CPU) 와 같은 임의의 표준 프로세서일 수도 있거나, ASIC (application-specific integrated circuit) 또는 FPGA (Field Programmable Gate Array) 또는 산업 프로세스 제어기와 같은 전용 프로세서일 수도 있다. 영구적이든 또는 플래시이든 관계 없이, 메모리 (104) 는 프로세서 (102)에 의해 실행, 취출, 조작 및/또는 저장될 수 있는 명령들 (105) 및 데이터 (106) 와 같이, 프로세서 (102) 에 의해 액세스가능한 정보를 저장하도록 구성된 임의의 유형의 하드웨어 (예를 들어, ROM, RAM, CD-ROM, 하드 드라이브, 기입 가능, 독출 전용 등) 일 수도 있다. 메모리 (104) 에 저장된 명령들 (105) 은 프로세서 (102) 에 의해 직접적으로 또는 간접적으로 실행될 수 있는 명령들 (예를 들어, 소프트웨어와 연관된 “단계들” 또는 “알고리즘”) 의 임의의 세트를 포함할 수도 있다.　 메모리 (104) 에 저장된 데이터 (106) 는 예를 들어, 명령들 (105) 에 따라 프로세서 (102) 에 의해 취출, 저장 또는 수정될 수도 있다. 인터페이스 (108) 는 컴퓨터 (101) 와 인터페이싱하기 위한 특정 장치 (예를 들어, 현장 장착 기기, 프로세서-대-프로세서 통신, 키보드, 마우스, 터치 감지 스크린, 카메라, 마이크로폰 등), 연결 또는 포트 (예를 들어, 데이터 포트, USB, zip 드라이브, 카드 리더, CD 드라이버, DVD 드라이브 등), 및/또는 정보 및 데이터의 수신을 허용하는 소프트웨어 (예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스) 일 수도 있다. 디스플레이 (110) 는 액정 디스플레이 (LCD), 발광 다이오드 (LED), 및 플라즈마 스크린과 같은, 사용자에게 데이터를 통신할 수 있는 임의의 적합한 유형의 디바이스일 수도 있다.
로보틱 장치 (120) 는 실험실 또는 제조와 같은 다른 원하는 설정에 사용될 수도 있으며 로봇 (122) 및 장비/스테이션(들) (124) 을 포함한다. 로봇 (122) 은 복잡한 일련의 동작들을 자동으로 수행할 수 있고 컴퓨팅 디바이스에 의해 프로그램가능하다. 적어도 그 점에서, 로봇 (122) 은 프로그램 가능 명령들을 실행하기 위해, 프로세서, 메모리 및 상이한 유형의 인터페이스와 같은, 컴퓨터 (101) 와 유사한 컴포넌트들을 가질 수도 있다. 로봇 (122) 은 또한 로보틱 아암, 그리퍼, 피펫팅 툴 등과 같은 기계 기구를 이용하여 이용가능한 스테이션들 사이에서 장비를 핸들링하도록 구성될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 로봇 (122) 은 전술한 바와 같이 제조 공정을 위해 사용되거나 구현될 수도 있다. 예를 들어, 로봇 (122) 은 자동차 부품의 조립 공정을 동적으로 자동화할 수도 있다. 다른 예에서, 로봇 (122) 은 전자 부품, 마이크로 칩, 회로 등의 테스트를 동적으로 자동화할 수도 있다.
다른 실시형태들에서, 로봇 (122) 은 실험실에서 사용될 수도 있다. 적어도 그 점에서, 장비는 마이크로플레이트, 트로프, 바이알, 표준 튜브, 보조 튜브, 시료 튜브, 마이크로플레이트 리더, 피펫, 피펫 팁, 눈금 실린더, 비이커, 플라스크, 접시, 드롭퍼점적기, 깔대기 등과 같은 실험실 장비를 포함할 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 장비는 제조 툴 및/또는 부품을 포함할 수도 있다. 스테이션은 랙 (예를 들어, 시약 랙, 시료 튜브 랙), 상이한 유형의 홀더 (예를 들어, 마이크로플레이트 홀더, 피펫 팁 홀더), 생물학적 물질을 배양하기 위한 스피너 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 마이크로플레이트 리더는 로봇의 로보틱 아암에 의해 접근 가능한 영역에서 로봇 (122) 의 측면에 밀접하게 위치되어, 로봇이 마이크로플레이트들을 픽업하고 그들을 마이크로플레이트 리더에 배치하여 마이크로플레이트들의 웰들을 스캔하고 내독소 수준을 결정하기 위해 본 발명의 자동화 모듈에 제공하는 것을 허용할 수도 있다.
저장 디바이스 (130) 는 대량의 데이터를 저장하도록 구성될 수도 있고, 네트워크 (150) 등을 통해 시스템 (100) 의 다른 컴포넌트들에 의해 요청되거나 액세스될 때 그러한 데이터를 전송하도록 또한 구성될 수도 있다. 예를 들어, 저장 디바이스 (130) 는 ROM, RAM, 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, 탈착가능 드라이브, 네트워크 스토리지, 가상 메모리, 멀티 레벨 캐시, 레지스터, CD, DVD 등과 같은 저장 컴포넌트들의 집합일 수도 있다. 또한, 저장 디바이스 (130) 는 컴퓨터 (101), 로보틱 장치 (120) 및/또는 모바일 컴퓨터 (140) 와 같은 시스템 (100) 의 다른 컴포넌트들이 그것에 액세스하여 데이터를 제공할 수 있도록 구성될 수도 있다.
모바일 컴퓨터 (140) 는 랩탑 (또는 울트라 북, 스마트 폰, PDA, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스 등과 같은 휴대용 또는 모바일인 임의의 유형의 컴퓨터) 일 수도 있고 또한 컴퓨터 (101) 와 유사한 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 모바일 컴퓨터는 또한, 모바일 컴퓨팅 디바이스와 연관된 하나 이상의 프로세서들, 메모리, 사용자 인터페이스들, 유선 또는 무선 네트워크 접속 하드웨어, 및 다른 유형의 컴포넌트들을 가질 수도 있다. 하나 이상의 실시형태들에서, 모바일 컴퓨터 (140) 는 또한 컴퓨터 (101) 에 의해 지원되는 소프트웨어를 실행하고 네트워크 (150) 를 통해 시스템 (100) 의 다른 컴포넌트와 통신하도록 구성 될 수도 있다.
