Um verlorene Arten zurückzubringen, bedarf es wissenschaftlicher Pionierarbeit — und der Werkzeuge, um riesige Mengen an Genomdaten zu nutzen.

Der Artenschutz hat sich traditionell darauf konzentriert, Arten zu schützen, bevor sie verschwinden, aber Fortschritte in der Genom-Editing-Technologie werfen bisher unvorstellbare Fragen auf. Allen voran: Gibt es einen Weg zurück vor dem Aussterben? Und wenn ja, könnten in Schwierigkeiten geratene Ökosysteme mit längst ausgestorbenen Tieren „wiederverwildert“ werden?

2021 gründeten der Unternehmer Ben Lamm und der weltberühmte Harvard-Genetiker George Church Colossal Biosciences mit dem kühnen Plan, mithilfe der bahnbrechenden gentechnischen Techniken von Church Tiere zu züchten, die Wollmammuts sehr ähnlich sind. Im Januar 2023 hatte Colossal 225 Millionen US-Dollar an Risikokapital eingeworben und seine Mission um die Wiedereinführung des Beuteltiers — allgemein bekannt als der tasmanische Tiger — und des Dodos erweitert.

„Unser Ziel ist es, eine umfassende wissenschaftliche Pipeline zur Bekämpfung des Aussterbens aufzubauen“, sagt Eriona Hysolli, die die Biologieabteilung von Colossal leitet und das Wolly Mammut-Projekt leitet. „Die Menschen beginnen zu erkennen, wie wertvoll Gentechnologien für den Naturschutz sein können.“

Mammutprojekte

Das Konzept hinter Colossal, das Church erstmals 2013 in einem TEDx-Vortrag öffentlich skizziert hat, dreht sich darum, die Gene des engsten genetischen Verwandten des Mammuts, des asiatischen Elefanten, neu zu schreiben, um wichtige Elemente einzubeziehen, die aus der Analyse alter Mammut-DNA gewonnen wurden — Fettablagerungen, struppiges Haar, kleine Ohren, zirkadiane Biologie und andere Merkmale, die mit der Winterhärte zusammenhängen, zum Beispiel. Die neuen Hybridarten könnten wieder in die Tundra-Ökosysteme eingeführt werden, wo Forscher glauben, dass ihre schweren Fußabdrücke das Eindringen von Kälte in den Permafrost verbessern würden, um dessen Abschmelzen zu verhindern, und den Wandel von einer langsam zyklischen Tundra zu einem schnell zyklischen Graslandökosystem unterstützen würden.

Anfänglich zeigten sich die Förderorganisationen wenig begeistert von der Erforschung der Ausrottung, die im Labor der Kirche stattfindet. Eine Person, die sich dafür interessierte, war Hysolli, ein Stammzellexperte, der 2015 als Postdoktorand in das Labor eintrat.

„Zu der Zeit las ich Neanderthal Man von Svante Pääbo und war fasziniert von der Reise, die nötig war, um uralte DNA zu sequenzieren“, erinnert sie sich. „George wird in dem Buch erwähnt, weil er nicht nur an die Sequenzierung einer Spezies dachte, sondern auch daran, wie durch ihre Rückkehr ein ganzes Ökosystem wiederhergestellt werden kann.“

Nach Erfolgen wie der verbesserten Multiplex-Basenbearbeitung von Säugetierzellen — einer Technik, bei der künstliche Enzyme wie CRISPR-Cas-Systeme verwendet werden, um mehrere Teile eines Genoms gleichzeitig neu zu kodieren — ergriff Hysolli die Gelegenheit, als erster Biologe bei Colossal einzusteigen.

„Wir forschen so bahnbrechend und unsere Arbeitsabläufe sind sehr einzigartig, sodass es sich immer noch wie in einem Labor anfühlt“, sagt sie. „De-Extinction umfasst viele Bereiche, in denen man Fachwissen und neue Technologien entwickeln muss. Deshalb gibt es bei Colossal immer noch das Gefühl der Grundlagenforschung.“

Bewege dich schnell und mach (nicht) Dinge kaputt

Unmittelbar nach seinem Eintritt in das Start-up stand Hysolli vor der Herausforderung, ein Team zusammenzustellen und Protokolle für das wollige Mammutprojekt zu entwickeln. Im Labor der Kirche war sie zwar an die traditionellen Methoden der Buchführung mit Stift und Papier gewöhnt, doch für dieses neue Projekt war ein digitaler Ansatz erforderlich.

„Wenn man schnell ein Team aufbauen will, muss man in der Lage sein, experimentelle Daten sofort auszutauschen“, sagt Hysolli. „Eines der ersten Dinge, die wir getan haben, war eine Partnerschaft mit einem Anbieter von elektronischen Labornotizbüchern einzugehen. Es ermöglicht den Wissensfluss, nicht nur innerhalb meines Teams, sondern teamübergreifend. Es ist einfach, sich das Experiment anzusehen und das Ergebnis herunterzuladen.“

Nachdem 2015 und 2021 mehrere nahezu vollständige Genome des Wollmammuts sequenziert wurden, haben Hysolli und ihre Kollegen einen Großteil ihrer Aufmerksamkeit der Big-Data-Analytik des asiatischen Elefanten zugewandt. Im Juli 2022 gaben Colossal und das Vertebrate Genomes Project bekannt, dass sie das asiatische Elefantengenom erfolgreich sequenziert und auf Referenzgenomebene zusammengesetzt haben — das erste seiner Art für Elefanten.

„Labore schaffen Datenseen“, sagt Zareh Zurabyan, Spezialist für digitale Laborstrategien und Leiter von eLabNext America, dessen Technologie die Daten und Workflows von Colossal verwaltet. „Es gibt unzählige Datensätze von mehreren Instrumenten, Experimenten, viele Arten von Dateianhängen und Beispiele mit Tausenden von Metadatenfeldern. Dies ist das perfekte Ökosystem für den Einsatz von maschinellem Lernen, Deep Learning und KI, nicht nur für tiefgründige Datenanalysen, sondern auch für die Definition der Forschungs- und Geschäftsstrategie des Unternehmens, sodass Sie Ihre Arbeit in Echtzeit neu konzentrieren können.“

Der Mitbegründer von eLabNext, Erwin Seinen, sieht einen Trend zu multidisziplinären Unternehmen, die modernste KI/ML-Techniken nahtlos mit traditioneller Arbeit im Nasslabor verbinden. „Dieser Ansatz wird sowohl für Biotech-Startups als auch für etablierte Unternehmen zur Norm“, sagt er. „Colossal ist ein Beispiel für die Synergie zwischen diesen beiden Bereichen. Das Ergebnis wird eine neue Ära wissenschaftlicher Entdeckungen sein, in der die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der Datenanalyse genutzt werden, um Innovationen in den Biowissenschaften voranzutreiben.“

Form folgt Funktion

Hysolli stellt fest, dass das Wertversprechen für Colossal-Investoren nicht nur in der Ausrottung besteht, sondern auch in der umfassenderen Entwicklung neuer Tools für Biologen, von der Zelltechnik über die Reprogrammierung bis hin zur Gestationstechnologie. „Wir gehen wirklich an die Grenzen der Säugetier-, Beuteltier- und Vogelbiologie, und diese Technologien reichen weit über das Aussterben hinaus“, sagt sie.

Im September 2022 kündigte Colossal sein erstes Spin-off an, eine computergestützte Biologieplattform namens Form Bio, die das Unternehmen zur Verwaltung seiner Pipelines zur Bekämpfung des Aussterbens entwickelte. Mit Risikokapital in Höhe von 30 Millionen US-Dollar will das neue unabhängige Softwareunternehmen umständliche, codelastige Prozesse durch eine leicht zugängliche Oberfläche ersetzen, die es Wissenschaftlern ermöglicht, Bioinformatik einfach durchzuführen.

„Form Bio führt für uns maßgeschneiderte Genomanalysen durch, insbesondere in Bezug auf DNA- und Merkmalsbeziehungen“, erklärt Hysolli. „Es dient als unsere alte DNA-Datenbank. Wir verwenden es auch für Rechenleistung und Speicherplatz. Wenn wir unsere eigenen Analysen durchführen möchten, verfügen viele Workflows über integrierte KI-Funktionen.

„Da unsere Datenergebnisse über die Plattform von eLabNext zentralisiert sind, sind sie für die KI- und Machine-Learning-Teams leicht zugänglich. Wir generieren so viele Daten, und das ist alles ungenutztes Potenzial.“

Schützen und konservieren

Hysolli hebt die kontinuierliche Arbeit von Colossal hervor, die Bemühungen zum Schutz von Elefanten voranzutreiben, einschließlich der Entwicklung neuartiger Behandlungsmethoden und eines Impfstoffs zur Vorbeugung des endotheliotropen Herpesvirus bei Elefanten. Außerdem ist geplant, Referenzgenome des afrikanischen Savannenelefanten und des Waldelefanten zu erstellen.

„Was wäre, wenn diese Elefanten in ein paar Jahren verschwinden würden, Sie aber nicht damit begonnen hätten, die Embryologie- und assistierten Reproduktionstechnologien zu entwickeln, um sie zurückzubringen — dieselben Werkzeuge, die wir für unsere Bekämpfung des Aussterbens benötigen?“ fragt Hysolli. „Wir haben die Werkzeuge, um Biodiversität in einer Schale zu erzeugen, aber wenn noch mehr Proben sequenziert und konserviert werden, können ganze Populationen wiederhergestellt werden und nicht einzelne.“

Für Colossal ist es von entscheidender Bedeutung, gegenüber der Öffentlichkeit offen zu bleiben, was die Ziele — und Daten — des Aussterbens angeht, betont Hysolli.

„Wir versuchen, unsere Arbeitsabläufe so zu skalieren, dass der Artenschutz einfach möglich ist“, sagt sie. „Wir setzen uns für die Wiederherstellung unseres Naturerbes ein und arbeiten mit Interessenvertretern zusammen, denn wenn man Modelle für die Wiederverwilderung von Ökosystemen entwickelt, muss das auf transparente und ethische Weise geschehen.“

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Die Biotech-Branche hat sich in den letzten Jahren stark verändert, wobei sich die Digitalisierung zu einem wichtigen Instrument zur Rationalisierung des Forschungs- und Entwicklungsprozesses entwickelt hat. Traditionelle manuelle Methoden zur Erfassung, Verwaltung und Analyse von Daten und Informationen sind veraltet, und die Labore müssen sich anpassen, um im heutigen schnelllebigen und wettbewerbsintensiven Umfeld wettbewerbsfähig zu sein.

Der folgende Blog gibt einen Überblick über das gesamte Ausmaß der Digitalisierung in der Biotech-Branche, ihre Vorteile und darüber, wie die Life-Science-Zentren an der Westküste, insbesondere in Südkalifornien, an der Spitze stehen.

Die aktuelle Ära der Digitalisierung in der biotechnologischen Forschung und Entwicklung

Die digitale Technologie hat alle Aspekte der Biotech-Pipeline durchdrungen, von der Entdeckung grundlegender Erkenntnisse während der Forschung und Entwicklung bis hin zur Optimierung von Produktions- und Logistikabläufen. Angesichts der aktuellen Herausforderungen, vor denen Unternehmen in diesem Bereich stehen — ein wettbewerbsintensiver Markt, komplexe regulatorische Anforderungen und hohe Forschungskosten — ist die Digitalisierung kein „nettes Geschenk“ mehr. Sie ist für das Überleben und die kontinuierliche Innovation notwendig.

Also, wie genau sieht die Digitalisierung für moderne Biotech-Unternehmen aus?

Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens hat das Geschwätz über künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) wahrscheinlich Ihr Interesse geweckt. Neuigkeiten über die Arbeit von AlphaFold und Meta-KI hat sich in den Mainstream durchgesetzt, da es eine vielversprechende Lösung für die Proteinfaltung bot, die Unternehmen der synthetischen Biologie und Biopharma eine Vielzahl von Forschungs- und Entwicklungsmöglichkeiten eröffnet.

Andere digitale Biotech-Lösungen entstanden aus der Fähigkeit der Biologie, mithilfe von Next-Generation-Sequencing (NGS) und anderen Technologien „Big Data“ zu generieren. Um die schiere Menge an NGS-Daten zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren, wurden rechnergestützte Ansätze zur Bereinigung von Rohsequenzierungsdaten, zum Abgleich von Lesevorgängen mit einem Referenzgenom, zum Erkennen und Aufrufen von Varianten sowie zur Durchführung nachgelagerter Analysen wie funktioneller Annotationen, Signalweganalysen und statistischer Tests unverzichtbar.

Darüber hinaus wurden kürzlich KI- und ML-gestützte Lösungen eingesetzt, um Muster zu identifizieren und anhand der riesigen verfügbaren öffentlichen Daten Vorhersagen zu treffen. Bis vor Kurzem waren diese bioinformatischen Tools und Pipelines nur für Personen mit Computerkenntnissen zugänglich. In letzter Zeit hat sich das Blatt jedoch geändert, und diese ausgeklügelten Analysen werden durch einfach zu bedienende Benutzeroberflächen, eine einfache Benutzererfahrung und keine Programmierkenntnisse erforderlich, demokratisiert.

Initiativen wie CellX-Gen, das als Open-Source-Softwaretool veröffentlicht wurde, damit Biologen problemlos auf ihre Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten zugreifen und sie analysieren können, sind ein perfektes Beispiel. Unternehmen wie Formular Bio, haben dies auf die nächste Stufe gebracht und eine kommerzielle Plattform auf den Markt gebracht, die die Leistungsfähigkeit bioinformatischer Arbeitsabläufe in die Hände von Biologen im Nasslabor sowie Entwicklern von Zell- und Gentherapien legt.

Vorteile der digitalen Transformation in der Biowissenschaft und Biotech-Forschung

Die obigen Beispiele haben einen klaren, direkten Vorteil, der für die biotechnologische Forschung und Entwicklung von größter Bedeutung ist: Beispiellose Erkenntnisse, die einfach nicht verfügbar sind, wenn digitale Tools nicht verwendet werden.

Diese Tools bieten jedoch auch zusätzliche Vorteile. Viele Computerplattformen bieten durch ihren Einsatz im digitalen Raum eine höhere Effizienz, verbesserte Zusammenarbeit und Kommunikation, Datensicherheit und Schutz geistigen Eigentums.

