Die Digitalisierung erobert unser privates und berufliches Leben.
Mehr denn je sind die Organisationen der Biowissenschaften die Digitalisierung ihrer Laborgeräte und Forschungsarbeiten um die Effizienz zu steigern, die Datenverwaltung zu verbessern, die Zusammenarbeit zu fördern und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist ebenfalls weit verbreitet und führt zu tieferen Einsichten und Antworten auf die großen (aber schwierigen) biologischen Fragen, mit denen wir heute konfrontiert sind.
Dieser Blogbeitrag befasst sich mit den zunehmenden Herausforderungen, denen sich akademische, industrielle, behördliche und gemeinnützige Forschungseinrichtungen im Zeitalter von KI, Automatisierung und Multi-Omics beim Datenmanagement gegenübersehen.
Der Bedarf an einer umfassenden Lösung für das digitale Labor wird immer offensichtlicher, da die Forschungsdaten zunehmend über verschiedene Datenanalyse- und Informationsmanagementsysteme verteilt werden. In der heutigen dynamischen Landschaft suchen Organisationen nach einer zentralisierten Plattform, um "alles" in einem biowissenschaftlichen Labor zu überblicken: Daten, Proben, Protokolle, Notizbucheinträge, Reagenzien, Inventare, Instrumente und mehr.
Darüber hinaus steigt die Nachfrage nach Interoperabilität und nahtloser Integration mit anderen Systemen rapide an, ebenso wie die Notwendigkeit, die sich ständig ändernden Anforderungen in den Bereichen Forschung, Ethik, Datensicherheit und Bildung zu erfüllen.
Um diesen Herausforderungen wirksam begegnen zu können, begann vor über zwei Jahrzehnten die Umstellung von herkömmlichen Labor-Notizbüchern aus Papier auf elektronische Labor-Notizbücher (ELN), die sich nun weltweit beschleunigt und ausweitet. Die Einführung eines ELN bietet eine Reihe von VorteilenDazu gehören benutzerfreundliche Schnittstellen, verbesserte Sicherheitsmaßnahmen und Kompatibilität mit anderen Systemen.
Es wird erwartet, dass durch die Digitalisierung der Laborprozesse der wissenschaftliche Fortschritt und die Zahl der Veröffentlichungen zunehmen, die Einhaltung von Vorschriften verbessert wird und die Arbeitszufriedenheit und die Die Lernerfahrungen der Studierenden werden verbessert.
Wichtig ist, dass der Erfolg und die Auswirkungen der Digitalisierung von Laboren von internen Verfahren für das Änderungsmanagement, der Standardisierung von Prozessen und soliden Schulungs- und Unterstützungsstrukturen für die Endbenutzer abhängen.
Wenn diese Elemente vorhanden sind, können Life-Science-Organisationen das Potenzial digitaler Laborlösungen voll ausschöpfen und den Weg zu einer effizienteren Forschungsumgebung einschlagen.
Es gibt viele Möglichkeiten, wie digitale Laborplattformen für biowissenschaftliche Labors von Nutzen sein können. Im Folgenden werden einige wichtige Veröffentlichungen vorgestellt, die zuverlässige Daten zu den Vorteilen digitaler Laborplattformen liefern.
Wenn sie effektiv eingesetzt werden, erhöhen ELN die Geschwindigkeit der Datenerfassung, -analyse und -zusammenarbeit erheblich.
Forscher, die ELNs erfolgreich eingeführt haben, berichten schnellere Durchführung von Forschungsexperimenten im Vergleich zu herkömmlichen Papiernotizbüchern. Dies liegt zum Teil daran, dass moderne Forschungsgeräte digitale Daten erzeugen, die eine nahtlose Integration mit ELNs ermöglichen.
A 2022 Natur Artikel hervorgehoben, dass durch den Einsatz von ELNs mehr Zeit für die eigentliche Forschung zur Verfügung steht, da weniger Zeit für die Datenerfassung, die Analyse und die Manuskriptvorbereitung benötigt wird. Können Sie sich vorstellen, wie viel Zeit Sie sparen könnten, wenn Sie die Daten nicht auf Papier ausdrucken, den Überschuss mit einer Schere zuschneiden und in ein Labornotizbuch aus Papier kleben oder kleben lassen müssten? Außerdem erleichtert die Digitalisierung von Laborprozessen die Standardisierung der Datenerfassung und -analyse und fördert so die Transparenz und Reproduzierbarkeit von Experimenten.
Eine weitere Herausforderung für Wissenschaftler und Forscher ist die Erleichterung der Entdeckung wissenschaftlicher Daten und der damit verbundenen Arbeitsabläufe und Algorithmen durch Maschinen und Menschen. FAIR Datenpraktiken skizzieren Grundsätze, um Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen und so den ungehinderten Datenfluss für die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft zu erleichtern. Mit ELNs können Sie alle Gerätekonfigurationen dokumentieren, Experimente planen, digitale Experimentdaten speichern und menschliche oder analoge Beobachtungen hinzufügen, so dass Forscher die FAIR-Datenpraktiken nahtlos einhalten können.
Zusätzlich zu diesen Vorteilen bieten einige ELN-Anbieter Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Software Development Kits (SDKs) an, die es den Nutzern ermöglichen, ihr ELN mit anderen Forschungssoftwareplattformen und -systemen zu verbinden, z. B. mit Microsoft365, GraphPad Prism und anderer Software von Dritten.
