大規模な生物学研究では、数百あるいは数千もの試料を処理する必要があることが多く、手作業による実験には時間がかかり、処理規模の拡大も容易ではありません。自動化をさらに進めたシステムによって、手法の一貫性とデータの品質を保ちながら、より多くの試料を解析できる可能性があります。こうした研究を支えるため、本プロジェクトでは、微生物のDNAや代謝物（生体内の化学反応で生じる物質）など、異なる種類の生体情報を組み合わせるマルチオミクス研究のための自動化プラットフォームを開発しています。
このプラットフォームは、ロボット機器と、試料の前処理、DNA抽出、シーケンシング（塩基配列の読み取り）の準備、データ管理を、一連の自動化された作業工程に統合しています。研究チームは、微生物のDNA解析を対象にシステムの試験を行うとともに、代謝物の解析や実験室のデータ管理のための手法も開発しています。当初はヒトのマイクロバイオーム（微生物群集）の研究向けに設計されましたが、柔軟な設計により、他の種類の試料にも対応できる可能性があります。現在は土壌試料を用いた試験が行われており、将来的には水中の環境DNA（生物が環境中に残したDNA）の解析にも対応できるよう、調整される可能性があります。これらのツールを組み合わせることで、人の介入を最小限に抑えながら大量の試料を処理できる、AIが利用可能な研究基盤の構築を目指しています。
このプラットフォームは、実験室での手作業を減らすことで、健康や環境に関する大規模研究の効率と一貫性を高める可能性があります。本研究は、北野宏明教授が主導するNobel Turing Challengeの第1段階に位置付けられるMANTA Projectの一環です。この段階では、生物学的データを自律的に収集・生成するためのプラットフォームの確立を目指しています。長期的には、人の介入を最小限に抑え、高い自律性をもって科学研究を遂行できる「AI Scientist（AI科学者）」の開発に必要な、AIが利用可能な研究基盤を提供することを目指しています。