Elektronische Labornotizbücher (ELNs) sind ein weiteres prototypisches Beispiel. Ihre Fähigkeit, Experimente nachzuverfolgen, Ergebnisse aufzuzeichnen und Daten auf einer zentralen Plattform zu verwalten, ist ein erheblicher Vorteil für das Forschungs- und Entwicklungsteam der Biotechnologie: Sie erhöhen die Genauigkeit und Integrität der Daten und sparen gleichzeitig Zeit und reduzieren Fehler. Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben verschafft Wissenschaftlern zudem wertvolle Zeit, um sich auf übergeordnete Aufgaben wie strategische Planung und Geschäftsentwicklung zu konzentrieren.

Digitalisierung diskriminiert nicht: Wie die Digitalisierung die Biotech-Startup-Szene verändert

Die Vorteile der Digitalisierung sind nicht auf globale Unternehmen beschränkt. Sie können auch von Personen im Startmodus genutzt werden. Und dank optimierter Prozesse, verbesserter Zusammenarbeit, verbesserter Datenintegrität und -sicherheit sowie aussagekräftiger KI-gestützter Erkenntnisse gibt es noch einen weiteren Vorteil: das Interesse potenzieller Investoren.

Kalifornien hat schon lange eine blühendes Biotech-Ökosystem, das Top-Talente, zukunftsorientierte Investoren und hungrige Startups anzieht. Die San Francisco Bay Area, insbesondere South San Francisco, hat sich zu einem zentralen Biotech-Zentrum mit einer hohen Konzentration von Unternehmen entwickelt, die sich auf Genomik, personalisierte Medizin und Wirkstoffforschung konzentrieren. San Diego ist auch ein boomender Biotechnologiestandort, der sich auf Biopharmazeutika, Medizinprodukte und Diagnostika konzentriert. Der Großteil der Life-Science-Branche in Kalifornien konzentriert sich auf Forschung und Entwicklung, um die Umwelt robust und flexibel zu gestalten, und konzentriert sich auf die neuesten Technologien, um Innovationen voranzutreiben.

Los Angeles verzeichnete ein deutliches Wachstum in der Biotech-Branche, insbesondere in den Bereichen Biotechnologie, digitale Gesundheit und Medizintechnik. LA County hat das Wachstum des Sektors auf über 195.000 Arbeitsplätze, fast 3.000 Life-Science-Unternehmen und 44,2 Milliarden US-Dollar an Wirtschaftstätigkeit vorangetrieben, was auf umfangreiche Investitionen in Personalentwicklung, Risikokapitalfirmen und Innovationszentren zurückzuführen ist.

HeroHouse: Förderung von Startups an der Schnittstelle von KI und Biotechnologie

Das Heldenhaus, gegründet von SmartGate VC, ist ein solches Zentrum, das sich auf Investitionen an der Schnittstelle von KI, Gesundheitswesen und Biotechnologie konzentriert. Der in Glendale, Kalifornien, gelegene Raum verbindet Wissenschaft, Technologie, Unternehmertum und Kapital und bietet verschiedene Dienstleistungen an, um Startups zu fördern, die KI zur Lösung komplexer biologischer Probleme einsetzen.

Die Bedeutung der Hero House Hubs für biotechnologische Innovationen wird durch die jüngste Hinzufügung von unterstrichen eLab Weiter, eine digitale Laborplattform für Forschungs- und Entwicklungslabors im Bereich Biowissenschaften, die ein neues Büro eröffnete. Als Geschäftsbereich von Eppendorf wird eLabNext in der Lage sein, die intensive Biotech-Szene und die neuen Technologien der Stadt zu nutzen, um die Digitalisierung der aufstrebenden Branchenexperten in LA voranzutreiben.

Fazit

Die digitale Transformation der Biotech-Branche hat die Branche revolutioniert, und die Digitalisierung ist ein entscheidendes Instrument zur Rationalisierung von Forschung und Entwicklung. Die vielen Vorteile der Digitalisierung haben dazu beigetragen, das Wachstum der Life-Science-Zentren an der Westküste voranzutreiben, insbesondere in Schwellengebieten wie Los Angeles. Im weiteren Verlauf ist klar, dass die Digitalisierung auch in Zukunft eine treibende Kraft in der Biotech-Forschung sein wird.

Um mehr über Hero House, eLabNext und das Wachstum digitaler Biotech-Lösungen zu erfahren, kontaktiere uns hier.

Wenn Sie Biotech-Experten fragen, wo sich die wichtigsten Biotech-Zentren in den USA befinden, steht Boston auf den meisten Listen ganz oben. Aber die Biotech-Szene von Massachusetts ist viel mehr als nur Kendall Square und der Großraum Boston.

Weit entfernt vom langen Schatten, den Boston wirft, hat sich Central Massachusetts, insbesondere die Stadt Worcester, zu einem eigenen robusten und lebendigen Biotech-Zentrum entwickelt.

„Wenn Worcester in einem anderen Bundesstaat wäre, wäre es die Ein leistungsstarker Cluster aus Biotech-Unternehmen, Mitarbeitern und Laborflächen „, erklärt Melina Reid, Operations Associate bei Biomedizinische Initiativen in Massachusetts (MBI), dessen Ziel es ist, Worcester und die Region Central Massachusetts zu einem dynamischen und einzigartigen Zentrum für Biotech-Startups auszubauen. „Weil wir Boston so nah sind“, fährt sie fort, „werden wir manchmal von seinem Ruf und seiner Größe in den Schatten gestellt.“

In innovativen Bereichen wie Biotechnologie und Biopharma ist größer nicht immer besser. In den letzten Jahrzehnten hat sich Boston zu einer Brutstätte des Wettbewerbs um Laborfläche, qualifiziertes Personal und Aufmerksamkeit entwickelt, an der sich nur Unternehmen in der Spätphase und globale Konzerne beteiligen können. Für diese größeren Unternehmen In Boston zu sein ist unerlässlich. Dies hat zur Folge, dass Startups in der Frühphase mit knapperen Budgets und „unkonventionellen“ Ideen zunächst einen erheblichen Nachteil haben. Sie werden von etablierten Giganten überschattet, die über jede Menge Geld und Ressourcen verfügen, um ihre Präsenz zu erhalten und auszubauen.

Aufbau einer Infrastruktur und eines florierenden Ökosystems

Das MBI konzentriert sich darauf, Central Massachusetts zu einem einladenden Zuhause für kreative Startups mit soliden Ideen zu machen. Um ihnen zu helfen, in der Branche Fuß zu fassen, bietet das MBI kostengünstige, hochwertige Laborflächen und Unterstützungsdienste. Die Unterstützung geht über die „Startphase“ hinaus, da MBI die Zeit, die ein Unternehmen in seinem Inkubator verbringen kann, nicht begrenzt. Darüber hinaus bieten sie einen Raum für Abschlussfeiern an, um das Wachstum von Startups auf ihrem Weg zur Vermarktung weiter zu unterstützen.

„Unser Ansatz war erfolgreich“, stellt Melina fest. „Als ältester gemeinnütziger Startup-Inkubator des Commonwealth hat MBI über 175 Unternehmen bei ihrem Abschluss unterstützt. Mehr als 14 Unternehmen gingen an die Börse oder wurden von Unternehmen wie Pfizer, Perkin Elmer, Vertex Pharmaceuticals und Charles River übernommen.“

In den letzten Jahren hat das MBI seine Fähigkeiten und Initiativen erweitert, um den vielfältigen Bedürfnissen von Biotech-Startups gerecht zu werden. Sie waren ausschlaggebend bei der Umsetzung das Reaktorium — eine hochwertige, kostengünstige, maßgeschneiderte Bioproduktionsanlage — für die Biotech-Community in Worcester. Sie bauen derzeit ein Pilotzentrum für die Herstellung von Bioprodukten, das Unternehmen Laborflächen zur Verfügung stellen wird, um vom „Konzept bis zur klinischen Studie“ überzugehen.

Das MBI hat auch Initiativen zur Einrichtung eines qualifizierte und begeisterte Belegschaft, mit Partnern wie AbbVie, um die wachsende Life-Science-Community in Central Massachusetts zu unterstützen. „Durch Partnerschaften mit lokalen Mittel- und Oberschulen sowie kommunalen und staatlichen Hochschulen engagieren wir uns stark für die Erhöhung der Vielfalt im MINT-Bereich“, erklärt Melina. „Zum Beispiel haben wir dem Quinsigamond Community College dabei geholfen, sein Programm für Techniker im Bereich der Biomanufacturing für Erwachsene einzurichten, die in den Biotech-Bereich einsteigen möchten. Indem wir die nächste Generation junger Köpfe ermutigen, eine wissenschaftliche Karriere einzuschlagen, tragen wir unseren Teil dazu bei, eine solide Belegschaft für das weitere Wachstum der Biotech-Branche in Zentral-Massetts zu schaffen.“

Dementsprechend wurde Worcester als #15 auf der Die 25 besten Talentcluster in der Biowissenschaftsforschung Liste, knapp unter Megametropolen wie Houston (#13) und Atlanta (#14).

Förderung effizienterer Forschung und Entwicklung für die Startup-Community von MBI

Während das MBI in Worcester und Central Massachusetts ein Framework aufbaut, um das Wachstum der Gemeinschaft zu unterstützen, muss die Infrastruktur im Labor solide sein, um das wichtigste Kapital eines Startups effizient und effektiv verwalten zu können: seine Daten.

Zu diesem Zweck hat das MBI eine Partnerschaft geschlossen mit eLab Weiter — das Labors digitale Datenmanagementplattformen zur Verfügung stellt — damit Startups und Unternehmen in der späteren Phase digitalisieren Sie ihre Abläufe vollständig.

„Wir freuen uns, ein bevorzugter Anbieter für MBI zu sein“, sagt der Leiter von eLabNext in Amerika, Zareh Zurabyan. „Unsere Digital Lab Platform (DLP) hilft Laboren jeder Größe dabei, die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe, die Qualität ihrer Daten und die Sicherheit zu verbessern, indem sie LIMS/ELN-Funktionen und sogar KI/ML-Tools für die Datenwissenschaft im Alltag nutzt. Letztlich stellen wir fest, dass die Definition der digitalen Strategie des Labors von Anfang an, durch die Digitalisierung des Labors, die Zeitpläne beschleunigt und den Fortschritt der vielen Startups vorantreibt, die Central Massachusetts zu ihrer Biotech-Heimat machen.“

Die eLabNext-Plattform bedient verschiedene biowissenschaftliche und chemische Labore in Regierung, Wissenschaft und Industrie und eignet sich daher perfekt für das Startup-Umfeld von MBI, zu dem Unternehmen aus den Bereichen Zell- und Gentherapie, Chemie und anderen wissenschaftlichen Fachgebieten gehören.

Durch diese Partnerschaft und die kontinuierlichen Bemühungen des MBI ist Central Massachusetts in der Lage, seine Expansion als dynamisches Ökosystem für Biotech-Startups fortzusetzen.

Um mehr über das einzigartige Umfeld, das das MBI geschaffen hat, und die Biotech-Community in Zentral-Massassetts zu erfahren, besuchen Sie bitte massbiomed.org.

Allzu oft wird von der Digitalisierung des Labors als einer einmaligen Aufgabe gesprochen.

Du machst es. Es ist erledigt. Und es ist von deinem Teller.

Weiter zur nächsten Aufgabe, oder?

Die Realität ist, dass Digitalisierung mehr als das ist: Sie ist ein Prozess, eine Reise mit vielen großen und kleinen Schritten. Das Ziel besteht nicht darin, ein endgültiges Ziel zu erreichen, auf dem steht: „Ihr Labor ist digitalisiert“.

Ziel ist es, im Laufe der Zeit den Weg der kontinuierlichen Verbesserung einzuschlagen, wobei Sie nach Möglichkeiten suchen, den Betrieb Ihres Labors weiter zu optimieren.

Digitales zur Gewohnheit machen

Wie viele von Ihnen haben das Jahr mit dem Neujahrsvorsatz begonnen, mehr Sport zu treiben? Und wie lange hat es gedauert, bis Sie damit aufgehört haben? Einen Monat? Eine Woche? Einen Tag?

Eines Morgens aufzustehen und joggen zu gehen, macht dich technisch gesehen vielleicht zum Läufer, aber das ist nicht wirklich das Ziel deines Vorsatzes. Selbst die ersten 5 km zu absolvieren, ist nicht wirklich das Ziel. Auf dem Weg, deine ersten 5 km zu absolvieren, siehst du vielleicht die Vorteile und fühlst dich motivierter, Sport zu treiben. Das ist das Ziel, nicht wahr? Um dich besser zu fühlen? Um gewohnheitsmäßig gesund zu sein? Aktiv sein?

Um dich zu verbessern!

Sicher, Sie können den Erfolg oder Misserfolg eines Ziels an einen bestimmten Endpunkt hängen, aber lassen Sie sich dadurch nicht die Bedeutung der Reise, die Sie bis dahin unternommen haben, trüben oder Ihrer langfristigen Fitness im Wege stehen.

Aber das ist kein Blogbeitrag über Laufen, also lasst uns wieder auf die Spur kommen und weg von Analogien (vorerst...).

Die Digitalisierung Ihres Labors ist genau wie Ihre Absicht, Sport zu treiben: Sie passiert nur, wenn Sie den Prozess akzeptieren und ihn zur Gewohnheit machen. Es ist eine Gewohnheit, die Sie sich aneignen und beibehalten, indem Sie sich im Laufe der Zeit schrittweise verbessern.

Wenn die Probenverfolgung Ihr Hauptbereich für gezielte Verbesserungen ist und Sie immer noch den Überblick mithilfe von Papieraufzeichnungen behalten, versuchen Sie als ersten Schritt, auf ein digitales System wie eine Excel-Datei oder Google Sheet umzusteigen.

Wenn du das getan hast, hör nicht auf! Eine digitale Tabelle ist besser als Papier, hat aber immer noch erhebliche Nachteile. Finden Sie eine GxP-konforme Online-Probenverwaltungsplattform das bietet Barcode-Integration und eine kollaborative Schnittstelle.

Bumm! Du bist gerade 10 km gelaufen.

Was ist, wenn Ihre Labornotizbücher die aktuelle Stressquelle sind? Wechseln Sie von Notizbüchern auf Papier zu digitaler Dokumentation wie OneNote oder Google Docs.