네트워크 (150) 는 시스템 (100) 의 컴포넌트들 간에 데이터, 명령 등의 송신을 용이하게 하도록 구성된 임의의 적절한 유형의 네트워크, 유선 또는 무선일 수도 있다. 예를 들어, 네트워크 (150) 는 근거리 통신망 (LAN) (예를 들어, 이더넷 또는 다른 IEEE 802.03 LAN 기술들), Wi-Fi (예를 들어, IEEE 802.11 표준들), 광역 네트워크 (WAN), 가상 사설 네트워크 (VPN), 글로벌 영역 네트워크 (GAN), 또는 이들의 임의의 조합들일 수도 있다.
상술한 컴퓨터 (101) 는 랩탑, 데스크탑 컴퓨터, 또는 데이터 및/또는 명령을 처리하고 데이터를 송신 및/또는 수신할 수 있는 임의의 디바이스일 수도 있음을 이해할 수 있다. 더욱이, 당업자는 도 1 에 도시된 컴퓨팅 디바이스들 중 임의의 디바이스가 실제로 동일한 물리적 하우징 내에 저장되거나 저장되지 않을 수도 있는 다중 프로세서들, 메모리들, 명령들, 데이터 또는 디스플레이들을 포함할 수도 있음을 이해할 것이다.　 도 1 의 컴포넌트들 중 일부가 네트워크 (150) 에 접속되지만, 컴포넌트들은 또한, 임의의 적절한 조합으로 서로 접속될 수도 있음이 이해될 수도 있다.
전술한 바와 같이, 로보틱 장치는 자동차, 제조, 전자 산업 등의 자동화와 같은 임의의 유형의 자동화에 사용될 수도 있다. 따라서, 본 개시의 상기 설명된 컴포넌트들 및 후술되는 양태들은 모든 산업에서의 자동화에 적용될 수 있으며, 실험실은 단지 일 예일 뿐이라는 것이 이해 될 수있다. 예를 들어, 조립될 필요가 있는 자동차 컴포넌트의 이미지, 도면, 청사진, CAD 파일 등과 같은 하나 이상의 템플릿을 조작자가 선택하고 컴퓨팅 디바이스는 수신할 수도 있다. 선택된 템플릿(들)에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스는 조립될 상이한 컴포넌트들을 배치할 위치 및 조립에 필요한 컴포넌트들의 수의 데크 레이아웃을 동적으로 생성할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스는 또한 컴포넌트의 설명을 생성할 수도 있다. 더욱이, 선택된 템플릿(들)에 기초한 컴퓨팅 디바이스는, 조작자가 그 자동차 컴포넌트에 대한 전체 조립 프로세스를 고유하게 스크립팅 할 필요없이, 자동차 컴포넌트의 조립을 자동화하기 위한 일련의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성할 수도 있다.
도 2 는 본 개시의 하나 이상의 양태들에 따른 예시적인 로보틱 장치 (202) 의 사시도 (200) 를 도시한다. 도시된 바와 같이, 로보틱 장치 (202) 는 분석, 테스트, 실험 등과 같은 실험실 관련 자동화를 위해 실험실에서 사용될 수도 있다. 로보틱 장치 (202) 는 이 예에서 랩탑 (204) 과 같은 컴퓨터에 연결될 수도 있으며, 이 컴퓨터는 로봇 (206) 아래의 데크에 배치된 실험실 장비/스테이션(들) (208) 을 사용하여 분석, 테스트, 실험 등과 연관된 다양한 작업을 수행하도록 로봇 (206) 에게 지령 및/또는 명령하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 랩탑 (204) 으로부터 전송되는 로보틱 커맨드는 로봇 (206) 에 부착된 피펫팅 툴을 사용하여 하나의 테스트 튜브에서 다른 테스트 튜브로 액체의 양을 전달 또는 측정하도록 로봇 (206) 에게 명령할 수도 있다. 예시된 바와 같이, 로봇 (206) 및 실험실 장비/스테이션(들) (208) 은 로보틱 장치 (202) 에 함께 하우징될 수도 있다는 것이 이해 될 수있다. 더욱이, 장비/스테이션(들) (208) 은 적어도 부분적으로 분석, 테스트 및/또는 실험의 유형에 기초하여 로보틱 장치 (202) 의 데크 상에 상이한 방식으로 배치될 수도 있음을 이해할 수있다.
도 3 은 본 개시의 하나 이상의 양태들에 따른 로보틱 장치의 데크 (300) 상에 배열된 스테이션들을 도시한다. 도시된 바와 같이, 데크는 적어도 하나의 시약 랙 (302), 다수 행들의 시료 튜브 랙들 (304), 적어도 하나의 마이크로플레이트 홀더/워머 (306), 및 하나 이상의 피펫 팁들을 유지하도록 구성된 적어도 하나의 피펫 팁 홀더 (308) 를 수행하기 위한 다양한 실험실 장비 및/또는 스테이션들을 그 위에 배치할 수도 있다. 하기 예들에서 추가로 설명되는 바와 같이, 데크 (300) 의 도시된 구성은 내독소 분석들을 수행하는 것을 동적으로 자동화하기 위해 사용될 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스상에서 실행 가능한 자동화 모듈은 실험실 기술자와 같은 사용자에 의해 내독소 분석 프로세스를 동적으로 자동화하기 위해 사용될 수도 있다. 도 4 는 본 개시의 하나 이상의 양태들에 따른 자동화 모듈의 템플릿 선택 인터페이스 (400) 를 도시한다. 예를 들어, 템플릿 선택 인터페이스 (400) 는 템플릿 목록 (402) 에 선택 가능한 마이크로플레이트 템플릿의 목록을 디스플레이할 수 있다. 도시된 바와 같이, 목록 (402) 의 마이크로플레이트들은 명칭, 테스트 타입, 분석 타입, 분석자 ID, 작업그룹 및/또는 템플릿이 수정된 최근 날짜에 따라 조직 및/또는 정렬될 수도 있다. 또한, 템플릿 목록 (402) 의 하단에서, 검색 기능은 실험실 기술자가 적어도 성명, 분석자, 테스트 타입 및 분석 타입에 의해 이용 가능한 템플릿을 검색하는 것을 허용할 수도 있다.
