Una plataforma de química autónoma cuyo costo de construcción sus desarrolladores estiman en unos 5.000 dólares ya está documentada por completo, frente a los más de 50.000 dólares que costaba su predecesora. RoboChem Flex es un robot autónomo de síntesis diseñado por un equipo dirigido por el profesor Timothy Noël en el Instituto Van 't Hoff de Ciencias Moleculares de la Universidad de Ámsterdam. El grupo lo describe en Nature Synthesis, y el artículo incluye la información que un laboratorio necesita para construir su propia unidad.
De un sistema de 50.000 dólares a uno de 5.000
El primer RoboChem apareció en la revista Science a principios de 2024. Combinaba un sistema autónomo de química de flujo con un espectrómetro de RMN de sobremesa para el análisis, y una unidad de aprendizaje automático controlaba todo el montaje. Trabajando las 24 horas, podía optimizar la síntesis de diez a veinte moléculas sin intervención humana. El grupo de Noël afirma que esa carga de trabajo le llevaría varios meses a un estudiante de doctorado.
El hardware tenía un inconveniente. Según Noël, el sistema costaba más de 50.000 dólares, y esa cifra no incluía el equipo de RMN, que también es caro. Este tipo de plataformas suele tener precios que solo pueden asumir las instituciones con buena financiación. Noël considera contraproducente esa exclusividad. En sus palabras, el progreso científico requiere herramientas escalables y rentables que empoderen a investigadores de todos los niveles de recursos.
RoboChem Flex es la respuesta del grupo. El costo estimado ronda los 5.000 dólares, y la plataforma abarca fotocatálisis, biocatálisis, acoplamiento cruzado térmico y otras áreas de la química. Noël señala que existen otros sistemas automatizados asequibles, pero tienden a centrarse en problemas muy acotados, lo que limita la investigación que pueden respaldar.
Piezas comerciales, impresión 3D y software abierto
Para reducir costos, RoboChem Flex emplea componentes de fácil adquisición o equivalentes impresos en 3D. El grupo afirma que esto abarata el precio y además permite una personalización rápida y un desarrollo iterativo.
La comunicación entre los módulos de hardware funciona mediante OmniPlatypus, un paquete de software desarrollado internamente por el grupo de Noël y publicado como código abierto. Admite una arquitectura plug-and-play y exige una programación mínima al usuario.
La capa de optimización es un agente modular de optimización bayesiana. Los usuarios pueden ajustarlo a los objetivos de cada experimento. La plataforma puede conectarse a varios instrumentos analíticos en línea, entre ellos RMN, UHPLC-MS y espectroscopía Raman. Con ellos, puede ejecutar de forma autónoma la optimización de reacciones en bucle cerrado, las 24 horas del día.
Todo el código está disponible en GitHub. Incluye el código de aprendizaje automático y optimización, el software de la interfaz gráfica, el firmware de los dispositivos, el código de control operativo, los archivos de diseño para impresión 3D y los esquemas del hardware.
Una opción con humano en el circuito para laboratorios sin análisis en línea
Los instrumentos analíticos en línea pueden costar mucho más que el propio robot, y el grupo reconoce que su costo podría superar con creces los 5.000 dólares del sistema base. Para resolverlo, el equipo creó una unidad de muestreo de líquidos impresa en 3D.
El módulo recoge muestras de la reacción. Después, los investigadores las analizan con equipos que el laboratorio ya tiene, los cuales, según Noël, suelen compartirse entre varios grupos de investigación. Este enfoque con humano en el circuito (human-in-the-loop) busca ser una vía práctica y asequible hacia la optimización automatizada. El grupo asegura que su objetivo es ofrecer a los laboratorios con recursos limitados herramientas comparables a las de las instituciones mejor financiadas.
Seis casos de estudio
El equipo probó RoboChem Flex en seis casos de estudio de distintas áreas de la química. Son la optimización de la trifluorometilación de pirroles mediante exploración ponderada adaptativa y análisis por RMN; la funcionalización desoxigenativa de enlaces C–H mediante optimización de hipervolumen con análisis por HPLC; la optimización de hipervolumen con ruido del marcaje isotópico fotocatalítico con espectroscopía Raman; y la reducción enzimática selectiva de una dicetona con operación human-in-the-loop y procesamiento por lotes con doble adquisición.
Los dos restantes son la optimización de aminaciones de Buchwald-Hartwig mediante aprendizaje por transferencia y caracterización de ligandos, y la optimización multiobjetivo de una cicloadición [2+2] fotocatalítica enantioselectiva mediante HPLC quiral. Noël afirma que cada estudio muestra cómo puede adaptarse la plataforma al problema concreto. El grupo también realizó en el laboratorio las síntesis propuestas por sus optimizaciones para comprobar que los resultados se sostienen en la práctica.
El artículo de Nature Synthesis, titulado A flexible and affordable self-driving laboratory for automated reaction optimization, cuenta entre sus autores a Simone Pilon, Elia Savino, Oliver M. Bayley y Noël, junto con varios coautores.
Análisis: qué resuelve y qué no resuelve la reducción de precio
La principal relevancia está en combinar un precio menor con una documentación completa. Una caída de diez veces o más respecto al costo del sistema original, junto con código abierto, archivos de diseño y esquemas, elimina dos barreras a la vez: el precio de compra y la necesidad de aplicar ingeniería inversa a un sistema. En un robot autónomo de síntesis, publicar los detalles de construcción es tan importante como la cifra de costo, porque permite que otros grupos modifiquen la plataforma en lugar de limitarse a usarla.
La comparación con el primer RoboChem requiere cautela. La cifra de 50.000 dólares excluía el equipo de RMN, y la de 5.000 dólares excluye los análisis en línea. Los dos números no son una medida equivalente de un montaje completo y operativo. Un laboratorio que quiera una operación totalmente en bucle cerrado tendría que comprar instrumentos que, según la fuente, podrían costar mucho más que el robot. La unidad de muestreo con humano en el circuito lo soluciona, pero sacrifica parte de la autonomía, ya que una persona debe llevar las muestras al analizador.
Frente a otros sistemas automatizados asequibles, la propia fuente sostiene que esas herramientas sacrifican potencial de investigación al centrarse en problemas acotados. Seis casos de estudio en fotocatálisis, biocatálisis y acoplamiento cruzado ofrecen evidencia de amplitud. Sin embargo, esa evidencia procede del propio grupo desarrollador, y la fuente no informa de resultados de otros laboratorios.
Quedan varias preguntas abiertas. La cifra de 5.000 dólares es una estimación y la fuente no da un desglose. Tampoco indica cuántas moléculas puede optimizar RoboChem Flex ni a qué velocidad, por lo que se desconoce si iguala el rendimiento del sistema original. No se ha demostrado que grupos externos puedan construirlo a partir del artículo con dificultades mínimas. Esos resultados determinarán si la plataforma amplía en la práctica el acceso a la química autónoma o si, sobre todo, ofrece a los grupos bien equipados una opción más barata.