Genau wie in unseren ersten Beispielen ist das besser, hat aber immer noch ein paar Nachteile. Sobald Sie mit diesem digitalen Schritt nach vorne vertraut sind, verbessern Sie sich weiter. Suchen Sie als Nächstes eine Cloud-basiertes elektronisches Labornotizbuch (ELN) das Verschlüsselung, Backups und 21 CFR Part 11-Konformität bietet.

Digitalisierung der nächsten Stufe: Datenintegration

„Aber Jim“, sagst du, „sollte es in diesem Blog nicht um Datenintegration gehen?“

Ja!

Und jeder, der bei unserer Analogie zu den Neujahrsvorsätzen nicht weiterkommt, könnte diesen nächsten Schritt verstehen: Sobald Sie 5 km geschafft haben, machen Sie möglicherweise den nächsten Schritt zu einem aktiven Lebensstil.

Vielleicht gehst du zum Pool, um Runden zu schwimmen, holst dir ein Rennrad auf einem Flohmarkt oder fängst an, mit einem Personal Trainer zu arbeiten. Was bis zu diesem Zeitpunkt nur Laufen war, ist heute eine integrierte Fitnessgewohnheit. Sie ziehen mehrere Teile des Übungspuzzles zusammen, um das übergeordnete Ziel der Ganzkörperfitness zu erreichen.

Wissenschaftler sollten die gleiche Perspektive bei der Digitalisierung von Laboren einnehmen. Bringen Sie all Ihre digitalen Lösungen zusammen, sodass alle Ihre Daten und Informationen integriert sind. Zusammen wird Ihnen dies helfen, Ihr Ziel der digitalen Fitness im gesamten Labor zu erreichen.

Stellen Sie sicher, dass alle Teile zusammenpassen. Laufen, Schwimmen und Radfahren eignen sich hervorragend für sich. Aber wenn du sie zusammenstellst, kannst du in einem Iron Man antreten. Das ist Ihr Ziel mit einem integrierten Prozess der Labordigitalisierung. Sorgen Sie dafür, dass alle Teile an ihrem Platz sind, aber stellen Sie auch sicher, dass sie alle aufeinander abgestimmt sind.

Seien Sie ein Iron Man auf der digitalen Reise Ihres Labors.

Digitalisierung, Integration und mehr, alles auf einer Plattform

Eine Plattform wie eLabJournal bietet Ihnen diese Integration. Alle digitalen Teile Ihres Labors arbeiten zusammen, um Ihre Effizienzsteigerungen zu beschleunigen.

Was kommt danach? Wie werden Sie die Grenzen der Fitness- und Labordigitalisierung auch morgen weiter verschieben?

Wenn wir über das digitale Labor sprechen, ist es künstliche Intelligenz oder Instrumentenintegration im „Lab of Things“ (LoT). Die Einzelheiten spielen keine Rolle. Wenn Sie ein solides und integriertes Fundament geschaffen haben, sind Sie bereit für neue Herausforderungen. Du fängst nicht wieder auf der Couch an, wenn du eine neue Sportart ausprobierst. Sie integrieren diese Aktivität schneller und auf einem höheren Leistungsniveau in Ihre Fitnessroutine.

eLabJournal ist ein hervorragendes Beispiel dafür im digitalen Laborbereich. Die offenen Entwicklungstools (API & SDK) und Marktplatz Ermöglichen Sie der Plattform, mit Ihnen zu wachsen und alle zukünftigen Anforderungen zu erfüllen. Sie kaufen keine neue, separate Software (fangen Sie wieder auf der Couch an). Ihre digitale Plattform wächst und erweitert sich, um neue Technologien mühelos integrieren zu können.

Holen Sie sich noch heute eine persönliche Demo und erfahren Sie, wie eLabNext und unsere Experten für Labordigitalisierung Sie auf dem Weg zur vollständigen Labordigitalisierung, Datenintegration und mehr unterstützen können.

Die moderne Laborumgebung ist ziemlich anspruchsvoll: Spezialisierte Instrumente können automatisierte Arbeitsabläufe ausführen, und Softwareplattformen vereinfachen die Datenerfassung und -analyse. Verschiedene Plattformen sparen Forschern Zeit und Geld, verbessern die Datengenauigkeit und Reproduzierbarkeit und machen die Zusammenarbeit zum Kinderspiel.

Die Anzahl der Instrumente und Softwareplattformen in einem Labor kann jedoch manchmal zu Problemen bei der Datendezentralisierung führen. Kritische Informationen können an vielen verschiedenen Orten gespeichert werden und nicht an einem zentralen Zugangspunkt. Traditionell konzentrierten sich Softwareentwickler darauf, eindimensionale Software zu entwickeln, die eine einzelne Aufgabe gut erledigte. Im heutigen Labor bietet die Tatsache, dass alles an einem Ort ist, einen Vorteil gegenüber einigen der falsch wahrgenommenen Vorteile der Dezentralisierung, wie z. B. erhöhte Sicherheit, Datenschutz und Widerstandsfähigkeit.

Mit eLabNext können wir eine kohärente Digital Lab Platform (DLP) bereitstellen, die eine nahtlose Integration und Konnektivität zwischen Ihren Instrumenten, Workflows und Daten ermöglicht. Dies löst viele Probleme mit dezentralen Informationen, die wir in vielen unserer Labore gesehen haben.

Im folgenden Blog besprechen wir 7 der wichtigsten Probleme, die wir bei einem dezentralen Datenmodell sehen.

1) Datenintegrität

Bei dezentralen Daten besteht das Risiko von Inkonsistenzen, Duplikaten oder Fehlern. Es kann zu einer widersprüchlichen Version von Daten kommen, die auf mehreren Geräten oder Softwareplattformen gespeichert sind, und die Integrität der Daten ist beeinträchtigt. Letztlich kann dies zu ungenauen Ergebnissen führen und sich negativ auf die Zuverlässigkeit oder Reproduzierbarkeit der Laborarbeit auswirken.

2) Sicherheit der Daten

Dezentrale Daten können anfällig für Hacking oder Diebstahl sein, insbesondere wenn die Daten nicht ausreichend gesichert oder verschlüsselt sind. Mehrere Zugriffspunkte für Daten bieten mehrere Sicherheitslücken.

3) Zugänglichkeit der Daten

Der Zugriff auf und die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen verschiedenen Laborstandorten oder mit externen Partnern kann eine Herausforderung sein, wenn die Daten dezentralisiert sind. In der Wissenschaft ist Zusammenarbeit eine Säule des Fortschritts, die notwendig ist, um die Grenzen des Machbaren zu überschreiten. Hindernisse für die Zusammenarbeit, wie z. B. dezentrale Daten, können Partnerschaften verlangsamen und die Datenanalyse und -interpretation einschränken. Wenn die Daten dezentralisiert sind, kann es schwierig sein, auf Daten zuzugreifen und sie zwischen verschiedenen Laborstandorten oder mit externen Partnern auszutauschen.

4) Standardisierung von Daten

Datenstandardisierung bezieht sich auf die Festlegung gemeinsamer Formate, Strukturen und Protokolle für Daten, um Konsistenz und Interoperabilität sicherzustellen. Bei dezentralen Daten besteht das Risiko, dass unterschiedliche Datenformate oder Standards verwendet werden, was es schwierig macht, Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse und Interpretation zu integrieren.

5) Verwaltung der Daten

Dezentrale Daten stellen ein großes Problem für die Datenorganisation dar. Die Verwaltung von Konsistenz und Integrität über mehrere Datenstandorte hinweg ist schwierig, was zu Herausforderungen beim Auffinden, Verfolgen und Verwenden der Daten führt.

6) Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Aufgrund einiger der oben erörterten Risiken müssen dezentrale Daten möglicherweise die regulatorischen Anforderungen für die Speicherung, den Zugriff und die Verwendung von Daten erfüllen. Die Aufsichtsbehörden befassen sich hauptsächlich mit dem Schutz der personenbezogenen Daten von Teilnehmern und Patienten an klinischen Studien. Wenn dies aufgrund der Dezentralisierung nicht vollständig abgedeckt ist, benötigen die Aufsichtsbehörden möglicherweise einen zentralisierten Ansatz.

7) Datensicherung und Wiederherstellung

Dezentrale Daten können anfällig für Datenverlust oder Beschädigung sein, und es kann schwierig sein, eine robuste Sicherungs- und Wiederherstellungsstrategie zu implementieren, um die Verfügbarkeit der Daten bei Systemausfällen oder anderen Problemen sicherzustellen.

Zentralisieren Sie sich mit eLabNext

Wenn Sie sich auf eine digitale Transformation begeben, ist es wichtig, die Dezentralisierung von Daten einzuschränken und zu berücksichtigen, wie Ihre Softwareplattformen und Instrumente kommunizieren können.

Wenn Sie Ihre vergangenen und zukünftigen Kaufentscheidungen überprüfen, schauen Sie sich an API und SDK Verfügbare Tools, mit denen Sie ein flexibles, kohärentes System erstellen können, das Ihre Daten zentralisiert und schützt.

Kontaktieren Sie uns noch heute wenn Sie an unseren API- und SDK-Funktionen als Teil der eLabNext-Plattform interessiert sind.

Wir leben in einer Zeit, in der die Digitalisierung unser Leben und unsere Labore erobert. Biowissenschaftler nutzen heute mehr denn je digitale Tools, um Zeitpläne zu verkürzen, dezentral zu arbeiten und Daten zu schützen. Die Anwendung von künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) Algorithmen für verschiedene biologische Datensätze nehmen ebenfalls zu und ermöglichen tiefere Einblicke und Antworten auf herausfordernde biologische Fragen.

Dennoch gibt es in den Biowissenschaften immer noch eine große Gruppe von „digitalen Verweigerern“. Nehmen wir zum Beispiel Notizbücher auf Papier, die seit den Anfängen der Wissenschaft ein traditionelles Format zur Aufbewahrung von Aufzeichnungen sind. Mit dem Aufkommen von „Omics“ und Bioinformatik führen viele Biowissenschaftler ein hybrides Leben. Sie führen aus Gewohnheit und Tradition ein Notizbuch aus Papier und nutzen eine digitale Plattform für die Generierung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Verwaltung von Daten. Infolgedessen finden sie zufällige und ineffektive Wege, um die papiergestützte und digitale Welt zu integrieren.

Wenn Sie in dieser Welt leben, wissen Sie, dass dieser Ansatz Nachteile hat. Anstatt also jedes einzelne zu erläutern, werden wir diese Zeit nutzen, um eine „vollständig digitale“ Methode zu loben, die von digitalen Laborplattformen bereitgestellt wird und die zahlreiche Vorteile für viele Laboraufgaben wie Protokoll, Inventar und Datenmanagement bietet.

Hier sind zehn unserer Lieblingsvorteile.

#1: Höhere Effizienz

Die Wissenschaft hat viele ineffiziente Aufgaben: sich wiederholende Arbeitsabläufe, Schwierigkeiten beim Teilen großer Datendateien, Fehler bei der Datentranskription und mehr. Der digitale Laborbetrieb kann Prozesse rationalisieren und den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Durchführung von Experimenten reduzieren. Sie bieten eine zentrale Ablage für Daten und Informationen, sodass das Personal Daten und Protokolle in Echtzeit austauschen, Geräte integrieren und traditionell manuelle Aufgaben automatisieren kann.

#2: Verbesserte Genauigkeit

Datenverlust oder Ungenauigkeiten bei der manuellen Übertragung sind in der Wissenschaft ein häufiges Problem, insbesondere wenn Daten an mehreren Orten oder auf mehreren Geräten gespeichert werden. Digitale Laborplattformen reduzieren das Risiko dieser Fehler, indem sie in verschiedene Tools und Geräte integriert werden und die Nachverfolgung und Speicherung von Laborinformationen ermöglichen. Diese Funktionen erhöhen die Datensicherheit und die Reproduzierbarkeit der Versuchsergebnisse.

#3: Verbessertes Datenmanagement

Die zentrale Organisation von Daten auf einer digitalen Plattform ist ein weiterer bedeutender Vorteil. Informationen befinden sich an einem Ort, sind zugänglich und können leicht geteilt werden. Einige Plattformen ermöglichen auch die Integration mit anderen Datenanalyse- und Visualisierungstools, wodurch rohe, verarbeitete und analysierte Daten effektiv gespeichert werden. Dies hilft bei der Verwaltung von Daten in der gesamten Organisation oder Forschungsgruppe von der Erstellung bis zur Zerstörung und jedem Schritt dazwischen.

#4: Verbesserte Zusammenarbeit

Zusammenarbeit ist ein integraler Bestandteil der Wissenschaft und führt zu einem tieferen Verständnis und Einblick in komplexe biologische Fragen. Doch in einer Welt zu arbeiten, in der Laborhefte aus Papier fotokopiert oder fotografiert werden müssen, um eine Zusammenarbeit zwischen mehreren Institutionen zu ermöglichen, ist ineffizient und geradezu primitiv. Digitale Laborplattformen ermöglichen den schnellen und einfachen Austausch von Daten, Protokollen und Proben sowie die einfache Verwaltung zugewiesener Berechtigungen, unabhängig vom Standort, genau wie ein Google-Dokument.

#5: Verbesserte Sicherheit

Da Berechtigungen einfach verwaltet werden können und Authentifizierung, Verschlüsselung und Netzwerksicherheit auf digitalen Plattformen implementiert und überwacht werden können, sind alle Informationen in einem digitalen System sicherer. Dies reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff.

#6: Höhere Transparenz

Ein nachgelagerter Vorteil des einfachen Austauschs und der Verwaltung wissenschaftlicher Daten und Ergebnisse besteht darin, dass Experimente durch Fachkollegen überprüft und wiederholt werden können. Darüber hinaus kann jede Aktion in einem digitalen Labornotizbuch nachverfolgt werden, sodass alle an Daten, Protokollen oder Proben vorgenommenen Änderungen vollständig überprüfbar aufgezeichnet werden. Diese Funktionen verringern die Wahrscheinlichkeit von Datenmanipulationen und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, Fehler zu erkennen, bevor sie zu einem Problem werden.

#7: Geringere Kosten

Die Betriebskosten sinken, wenn Personal, Prozesse und Arbeitsabläufe schneller sind und manuelle Aufgaben automatisiert werden. Nehmen wir zum Beispiel die Aufbewahrung von Proben. Digitale Laborplattformen können in Barcode-Generatoren und -Scanner integriert werden, um diesen Prozess zu optimieren und so den Arbeitsaufwand für Männer und Frauen zu reduzieren, die für das Einfrieren vieler Bioproben erforderlich sind.