자동화 실행을 위해 사용자에 의해 적어도 하나의 마이크로플레이트 템플릿이 선택될 수도 있으며, 여기서 각 마이크로플레이트 템플릿은 상이한 분석에 대응할 수도 있다. 예를 들어, 도 4 에서, 실험실 기술자는 자동화 실행을 위해 “_0 SIMPLE High Reps” 템플릿과 “_2 MORE COMPLEX” 템플릿이라는 두 가지 템플릿을 선택한다. 도시된 바와 같이, 이들 두 템플릿은 동일한 분석 타입을 공유하지만, 상이한 테스트 타입들이며, 제 1 템플릿은 "Routine” 테스트 타입이고 제 2 템플릿은 "InhibitEnhance” 테스트 타입이다. 템플릿 목록 (402) 의 오른쪽에 위치한 미리보기 박스 (404) 에서, 실험실 기술자는 선택된 마이크로플레이트 템플릿을 미리 볼 수 있다. 미리보기는 그리드의 각 셀이 마이크로플레이트의 각각의 웰에 대응하는 그리드의 형태로 그래픽적으로 제시된다. 셀들 각각은 또한 마이크로플레이트 웰에 포함되는 것을 나타내는, 실험실 기술자를 위한 정보를 포함 할 수도 있다. 이 정보는 웰이 "BLANK", STD 값을 갖는 "STD", 또는 시료 이름임을 나타낼 수도 있다. 미리보기에 디스플레이된 셀은 또한 컬러 코딩 될 수도 있다.
예를 들어, 미리보기 박스 (404) 는 그리드 (406) 가 그리드 (408) 보다 적은 "STD” 그리드 셀들을 포함함을 보여준다. 또한 "_2 MORE COMPLEX” 템플릿에 대응하는 마이크로플레이트는 "_0 SIMPLE High Reps” 템플릿에 대응하는 마이크로플레이트에 비해 두 개의 추가 열들 (열 11 및 12) 을 가짐을 알 수 있다. 아래에 더 설명되는 바와 같이, 마이크로플레이트 템플릿의 고유의 및 특정의 그리드 구성은 자동화 모듈이 자동화, 예를 들어 내독소 분석을 수행하기 위해 어떤 로보틱 커맨드들을 생성할지를 즉석에서 결정하는 것을 허용한다.
선택 가능한 템플릿들은 자동화 모듈을 실행하는 컴퓨팅 디바이스에 상주하는 하나 이상의 데이터베이스 또는 현장 밖에 (offsite) 상주하는 하나 이상의 데이터베이스에 저장될 수도 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, 템플릿은 도 1 의 저장 디바이스 (130) 와 같은 저장 디바이스에 저장될 수도 있고, 도 1 의 컴퓨터 (101) 와 유사할 수도 있는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스 가능할 수도 있다. 그리고 도 4 에서 선택된 템플릿은 복수의 셀을 포함하는 그리드로 도시되어 있지만, 템플릿은 내독소 분석을 위한 원하는 시료들 (및 마이크로플레이트 내의 이들의 각각의 위치들) 과 같은 자동화의 최종 결과를 자동화 모듈에 표시할 수 있는 임의의 적절한 표시자일 수도 있다.
사용자에 의해 원하는 템플릿이 선택, 미리보기 및/또는 시각적으로 확인된 후, 사용자는 로봇 데크 셋업 프로세스를 진행할 수도 있다. 다시 말해, 자동화 모듈은 선택된 템플릿에 기초하여, 자동화를 실행하기 위해 사용자에 의해 어디에 및 얼마나 많은 테스팅 재료가 디포짓되고 셋업되어야 하는지를 동적으로 결정할 수도 있다.
도 5 내지 도 10 은 사용자가 자동화를 진행하기 위해 로봇 데크를 셋업하는 것을 돕는 로봇 데크 셋업 인터페이스 (500 내지 1000) 를 도시한다. 도 5 에 도시된 인터페이스 (500) 와 같은 데크 셋업 인터페이스는 셋업 프로세스와 관련된 적어도 3 개의 상이한 컴포넌트들을 디스플레이할 수도 있다 : (1) 데크 레이아웃 (502), (2) 선택된 블록 상세 박스 (504) 및 (3) 데크 셋업 체크리스트 (506).
데크 레이아웃 (502) 에 도시된 각각의 블록은 로봇 데크상의 스테이션의 물리적 위치에 대응한다. 예를 들어, 블록 (13) 은 도 3 에 도시된 시약 랙 (302) 에 대응한다. 데크 레이아웃 (502) 의 블록 (21) 은 도 3 의 마이크로플레이트 홀더/워머 (306) 에 대응한다. 블록 (19) 는 다시 도 3 에 도시되어 있는 시료 튜브 랙 (304) 에 대응한다. 또한, 블록 (8) 은 피펫 팁 홀더 (308) 에 대응할 수도 있다. 이들 블록은 사용자에 의해 선택될 수도 있고, 선택 시, 그 선택된 블록 상세 박스 (504) 는 예를 들어 실험실 장비의 이름 및/또는 캐리어 타입, 연관된 설명 뿐아니라 장비의 포지셔닝 및 부피 사양을 디스플레이할 수도 있다. 또한, 데크 셋업 체크리스트 (506) 에 열거된 각각의 아이템은 예를 들어 분석을 실행하기 전에 체크 오프되고 확인된다.
도 5 는 선택된 블록 상세 박스 (504) 내의 블록 (10) 과 연관된 셋업 상세를 도시한다. 예를 들어, 그것은 로봇 데크상에서 블록 (10) 의 위치에 LAL 시약수를 유지하기 위한 100 ml 트로프가 셋업되어야 함을 디스플레이한다. 선택된 블록 상세 박스 (504) 는 또한 자동화된 실행에서 모든 선택된 템플릿을 지원하기 위해 51436 μl 의 최소 용량이 트로프에 존재해야 한다는 것을 지정한다.
도 6 의 선택된 블록 상세 박스는 분석 "_2 MORE COMPLEX” 를 위해 시약병을 유지하기 위한 시약 랙을 나타내는 블록 (14) 와 연관된 셋업 상세를 디스플레이한다. 그 랙은 8 개의 상이한 바이알들에 대한 8 개의 위치들을 가지며, 그들 중 제 1 바이알은 최소 1000 μl 의 50 EU/ml 내독소를 유지하도록 셋업되어야 한다. 제 2, 제 3, 제 4, 제 5, 및 제 6 바이알들은 각각 분석을 위해 9600 μl 의 최소 요구된 LAL 용량을 지원하는 2.6 ml 의 LAL 바이알들이다. 지정된 바이알은 실험실 기술자에 의해 그 선택된 블록 상세 박스에 표시된 위치에 위치되어야 한다.
