液体处理机器人技术中的陷阱与固有偏差：面向国际单位制（SI）可溯源测量的自动化研究

《Analytical Chemistry》：Pitfalls and Inherent Biases in Liquid Handling Robotics: Investigations in Automation for SI Traceable Measurements

　　

制药、石化及临床研究等行业正逐步采用自动化样品制备流程，以简化重复性任务并提升效率。随着机器人技术支撑的分析方法日益复杂，对工作流程与仪器设备的评估和优化至关重要。本研究以两种配备注射器和集成天平的液体处理平台为对象，考察其自动化工作流程的准确度与精密度，重点评估其在多分析物准确定量中的适用性。研究人员通过优化注射器吸液与排液速度等关键参数构建方法，同时评估物理配置的影响——注射器针头、样品瓶规格及开盖工具均对系统性能具有关键作用。研究人员将机器人样品制备与传统重量法手动制备氨基酸混合物的结果进行比较，采用双精确匹配同位素稀释质谱（DEM-IDMS）作为基准方法。在确定液体处理机器人的最优条件后，研究人员使用美国国家标准与技术研究院（NIST）SRM 2389a（0.1 mol/L盐酸基质氨基酸标准物质）评估了结合自动化样品制备的DEM-IDMS方法的准确度。优化过程成功将机器人工作流程中识别出的系统偏差从10%降低至<3.5%。此外，优化后自动化方法的测量不确定度（所有氨基酸在95%置信区间下的扩展不确定度≤5.3%）与手动制备相当，同时将分析人员的工作时间从7小时手动称量缩短至1小时系统设置，节省了一整天的工时。本研究成果对深入理解自动化样品制备在高准确度分析中的优势与现存挑战具有重要价值。

《Analytical Chemistry》发表的这项研究首次将双精确匹配同位素稀释质谱（DEM-IDMS）应用于注射器式液体处理机器人的计量学验证，针对自动化样品制备在SI可溯源测量中的可靠性问题展开系统性探究。当前自动化液体处理系统在实验室的应用已十分广泛，但其计量准确度——尤其是面向SI可溯源定量与测量不确定度的表现——尚未得到充分评估。现有验证多聚焦于体积回收率或重复性等基础指标，难以捕捉自动化流程对整体分析结果的深层影响，且环境参数、仪器设置带来的偏差机制不明确，这给制药、食品等监管行业的决策可靠性带来了潜在风险。研究人员以氨基酸混合定量为模型体系，通过对比自动化与手动制备的结果，识别并消除了机器人工作流程中的系统偏差，证实优化后的自动化方法可达到与人工操作相当的计量性能，同时大幅降低人力成本。

在开展研究的过程中，研究人员采用了若干关键技术方法：以双精确匹配同位素稀释质谱（DEM-IDMS）为核心基准方法，该方法可将质量分数的量值溯源至国际单位制（SI）的千克基准并给出完整不确定度；选用两种配备集成天平的注射器式液体处理平台——安捷伦7696A工作站与GERSTEL多功能进样器（MPS），分别针对其物理配置与运行参数进行优化；以美国国家标准与技术研究院（NIST）SRM 2389a氨基酸标准物质作为准确度验证基准；最终通过气相色谱-串联质谱（GC-MS/MS）完成定量分析，所有数据均采用统计学方法（Student’s t检验、F检验、线性回归）进行评估，显著性水平设定为p<0.05。

研究结果部分通过以下模块展开：

方法开发与优化：初步实验发现自动化制备的氨基酸质量分数与手动DEM-IDMS结果存在超出预期的差异，因此针对泵速、清洗程序、序列顺序、空气隙设置以及注射器针头、样品瓶盖、开盖工具等物理配置进行了系统排查。

初始配置与考量：系统检查确认硬件功能正常；瓶盖蒸发测试显示，带预切口的瓶盖72小时内累积蒸发量显著高于无切口瓶盖（水介质中分别为约-1.2 μL与-0.4 μL，乙腈介质中差异进一步扩大），因此选择无切口瓶盖以最小化蒸发；参数优化明确了清洗程序、排液泵设置、吸排液速度、粘度延迟、空气隙、进样针容量限制等关键设置对减少交叉污染、消除气泡与滴液的作用。

稀释步骤的故障排查：仅进行混合步骤时两台机器人的结果与手动制备一致，但引入稀释步骤后出现高达10%的负偏差。通过更换支持更大样品瓶与开盖操作的GERSTEL MPS系统，并结合手动模拟实验，确定偏差源于穿刺隔垫时残留于针头的液滴导致实际转移量偏低，而非重力计量本身的误差。

注射器考量：针头形状显著影响滴液形成——100 μL平头注射器易产生滴液，250 μL锥头注射器经速度优化后可减少该现象；针头伸入样品瓶的深度不足会因表面张力与静电吸附导致液体残留在瓶盖内侧，影响转移准确性。

蒸发影响：蒸发测试表明，自动化穿刺隔垫操作的累积蒸发量最高（0.98 mg），其次为自动化开盖操作（0.60 mg），手动开盖最低（0.32 mg）；自动化穿刺的蒸发波动性也最大。针对乙腈的测试进一步显示，穿刺会导致隔垫碎屑脱落，增加结果变异性。研究人员通过优化流程缩短开盖时间、调整清洗顺序，并明确样品瓶内液量占比越高，比例蒸发损失越低（2000 mg水样损失0.19%，100 mg水样损失达3.07%），据此优化了样品瓶选择策略。

基于NIST SRM 2389a的方法准确度评估：在完成上述优化后，GERSTEL机器人制备的10种氨基酸校准品与NIST标准物质的认证值无显著差异（t检验结果不显著），系统偏差降至<3.5%，各氨基酸的扩展不确定度≤5.3%，与手动制备相当。对比实验证实，若仍采用穿刺隔垫方式，6种氨基酸的测量值与认证值存在显著差异。自动化流程将分析人员的主动工作时间从7小时缩短至1小时系统设置，其余过程无需值守。

讨论与结论部分指出，本研究首次通过DEM-IDMS实现了对注射器式液体处理机器人的计量学严谨评估，识别出针头滴液残留、隔垫穿刺导致的蒸发与污染等此前未被充分认知的偏差来源。通过优化吸排液速度、选择合适注射器、引入开盖工具，研究人员成功构建了准确、精密且具有SI可溯源性的自动化重量法工作流程。该工作的测量不确定度满足校准要求，且可节省大量高技能分析人员的时间，为自动化在高准确度分析领域的应用提供了可复制的优化框架。研究人员同时指出，本研究主要聚焦水系基质，未来需将该计量框架扩展至更多有机溶剂与分析物类别，以支撑更广泛的化学环境下的自动化验证需求。