#8: Verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Digitale Systeme können Ihnen helfen, behördliche Anforderungen effizienter zu erfüllen, indem sie klare Dokumentationen und Aufzeichnungen bereitstellen. Prüfprotokolle und Rückverfolgbarkeit sind wichtige Merkmale der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Viele digitale Laborplattformen erfüllen grundlegende Vorschriften wie ISO 27001:2013, GDPR, HIPAA und 21 CFR 11.

#9: Höhere Mobilität

Mit digitalen Tools können Sie von überall auf Ihre Daten und Systeme zugreifen. Für Unternehmen, die flexiblere Arbeitsmodelle einführen, oder Bioinformatik-Forscher, die Zugriff auf Daten und Rechenkapazitäten benötigen, können digitale Laborplattformen die Arbeit von zu Hause aus erleichtern, ohne die Zusammenarbeit oder Sicherheit zu beeinträchtigen.

#10: Zukunftssicherheit

Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden KI/ML-Modelle immer ausgefeilter, und digitale Plattformen werden für den Umfang von „Big Data“ -Ballons notwendig werden. Die Einführung digitaler Lösungen kann Ihrem Labor helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich auf die Zukunft vorzubereiten, während sich die Technologie weiterentwickelt.

Integration von Computerbiologie mit digitalen Plattformen: Die Zukunft der Forschung

Fortschrittliche Computerbiologie wird zunehmend eingesetzt, um grundlegende biologische Fragen zu beantworten und Zell- und Gentherapien zu entwerfen, zu entwickeln und herzustellen. ML kann beispielsweise einen noch bedeutenderen Einfluss haben als bisher. Es beeinflusst die Art und Weise, wie wir Daten analysieren und den gesamten Forschungs- und Entwicklungsprozess steuern.

Hier sind ein paar Möglichkeiten, wie dies geschehen könnte:

• Automatisierung — ML-Algorithmen können trainiert werden, um große Datenmengen schnell und genau zu analysieren, sodass Forscher sich auf andere Aufgaben konzentrieren können.
• Verbesserte Genauigkeit — ML-Algorithmen übertreffen Menschen oft bei Aufgaben wie Bild- oder Datenanalysen, was zu genaueren Ergebnissen führt.
• Neue Erkenntnisse — Muster in Daten, die Menschen möglicherweise nicht beobachten, können durch ML-Algorithmen aufgedeckt werden, was zu neuen Perspektiven und Erkenntnissen führt.
• Prädiktive Modellierung — ML-Algorithmen ermöglichen die Erstellung von Modellen, mit denen Ergebnisse prognostiziert oder Vorschläge auf der Grundlage früherer Daten gemacht werden können.

Kombiniert man diese Funktionen mit den oben beschriebenen Funktionen mit digitalen Laborplattformen, kann das Tempo der Forschung und der Anwendungen auf alltägliche Probleme in einer Vielzahl von Branchen rasend schnell werden.

Melden Sie sich noch heute für eine kostenlose Demo an der Plattform von eLabNext, der intuitivsten, kundenorientiertesten, zuverlässigsten und sichersten digitalen Laborlösung.

Egal, ob Halloween ist oder nicht, hier bei eLabNext erzählen wir gerne gruselige Life-Science-Geschichten. Hier ist eine, die uns alle ziemlich erschreckt hat:

Das Jahr ist 2023.

Sie sind ein Prozesswissenschaftler, der bei Big Pharma arbeitet, und dies ist Ihre erste Chance, eine Kampagne zur kommerziellen Arzneimittelherstellung zu leiten, die Ihrem Unternehmen Gewinne in Millionenhöhe einbringen könnte. Sie haben monatelange, vielleicht sogar jahrelange Vorbereitungsarbeit und Skalierung geleistet, um sich und Ihre Kampagne zu beweisen, in der Hoffnung, dass sie so reibungslos wie möglich in der Fertigung umgesetzt wird.

Es steht bereits viel auf dem Spiel, da Ihr Job und Ihr Ruf auf dem Spiel stehen. Dann kommt noch mehr Stress: Die FDA hat beschlossen, einen Überraschungsbesuch abzustatten.

Dun, Dun, Duuuun!

Der Auditprozess beginnt mit einem Rundgang durch die Fertigungsabteilung: Auditoren machen verschiedene Beobachtungen zur unordentlichen und unorganisierten Arbeitsumgebung und zu den Technikern, die sich nicht an die Arbeitsabläufe oder Chargenprotokolle halten.

Dann stellen die FDA-Auditoren die Gültigkeit und Herkunft eines bestimmten Dokuments oder einer bestimmten Akte in Frage.

Du weißt, dass du die Originaldatei irgendwo hast. Oder besser gesagt, irgendwo weiß jemand, wo sich die Originaldatei befindet. Die Frage ist, wo ist es und wer ist diese Person?

Wurde es irgendwo in einen Computer eingescannt, der in einem Datensilo lebte?

Wurde es vor Jahren archiviert und in Ihr Aktengebäude geschickt?

Die Qualitätssicherung verfolgt Sie jetzt nach Beweisen für dieses eine mickrige Stück Papier, und Sie können nichts anderes tun, als zu hoffen und zu beten, dass es irgendwo auftaucht.

Du suchst,

und suche

und suche

und alles was du findest ist...

nichts.

Die Märchenstunde ist vorbei. Lassen Sie nicht zu, dass Ihnen diese Audit-Qual widerfährt!

Schwitzt du schon? Weil ich es bin!

Diese Horrorgeschichte ist offensichtlich ein Worst-Case-Szenario, aber ich bin mir sicher, dass viele Leute, die dies lesen (ich eingeschlossen), in einer ähnlichen Situation waren. Und leider ist dieses häufige Ereignis höchstwahrscheinlich auf das Fehlen geeigneter Tools zurückzuführen, mit denen Ihre Daten und Ihr Arbeitsbereich digitalisiert, organisiert und leicht abgerufen werden können.

Wenn Sie neu bei GMP sind, fragen Sie sich vielleicht: „Ist es nicht 2023? Haben die große Pharma- und ähnliche GMP-Industrie das nicht schon herausgefunden?“

Es tut mir leid, Ihnen mitteilen zu müssen, dass die meisten dies nicht tun!

Das heißt nicht, dass sie nicht in der Lage sind, die notwendigen FDA-Richtlinien für die Herstellung sicherer und wirksamer Produkte zu befolgen; sie neigen einfach dazu, dies auf die altmodische Weise zu tun. Wie auf altmodische Weise: „Wir verwenden Excel, um den Überblick über alles zu behalten“.

Klingt vertraut?

Wenn das bei Ihnen Anklang findet, habe ich hervorragende Neuigkeiten! Für all das gibt es eine Lösung:

Eine digitale Laborplattform (DLP)!

4 Gründe, warum Ihre GMP-Einrichtung eine digitale Laborplattform benötigt

Stellen Sie sich vor, Ihre gesamte Laborarbeit — experimentelle Daten, Probeninformationen, Abstammungsverfolgung, Protokolle und Tools zur Inventarverwaltung — auf einer zusammenhängenden Plattform abzuwickeln. Was wäre, wenn Sie sich nie Gedanken darüber machen müssten, die lange verschollene Datei von vor 15 Jahren zu finden, oder wenn Sie sofort Berichte zur Verfügung hätten, wenn die FDA an Ihrer Tür auftaucht? Klingt toll, oder!?

Mit digitalen Laborplattformen verfügen Sie über alle Tools, die Sie benötigen, um in jeder GMP-Einrichtung organisiert und konform zu bleiben.

Es gibt eine Vielzahl von Gründen, auf ein DLP umzusteigen, aber sie lassen sich letztlich auf vier wichtige Punkte beschränken, warum Ihre GMP-Anlage „digital“ werden sollte:

Grund #1: Zentralität der GMP-Umgebung

Erinnern Sie sich an die Datensilos, über die ich oben gesprochen habe?

Die Dateien in Ordnern in Ordnern in Ordnern auf dem Laptop einer anderen Person?

Wenn Sie und Ihre Kollegen täglich damit zu tun haben, wissen Sie, wie frustrierend es ist, in diesem rechnerischen Rattennest eine bestimmte Excel-Tabelle mit rohen oder strukturierten Daten zu finden.

Oder vielleicht haben Sie ein Inventar von Tausenden von Proben, die auf 20 verschiedene Tiefkühlschränke mit -80 °C verteilt sind, und Sie haben Schwierigkeiten, den Standort eines bestimmten Aliquots einer CHO-Zelllinie aus der letztjährigen Kampagne zu finden. Oder vielleicht nutzen Sie verschiedene Modalitäten — digital und auf Papier —, um den Überblick zu behalten, und Sie haben Schwierigkeiten, alles unter einen Hut zu bringen.

Klingt stressig, oder?

DLPs dienen als zentraler Ort für Ihren gesamten Arbeitsablauf und bieten eine bessere Möglichkeit, Ihre Informationen und Daten zu verwalten..

Von der Nachverfolgung von Projekten, Experimenten, Tests und Testergebnissen bis hin zur Führung eines ordnungsgemäßen und strukturierten Probeninventars können DLPs eine zentrale Anlaufstelle sein, um alles unter einem Dach zu haben. Keine Datensilos mehr, keine Fragen mehr darüber, wo sich eine Probe befindet, und kein Jonglieren mit mehreren Organisationstools! Darüber hinaus sind viele DLPs auch cloudbasiert, sodass Sie jederzeit und überall auf Ihre Arbeit zugreifen können.

Grund #2: GMP-Konformität

Compliance war ein großer Teil meiner Karriere in der Fertigung, und ich bin mir sicher, dass dies auch bei Ihrer der Fall war. Und obwohl Sie vielleicht denken, dass Sie die Einhaltung der Vorschriften gut im Griff haben, können Sie konsistent Tools implementieren, um die GMP-Konformität einfacher und sicherer machen. Prüfprotokolle und die Rückverfolgbarkeit von Statusschildern, Protokollblättern, Chargenaufzeichnungen, Prozessänderungen usw. gehören zu den am stärksten untersuchten Aspekten von ein FDA-Audit. Und leider können viele Einrichtungen nicht schnell oder effizient vollständig rückverfolgbare Änderungsprotokolle erstellen.

Also, anstatt zu versuchen, selbst nach diesen Informationen zu suchen, lassen Sie einen DLP das für Sie erledigen!

Viele DLPs auf dem Markt bieten automatische Audit-Trail-Funktionen, sodass Sie sich keine Gedanken über die Aktualisierung von Papieraufzeichnungen machen müssen.

Besser noch, das „Vergessen“, diese speziellen Dokumente zu aktualisieren, gehört der Vergangenheit an.

Müssen Sie herausfinden, wer was an einem bestimmten Datum und zu einer bestimmten Uhrzeit getan hat? Kein Problem, durchsuchen Sie einfach Ihr DLP mit einfachen Schlüsselwörtern und definierten Suchparametern, um genau diese Informationen in Sekundenschnelle zu finden.

Und vergessen wir nicht die Einhaltung von SOPs oder Chargenprotokollen! Viele Compliance-Probleme sind darauf zurückzuführen, dass Techniker untätig handeln oder zu schnell arbeiten und wichtige Schritte eines Prozesses übersehen haben. DLPs können mit digitalen Workflows eingerichtet werden, die SOPs integrieren und Chargenprotokolle. Mithilfe der Signaturen von Interpreten und Zeugen können sie auch strukturiert werden, um sicherzustellen, dass jeder Schritt einer SOP eingehalten wird.

Grund #3: Sicherheit in Ihrer GMP-Umgebung

Eine Sache, die oft mit der Einhaltung von Vorschriften einhergeht, ist Sicherheit. Aber was bedeutet es, in einer GMP-Umgebung sicher zu sein? Ich spreche natürlich von der Sicherheit Ihrer Daten. Wenn Sie in der Pharmaindustrie tätig sind, verfügt Ihr Unternehmen wahrscheinlich über ein sehr robustes Sicherheitssystem, das intern von Ihrer IT-Abteilung entwickelt wurde. Daher ist Sicherheit für Sie möglicherweise kein allzu großes Anliegen.

Aber was ist, wenn Sie diese Maßnahmen nicht getroffen haben? Wer schützt Ihre Daten?

Jim, Ihr Kollege, der vor ein paar Jahren an einem Programmierkurs teilgenommen hat, hat vielleicht Ihre Firewall eingerichtet, aber das reicht nicht aus (Entschuldigung, Jim!). Wenn Sie über Ihre Daten und geschützte GMP-Verarbeitungstechniken nachdenken, sollten Sie berücksichtigen, wie diese Informationen sicher aufbewahrt werden. Zum Glück haben viele DLP-Anbieter die harte Arbeit bereits für Sie erledigt!

Ob Ihr DLP Cloud-basiert oder nicht, Sie sollten sicher sein, dass einige oder alle der folgenden Sicherheitsmaßnahmen getroffen wurden: ein eigenes Sicherheitsteam, Penetrationstests von Drittanbietern, Server, die an einem Standort mit Sicherheitsvorkehrungen vor Ort gehostet werden, mehrere Rechenzentren mit verschlüsselten Backup-Servern, Disaster Recovery-Funktionen, Single Sign-On, Zwei-Faktor-Authentifizierung, Benutzerrollen und Berechtigungseinstellungen sowie IP-Einschränkungen.

Sie sollten auch nach den folgenden Zertifizierungen und Konformitäten Ausschau halten: ISO 27001-Zertifizierung (dazu gehört das System selbst, nicht nur der Cloud-Hosting-Anbieter), 21 CFR Part 11-Konformität, Einhaltung der DSGVO, GxP-Konformität, HIPAA-Konformität und FedRAMP-Konformität/Zertifizierung. Ihre Daten sind nur so sicher wie das System, auf dem sie gehostet werden. Machen Sie also unbedingt Ihre Hausaufgaben und machen Sie dies zu einer Priorität!

Grund #4: GMP-Umwelteffizienz

Zentralität, Compliance und Sicherheit sind zwar die Grundpfeiler jedes guten DLP, aber eine der vorteilhaftesten Auswirkungen der Einführung eines DLP in Ihrer GMP-Umgebung ist die Steigerung der Effizienz in Ihrem täglichen Arbeitsablauf. Haben Sie es nicht satt, Zeit damit zu verschwenden, nach etwas zu suchen, das nicht auffindbar ist? Wünschst du dir nicht, du könntest grundlegende Aufgaben automatisieren?