도 7 은 웰 마이크로플레이트를 나타내는 블록 (20) 과 관련된 정보를 디스플레이하는 선택된 블록 상세 박스를 갖는 로봇 데크 셋업 인터페이스 (700) 를 도시한다. 예를 들어, 마이크로플레이트는 "_0 SIMPLE High Reps” 템플릿에 대한 것이며 왼쪽의 그래픽 (도 4 의 미리보기 박스 (404) 에 표시된 것과 동일한 그래픽일 수도 있음) 은 정보 목적으로 마이크로플레이트의 레이아웃을 보여준다. 또한, 선택된 블록 상세 박스는 마이크로플레이트가 존재해야 하고 자동화를 위해 모든 웰이 비어 있어야 함 (예를 들어, 액체를 포함하지 않아야 함) 을 나타내고, 또한 자동화 프로세스 동안 마이크로플레이트가 "올 제로 버츄얼 (All Zeros Virtual)” 리더로 전송될 것이라는 것을 나타낸다.
도 8 은 16 개의 상이한 튜브를 유지하도록 구성 될 수도 있는 튜브 랙에 대응하는, 블록 (15) 와 관련된 정보를 디스플레이하는 로봇 데크 셋업 인터페이스 (800) 의 선택된 블록 상세 박스를 도시한다. 도시된 바와 같이, 선택된 블록 상세 박스는 튜브들 (1 내지 5) 이 랙에 존재해야 하고 비어 있어야 (예를 들어, 액체를 포함하지 않아야) 한다는 것을 나타낸다. 튜브는 "_0 SIMPLE High Reps” 템플릿에 대한 표준 곡선 희석을 생성하는 데 사용되어야 한다. 또한, 선택된 블록 상세 박스의 왼쪽에 있는 그래픽은 로봇에 의해 각 표준이 생성될 그리고 정보 목적으로 디스플레이 될 수도 있는 튜브를 보여준다.
도 8 과 유사하게, 도 9 는 16 개의 상이한 튜브를 유지하도록 구성된 (블록 (17) 에 대응하는) 튜브 랙에 관한 정보를 디스플레이하는 선택된 블록 상세 박스를 갖는 로봇 데크 셋업 인터페이스 (900) 를 도시한다. 선택된 블록 상세 박스는 튜브가 보조 제품 희석을 위한 희석제를 포함해야 하고 각 튜브가 자동화된 실행에서 모든 분석을 지원하기 위해 표시된 희석제의 특정된 용량 측정들을 적어도 포함해야 함을 나타낸다. 예를 들어, 튜브 (1) 은 적어도 5901 ㎕ 의 베타-G-블록커를 함유해야 한다. 튜브 (2) 는 적어도 2623 ㎕ 의 염화마그네슘 용액을 함유해야 한다. 게다가, 튜브 (3) 는 적어도 1624 ㎕ 의 염산을 함유해야 한다.
도 10 은 시료 튜브 랙들에 대응하는 블록 (19) 과 관련된 정보를 디스플레이하는 선택된 블록 상세 박스를 갖는 로봇 데크 셋업 인터페이스 (1000) 를 도시한다. 선택된 블록 상세 박스는 그 선택된 블록 상세 박스의 왼쪽에 있는 그래픽에서 도시도미 바와 같이, 빈 튜브들 (17 내지 30) 이 제 2 열 (열 번호 27) 에 배치되어야 하고 소스 시료 튜브들 (1 내지 4) 이 제 1 열 (열 번호 26) 에 배치되어야 한다는 정보를 포함한다. 최소한 사용자의 편의를 위해 그리고 오류 방지를 위해, 소스 시료 튜브는 컬러 코딩된다.
전술한 바와 같이, 자동화 모듈은 자동화를 실행하기 전에 사용자를 위한 데크 레이아웃을 구축하고, 데크 레이아웃에 사용될 실험실 장비와 관련된 정보, 예를 들어, 장비의 이름, 연관된 설명 뿐아니라 포지셔닝 및 측정 사양 정보를 자동으로 결정하고 제공한다. 사용자는 전술한 로봇 데크 셋업 인터페이스를 통해 각 장비와 관련된 정보를 볼 수 있다.
적어도 그 점에서, 내독소 분석 자동화의 데크 셋업 절차의 일례는 사용자가 먼저 로봇 데크 상에 워터 트로프 및 LAL 재구성 트로프를 위치시키는 것을 포함할 수 있으며, 이것에 대한 정보는 데크 레이아웃, 예를 들어, 도 5 의 데크 레이아웃 (502) 의 블록 (10) 을 선택한 후에 볼 수 있다. 그 후, 사용자는 시약 병을 위치시킬 수 있으며, 이것에 대한 정보는 블록 (13) 을 선택할 때 발견될 수도 있다. 다음으로, 사용자는 로봇 데크 상에 표준 튜브를 위치시킬 수 있으며, 이것에 대한 정보는 (도 8 에 도시된 바와 같이) 블록 (15) 을 선택했을 때 볼 수 있다. 그 후, 사용자는 데크 레이아웃의 블록 (19) 과 연관된 정보에 따라 시료 튜브 및 희석 튜브를 위치시킬 수 있다. 분석을 위한 마이크로플레이트는 그 후 (자동화 동안 얼마나 많은 분석이 수행되는지에 따라) 블록 (20 및/또는 21) 에 대응하는 정보에 기초하여 위치될 수도 있다. 모든 실험실 장비가 데크 셋업 절차에 따라 위치되었고 모든 측정들이 확인된 후 (예를 들어, 데크 셋업 체크리스트에 나열된 모든 아이템들을 체크-오프한 후), 사용자는 로봇 데크 셋업 인터페이스상의 "분석 실행” 아이콘을 선택하여 분석 자동화를 시작할 수도 있다.
도 11 은 본 발명의 하나 이상의 양태들에 따른 자동화 모듈의 실행 분석 인터페이스 (1100) 를 도시한다. 예를 들어, 실행 분석 인터페이스 (1100) 는 자동화된 실행을 개시하고 모니터링하는 기능을 제공한다. 도시된 바와 같이, 현재 단계 박스 (1102) 는 현재 실행중인 단계 및 특정 단계에 대한 경과 시간의 설명을 제공한다. 처리 단계 박스 (1104 및 1106) 는 각각의 분석에 대해 수행되는 처리 단계의 목록을 디스플레이한다. 상태 박스 (1108) 는 총 경과 시간, 시스템 상태 및 현재 실행중인 로보틱 커맨드 또는 스크립트의 상태를 디스플레이한다. 실행시간 메시지 박스 (1110) 는 자동화된 실행이 진행됨에 따라 업데이트 될 수도 있는 유용한 정보를 주는 실행시간 메시지를 디스플레이한다. 인큐베이터 박스 (1112) 는 데크상의 마이크로플레이트 워머와 연관된 정보 및 상태를 디스플레이한다. 자동화는 시작 아이콘 (1114) 을 선택함으로써 개시되거나 중지 아이콘 (1116) 을 통해 중지될 수도 있다.