Diese Integrationen rationalisieren Arbeitsabläufe, minimieren Fehler und Doppelarbeit und ermöglichen eine einfache Datenübertragung oder gemeinsame Nutzung von Plattformen.
Die Digitalisierung des Labors steigert die Forschungsleistung und macht Ihre Prozesse zukunftssicher, indem sie die weitere Integration und die Anpassung an sich entwickelnde interoperative Anforderungen erleichtert. Durch die Einführung von ELNs können Forscher schnellere Forschungsfortschritte erzielen und gleichzeitig eine solide Grundlage für ihre laufenden wissenschaftlichen Bemühungen schaffen.
Neben den offensichtlichen Vorteilen wie dem Schutz von sensiblen Daten, geistigem Eigentum und Patenten gewährleistet eine ausgezeichnete digitale Laborplattform die Einhaltung von Rechts- und Cybersicherheitsstandards; ELNs können auch die Einhaltung von Vorschriften für das Management von Biorisiken und Gefahrstoffen verbessern.
So können ELNs beispielsweise Funktionen enthalten, die die ordnungsgemäße Handhabung, Lagerung und Entsorgung von biologischen und gefährlichen Materialien erleichtern. Sie bieten Prüfpfade und erstellen Berichte, was den Nachweis der Einhaltung von Vorschriften bei Inspektionen oder Audits vereinfacht. Darüber hinaus ermöglichen ELNs eine projekt- und benutzerbasierte Organisation und nicht nur die starre und traditionelle benutzerbasierte Organisation, wie sie in Papierlaborheften zu finden ist. So können die Protokolle, Proben und Daten mehrerer Personen, die an einem bestimmten Projekt arbeiten, von einer einzigen Stelle im ELN abgerufen werden. Dies ermöglicht eine genauere Nachverfolgung von Vorgängen, da es im Laufe eines Projekts oder der Vorbereitung eines Manuskripts zu Personalwechsel kommen kann.
In einer Überprüfung veröffentlicht in der Zeitschrift für Biosicherheit und BiosafetySonne et al. empfehlen den Einsatz digitaler Laborplattformen, um Sicherheit, Effizienz und die Einhaltung der Vorschriften für das Management biologischer Risiken in Biosicherheitslabors (BSLs) zu gewährleisten.
Diese digitalen Lösungen rationalisieren die Datenerfassung, verfolgen die Bewegungen biologischer und chemischer Proben und halten die Standardarbeitsanweisungen auf dem neuesten Stand. ELNs bieten einfache Schnittstellen und anpassbare Funktionen zur Bewältigung von Herausforderungen wie genetisch veränderten (GM) Proben, radioaktiven Proben oder zytotoxischen Materialien.
Durch den Einsatz von ELNs und anderen digitalen Laborlösungen können Forscher die Einhaltung von Vorschriften zum Bio-Risikomanagement verbessern, die Rückverfolgbarkeit von Daten verbessern und Prozesse im Umgang mit Gefahrstoffen rationalisieren.
ELNs bieten eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit, aktuelle Aufzeichnungen über Experimente und Forschungsdaten zu führen. Ausgestattet mit digitalen Funktionen, ermöglichen diese Lösungen Wissenschaftlern das Sammeln, Organisieren, Vorlagen erstellenund analysieren Sie Daten mit verbesserter Effizienz. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass die Informationen bei Bedarf schnell verfügbar sind.
Ein weiterer bemerkenswerter Vorteil von ELNs ist ihr positiver Einfluss auf die Lernerfahrungen der Schüler. Forschung von Riley et al. hat gezeigt, dass ELNs das Lernen in Laborsituationen erleichtern. Die Studierenden profitieren mehr davon, wenn sie Informationen schnell suchen und abrufen können, ihre Arbeitsabläufe rationalisieren und sich bei ihrer Arbeit engagierter und motivierter fühlen. ELNs unterstützen auch teambasiertes Lernen, indem sie die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen den Studierenden fördern.
ELN unterstützen nicht nur das Lernen der Studierenden, sondern fördern auch die interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen Forschern. Sie ermöglichen es den Wissenschaftlern, effektiver mit externen Partnern zusammenzuarbeiten, den Transfer von Wissen und Know-how zu erleichtern und die Produktivität und Effizienz im Labor zu verbessern.
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie Dateneingabe, Berechnungen und Berichterstellung können die Wissenschaftler mehr Zeit für hochwertige Forschungstätigkeiten aufwenden. Vor allem ELN, die mit anderen Systemen interoperabel sind, dürften einen Mehrwert für die tägliche Arbeit des Laborpersonals darstellen, da sie die Arbeitsabläufe weiter rationalisieren werden.
Auch wenn die Anpassung an den Wandel für die Endnutzer eine Herausforderung sein kann, werden sich die Vorteile einer digitalen Laborumgebung, unterstützt durch entsprechende Schulungen und Unterstützung, zweifellos positiv und nachhaltig auf die Erfahrungen des Forschungspersonals und der Studenten in den Labors auswirken.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass elektronische Labornotizbücher für Organisationen im Hinblick auf Forschungsmanagement und -betrieb von Vorteil sind. Während die Verwendung von ELNs und Labor-Digitalisierung von der internen Einführung und der Unterstützungsstruktur für diese systemischen Veränderungen abhängt, deutet alles darauf hin, dass sie es können:
Unser Produkt, eLabJournal, ist mehr als nur ein ELN. Es ist eine umfassende digitale Laborplattform (DLP) für die Verwaltung Ihrer Forschungsdaten, Protokolle und Bestände und kann in bestehende Forschungssysteme integriert werden.
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