Denken Sie an alles, was Sie an Ihrem durchschnittlichen Arbeitstag tun: Suchen Sie nach Berichten, Dateien, Testergebnissen oder Mustern, überprüfen Sie das Inventar, machen Sie sich Gedanken über die Einhaltung der Vorschriften, organisieren Sie die Fertigung und so weiter.

Nimmt das den größten Teil Ihres Tages in Anspruch? Ich schätze, zumindest habe ich mich so gefühlt!

Wenn Ihnen die richtigen Werkzeuge fehlen, um Ihre Arbeit effizient zu erledigen, fällt ein Großteil dieser Last auf Sie zurück.

Tolle DLPs machen Ihr Leben und das Ihrer Kollegen besser! Und ich meine deine das tatsächliche Leben, nicht nur dein „Arbeitsleben“. Denn wenn Ihr „Arbeitsleben“ effizienter und besser organisiert ist, ist der Rest Ihres aktuelles Leben wird so viel besser sein.

Ein Schritt in Richtung Digitalisierung einer GMP-konformen Anlage

Ich könnte weiter und weiter über die Vorteile von DLPs und wie sie den Betrieb Ihrer GMP-konformen Anlage verändern können. Tatsache ist jedoch, dass die Digitalisierung Ihrer Organisation nicht in meiner Hand liegt.

Die einzige Möglichkeit, Ihren Tagesablauf organisierter, gesetzeskonformer, sicherer und effizienter zu gestalten, besteht darin ergreife die Initiative!

Also, worauf wartest du?

Es ist 2023. Gehen Sie digital und probieren Sie eine 30-Tage-Testversion von ElabNext's DLP heute!

In biologischen und chemischen Forschungs- und Entwicklungslabors kann der Begriff „Probenmanagement“ viele verschiedene Bedeutungen haben.

Eine „Probe“ könnte eine lebende Maus in einer großen Kolonie sein.

Oder eine Zelllinie in einer Kryoröhre, die sich in ihrer 20. Passage befindet.

Oder eine neu synthetisierte Chemikalie.

Oder ein kürzlich konstruiertes Plasmid.

„Management“ ist ähnlich zweideutig: Es kann sich darauf beziehen, um welche Art von Bioprobe oder Chemikalie es sich bei einer Probe handelt, wo sie aufbewahrt wird, wer sie zuletzt verwendet hat und wann oder wie viel davon aufbewahrt wird. Um all diese Probeninformationen zusammen mit der Probe selbst verwalten zu können, müssen Labore sorgfältig planen und auf diese Details achten.

Zum Glück gibt es dafür Softwarelösungen. Traditionell verwendeten Wissenschaftler Laboratory Inventory Management Systems (LIMS) für ein effizientes und effektives Probenmanagement, aber in jüngerer Zeit verlassen sich Wissenschaftler auf Plattformen der Digital Sample Management Software (DSM).

Es gibt einige subtile Unterschiede zwischen einem LIMS, einer DSM-Plattform und vielen anderen, aber unabhängig davon, wie Sie es nennen (wir werden LIMS im folgenden Blog verwenden), gibt es wichtige Funktionen zur Probenverwaltung, die alle Labore benötigen, um erfolgreich zu sein.

In diesem Blog habe ich 5 wichtige Merkmale für jede digitale Probenverwaltungsplattform hervorgehoben.

Rückverfolgbarkeit der Proben

Die Probenverfolgung ist unerlässlich, um die genaue Position einer Probe im Labor und ihren Aufbewahrungsort zu ermitteln. Dies ist besonders wichtig, wenn mehrere Forscher und Techniker auf dieselben Proben angewiesen sind oder diese regelmäßig verwenden.

Audit-Trail

Ein Audit-Trail bietet eine chronologische Aufzeichnung aller Aktivitäten zur Probenentnahme, Handhabung, Lagerung, Analyse und Entsorgung. Stellen Sie sich das als einen historischen Bericht darüber vor, wer, was, wann (bis auf Datum und Uhrzeit), wo, warum und wie eine Probe ist.

Audit-Trails sind unerlässlich, um die Integrität und Rückverfolgbarkeit einer Probe sicherzustellen. Es kann verwendet werden, um Abweichungen von den Standardarbeitsanweisungen oder potenzielle Fehler bei der Probenhandhabung zu identifizieren und alle an der Probe oder den zugehörigen Daten vorgenommenen Änderungen aufzuzeichnen.

Beispielaktualisierungen

So wie wir unseren Status in den sozialen Medien aktualisieren, erhalten Muster Status-Updates. Ein Beispiel wäre, wenn Sie etwas mit der Probe machen (z. B. auf Kontamination prüfen und die Probe nun auf „Kontamination: bestanden“ aktualisieren müssen). Da es sich um eine so häufig ausgeführte Aktivität handelt, muss jedes LIMS dafür schnelle und einfache Funktionen unterstützen.

Biologie- oder chemiespezifische Fähigkeiten

Es gibt LIMS, bei denen es sich um einfache oder listenbasierte Datenverwaltungsplattformen handelt. Aber was passiert, wenn Sie spezielle Daten speichern müssen, wie etwa Zeichenketten für die chemische Notation SMILES (Simplified Molecular-Input Line-Entry System), oder die Integration mit anderen digitalen Plattformen, wie z. B. das Rendern eines Plasmids von GenBank?

Viele Labore machen den Fehler, 4 oder 5 Softwareplattformen zu kaufen, um diese Anforderungen zu erfüllen, ohne zu wissen, dass es umfassende Lösungen gibt, die eine Vielzahl von notwendigen Probenverwaltungsaufgaben miteinander kombinieren.

Schau dir unseren Artikel an, „Das digitale Labor: Auf der Suche nach schlankeren, umweltfreundlicheren Abläufen“ in Natur was mehr darüber spricht.

Beispiel für eine Abstammung

Ganz gleich, ob Sie chemische Derivate oder die Eltern-Kind-Beziehung Ihrer Bioproben verfolgen möchten, stellen Sie sicher, dass Ihr System die Probenherkunft und die Beziehungen zwischen den Proben in Ihrer Sammlung verfolgen kann. Diese Funktion ist besonders wichtig, wenn Sie an folgenden Themen beteiligt sind Biobanking. Funktionen wie diese können manchmal übersehen werden oder als Teil von LIMS angesehen werden.

Finden Sie den besten Weg, Ihre Proben zu verwalten

Die besten Softwareplattformen verfügen über alle in das System eingebetteten Funktionen. Wenn eine Softwareplattform nicht in der Lage ist, diese Funktionen in einer einfach zu bedienenden, anpassbaren Oberfläche zu kombinieren, oder wenn Ihnen mehr Arbeit abfällt, ist sie möglicherweise nicht die effizienteste oder effektivste Lösung für Ihr Probenmanagement.

Lassen Sie uns über digitale Transformation, KI und die Welt der Biotechnologie chatten! Kontaktiere uns hier.

Manchmal nehmen Schlagworte wie „künstliche Intelligenz“ oder „neuronales Netzwerk“ ihr eigenes Leben ein. Schauen Sie sich nur die Explosion und den Erfolg von ChatGPT an, das wir genutzt haben, um Inspiration für unseren Blog zu generieren „10 Gründe, warum Sie Ihren Laborbetrieb digitalisieren sollten.“ Der folgende Blog beschreibt die umsetzbaren Schritte, um das Potenzial von Big Data, maschinellem Lernen und mehr in den Biowissenschaften zu nutzen.

Jenseits von Buzzwords: Ein paar Definitionen

Aber bevor wir loslegen, lassen Sie uns einige klare Definitionen zusammenfassen:

• Künstliche Intelligenz (KI): Bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, um wie Menschen zu denken und ihre Handlungen nachzuahmen. Zu den Zielen der KI gehören Lernen, Denken und Wahrnehmen ohne menschliches Zutun oder Eingreifen.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der sich auf überwachtes, unbeaufsichtigtes oder verstärktes Lernen konzentriert und es Computern ermöglicht, Mustererkennung, Vorhersagen, Datenklassifizierung und mehr ohne explizite Programmierung durchzuführen
• Tiefes Lernen: Ein Teilgebiet von ML, das mithilfe neuronaler Netze (Definition siehe unten) lernt, Bilder und Sprache oder die Verarbeitung natürlicher Sprache aus großen Datenmengen zu erkennen.
• Neuronales Netzwerk: Ein Rechenmodell (inspiriert von der Architektur und Funktion des menschlichen Gehirns), das aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die Informationen verarbeiten und übertragen. Durch die Analyse von Eingabedaten können diese Modelle komplexe Zusammenhänge in Daten finden.
• Große Daten: GROSSE strukturierte und unstrukturierte Datenmengen, die für Wissenschaftler, Teams und Organisationen mit herkömmlichen Techniken nur schwer zu verwalten oder zu analysieren sind.

KI im biowissenschaftlichen Forschungslabor

KI, ihre Unterfelder und Big Data haben in viele Aspekte der biologischen und biomedizinischen Wissenschaft Einzug gehalten, darunter Arzneimittelforschung und -entwicklung, Präzisionsmedizin, Genomik, Transkriptomik und mehr.

Und die Ergebnisse sind ziemlich beeindruckend: Schau dir an, was AlphaFold hat für die 3D-Vorhersage der Proteinstruktur getan.

KI ist zwar leistungsstark, aber es ist noch am Anfang, bis sie in allen Bereichen der Forschung und Medizin weit verbreitet und unbekümmert eingesetzt wird. ML- und DL-Algorithmen können folgenden Bedingungen unterliegen Datenverzerrung basierend auf dem Trainingsdatensatz, Schwierigkeiten bei der Interpretation von Prognosen und einem allgemeinen Mangel an klaren Leitlinien oder Standardisierungen.

Ja, die Anwendung von KI in den Biowissenschaften fühlt sich an wie der „Wilde Westen“, wo Forscher und die Fachwelt umsetzbare Leitlinien benötigen.

Implementierung künstlicher Intelligenz in Laboren: 10 Schritte

Da immer mehr Labore und Organisationen sich mit der Implementierung von KI-Algorithmen befassen, ist es von entscheidender Bedeutung, eine klare Dokumentation, Berichterstattung und Analyse sicherzustellen. Bioinformatik- und Data-Science-Teams müssen umfassend eingebunden werden, da ihre Erfahrung mit Codierung, IT, API und SDK für diese Aufgabe von unschätzbarem Wert ist.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verwendung digitaler Plattformen für ein transparentes und sicheres Datenmanagement und die einfache Integration mit anderen Rechenwerkzeugen wie KI-, ML- oder DL-Programmen.

Bei eLabNext leben wir für die Digitalisierung aller Labore. Und da das KI-Feld gewachsen ist, haben wir gesehen, was funktioniert und was nicht.

Im Folgenden haben wir zehn Schritte zur Implementierung von KI-Tools in Ihrem Labor zusammengefasst.

Schritt #1: Identifizieren Sie das Problem oder die Frage

Was versuchst du mit KI oder ML zu lösen? Angesichts der Probleme, auf die diese Algorithmen angewendet wurden, gibt es eine wachsende Anzahl von Standardlösungen für KI/ML für die Datenanalyse und -visualisierung.

Zum Beispiel Programme wie Modicus Prime oder PipSqueak Pro kann für die Bildanalyse verwendet werden; Biomage kann für die Einzelzellanalyse verwendet werden; und Immunomind kann für KI-gesteuerte Multi-Omics verwendet werden.

Schritt #2: Recherchieren Sie nach verfügbaren KI/ML-Softwaremodelle oder -tools

Wir haben oben einige Tools erwähnt, sollten jedoch Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen, bevor Sie sich für eine Lösung entscheiden. Es ist auch wichtig, den Umfang des Supports, die Ressourcen (wie Tutorials und Foren zur Fehlerbehebung) und die für das Tool verfügbaren Machbarkeitsnachweise zu recherchieren.

Und wenn es keine Standardlösung gibt, sind Sie möglicherweise gezwungen, ein maßgeschneidertes Modell zu entwickeln, das auf Ihr Problem zugeschnitten ist.

Schritt #3: Bewerten Sie Ihre Daten und stellen Sie fest, ob sie geeignet sind

Berücksichtigen Sie die Qualität, Quantität, Struktur und mögliche Verzerrungen oder Einschränkungen Ihrer Daten. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Daten sammeln oder vorhandene Daten bereinigen und vorverarbeiten, damit sie für die Analyse geeignet sind. Die Standardisierung ist für diesen Schritt ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, sicherzustellen, dass die Daten über verschiedene Quellen und Proben hinweg konsistent und vergleichbar sind.

Schritt #4: Entwickeln Sie einen Testplan, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen

Die Validierung in den Biowissenschaften ist unerlässlich, um sich auf eine Technik verlassen zu können, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Mit KI/ML-Tools können Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsätze unterteilen, um die Leistung zu bewerten. Es gibt andere Möglichkeiten, das KI/ML-Tool oder -Modell zu testen. Stellen Sie nur sicher, dass Sie einen Testplan haben und stellen Sie sicher, dass er Testdatenausreißer enthält, um die Sicherheitslücken des Modells oder Geräts, das Sie implementieren, zu bewerten.

Schritt #5: Trainiere dein KI/ML-Modell mit den Daten, die du vorbereitet hast

Wenn Sie ein KI/ML-Modell von Grund auf erstellt haben, ist der nächste Schritt, ihm beizubringen, Muster zu erkennen oder andere Aufgaben auszuführen. Das Ziel besteht darin, die optimalen Parameter zu finden, die am besten zu den Daten passen, Fehler zu minimieren und bei Testdaten eine gute Leistung zu erzielen.

Schritt #6: Testen und validieren Sie Ihr KI/ML-Modell

Das Testen an einem anderen Datensatz als dem für das Training verwendeten ist der nächste Schritt bei der Überprüfung eines KI/ML-Modells. Dies hilft bei der Bestimmung der Genauigkeit, Präzision und des Erinnerungsvermögens des Modells. In der Validierungsphase werden die Parameter des Modells optimiert und seine Leistung bewertet, um eine Überanpassung zu vermeiden, bei der das Modell bei den Trainingsdaten eine gute, bei den Testdaten jedoch eine schlechte Leistung erbringt.

Schritt #7: Integrieren Sie das KI/ML-Tool in Ihren Labor-Workflow

Überlegen Sie, wie Sie die KI/ML-Analyseergebnisse in Ihren bereits bestehenden Laborprozessen verwenden werden. Das Tool muss mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur und Software im Labor kompatibel sein, insbesondere mit allen digitalen Plattformen, die für das Informationsmanagement verwendet werden.