일단 자동화된 실행이 시작되면, 사용자 (예를 들어, 실험실 기술자) 는 "멀리 떨어져” 분석 프로세스를 지켜볼 필요가 없다. 선택된 마이크로플레이트 템플릿(들) 및 연관 맵(들) (예를 들어, 마이크로플레이트 내의 각 웰의 위치) 에 기초하여, 자동화 모듈은 실험실 기술자를 위한 데크 레이아웃을 구축하는 것과 같은 다양한 일을 동적으로 수행하고, 실험실 장비에 대한 필수 위치와 측정을 결정, 계산 및 제공하고, 또한 위에서 설명한 로보틱 장치의 로봇에 대한 일련의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하여 적절한 시간에 마이크로플레이트 리더(들) 내에 및 밖으로의 마이크로플레이트 이송을 포함하는, 실행을 완료하는 데 필요한 모든 처리를 실행한다.
내독소 분석 자동화를 위해, 자동화 모듈은 본 개시의 하나 이상의 양태에 따라 분석(들)의 여러 단계를 완전히 자동화하기 위해 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성할 수도 있다. 예로서, 자동화 단계는 다음을 포함 할 수도 있다 : (1) 시료 희석들 (예를 들어, 모든 필요한 시료 희석들을 적용하는 것) , (2) 양성 제품 관리 (PPC) 시료를 포함한 마이크로플레이트(들) 상에 시료들을 배치하는 것, (3) 마이크로플레이트(들) 상에 워터 블랭크를 배치하는 것, (4) 표준 곡선에 필요한 희석들을 생성하는 것, (5) 마이크로플레이트(들) 상에 표준 희석들을 배치하는 것, (6) 마이크로플레이트(들) 상의 요구된 웰에 PPC 스파이크를 추가하는 것, (7) 마이크로플레이트를 인큐베이션 용 마이크로플레이트 리더로 이동시키는 것, (8) 마이크로플레이트(들)이 인큐베이팅 되는 동안 각 바이알에서 시약을 재구성하는 것, (9) 마이크로플레이트(들)을 마이크로플레이트 리더에서 제거하고 마이크로플레이트(들)을 로봇 데크상의 플레이트 워머로 복귀시키는 것 , (10) 마이크로플레이트(들) 상의 각각의 요구된 웰에 시약을 첨가하는 것, (11) 프로세싱을 위해 마이크로플레이트(들)을 마이크로플레이트 리더로 이동시키는 것, 및 (12) 마이크로플레이트 리더에 마이크로플레이트(들)의 배치에 후속하여 마이크로플레이트(들)을 판독하고 자동화 실행의 결과를 처리하는 것.
처리된 결과들 및 대응하는 데이터는 자동화 모듈을 실행하는 컴퓨팅 디바이스에 상주하는 하나 이상의 데이터베이스 또는 현장 밖에 (offsite) 상주하는 하나 이상의 데이터베이스에 저장될 수도 있다. 예를 들어, 그 결과들 및/또는 데이터는 도 1 의 저장 디바이스 (130) 와 같은 저장 디바이스에 저장될 수도 있고, 도 1 의 컴퓨터 (101) 와 유사할 수도 있는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스 가능할 수도 있다.
도 12 는 본 개시의 하나 이상의 양태들에 따라, 전술한 내독소 분석을 수행하기 위한 시스템과 같은 자동화된 시스템을 동적으로 제어하기 위한 흐름도를 도시한다. 전술한 바와 같이, 동적 제어는 자동화 모듈에 의해 수행되고 실행될 수도 있다. 단계 (1202) 에서, 자동화 모듈은 자동화 실행을 위해 사용자에 의해 선택된 적어도 하나의 템플릿을 수신할 수도 있다. 템플릿은 각각의 내독소 분석에 사용될 마이크로플레이트의 맵일 수도 있으며, 여기서 맵은 마이크로플레이트의 각 웰의 위치를 특정한다. 단계 (1204) 에서, 자동화 모듈은 사용자에 대한 로봇 데크 레이아웃 절차를 생성하고 분석(들)에 사용될 모든 실험실 장비에 대한 다양한 위치들/측정들을 결정할 수도 있다. 단계 (1206) 에서, 자동화 모듈은 그 후 로봇 데크가 적절하게 셋업되었다는 확인을 수신할 수도 있고 또한 데크 셋업 체크리스트에 나열된 모든 아이템들에 대한 확인을 수신할 수도 있다. 이어서 자동화가 실행된다.
단계 (1208) 에서, 자동화 모듈은 단계 (1202) 에서 수신된 선택된 맵 템플릿(들)에 기초하여 자동화를 수행하기 위해 일련의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성한다. 이어서, 블록 (1210) 에서, 로보틱 커맨드들은 로보틱 장치로 전달된다. 그리고 블록 (1212) 에서, 이러한 예에서의 내독소 분석과 같은 자동화의 결과가 처리되고 전술한 바와 같은 데이터베이스와 같은 메모리에 저장될 수도 있다.
내독소 테스팅은 인간 및 동물 환자를 치료하는 데 사용되는 의료 제품의 안전성을 보장하기 위해 의료 및 생명 과학 산업에 걸쳐 사용되는 필수 품질 관리 (QC) 테스트이다. 이러한 테스팅 단계의 오류 또는 비효율성은 생산에 허용할 수 없는 백로그 (backlog) 를 생성할 수 있으며 총 비용과 시기 적절한 제품 출시에 상당히 영향을 미칠 수 있다. 내독소 테스팅에는 여러 가지 테스트 방법이 있으며, 실험실에서 사용하는 방법에 관계없이, 테스터는 수많은 피펫팅 및 데이터 입력 단계를 수행하도록 요구될 것이다. 이러한 피펫팅 및 데이터 입력 단계를 자동화하지 않은 실험실은 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 단계를 수행하기 위해 추가 리소스를 요구한다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 내독소 테스팅과 연관된 일상적인 수동 작업의 프로세스 최적화 및 자동화를 통해 QC 실험실의 성능을 능률화하고 개선할 수 있는 차세대 자동화된 내독소 테스팅 플랫폼이 제공된다. 자동화 포인트는 시간 단축 및 시간 절약, 수동 작업 수행과 관련된 오류 감소 및 전체 비용 절감을 통해 투자 수익을 극대화하기 위한 것이다.
