Метод проектирования на основе генетических алгоритмов оптимизации дозирующего устройства робота для аликвотирования биообразцов

Метод проектирования на основе генетических алгоритмов оптимизации дозирующего устройства робота для аликвотирования биообразцов

Рыбак Лариса Александровна
д.т.н., профессор, руководитель НИИ РТ и СУ, Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова (БГТУ им. В.Г. Шухова), 308012, Белгород, ул. Костюкова, д. 46, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-8856-7823

Джузеппе Карбоне
PhD, Университет Калабрии, факультет механики, энергетики и менеджмента, 87036, г. Ренде, Виа Пьетро Буччи, Италия, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0003-0831-8358

Малышев Дмитрий Иванович, м.н.с., БГТУ им. В.Г. Шухова, НИИ РТ и СУ, 308012, Белгород, ул. Костюкова, д. 46, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-6059-9102

Черкасов Владислав Витальевич
инженер – исследователь, БГТУ им. В.Г. Шухова, НИИ РТ и СУ, 308012, Белгород, ул. Костюкова, д. 46, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-6733-3817

Индекс УДК: 62-883

EDN: POZVMB

Аннотация. В статье представлена разработка и оптимизация дозирующего устройства для роботизированной системы, предназначенной для аликвотирования биообразцов. Существующие автоматизированные системы дозирования жидкости обычно интегрированы в роботизированные комплексы, и не предназначены для использования в других системах. В статье предлагается новое техническое решение: модульное дозирующее устройство, совместимое с различными манипуляторами. Разработана математическая модель устройства и проведена его многокритериальная оптимизация с использованием генетических алгоритмов, что позволило подобрать ключевые параметры, которые влияют на точность и скорость дозирования с учётом минимизации габаритов и массы. Также описан процесс создания и испытания экспериментального образца дозирующего устройства. Полученные результаты показали эффективности предложенных методов проектирования и универсальность подхода. Протестированный в лабораторных условиях экспериментальный образец доказал эффективность и работоспособность предложенной конструкции, а также возможность выполнять точную и быструю обработку биообразцов. Разработанное устройство также может применяться в различных областях, требующих точного и быстрого дозирования жидкостей, что открывает новые перспективы для его использования в промышленности и медицине.

Ключевые слова: дозирующее устройство, оснастка манипулятора, многокритериальная оптимизация, генетические алгоритмы, аликвотирование, биообразцы

Для цитирования: Метод проектирования на основе генетических алгоритмов оптимизации дозирующего устройства робота для аликвотирования биообразцов / Л.А. Рыбак [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 13. – № 4. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2025. – С. 259-267. – EDN: POZVMB.

Благодарности
Работа выполнена при поддержке государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по гранту FZWN-2020-0017. Работа выполнена с использованием оборудования на базе Центра высоких технологий БГТУ им. В. Г. Шухова.

Список источников

  1. NCI Best Practices for Biospecimen Resources // National Cancer Institute. 2016. – URL:  https://www.juntadeandalucia.es/salud/biobanco/sites/default/files/users/user29/2016-ncibestpractices.pdf (дата обращения: 20.04.2024). – Text: electronic.
  2. Unlocking the efficiency of genomics laboratories with robotic liquid-handling / Houriiyah T. [et al.] // BMC Genomics. – 2020. – Vol. 21. no. 1: 729. DOI: 10.1186/s12864-020-07137-1.
  3. Open-source personal pipetting robots with live-cell incubation and microscopy compatibility / Philip D. [et al.] // Nature Communications. – 2022. – Vol. 13. no. 1: 2999. DOI: 10.1038/s41467-022-30643-7.
  4. Naruki Y. Digital pipette: open hardware for liquid transfer in self-driving laboratories / Naruki Y. [et al.] // Digital Discovery. – 2023. – Vol. 2. no. 6. – Pp. 1745-1751. DOI: 10.1039/D3DD00115F.
  5. Thurow K. Devices and Systems for Laboratory Automation / Thurow K., Junginger S. // Straive. India: Wiley-VCH Chennai. – 2022. – Pp. 498. DOI: 10.1002/9783527829446.
  6. Pipetting-based immunoassay for point-of-care testing: Application for detection of the influenza A virus / Ji Yeong N. [et al.] // Scientific Reports. – 2019. – Vol. 9. no. 1. 16661. DOI: 10.1038/s41598-019-53083-8.
  7. United States Patent № US 8900878 B2. Pipetting device, modular pipetting unit, pipetting system and method for pipetting of fluid samples; 2010-06-03 Publication of US20100132487A1 / Haack C., Engel T., Holenstein T. // Application filed by Roche Molecular Systems Inc. – 2014.
  8. A high-precision automated liquid pipetting device with an interchangeable tip / Xin Y. [et al.] // Rev Sci Instrum. – 2023. – Vol. 94. no. 9. 094102. DOI: 10.1063/5.0139565.
  9. Plug-in nanoliter pneumatic liquid dispenser with nozzle design flexibility / Hojin K. [et al.] // Biomicrofluidics. – 2015. – Vol. 9. no. 6: 064102. DOI: 10.1063/1.4935937.
  10. High-Precision Digital Droplet Pipetting Enabled by Plug-and-Play Microfluidic Pipetting Chip / Yuxin M. // Lab on a Chip. – 2018. – Vol. 18. no. 18. – Pp. 2720-2729. DOI: 10.1039/C8LC00505B.
  11. 3D-printed capillaric ELISA-on-a-chip with aliquoting / Azim P. [et al.] // Lab on a Chip. – 2023. – Vol. 23. – Pp. 1547-1560. DOI: 10.1039/D2LC00878E.
  12. Self corrected aliquoting method by overpressure for qPCR multiplexing / Aitor B. [et al.] // In: Proceeding of the 19th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences (TAS 2015). Gyeongju (Korea). October. – 2015. Pp.  1353-1355. DOI: 10.13140/RG.2.2.34412.16005.

Поступила в редакцию 09.07.2025
Поступила после рецензирования 25.08.2025
Принята к публикации 13.10.2025