Schritt #8: Überwachen und bewerten Sie die laufende Leistung

Während Ihr KI/ML-Modell anfangs möglicherweise relevante und qualitativ hochwertige Analysen liefert, kann die Leistung schwanken und die Laborprioritäten können sich ändern. Kontinuierliche Überwachung und Modellaktualisierung sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Leistungskennzahlen eingehalten werden und das Modell weiterhin den sich ändernden Anforderungen des Labors entspricht.

Schritt #9: Aktualisierung und Feinabstimmung des KI/ML-Modells

Die Verbesserung der Leistung ist ein entscheidender Schritt im Lebenszyklus eines KI/ML-Tools oder -Modells. Dies kann das Testen mit neuen Daten, das erneute Training mit neuen Daten und die erneute Überprüfung der Leistung beinhalten. Sie können auch die Parameter oder Architekturen der Modelle anpassen, um die Leistung zu optimieren.

Schritt #10: Stellen Sie die Einhaltung der Vorschriften sicher

KI und ML sind immer noch neue Werkzeuge in den Biowissenschaften und anderen Branchen. Halten Sie sich zum Schutz Ihrer Daten an Vorschriften wie GDPR und HIPAA. Aufgrund von Entscheidungsverzerrungen bei nicht validierten oder ungenauen KI/ML-Modellen ergeben sich auch ethische Implikationen. Um diese zu vermeiden, führen Sie einen QC-Prozess ein, der regelmäßige Leistungsüberprüfungen und wichtige Interessengruppen umfasst.

Fazit

KI, Ml, DL und „Big Data“ werden in den Biowissenschaften nicht mehr wegzudenken sein.

Die oben genannten Schritte können Ihnen und Ihrem Team helfen, die KI-Implementierung voranzutreiben, um Ihre Forschungsfragen zu beantworten. Es gibt möglicherweise Standardlösungen für häufig gestellte Forschungsfragen. Möglicherweise müssen Sie jedoch mit Computerbiologen und Bioinformatikern zusammenarbeiten, um ein neues Modell zu entwickeln. Wir sind uns bewusst, dass das Training, die Validierung und das Testen eines neuen Modells keine leichte Aufgabe ist: Es erfordert Konzentration, Geduld und eine hochmoderne Infrastruktur. Weitere Informationen zu den KI/ML-Tools für technische Anwendungen in Ihrem Labor finden Sie im umfassende Anleitung von Lee et al.

Bei eLabNext ist die Labordigitalisierung die Zukunft und hat sich zum Ziel gesetzt, Forschern, Laboren und Organisationen bei der Implementierung von KI-Lösungen zu helfen, um tiefere Einblicke in ihre Big Data zu erhalten.

Wenn Sie daran interessiert sind, wie Ihre KI/ML-Modelle mit Ihren anderen digitalen Laborplattformen verbunden werden können, kontaktieren Sie unsere Experten bei eLabNext.

Führungskräfte können aus allen Bereichen einer Organisation in den Biowissenschaften kommen, wo Innovation und Anpassung unerlässlich sind. Der neueste Forschungstechniker, der letzte Woche eingestellt wurde, kann ebenso effektiv darin sein, weitreichende Veränderungen durch qualitativ hochwertige Führung herbeizuführen wie der 25-jährige Branchenveteran in der Geschäftsleitung. Tatsächlich werden Veränderungen oft am effizientesten von Grund auf und nicht von oben nach unten umgesetzt. Schließlich ist der Endbenutzer, der täglich ein neues Produkt verwenden oder einen neuen Prozess implementieren muss, letztlich der beste Befürworter von Veränderungen.

Welche Eigenschaften braucht also eine hervorragende Führungskraft, um dauerhafte Veränderungen herbeizuführen?

Meiner Erfahrung nach, die digitale Laborplattform eLabNext für große und kleine Life-Science-Organisationen bereitzustellen, kann ich Ihnen sagen, dass das keine Sache ist. Gute Führung beruht auf mehreren gemeinsamen Eigenschaften. Effektive Kommunikation, Inspiration und vieles mehr sind wichtig, aber es geht um mehr als das.

Hier sind 7 Führungsqualitäten, von denen ich gesehen habe, dass sie sich äußerst positiv auswirken, wenn große und kleine Labore auf die digitale Plattform von ElabNext umsteigen.

Lege Zeitpläne fest, sonst läuft die Zeit ab!

Für jedes Unternehmen sind kurz- und langfristige Ziele von entscheidender Bedeutung. Sie geben die Richtung und den Schwerpunkt für die kommenden Monate und Jahre vor und können dem Laborpersonal ein Gefühl von Zielstrebigkeit vermitteln.

Konzentrieren Sie sich bei der Implementierung einer neuen Softwareplattform (oder einer anderen Änderung) auf die Meilensteine 1 Monat, 3 Monate, 6 Monate und 1 Jahr. Je spezifischer und umsetzbarer Ihre Ziele sind, desto besser. Mit ihnen sind Sie, Ihr Team und Ihre Organisation möglicherweise robuster und haben eine Vorstellung davon, wann und wo Sie anfangen sollten oder wie Erfolg aussehen sollte.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie diese Ziele aussehen könnten, wenn Sie die Plattform von eLabNext übernehmen würden:

• Monat 1: Digitalisieren Sie alle physischen Gegenstände im Labor, einschließlich Lagereinheiten, Instrumente, Geräte, Proben und Zubehör.
• Monat 3: Digitalisieren Sie alle Protokolle und Projekte und stellen Sie sicher, dass jeder im Labor mit dem neuen System vertraut ist. Wenn dies nicht der Fall ist, erstellen Sie einen Trainingsplan, um dieses Problem zu lösen.
• Monat 6: Jeder im Unternehmen wird die Funktionen der neuen Plattform voll ausschöpfen.
• Ende des ersten Jahres: Das Management hat Protokolle zur Überprüfung von Daten und Analysen eingeführt. Das Unternehmen hat alle Arbeitsabläufe standardisiert und einheitlich gestaltet. Gegebenenfalls wurden mehrere Automatisierungsfunktionen verwendet, um Zeit zu sparen.

Wenn Sie bei einer anderen Art von Veränderung die Führung übernehmen, werden sich Ihre Ziele natürlich unterscheiden, aber stellen Sie sicher, dass Sie umsetzbare, spezifische Ziele und einen entsprechenden Zeitplan festlegen.

Machen Sie kleine Schritte, machen Sie einen großen Sprung

Ein Monat sind vier Wochen. Das sind durchschnittlich 30 Tage oder 720 Stunden oder 43.200 Minuten. Manchmal fühlt es sich nicht danach an, aber wenn Sie es planen, können Sie problemlos ein paar Stunden pro Woche einplanen, um die „kleinen Schritte“ zu unternehmen und eine grundlegende Grundlage und Infrastruktur für Ihre neue Veränderung zu schaffen.

Wenn wir unser Ziel für den ersten Monat von oben betrachten, könnte jeder kleine Schritt für einen eLabNext-Implementierungsplan wie folgt aussehen:

• 1. Woche: Stellen Sie alle Gefrierschränke und andere Lagereinheiten auf.
• Woche 2: Stellen Sie alle Geräte und Vorräte auf.
• 3. Woche: Richten Sie alle Probentypen ein.
• 4. Woche: Importiere alle deine alten Samples in eLabNext.

Teile und herrsche!

Du kannst nicht alles machen. Das kann kein Anführer.

Und das musst du nicht.

Zusammen haben Sie als Team ein ganzes Arsenal an Stärken. Und mit diesen könnt ihr die vor euch liegenden Aufgaben aufteilen und bewältigen.

Teamwork macht den Traum wahr, und im Fall von eLabNext besteht der Traum darin, Ihr Labor zu digitalisieren.

Sie können die Aufgaben zwischen den Teammitgliedern aufteilen, und jede Person kann je nach ihren Stärken die Verantwortung für verschiedene Teile des Projekts übernehmen.

Felicia kann die Tiefkühltruhen machen, während Steve die Probentypen einrichten kann. Und Emmanuel kümmert sich um die Ausrüstung.

Auf diese Weise lassen Sie viele Perspektiven zu, fördern Diskussionen und Brainstorming zwischen den Leuten, bauen Teamkameradschaft auf, stärken das digitale Fundament und bereiten sich darauf vor, in den kommenden Jahren ein digital gesundes und nachhaltiges Labor zu sein.

Mit gutem Beispiel vorangehen

Gehen Sie beim Teilen und Erobern mit gutem Beispiel voran. Wählen Sie einen der wöchentlichen „kleinen Schritte“ aus und erledigen Sie ihn einwandfrei innerhalb des angegebenen Zeitplans.

Und wenn nicht, stellen Sie sich Ihrem Team gegenüber und finden Sie eine gemeinsame Lösung.

Dies wird den Ton für alle angeben, inspirieren und ermutigen und das Wissen Ihrer Gruppe als Stammeswissen festigen, das an alle neuen Mitarbeiter weitergegeben wird. Das, was Sie predigen, in die Praxis umzusetzen und für das einzustehen, was Sie wissen, kann dem gesamten Labor zugute kommen.

Hab keine Angst, um Hilfe zu bitten

Wenn Sie verwirrt oder überfordert sind, kann es Ihnen helfen, ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erledigen, ohne Zeit zu verschwenden, wenn Sie Unterstützung oder Beratung in Anspruch nehmen. Andere um Hilfe zu bitten, kann sich manchmal schwach anfühlen, aber alle guten Führungskräfte „wissen, was sie nicht wissen“. Um mit dem Beispiel der Implementierung der Plattform von eLabNext fortzufahren, können Sie jederzeit Hilfe von unserem anfordern erfahrener technischer Support (das stolz auf sein Fachwissen und seinen Kundenerfolg ist) oder durchsuchen Sie unsere Ressourcenbibliothek.

Anreize für wichtige Nutzer schaffen

Wer liebt kein kostenloses Mittagessen? Nach einem Monat, wenn alle Ziele erreicht sind, könnten Sie erwägen, wichtige Mitarbeiter zu belohnen, die Ihnen geholfen haben, Veränderungen voranzutreiben. Du könntest Essen für das gesamte Team bestellen oder den Verkäufer (falls für deine Änderung zutreffend) um Hilfe bitten.

Wenn wir Labs auf unsere eLabNext-Plattform umgestellt haben, hilft uns das Sponsoring eines Lunch and Learn dabei, Beziehungen aufzubauen und eine effektivere Kommunikation zu ermöglichen. Es bietet auch Anreize für wichtige Benutzer, was bergab fließt, um den Rest des Teams zu inspirieren und zu motivieren.

Prüfen, berichten und von den Vorteilen profitieren

Überprüfe deinen Gesamtfortschritt bei jedem Meilenstein und berichte dem Team. Es ist wichtig zu sehen, wie die Veränderung, die Sie sich vorgestellt haben, zum Tragen kommt! Wenn wir in unseren Aufgaben versunken sind, fällt es uns schwer, anzuhalten und die Rosen zu riechen.

Mit eLabNext sind die Rosen Ihre digitale Repräsentation Ihres physischen Labors. Feiere die ersten 100 aufgezeichneten Experimente. Oder die ersten 1.000 erstellten Proben. Durch diese Belohnungen kann es den Mitarbeitern im Labor Spaß machen, ermutigt und begeistert zu bleiben, um mit allem, was sie tun, weiterzumachen.

Bereit, den Weg zur digitalen Transformation zu gehen? Vereinbaren Sie eine persönliche Demo unserer digitalen Laborplattform heute!

Die Essenz eines erfolgreichen und gut funktionierenden Qualitätskontrolllabors (QC) liegt im Namen selbst. Das Erreichen, Erhalten und kontinuierliche Verbessern der Qualität ist das oberste Ziel bei der Gewährleistung der Patientensicherheit.

Wie können regulierte Labore also diese hohen Qualitätsstandards und erfolgreichen Prozesse aufrechterhalten?

Viele Faktoren — wie die definierten in ISO 15189:2012 oder vom Clinical & Laboratory Standards Institute (CLSI) — spielen eine Rolle im QC-Laborbetrieb. Dieser Blog konzentriert sich auf die Verwaltung von Proben- und Inventarprozessen, Daten, Dokumenten und Aufzeichnungen sowie darauf, wie digitale Softwareplattformen eine wichtige Rolle spielen.

Anforderungen und Herausforderungen des QC-Labors

QC-Labore behandeln und verarbeiten viele Proben, von Rohstoffen über prozessinterne Proben bis hin zu Arzneimitteln und Endprodukten. Bei der Analyse dieser Proben werden große Datenmengen generiert, darunter QC-Testergebnisse, Kalibrierungsberichte und mehr.

Die ordnungsgemäße Verwaltung der Probenkontrollkette und der damit verbundenen Spezifikationen ist für eine gleichbleibend hohe Qualität von entscheidender Bedeutung. Und es überrascht nicht, dass dies mit Herausforderungen verbunden ist.

Da das Laborpersonal Proben verarbeitet und Freigabetests von Materialien und Proben durchführt, müssen die Daten so verwaltet werden, dass alle Informationen korrekt, für qualifiziertes Personal zugänglich, sicher und rückverfolgbar sind.

Lassen Sie uns einige häufig auftretende Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Proben, Inventar, Daten, Dokumentation und Aufzeichnungen durchgehen.

Proben- und Bestandsverwaltung

Jeder Schritt des Probenentnahme-, Handlings- und Testprozesses muss vom QC-Personal sorgfältig kontrolliert und verfolgt werden. Darüber hinaus müssen die QC-Labortestmethoden und der gesamte Prozess verifiziert und validiert werden. Die Bestandsverwaltung ist ähnlich: Die Verfahren für die Bestellung von Rohstoffen, Reagenzien, Ausrüstung, Lagerung und Verfallsdatum müssen kontrolliert und nachverfolgt werden.

Viele QC-Labore nehmen täglich große Probenmengen auf. Eine große Herausforderung besteht darin, alle Proben zu verarbeiten, nachzuverfolgen, genaue Aufzeichnungen zu führen und sicherzustellen, dass alle Proben korrekt behandelt werden.