본 개시의 일 양태에서, 자동화된 내독소 테스팅 플랫폼은 WinKQCL™ 내독소 검출 소프트웨어에 기초한 모듈식 플랫폼 제품이다. 이것은 로보틱 액체 핸들링 시스템, 마이크로플레이트 리더 및 시약, 그리고 로보틱스 관리 소프트웨어, LIMS, CAPA 시스템, 또는 우리의 MODA™ EM 태스크 관리자에 대한 상호 연결된 소프트웨어 애플리케이션들을 포함하는 포괄적 커스텀 솔루션이며, 시스템들 간에 데이터 및 태스크들을 공유하는 유연하고 구성가능한 수단을 강조한다.
후술할 바와 같이, 예를 들어 내독소 테스팅에 필요한 표준, 복잡한 루틴 및/또는 희석 방식의 준비를 재현 가능하고 신뢰가능하게 수행하고, 대규모 방식으로 구현될 때 자동화된 솔루션의 효율성, 정확성, 및 효과성을 나타내는 로보틱 시스템의 능력을 나타내는 데이터가 도시될 것이다.
내독소 테스팅은 비경구 의약품 및 의료 기기의 안전성을 보장하기 위해 제약 산업에서 출시 테스트에 사용되는 필수 품질 관리 (QC) 테스트이며, 이러한 시장에 판매되는 수많은 다른 원료 제품에 대한 공통으로 실행되는 품질 관리 테스트이다. 그러나, 엄격한 정밀성이 요구되고 테스팅 프로세스의 루틴한 특성으로 인해, 관리자와 직원의 최선의 노력에 관계없이 인적 오류가 이 프로세스에 발생한다. 그럼에도 불구하고, 내독소 테스팅의 루틴한 특성은 또한 자동화된 솔루션을 이용할 수 있게 하며, 이것은 인적 오류 애 대한 잠재성을 실질적으로 줄일 수 있다. 내독소 테스팅을 위한 자동화된 솔루션의 완전한 구현은 QC 실험실에서 성능의 능률화 및 개선으로 이어질 것이고, 프로세스 최적화를 통해, 시간 절약, 더 적은 오류, 및 전반적인 비용 절감을 야기할 것이다.
예를 들어, 대량 제조업체의 경우, 보다 철저하고 포괄적인 내독소 테스팅에 대한 증가된 수요에 비추어, 애드-온 (add-on) 자동화 모듈이 WinKQCL™ 내독소 검출 소프트웨어에 제공된다. 양태들에서 WinKQCL™ 자동화 모듈은 자동화된 내독소 테스팅 실행을 셋업하는 프로세스를 단순화하고 기존 WinKQCL™ 템플릿의 선택 및 사용을 지원한다. WinKQCL™ 템플릿 또는 템플릿들이 선택되면, 로봇 데크의 레이아웃 맵이 동적으로 생성되어 디스플레이된다. 맵은 로봇 데크에 실험기구 및 시약을 위치시키기 위한 지침을 제공하고, 또한 분석에 사용되는 각 액체에 대한 필요한 용량을 계산하고 디스플레이한다. 데크 레이아웃 맵에 표시된 블록 컴포넌트들은 로봇 데크의 물리적 그리드 위치에 대응한다. 맵은 로봇 데크의 아이템에 대응하는 체크리스트의 각 아이템을 갖는 소프트웨어 체크리스트를 포함한다. 분석(들)을 실행하기 전에 체크리스트의 각 아이템 (위치, 용량 등) 이 확인되어야 한다.
본 개시의 또 다른 양태에서, 분석의 개시 시, 분석을 수행하기 위한 로보틱 제어 코드는 선택된 WinKQCL™ 템플릿에 전적으로 기초하여 동적으로 생성된다 (프로그래밍 또는 로보틱 스크립팅 지식이 요구되지 않음). 일단 자동화된 분석이 시작되면, 분석자는 떨어져 있을 수 있다. 로봇은 인큐베이션을 위해 적절한 시간에 마이크로플레이트 리더 내외로의 마이크로플레이트 이송을 포함하여 실행을 완료하는 데 필요한 모든 처리를 실행한다. 일단 마이크로플레이트 셋업이 완료되면, 마이크로플레이트가 마이크로플레이트 리더로 이송되고, 분석이 완료되면, WinKQCL™ 소프트웨어가 마이크로플레이트를 자동으로 판독하고 그 결과를 데이터베이스에 저장한다. WinKQCL™ 자동화 모듈은 로보틱 프로세스에 대한 간단하고 신뢰가능한 프론트 엔드를 제공하고, 셋업, 피펫팅 단계, 및 계산에서 인적 오류에 대한 잠재성을 제거하거나 크게 감소시킨다.
표준 곡선 및 복잡한 희석 방식을 셋업하는 데 있어서의 소프트웨어의 용이성과 유용성, 그리고 피펫팅 표준 및 시료에서의 로보틱 시스템의 정확도는 최소한 달성된다. 또한, 데이터는 대규모 환경에서 로보틱 피펫팅의 실현 가능성과 정확성을 쉽게 보여 주며, 수동 작업의 수행과 관련된 오류의 감소 및 시간 절약, 및 전체 비용 절감이라는 자동화된 솔루션의 이점들을 보여준다.
후술하는 바와 같이, 다양한 타입의 장비가 본 개시의 예에서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 그것들은 다음을 포함할 수도 있다: Freedom EVOware® 소프트웨어, 버전 2.6, 서비스 팩 3, Tecan Sunrise™ 플레이트 리더, Lonza WinKQCL™ 내독소 검출 및 분석 소프트웨어, 및 Lonza 내독소 자동화 소프트웨어 모듈 등을 이용하는 Tecan Freedom EVO®150 로보틱 플랫폼.
예를 들어, 시약들은 다음을 포함할 수도 있다: Lonza Limulus Amebocyte Lysate Kinetic-QCL™, Cat. No. 50-650U; Lonza USP 참조 표준 내독소 (RSE), Cat. No. E700; 및 Lonza LAL Reagent Water, W50-100 또는 동급 등
예를 들어, 소모품들은 다음을 포함할 수도 있다: 캡이 없는 Lonza Pyrogen-Free 희석 튜브 13 x 100mm, N207; Lonza LAL 시약 등급 멀티-웰 플레이트, Cat. No. 25-340; Lonza Eppendorf Biopur® 피펫 팁, 1000μL, Cat. No. 25-417; Lonza Eppendorf Biopur® 피펫 팁, 200μL, Cat. No. 25-415; 및 Lonza Endotoxin-free Reagentoirs, Cat. No.190035.
