😰반복되는 실험 실수, 자동화로 줄일 수 있을까?

2025. 7. 7.

제약과 생명과학 연구 현장에서의 작은 실수는 단순한 작업 착오를 넘어, 실험 재현성의 저하나 데이터 오류, 더 나아가 허가 지연이나 생산 손실로 이어질 수 있습니다.

하지만 이러한 인적 오류(human error)는 단순히 개인의 실수라기보다, 복잡하고 반복적인 수작업 환경에서 구조적으로 발생하는 경우가 많습니다. 최근에는 자동화 시스템의 도입을 통해 인적 사고를 줄인 산업계 사례들이 보도되며, 바이오 및 제약 분야에서도 자동화의 필요성과 효과에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

데이터 기반 사례: NGS Prep 자동화의 효과

실제 실험 현장을 살펴보면, 동일한 조건과 동일한 시약을 사용하더라도 수작업 피펫팅만으로는 실험 간 정량 편차가 발생하기 쉽습니다. 특히 정밀한 분주가 필요한 NGS Prep과 같은 워크플로우에서는 이 편차가 누적되어 라이브러리 품질이나 시퀀싱 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

아래 이미지는 동일한 enzyme 및 buffer lot을 사용한 조건에서 수동 분주와 자동화 분주(NOTABLE 사용)를 비교한 결과입니다.

*A사 TapeStation으로 품질 분석

왼쪽 3개 샘플(B1–D1)은 수동 파이펫팅(Manual Dispensing)
오른쪽 6개 샘플(E1–B2)은 NOTABLE을 활용한 자동화 분주(Automated Dispensing)입니다.

🔬 관찰된 핵심 차이점

수동 분주 그룹의 평균 농도: 1399 ± 123.5ng
자동화 분주 그룹의 평균 농도: 1541 ± 65.8ng

수동 분주 그룹(좌측)은 평균 농도 1399ng, 표준편차 ±123.5를 보였습니다. 반면, 자동화 그룹은 평균 농도 1541ng, 표준편차 ±65.8로, 데이터 간 편차가 절반 수준으로 감소하여 자동화 그룹에서 더 고르게 분포되어 있으며, 주요 타겟 밴드(약 300~400 bp 영역)는 모든 샘플에서 명확하게 확인됩니다. 이는 자동화된 리퀴드 핸들링이 단순한 반복 작업 대체 수준을 넘어, 샘플 간 차이를 최소화 해 실험 재현성을 확보하는 실질적 방법임을 보여줍니다.

자동화는 숙련도에 따라 실험 품질이 달라지는 상황을 줄이고, 실수 가능성이 높은 반복 작업을 안정적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 특히 시약의 정량 분주, 희석, 혼합, 플레이트 간 시료 이송 등 많은 반복 단계가 포함된 워크플로우에서는 정밀도, 일관성, 시간 절약 측면에서 자동화의 효과가 더욱 명확하게 나타납니다.

NOTABLE로 실험 편차를 줄이고, 워크플로우 전체의 안정성을 높이세요.

에이블랩스는 이러한 실험 환경의 문제를 해결하기 위해, 리퀴드 핸들러 기반의 자동화를 제안합니다. 자동화는 단순 반복을 줄이는 것 이상의 의미를 가집니다. 사람이 통제하기 어려운 수준의 정밀도와 반복성을 확보할 수 있으며, 실험자의 경험이나 숙련도에 따라 달라지던 실험 품질을 안정적으로 표준화할 수 있습니다.

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