Die Bestandsverwaltung ist eine weitere Herausforderung in QC-Labors, da es zeitaufwändig und komplex sein kann, den Überblick über Lieferungen, Geräte und Chemikalien zu behalten. Es kann eine ständige Herausforderung sein, sicherzustellen, dass die benötigten Materialien zum richtigen Zeitpunkt auf Lager sind und so gelagert werden, dass die Integrität gewährleistet ist. Wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, besteht die Gefahr, dass falsche oder abgelaufene Materialien verwendet werden, was sich auf die Qualität der Ergebnisse auswirken kann. Darüber hinaus kann eine ineffektive Verfolgung von Nutzungs- und Bestelltrends zu ineffizienten Ausgaben führen.

Verwaltung der Daten

Datengenauigkeit, Zuverlässigkeit und Aktualität sind für die Qualitätskontrolle unerlässlich. Um dies zu erreichen, müssen die sich ändernden regulatorischen Anforderungen an das Datenmanagement, wie z. B. elektronische Signaturen, Einhaltung von 21 CFR Part 11und Datensicherungs- und Wiederherstellungsprozesse.

Mit einer Kombination aus manuellen Testverfahren und automatisierten Instrumenten ergeben sich mehrere Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenmanagement. Dazu gehören die Gewährleistung der Sicherheit vertraulicher Informationen und die Vermeidung von Datenverlusten aufgrund von Systemausfällen oder menschlichem Versagen. Eine weitere Herausforderung ist Daten integrieren aus verschiedenen Quellen und Formaten in eine zentrale Datenbank, die die nachgelagerte Datenanalyse und Berichterstattung auf robuste, flexible Weise unterstützt.

Dokumenten- und Datensatzmanagement

Zusätzlich zum Datenmanagement Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für Labore, Protokolle und Testaufzeichnungen müssen sicher verwaltet werden. Dies erfordert eine angemessene Aufbewahrung und Zugriffskontrollen, um unbefugten Zugriff, Manipulation oder Datenschutzverletzungen zu verhindern. Darüber hinaus sind die konsequente Einhaltung etablierter Verfahren sowie die praktische Schulung und Überwachung des Personals unerlässlich, um die Integrität des Testprozesses aufrechtzuerhalten, die Einhaltung der Vorschriften nachzuweisen und die kontinuierliche Verbesserung der QC-Labore zu unterstützen.

Überwindung von QC-Hindernissen mit digitalen Laborplattformen

Digitale Laborplattformen (DLPs) verbessern das Probleme bei der Probenverfolgung und Datenverwaltung oben besprochen. Sie bewiesen, dass bei den meisten QC-Prozessen ein standardisierter, umfassender Ansatz angewandt wurde, der das Fehlerrisiko verringerte, eine vollständig rückverfolgbare Erfassung des Laborbetriebs ermöglichte, die Gesamteffizienz verbesserte und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellte.

So geht's:

• Zentralisierter und standardisierter QC-Betrieb: DLPs ermöglichen digitale Aufzeichnungen zur Verfolgung und Verwaltung aller Proben, Inventar, Daten, Dokumente und Aufzeichnungen. Es implementiert auch einen Prozess für die konsistente Ausführung von Arbeitsabläufen und reduziert so das Risiko menschlicher Fehler.
• Sorgfältige Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele DLPs bieten automatisierbare Prozesse, vollständige Rückverfolgbarkeit und prüfungsfähige Funktionen. Die Organisation der oben genannten Informationen (z. B. Proben, Inventar, Daten usw.) an einem zentralen Ort trägt ebenfalls zur Einhaltung der Vorschriften bei, da genaue Aufzeichnungen geführt, Prozesse automatisiert und eine transparente „Vogelperspektive“ des Laborbetriebs ermöglicht wird.
• Optimierte Berichterstattung: Ein DLP kann die Schaffung eines transparenten und zuverlässigen Berichtsprozesses erleichtern, um allen relevanten Interessengruppen wertvolle Qualitätsinformationen zu vermitteln. Darüber hinaus kann die Berichterstattung automatisiert werden, was die Gesamteffizienz des Labors erhöht und eine sicherere Entscheidungsfindung unterstützt.
• Sicherere Daten: DLPs bieten ein hochsicheres Framework für die Implementierung und Aufrechterhaltung sicherer Prozesse zum Sammeln, Speichern und Teilen von Informationen. Die meisten DLPs verfügen über Funktionen zur Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Sicherung und Notfallwiederherstellung.

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Digitale Plattformen helfen dabei, typische Herausforderungen bei der Probenverfolgung und Datenverwaltung in einer QC-Umgebung zu lösen.

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In der Gesundheitsbranche hat sie in letzter Zeit eine deutliche Verlagerung hin zu elektronischen Patientenakten vollzogen. Ein wichtiges Protokoll zur Erleichterung dieser Umstellung ist HL7, das steht für Gesundheitsstufe 7, gegründet von einer gemeinnützigen Organisation namens Gesundheitslevel Seven International.

Die Standards vereinfachen den elektronischen Datenaustausch zwischen verschiedenen digitalen Gesundheitsplattformen und ermöglichen einen einfachen und effizienten Austausch von Patientendaten für Gesundheitsdienste.

Was ist HL7?

HL7 setzt internationale Standards für den Austausch, die Integration, den Austausch und den Abrufen elektronischer Gesundheitsinformationen fest.

Mit dem HL7-Standard formatierte Daten erfassen Patientendaten in einem einheitlichen und leicht übertragbaren Format. Diese digitale Nachricht kann schnell zwischen verschiedenen Softwareprogrammen gesendet werden, um die Kommunikation zwischen Plattformen auf freundlich, fehlerfrei und autonom zu ermöglichen. HL7 umfasst mehrere grundlegende Standards, darunter:

• HL7 v2: Dieser weit verbreitete Standard definierte die Struktur und den Inhalt von Nachrichten, die den Austausch zwischen Gesundheitssystemen darstellen, und erleichtert so die Interoperabilität und den Datenaustausch.
• HL7 v3: HL7 v3 wurde für Komplexitätsszenarien im Gesundheitswesen entwickelt und bietet einen Rahmen für die Erstellung detaillierter Klinik- und Verwaltungsmodelle zur Verbesserung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen.
• HL7 FHIR (Ressourcen für schnelle Interoperabilität im Gesundheitssystem): Es handelt sich um einen modernen und sich schnell entwickelnden Standard, der sich auf Einfachheit und webbasierte Integration konzentriert und einen nahtlosen Austausch von Gesundheitsdaten über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg ermöglicht.
• HL7 CDA (Klinische Dokumentenarchitektur): Es spezifiziert die Struktur und Semantik klinischer Dokumente und ermöglicht den Austausch von Gesundheitsinformationen in einem standardisierten Format, das Interoperabilität und sinnvolle Nutzung unterstützt.
• HL7 CCD (Dokument für Kontinuität der Versorgung): Es handelt sich um einen HL7-konformen Standard, der eine Momentaufnahme der Gesundheitsinformationen eines Patienten bietet und den Austausch relevanter Daten für die weitere Behandlung und den Übergang zwischen den Gesundheitseinrichtungen erleichtert.

Diese HL7-Standards spielen eine entscheidende Rolle bei der Erreichung einer nahtlosen Interoperabilität und eines effizienten Austauschs von Gesundheitsinformationen im digitalen Gesundheitsökosystem.

Welche Labore verwenden HL7-News?

Der Einsatz von HL7 im Gesundheitswesen ist weit verbreitet, und jedes Labor, der Austausch von Patienteninformationen, muss HL7-News über digitale Plattformen senden und empfangen.

Hier sind verschiedene Labortypen, nutzen Sie die HL7-News:

• Labore für klinische Tests: Klinische Arbeit Bioproben testen von Patienten, über Krankheiten oder die Effizienz von Behandlungen bis hin zur Diagnostik oder zur Überwachung. Dabei wurden HL7-Testergebnisse und Patienteninformationen gemeinsam zwischen einem klinischen Labor und anderen Gesundheitssystemen übertragen.
• Pathology of work: Ähnlich wie klinische Testlabore führen pathologische Labortests an Geweben oder anderen Bioproben durch, um Krankheiten zu diagnostizieren. HL7 hilft beim Austausch von Testergebnissen mit anderen Gesundheitssystemen.
• Blutbanken: Information via Blutspender, Blutentnahmen und Blutuntersuchungen werden mithilfe von HL7 ausgetauscht, um die Ergebnisse der Blutuntersuchungen oder andere Patienteninformationen an die Bestellsysteme weiterzuleiten.

HL7 kann auch für den Datenaustausch mit Forschungslabors (und vielen anderen Arten von) verwendet werden, um Studien an Patienten durchzuführen.

Wie wird HL7 im Gesundheitswesen eingesetzt?

HL7 bietet Arbeitnehmern eine standardisierte und interoperable Möglichkeit, Informationen mit anderen Gesundheitssystemen in verschiedenen Gesundheitssystemen zu erhalten und die Genauigkeit, Effizienz und Qualität der Patientenversorgung zu verbessern.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie HL7 im Gesundheitswesen eingesetzt wird:

• Interoperabilität: HL7 bietet Interoperabilität, indem es eine gemeinsame Sprache und einen gemeinsamen Rahmen für die Kommunikation verschiedener Gesundheitssysteme miteinander bietet. Es stellt sicher, dass Daten präzise und konsistent zwischen verschiedenen Systemen ausgetauscht werden können, darunter elektronische Patientenakten (EHR), Laborinformationssysteme, Radiologiesysteme, Apothekensysteme und mehr.
• Austausch von Patientendaten: HL7 ermöglicht den Austausch von Patientendaten zwischen Gesundheitsdiensten, Krankenhäusern, Kliniken und anderen Stellen in den Patientenversorgungsstellen. Dazu gehören wichtige Informationen wie demografische Daten der Patienten (Name, Alter, Geschlecht, Adresse), Krankengeschichte, Allergien, Medikamente und klinische Beobachtungen.
• Klinische Botschaft: HL7 definierte einen Nachrichtenstandard, der die Übertragung klinischer Informationen als Laborergebnisse, radiologische Berichte und andere diagnostische Ergebnisse ermöglicht. Dies hilft den Gesundheitsdiensten, effizient auf Patienteninformationen zuzugreifen und diese als aktuelle Entscheidungen zu überprüfen und eine bessere Versorgung sicherzustellen.
• Integration mit elektronischen Patientenakten (EHRs): HL7 spielt eine wichtige Rolle bei der Integration verschiedener Gesundheitsanwendungen in EHR-Systeme. Es ermöglicht den nahtlosen Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen und stellt sicher, dass Informationen aus Labortests, Verfahren und anderen Quellen genau erfasst und in den elektronischen Patientenakten des Patienten gespeichert werden.

So empfängt die eLabnext-Plattform HL7-Nachrichten

eLabNext, eine digitale Laborplattform, die von einer Vielzahl von Laboren verwendet wird und die Nachverfolgung von Sondeninformationen und Testergebnissen ermöglicht, kann HL7-Datennachrichten im digitalen Arbeitsbereich eines Benutzers empfangen und diese in einem Beispieldatensatz für die Verarbeitung.

Diese Funktion ermöglicht ihre Arbeit, Berichte über medizinische Untersuchungen, komplett mit einem einzigartigen Barcode-ID. Der automatisierte Prozess reduziert Datenverluste und Fehler bei der Probenverarbeitung im Labor.

Eve laborpersonal can be used eLab Weiter um die Sondenverarbeitung zu verfolgen und Sie werden weiterhin mit den Testergebnissen aktualisiert. Mit dieser intuitiven digitalen Laborplattform können Sie Ihre Ergebnisse für bestimmte Patienten ganz einfach durchführen. Das Labor kann als weitere HL7-Nachricht an das Bestellsystem senden, wenn die Ergebnisse vollständig sind. Die vollständige Rückverfolgbarkeit ermöglicht einen umfassenden Audit-Trail.

Wir haben diesen Automatenzyklus eingerichtet mit Point & Click-Lösungen und Health Services for Companies elektronische Patientenaktensysteme (EHR) zur Verfolgung und Verwaltung von COVID-19-Tests durch Patienten. Mit dieser Integration wurde ein großes Volumen und tägliche Patientenproben aufgezeichnet, die Testergebnisse werden verwaltet und an diese EHR-Systeme zurückgegeben.

eLabNext verwendete auch ähnliche Funktionen für den Support Interne COVID-19-Tests der Boston University Arbeitsablauf, Verarbeitung von bis zu 9.000 Proben täglich.

Die Details für IT-Leute...

Wir verwenden eine REST-API-Post-Nachricht, um Verbindungen zwischen Plattformen zu ermöglichen. Der News-Header enthält die Anweisungen für die Übersetzung von HL7-Feldern in einem Beispiel. Dies ermöglicht eine sehr nuancierte Konfiguration, die für jede Arbeit spezifisch ist.

So sieht ein Beispiel-Header aus:

{

„SampleTypeId“: 12485,

„storageLayerId“: 0, /* Fakultativ */

„Position“: 0, /* Fakultativ */

„Name“: {

„segment“: „MSH“,

„Feld“: 10

},

„Beschreibung“: {/* Fakultativ */

„segment“: „MSH“,

„Feld“: 9,

„Components“: 3

},

„altBarcode“: {/* Optional: Alternative Barcode-Informationen. */

„segment“: „OBR“,

„Feld“: 31

},

„SampleTypeMetaIDMapping“: [/* Optional: Array von Mappings für die SampleTypeMetaID zum jeweiligen Segment in der HL7-Nachricht */

{

„SampleType MetaID“: 85318,

„segment“: „FELD“,

„Feld“: 5

},

{

„SampleType MetaID“: 85317,

„segment“: „ORC“,

„Feld“: 2

}

]

}

Und wenn sie nicht technisch versiert sind, machen sie sich keine Sorgen

Der obige JavaScript-Code bietet eine Konfiguration für einen Beispieltyp in HL7-Messaging. Wenn Sie jedoch kein IT-Experte sind, müssen Sie nur Folgendes wissen:

• HL7 vereinfacht den Austausch von Patientendaten zwischen verschiedenen digitalen Plattformen und macht ihn für die Life-Science-Branche effizienter und fehlerfreier.
• HL7 wird häufig in diagnostischen Testlabors und Spenderbanken verwendet, um Patienteninformationen und/oder Testergebnisse auszutauschen.
• Die elabnext Plattform empfängt HL7-News, sodass Labore Proben mit eindeutiger Barcode-ID automatisch verarbeitet werden.

Sumbe is HL7 for digital laboratory environments of major meaning.

When you want more about the platform of eLabNext and HL7-Messaging, vereinbaren Sie eine persönliche Demo um zu sehen, wie es funktioniert.