도 13 은 자동화된 내독소 테스팅 실행을 실행하는 데 필요한 단계들의 흐름도를 보여준다. 먼저 자동화된 실행에서 사용될 WinKQCL™ 마이크로플레이트 템플릿(들)을 선택. 마이크로플레이트 템플릿들의 목록은 WinKQCL™ 데이터베이스에서 직접 가져온다. 작업목록 템플릿은 LIMS, CAPA 시스템 또는 우리의 MODA™ EM 태스크 관리자와 같은 중앙 데이터베이스에서 WinKQCL™ 소프트웨어로 가져온다. 각 템플릿 내에 특정된 희석 및 PPC 요건은 소프트웨어에 의해 수용될 것이다. 둘째, 로봇 데크 레이아웃을 셋업하고 확인. 셋째, 분석을 개시. 원하는 경우 결과를 LIMS, CAPA, MODA 또는 기타 시스템으로 내보내 시스템 간에 데이터 및 작업을 공유하는 유연하고 구성가능한 수단을 강조할 수도 있다.
도 14 와 도 15 는 수동으로 또는 로봇에 의해 생성된 12 개의 표준 곡선을 비교한 것이다.
도 14 는 12 개의 수동 및 로봇 생성 표준 곡선에 대한 평균 반응 시간을 갖는 차트를 보여준다. 표준에 대한 %CV 에서 볼 수 있듯이, 모든 CV 는 3 % 미만이고, 대부분은 2% CV 이하이며, 이는 당업자에게 이해 될 수 있는 바와 같이 산업 표준 내에 있을 수 있다.
도 15 는 모든 24 개의 수동 및 로봇 생성 표준 곡선이 중첩되어 있으며, 로봇 표준 곡선은 점선으로 표시되어 있고 수동 표준 곡선은 실선으로 이들 위에 중첩되어 있다. 모든 표준 곡선은 산업 표준을 통과하며 유효한 곡선이다. 이들 데이터는 당업자에 의해 이해 될 수 있는 바와 같이 로봇 생성 표준 곡선과 수동 생성 표준 곡선이 비슷하다는 것을 나타낸다.
도 16 및 도 17 은 자동 대 수동 내독소 비교 연구의 결과, 및 자동화된 시스템을 사용하여 0.5 EU/mL 스파이크의 회수를 위해 희석되고 시험된 1 EU/mL 시료에 대한 PPC 회수 결과를 보여준다.
도 16 에서, 0.01 EU/ml, 0.1 EU/ml 및 1.0 EU/ml 의 기지의 내독소 농도가 자동화된 시스템상에서 및 수동으로 12 회의 분석을 통해 트스팅되었다. 그 데이터는 당업자에 의해 이해 될 수 있는 바와 같이, 자동화된 시스템 결과들 및 수동 결과들이 거의 동일하다는 것을 보여준다.
도 17 에서, 시료 및 희석물은 0.5 EU/mL PPC 스파이크를 함유하였다. 그 데이터는 당업자에 의해 이해 될 수 있는 바와 같이, 스파이크 회수에 대해 103 개의 측정들의 100 % 가 허용 가능한 50%-200% 회수 범위 (흑색 라인) 내에 있음을 보여준다.
도 18 은 대규모 자동화 솔루션에서 얻은 데이터를 보여준다. 반자동 로보틱 솔루션임에도 불구하고, 이 시스템은 10 년 넘게 사용되어 왔으며, 로보틱 솔루션으로 이용가능한 정확성과 일관성의 예이다. 25,000 개가 넘는 표준 곡선 실행 중, 표준 곡선의 99.67 % 가 1.07 % 의 평균 %CV 로 통과하여 로보틱 피펫팅으로 얻을 수 있는 결과를 효과적으로 보여준다. 당업자에 의해 이해 될 수 있는 바와 같이, 500,000 개 이상의 시료들 (시료들 및 시료들 + PPC) 이 97% 이상의 통과율 및 1.19% CV (시료들만의 경우) 로 테스팅되었다.
본 발명은 다양한 방식들로 유리하다. 본 개시에서 설명 된 바와 같이, 자동화 (예를 들어, 로보틱 커맨드들의 생성) 는 전적으로 동적이다. 다시 말해서, 사용자는 자동화 프로세스 전에 로보틱 장치에 대한 모든 로보틱 커맨드들을 사전 프로그래밍하거나 사전 조립할 필요가 없다. 자동화 모듈은 선택된 템플릿(들) 및 템플릿(들)의 고유한 특성에만 기초하여 로보틱 커맨드들을 실시간으로 및/또는 즉석에서 구축하도록 구성 될 수도 있다. 더욱이, 본 발명은 자동화 모듈이 사용자가 셋업할 로보틱 장치의 데크 레이아웃을 자동으로 및 동적으로 구성하고, 그렇지 않으면 사용자에 의해 수작업으로 계산될 필요가 있을, 자동화 동안 사용된 실험실 장비와 연관된 모든 필요한 위치들 및 측정들을 또한 동적으로 결정 및 계산한다는 점에서 유리하다. 적어도 그 점에서, 자동화 모듈은 자동화 시간 및 전체 인적 오류를 감소시킨다.
내독소 테스팅은 비경구 약물 및 의료 장비의 출시 테스팅에서 뿐아니라 제약 산업의 제조 공정에 들어가는 원료의 테스팅에서 중요한 역할을 하고, 이러한 제조 시점에서의 병목 현상은 이러한 제품의 효율적인 제조 및 출시에 있어서 속도 제한 단계가 될 수 있다.
모니터링 및 테스팅에 대한 요구가 증가함에 따라, 본원에 기술된 동적 자동화 및 상기 동적 자동화 특징들을 포함하는 소프트웨어 및 시스템은 숙련된 기술자가 수동으로 실행하는 분석의 성능과 동등하거나 그 성능보다 더 양호한 성능을 또한 제공하는 내독소 분석을 수행하기 위해 최소의 인간 개입을 요구하는 자동화된 시스템의 개발을 용이하게 한다.
본원에 기술된 동적 자동화 및 표준 곡선을 정확하게 생성하고 복잡한 희석 방식을 용이하게 핸들링하는 상기 동적 자동화 특징들을 포함하는 소프트웨어 및 시스템의 능력이 여기에서 설명된다. 예를 들어, 본 명세서에 기술된 동적 자동화 및 상기 동적 자동화 특징을 포함하는 소프트웨어 및 시스템의 단순성은 프로그래밍 또는 로보틱 스크립팅 지식을 요구하지 않으며, 결과는 기존 LIMS, CAPA, MODA 또는 다른 데이터베이스 내외로 쉽게 전달될 수 있다.
일부 양태들에서, 내독소 자동화 모듈을 이용한 로봇 데크의 셋업의 단순성은 대규모 형식으로 로보틱 피펫팅의 입증 가능한 정확도와 균형을 이룬다. 고객의 데이터에서 볼 수 있듯이, 로보틱 환경에서의 표준 곡선과 시료 양자 모두의 일관성과 정확성은 품질과 수량 모두에서 강력하다.
