Im Jahr 1950 verdoppelte sich das medizinische Wissen alle fünfzig Jahre.
Bis 1980 betrug die Verdopplungszeit sieben Jahre.
Bis 2010 wurde sie auf dreieinhalb Jahre verkürzt.
Und die Geschwindigkeit des Datenwachstums nimmt weiter zu. Allein im Jahr 2013 wurden weltweit 153 Exabyte an Gesundheitsdaten generiert, die bis zum Jahr 2020 auf schätzungsweise 2.314 Exabyte ansteigen werden.
Diese unglaubliche Beschleunigung findet unabhängig davon statt, wie all diese Informationen genutzt werden. In diesem Blog befassen wir uns mit den Innovationen, die zu unserem derzeitigen goldenen Zeitalter der Laborautomatisierung geführt haben, und damit, wie das Datenmanagement in den Biowissenschaften weiter verbessert werden kann.
Als ich anfänglich von der Verdoppelung der Daten in den letzten Jahrzehnten las, fragte ich mich, was die Ursache für diesen rasanten Anstieg der Zeitspannen war. In den 1950er Jahren erhielten John Enders, Thomas Weller und Frederick Robbins den Nobelpreis für die Züchtung von Polioviren in Kulturen, die den Weg für eine groß angelegte Impfstoffproduktion ebneten und zur Entwicklung der Impfstoffe gegen Masern, Mumps, Röteln und Windpocken beitrugen.
Vor diesem Fortschritt wurden 1910 die ersten elektrisch betriebenen Zentrifugen eingeführt, und in den späten 1940er Jahren wurden die ersten subzellulären Komponenten durch Zentrifugation isoliert. Kurz nachdem sich diese Techniken als hilfreich erwiesen hatten, kam es zu den oben erwähnten Durchbrüchen von Enders, Weller und Robbins.
War dies der einzige Grund?
Mit ziemlicher Sicherheit nicht. Doch die fortgesetzte Innovation revolutionierte das Wissen von Enders und Kollegen über die Struktur, Zusammensetzung und Funktion intrazellulärer Komponenten. Außerdem zeigte sie das unglaubliche Potenzial der Zentrifugation für die biomedizinische Forschung.
In den 70er und 80er Jahren gelang es Walter Fiers als erstem, die DNA eines kompletten Gens zu sequenzieren (das Gen, das für das Hüllprotein des Bakteriophagen MS2 kodiert). Danach führte Fredrick Sanger die Dideoxy-Kettenabbruchmethode für die Sequenzierung von DNA-Molekülen ein, die über 30 Jahre lang die am häufigsten verwendete Methode war.
Die Sanger-Sequenzierung war jedoch nicht automatisiert und sehr zeitaufwändig. Im Jahr 1987 gelang es Leroy Hood und Michael Hunkapiller, die Sanger-Sequenzierung zu automatisieren, indem sie zwei wesentliche Verbesserungen an der Methode vornahmen. Die DNA-Fragmente wurden mit fluoreszierenden Farbstoffen anstelle von radioaktiven Molekülen markiert, und die Datenerfassung und -analyse wurde durch den Computer ermöglicht. Die Entwicklung des AB370A im Jahr 1986 war ein großer Schritt zur Steigerung des Durchsatzes dieser revolutionären Technik und ermöglichte die gleichzeitige Sequenzierung von 96 Proben.
Damit war die "Sequenzierung der ersten Generation" geboren.
Die Art und Weise, wie die Automatisierung die DNA-Sequenzierung voranbrachte, war ein Meilenstein für die weitere Laborautomatisierung. Der erste automatisierte Liquid-Handler wurde gebaut, als das erste vollständige Gen sequenziert wurde. Wie bereits erwähnt, erfolgte die Entwicklung in diskreten Schritten.
In den 70er Jahren fügten die Unternehmen den Pipetten einen Motor hinzu, um die Aufnahme und Abgabe zu steuern.
In den 80er Jahren sahen wir vollständige Workstations, die in der Lage waren, komplexe Protokolle zu erstellen.
Und in den 90er Jahren wurde das Hochdurchsatz-Screening entwickelt,
In den frühen 2000er Jahren folgte die Sequenzierung der nächsten Generation (NGS).
Bald darauf wurde die Handhabung von Flüssigkeiten durch die Entwicklung von Computern und benutzerfreundlicher Software von Unternehmen wie Eppendorf zum Mainstream.
Die Handhabung von Flüssigkeiten ist eine der variabelsten Aufgaben in einem Labor und zweifellos die zeitaufwändigste. Die Entwicklung von automatisierten Arbeitsplätzen in Verbindung mit dem modernen Computer hat sicherlich zum Anstieg der wissenschaftlichen Erkenntnisse beigetragen.
Die Kosten für automatisierte Messgeräte haben jedoch lange Zeit eine breite Einführung verhindert. Denken Sie daran, dass in den 80er und 90er Jahren die Automatisierung nur denjenigen Labors/Firmen zur Verfügung stand, die bereit waren, ein hübsches Sümmchen für die Workstations auszugeben. Die Unternehmen, die diese Geräte herstellten, brauchten spezielle Softwareprogrammierer; einige benötigen diese Spezialisierung immer noch!
Erst Anfang der 2000er Jahre wurde die Automatisierung aufgrund der niedrigeren Kosten und der größeren Benutzerfreundlichkeit erschwinglicher. Nicht mehr nur Pharmaunternehmen und kapitalkräftige Biotechs hatten Zugang dazu. Mit der Einführung von Liquid-Handlern von Eppendorf, wie dem erste automatische Pipettiersystem, die EpMotionkönnte jedes Labor eine drastische Verringerung der Pipettierfehler, eine Steigerung des Durchsatzes und eine bessere Einhaltung der strengen gesetzlichen Vorschriften verzeichnen. Automatisierte Arbeitsabläufe sind heute der Motor für große Innovationen und Durchbrüche. Im Folgenden erfahren Sie, warum automatisierte Liquid-Handler, insbesondere die EpMotion von Eppendorf, in einem Forschungslabor unverzichtbar sind und welche zahlreichen Vorteile sie bieten:
Diese Vorteile und die solide Geschichte von EpMotion bei der Einführung und Förderung der Laborautomatisierung haben die Life-Science-Branche in die Lage versetzt, weiterhin innovativ zu sein.
Wir haben die Technologie genutzt, um die Sequenzierung und die Handhabung von Flüssigkeiten voranzutreiben und zu beschleunigen, aber andere Dinge, die wir in den Labors tun, sind noch immer erschreckend veraltet.
Ich bin immer noch verblüfft, wenn ich mit Forschern und Labors an der Automatisierung ihrer Methoden arbeite, und die meisten Labormitglieder sind immer noch große Notizbücher mit sich herumtragen mit ihren Protokollen, Notizen, Ergebnissen, Optimierungen usw.
Das gleiche Verfahren wurde bereits 1950 angewandt, als Enders, Weller und Robbins auf der Suche nach einem Impfstoff das Poliovirus kultivierten. Doch wie ich bereits zu Beginn dieses Blogs sagte, ist die Menge der von Laborwissenschaftlern erzeugten Daten explodiert! Wie kann die Biowissenschaftsbranche erwarten, dass sie diese nur mit Papier bewältigen kann?
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