The NanoPhotometer family are microvolume spectrophotometers designed to measure single or multiple liquid samples of small volumes with high accuracy and precision. With the ability to measure as little as 0.3-2 µl of samples, researchers can save time and precious samples while ensuring accurate results.

Seamless data flow 

Mistakes can easily happen when manually copying and pasting data, especially when dealing with large amounts of information. Automating this process can help eliminate the risk of human error and ensure data is accurately transferred to your Digital Lab Platform (DLP). The Implen NanoPhotometer add-on allows users to automatically store all measurement data from their connected NanoPhotometer(s) directly in eLabJournal. This add-on reduces procedural errors and increases consistency and traceability across multiple users and samples.  

The Implen NanoPhotometer add-on streamlines user workflows, making it easier to manage and analyse data. By having measurement data automatically transferred to eLabJournal, users can easily track and organise data over time. This can be especially beneficial for researchers and laboratory technicians who need to manage large amounts of data and track changes.  

By saving time, reducing the risk of errors, and providing a streamlined workflow, this add-on can help users efficiently manage and analyse data, ultimately leading to more accurate and reliable research results. 

What makes Implen NanoPhotometers unique 

The unique family of instruments offer a wide range of pre-programmed apps for scientists in research, education, development and quality control applications within universities, research institutions, biotech and pharma companies. 

They scan from 200 – 900 nm in less than three seconds, covering 1 – 16,500 ng/µl dsDNA concentrations or 0.03 – 478 mg/ml BSA. 

Automatic detection of contaminated samples ensures accurate results. Intuitive touchscreen operation, integrated vortex, simple pipette-measure-wipe-repeat workflow, small footprint and network integration for convenient lab bench operation. Recalibration-free patented technology--made in Germany. 

The Implen NanoPhotometer N120 scans up to 12 samples in just 20 seconds. Quantifying DNA, RNA, and proteins have never been faster. Increase your sample throughput and measure a 96-well plate in just 5 min. Less pipetting means fewer errors. 

The new Implen NanoPhotometer add-on is now available and free to install from the eLab Marketplace. Schedule a personal demo with the Implen team to test the add-on, or visit the Implen website to learn more about the technology. 

About Implen 

Implen is a privately held corporation leading supplier of spectroscopy instruments and consumables for the non-destructive analysis of ultra-low volume samples. The company focuses on biological, chemical, and pharmaceutical laboratories in industry and research. Implen strongly focuses on the customer, taking pride in providing quality products and high customer service to achieve total customer satisfaction. 

implen.com

For any questions, please contact Soeren Rowold at leads@implen.de.

ASCENSCIA ist Ihr Sprachassistent im Labor, der von Wissenschaftlern speziell für Wissenschaftler entwickelt wurde. Er fungiert im Wesentlichen als Ihr Begleiter und bietet eine einfache Möglichkeit, während der Arbeit im Labor auf Informationen zuzugreifen und Daten aufzuzeichnen. So haben Sie die Hände frei und können sich auf Ihr Experiment konzentrieren.

Die Digitalisierung wissenschaftlicher Labore ist im Gange und oft herausfordernd. Eine Hürde, vor der Wissenschaftler stehen, besteht darin, mit ihren elektronischen Labornotizbüchern (ELNs) vom Labortisch aus in Verbindung zu bleiben. Da mehrere Experimente durchgeführt und Daten aufgezeichnet werden müssen, kann Multitasking dazu führen, dass Zeit verschwendet wird und wertvolle Forschungsinformationen verloren gehen. Das Aufkommen der Sprachassistententechnologie, die ASCENSCIA für Wissenschaftler entwickelt hat, bietet jedoch eine Lösung. Der ASCENSCIA-Sprachassistent ermöglicht das freihändige Aufzeichnen von Notizen und Daten direkt auf der eLabNext-Plattform, wodurch der Forschungsprozess optimiert und die vollständige Digitalisierung von Laboren unterstützt wird. Durch die Vereinfachung der täglichen Aufgaben und den Wegfall manueller Notizen können sich Wissenschaftler auf ihre Experimente konzentrieren und das Beste aus ihrer Zeit im Labor herausholen. Diese Technologie revolutioniert traditionelle Methoden und führt zu effizienterer und genauerer wissenschaftlicher Forschung.

Ineffizienzen, die zu Ressourcenverschwendung führen und die Digitalisierung des Labors verlangsamen

In enger Zusammenarbeit mit Forschungslabors in Wissenschaft und Industrie erhielten wir Einblicke in die versteckten Ineffizienzen, die zu Ressourcenverschwendung und langsamer Digitalisierung führen. Wissenschaftler sind oft frustriert, weil sie nicht einfach auf Daten zugreifen oder diese übertragen können, insbesondere von Papiernotizen in elektronische Labornotizbücher (ELNs). Diese kleinen Hindernisse können sich summieren und die Gesamtproduktivität im Labor beeinträchtigen. Unsere Zusammenarbeit mit Forschungslabors ermöglichte es uns, diese ineffizienten Prozesse zu identifizieren und zu quantifizieren, was letztendlich zur Entwicklung des ASCENSCIA-Sprachassistenten führte. So können beispielsweise die Behebung des unzugänglichen Zugriffs auf elektronische Labornotizbücher und die Optimierung der Datenübertragung von Papiernotizen erheblich Zeit sparen und die Datenqualität verbessern. Tatsächlich haben unsere Bemühungen die Produktivität um 40% gesteigert, Forschern bis zu 30% der Zeit erspart und Probleme mit der Reproduzierbarkeit um 70% reduziert.

Ich glaube, dass dies eine sehr interessante Zeit für den Bereich der wissenschaftlichen Forschung ist, die sich der Digitalisierung im Labor zuwendet. Es ist sehr aufregend, mit Partnern wie eLabNext zusammenzuarbeiten, um diesen Transformationsprozess zu beschleunigen.

Ahmed Khalil, Gründer und CEO von ASCENSCIA

Eine fruchtbare Partnerschaft

Bei ASCENSCIA wählen wir unsere Partner sorgfältig aus, um sicherzustellen, dass wir alle auf dieselben Ziele und Werte hinarbeiten. Aus diesem Grund haben wir uns für eLabNext entschieden — ihre Mission, wissenschaftliche Labore zu digitalisieren, passt perfekt zu unserer. Nicht nur das, auch ihre Produkte und Dienstleistungen machen es uns leicht, unsere Sprachtechnologielösung in Labore zu integrieren. Wir waren begeistert von der Begeisterung und Unterstützung des eLabNext-Teams bei unseren Erkundungen unserer Partnerschaft — alles deutet auf eine erfolgreiche Zusammenarbeit hin. Wir sind gespannt, was die Zukunft für unsere Partnerschaft mit eLabNext bereithält.

Bei eLabNext ist es unsere Mission, die biowissenschaftliche Forschung zu revolutionieren, indem wir einen umfangreichen Marktplatz für anpassbare digitale Laborwerkzeuge aufbauen. Aus diesem Grund freuen wir uns, unsere Partnerschaft mit ASCENSCIA bekannt zu geben, einem Unternehmen, das sich der Entwicklung bahnbrechender Sprachassistententechnologie verschrieben hat, die speziell für Wissenschaftler entwickelt wurde. Durch die Integration dieser Technologie in unsere Plattform können wir Forschern noch mehr Möglichkeiten bieten, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und ihre täglichen Laboraufgaben einfacher als je zuvor zu gestalten. Wir freuen uns über das Potenzial, das diese Partnerschaft mit sich bringt, und können es kaum erwarten zu sehen, wie Forscher dieses innovative neue Tool in ihren Laboren nutzen.

Lara Matthews, Geschäftsentwicklungsmanagerin bei eLabNext

Über ASCENSCIA

ASCENSCIA ist ein hochspezialisierter Sprachassistent für wissenschaftliche Labore. ASCENSCIA lässt sich nahtlos in bestehende Datenbanken, Systeme und Maschinen im Labor integrieren und macht diese intelligenter, indem sprachgesteuerte Labore eingerichtet werden. Dementsprechend können Wissenschaftler Daten präzise sammeln, experimentelle Arbeitsabläufe automatisieren und vom Labor aus mit ihren Datenbanken in Verbindung bleiben, indem sie ihre Stimme hören.

Wir sind ein Team von Wissenschaftlern, die die Schwierigkeiten, Herausforderungen und Kosten kennen, die mit der Markteinführung von Arzneimitteltherapeutika verbunden sind. Unsere Mission ist es, die wissenschaftliche Forschung in ein stärker datengestütztes Zeitalter zu verlagern. Wir beschleunigen die Arzneimittelforschung in der Frühphase und machen sie zu einem effizienteren, wirtschaftlicheren und nachhaltigeren Prozess. Einfach ausgedrückt, trägt die gemeinsame Lösung der kleinen täglichen Herausforderungen im Labor zur enormen Verschwendung von Laborressourcen bei. Letztlich wollen wir wissenschaftliche Forschungslabore so umgestalten, dass sie datenzentrierter und datengesteuerter werden.

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Los Angeles, Kalifornien — Die digitale Transformation der Life-Science-Branche schreitet voran, wobei die Digitalisierung der Labore ganz oben auf der Prioritätenliste steht. Mit der Eröffnung des neuen Büros von ElabNext in Glendale, Kalifornien, ist das Gebiet ideal positioniert, um sich zu einem Zentrum für Innovation und Unternehmertum zu entwickeln.

Der Geschäftsbereich eLabNext von Eppendorf wurde 2010 mit dem Ziel gegründet, die Forschung und Entwicklung im Bereich Biowissenschaften durch die Digitalisierung von Laborprozessen zu rationalisieren. Das Unternehmen bietet ein umfassendes Serviceangebot mit einem Expertenteam, das Kunden auf ihrem Weg zur Digitalisierung unterstützt. eLabNext-Lösungen wurden in einer Vielzahl von Forschungsbereichen eingesetzt, darunter in der Krebsforschung, der nachhaltigen Lebensmittelproduktion und der Entwicklung des COVID-19-Impfstoffs.

„Wir freuen uns sehr, unser neues Büro in Glendale zu eröffnen und der lebendigen Community von Hero House beizutreten“, sagte Alisha Simmons, Key Account Manager bei eLabNext, Americas, Division von Eppendorf. „Dieser Schritt ist ein wichtiger Schritt in unserer Mission, die Forschung und Entwicklung im Bereich der Biowissenschaften durch Digitalisierung zu rationalisieren und einen positiven Einfluss auf die Branche auszuüben.“

Eine blühende Community von Startups und Innovationsführern umgibt das neue Büro im Hero House. SmartGateVC, eine in Los Angeles ansässige Risikokapitalgesellschaft, die vor der Gründung und als Startkapital an der Schnittstelle von KI, Gesundheitswesen und Biotechnologie investiert, gründete Hero House als Startup- und Innovationszentrum.

„Während wir weiter global expandieren, freuen wir uns, unser neues Büro in Glendale zu eröffnen und Teil der florierenden Life-Science-Community von Los Angeles zu werden“, sagte Erwin Seinen, Gründer und Geschäftsführer von eLabNext.

Hero House stellt mit seinen Programmen, seinem globalen Mentorennetzwerk, seiner Angel-Investorengruppe und seiner Unterstützung beim Technologietransfer die Infrastruktur und die Ressourcen bereit, die für das Wachstum neuer Unternehmen erforderlich sind.

„Bei Hero House setzen wir uns dafür ein, eine lebendige Gemeinschaft von Innovation und Unternehmertum in der Life-Science-Branche zu fördern. Die Ankunft von eLabNext in unserem Zentrum für technologisches Unternehmertum eröffnet SoCal-Startups und -Labors eine Fülle von Möglichkeiten und stärkt unser Ökosystem. Ihr Engagement für die Digitalisierung von Laborprozessen entspricht unserer Mission, und wir freuen uns darauf, ElabNext und ihre Kunden dabei zu unterstützen, die Fortschritte in diesem spannenden Bereich weiter voranzutreiben.“ Ein Schuss Arzumanyan, Partner, SmartGate VC

Die Vorteile der Digitalisierung werden immer offensichtlicher, da Life-Science-Labore weiterhin neue Technologien einführen. Moderne Labore rationalisieren ihre Abläufe und ermöglichen es Wissenschaftlern, sich auf ihre Forschung zu konzentrieren, indem sie manuelle Prozesse automatisieren, Datenfehler minimieren und die Datenspeicherung, KI-optimierte Prozesse und vieles mehr verbessern. Die Zukunft der Life-Sciences-Branche scheint rosig, und in SoCal tauchen viele vielversprechende Akteure auf.

Die Eröffnung des neuen Büros von eLabNext im Hero House zeigt die wachsende Bedeutung der Digitalisierung in den Biowissenschaften und die vielversprechende Zukunft der Biotech-Szene von Los Angeles. Das Gebiet ist auf dem besten Weg, ein Zentrum für Forschung und Entwicklung im Bereich Biowissenschaften und Biotechnologie zu werden. Es gibt eine blühende Gemeinschaft von Startups, Innovationsführern und einer zunehmenden Anzahl wichtiger Akteure, die in den Markt eintreten.

eLabNext Kontakt

Alisha Simmons, Key Account Managerin bei eLabNext, Geschäftsbereich Eppendorf, 508-851-7747, a.simmons @elabnext

Über SmartGateVC und Hero House

SmartGate VC ist eine in SoCal und Armenien ansässige Pre-Seed- und Seed-Risikokapitalgesellschaft, die an der Schnittstelle von KI mit Gesundheitswesen, Biotechnologie, Sicherheit und IoT in Südkalifornien, den USA und Armenien investiert. SmartGateVC bietet Startups dank eines Teams von erfahrenen Anlageexperten und einem globalen Mentorennetzwerk die Ressourcen und Unterstützung, die sie für ihren Erfolg benötigen.

Das Heldenhaus by SmartGateVC ist ein Startup- und Innovationszentrum in Glendale, Kalifornien, wo SmartGateVC mit Wissenschaftlern, Gründern, Führungskräften und Co-Investoren zusammenarbeitet, um Forschung und Technologie in verschiedenen Disziplinen in branchenprägende Unternehmen umzuwandeln. Es verbindet Wissenschaft, Technologie, Unternehmertum und Kapital und fördert die Gründung und Förderung neuer Unternehmen.

smartgate.vc und herohouse.io   

Liana Karapetyan, Mitarbeiterin bei SmartGateVC, Direktorin von Hero House Angels, liana@smartgate.vc