이와 같이, 적절한 로보틱 시스템(들)과 결합된 본 명세서에 설명된 동적 자동화는 내독소 테스팅 플랫폼을 포함하는 완전 자동화된 플랫폼의 토대를 마련하며, 다양한 클라이언트 데이터베이스와의 완전한 상호 연결성으로 처리량 및 정확도에서의 증가, 인적 오류에서의 감소, 기술자에 의해 테스팅을 구현하는 데 필요한 작업 시간의 단축, 인체 공학적 스트레스 및 반복 변형 손상의 감소, 및 전반적인 효율성 개선을 야기해야 한다.
상기 개시는 단지 본 발명을 설명하기 위해 기술된 것이며 제한하려고 의도된 것은 아니다. 본 발명의 사상 및 핵심을 포함하는 개시된 실시형태들의 그러한 수정이 당업자에게 발생할 수도 있으므로, 본 발명은 첨부된 청구범위들 및 그 등가물들의 범위 내에 있는 모든 것을 포함하는 것으로 해석되어야한다. 본 개시는 일반인에게 익숙하지 않을 수도 있는 용어 및 두문자어들을 사용하지만, 당업자는 본 명세서에서 사용된 용어 및 두문자어들에 익숙할 것이다.

Claims (14)

  1. 내독소 분석의 동적 자동화를 위한 시스템으로서,
    로봇 및 로봇 데크를 갖는 로보틱 장치;
    하나 이상의 선택가능한 마이크로플레이트 (microplate) 템플릿들을 하나 이상의 데이터베이스에 저장한 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스로서, 상기 컴퓨팅 디바이스는,
    제 1 분석에 사용되는 제 1 마이크로플레이트의 제 1 맵 템플릿을 수신하고,
    수신된 상기 제 1 맵 템플릿에 기초하여 복수의 로보틱 커맨드들을 동적으로 생성하며,
    생성된 상기 복수의 로보틱 커맨드들을 상기 동적 자동화를 수행하기 위해 상기 로보틱 장치의 상기 로봇에 전송하기 위한, 저장된 명령들을 실행하기 위한 것이고,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 상기 제 1 맵 템플릿에 기초하여 상기 로봇 데크에 대한 데크 레이아웃 정보를 동적으로 결정하며,
    상기 로봇 데크는 상기 제 1 맵 템플릿의 상기 제 1 마이크로플레이트와 연관된 상기 제 1 분석을 수행하기 위한 하나 이상의 스테이션들을 갖는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데크 레이아웃 정보는, (i) 상기 로봇 데크상의 상기 하나 이상의 스테이션들 각각에서 상기 동적 자동화에 어떤 장비가 사용되어야 하는 지, (ii) 상기 장비가 상기 로봇 데크상의 상기 하나 이상의 스테이션들 각각에서 어디에 위치되어야 하는 지, 그리고 (iii) 상기 장비와 연관된 하나 이상의 측정들의 계산들 중 하나 이상을 포함하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 동적으로 결정된 상기 데크 레이아웃 정보에 따라 상기 로봇 데크가 셋업되었다는 확인을 수신하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 상기 동적 자동화의 결과들을 처리하고 상기 결과들을 메모리에 저장하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 제 2 분석에 사용되는 상기 제 1 마이크로플레이트와 상이한 제 2 마이크로플레이트의 제 2 맵 템플릿을 수신하고,
    상기 복수의 로보틱 커맨드들은 수신된 상기 제 1 및 제 2 맵 템플릿들에 기초하여 동적으로 생성되는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 분석 및 상기 제 2 분석은 동일한 자동화 실행 동안 수행되는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    각각의 마이크로플레이트 템플릿은 상이한 분석에 대응하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 동일한 자동화 실행은 상기 제 1 분석과 상기 제 2 분석을 동적으로 자동화하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스테이션들은, (i) 시약 랙 스테이션, (ii) 시료 튜브 랙 스테이션, (iii) 마이크로플레이트 홀더 스테이션, (iv) 마이크로플레이트 워머 (warmer) 스테이션, 및 (v) 피펫 팁 홀더 스테이션 중 하나 이상을 포함하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  10. 제 2 항에 있어서,
    상기 장비는, (i) 적어도 하나의 트로프, (ii) 적어도 하나의 바이알, (iii) 적어도 하나의 표준 튜브, (iv) 적어도 하나의 보조 튜브, (v) 적어도 하나의 시료 튜브, 및 (vi) 적어도 하나의 마이크로플레이트 리더 중 하나 이상을 포함하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 맵 템플릿은 복수의 셀들을 갖는 그리드를 가지며, 상기 셀들 각각은 상기 제 1 마이크로플레이트상의 웰 (well) 의 위치에 대응하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  12. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 맵 템플릿 및 상기 제 2 맵 템플릿은 상기 동적 자동화 전에 사용자에 의해 구성되는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  13. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 인터페이스 상에 상기 제 1 맵 템플릿 및 상기 제 2 맵 템플릿을 미리보기를 위해 디스플레이하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 동적 자동화는:
    (1) 필요한 시료 희석들을 적용하는 것, (2) 마이크로플레이트(들) 상에 시료들을 배치하는 것, (3) 마이크로플레이트(들) 상에 워터 블랭크들 (water blanks) 을 배치하는 것, (4) 표준 곡선들에 필요한 희석들을 생성하는 것, (5) 마이크로플레이트(들) 상에 표준 희석들을 배치하는 것, (6) 마이크로플레이트(들) 상의 요구된 웰 (well) 에 양성 제품 관리 (PPC) 스파이크들을 추가하는 것, (7) 마이크로플레이트(들)을 인큐베이션 용 마이크로플레이트 리더로 이동시키는 것, (8) 마이크로플레이트(들)이 인큐베이팅 되는 동안 각 바이알에서 시약을 재구성하는 것, (9) 마이크로플레이트(들)을 마이크로플레이트 리더에서 제거하고 마이크로플레이트(들)을 로봇 데크상의 플레이트 워머로 복귀시키는 것, (10) 마이크로플레이트(들) 상의 각각의 요구된 웰에 시약을 첨가하는 것, (11) 프로세싱을 위해 마이크로플레이트(들)을 마이크로플레이트 리더로 이동시키는 것, 및 (12) 마이크로플레이트 리더에 마이크로플레이트(들)의 배치에 후속하여 마이크로플레이트(들)을 판독하고 자동화 실행의 결과를 처리하는 것 중 하나 이상을 포함하는, 동적 자동화를 위한 시스템.
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