10 raisons pour lesquelles vous devriez numériser les opérations de votre laboratoire

Nous vivons à une époque où le numérique envahit nos vies et nos laboratoires. Aujourd'hui plus que jamais, les spécialistes des sciences de la vie utilisent des outils numériques pour accélérer les délais, travailler de manière décentralisée et protéger les données. L'application de intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) le nombre d'algorithmes utilisés pour divers ensembles de données biologiques augmente également, ce qui permet de mieux comprendre et de répondre à des questions biologiques complexes.

Pourtant, il existe encore un grand nombre de « obstacles numériques » dans le domaine des sciences de la vie. Prenons l'exemple des cahiers en papier, qui constituent un format de tenue de dossiers traditionnel depuis l'aube de la science. Avec l'essor des « omiques » et de la bioinformatique, de nombreux spécialistes des sciences de la vie mènent une existence hybride, gardant un carnet papier par habitude et utilisant une plateforme numérique pour la génération, le stockage, le partage et la gestion des données. Par conséquent, ils trouvent des moyens aléatoires et inefficaces d'intégrer les mondes papier et numérique.

Si vous vivez dans ce monde, vous savez que cette approche présente des inconvénients. Ainsi, au lieu de présenter chacune d'entre elles, nous profiterons de ce temps pour faire l'éloge d'une méthode « entièrement numérique » fournie par les plateformes de laboratoire numériques, qui offre de nombreux avantages pour de nombreuses tâches de laboratoire, telles que le protocole, l'inventaire et la gestion des données.

Voici dix de nos avantages préférés.

#1 : Efficacité accrue

La science comporte de nombreuses tâches inefficaces : flux de travail répétitifs, difficultés à partager des fichiers de données volumineux, erreurs de transcription des données, etc. Les opérations des laboratoires numériques peuvent rationaliser les processus et réduire le temps et les ressources nécessaires à la réalisation des expériences. Ils fournissent un référentiel centralisé pour les données et les informations, permettant au personnel de partager des données et des protocoles en temps réel, de les intégrer aux instruments et d'automatiser les tâches manuelles traditionnelles.

#2 : Précision améliorée

Les pertes de données ou les inexactitudes lors du transfert manuel constituent un problème courant en science, en particulier si les données sont stockées à plusieurs endroits ou sur plusieurs instruments. Les plateformes de laboratoire numériques réduisent les risques de ces erreurs en s'intégrant à divers outils et appareils et en permettant le suivi et le stockage des informations de laboratoire. Ces fonctionnalités augmentent la sécurité des données et la reproductibilité des résultats expérimentaux.

#3 : Gestion améliorée des données

L'organisation centralisée des données sur une plateforme numérique constitue un autre avantage significatif. Les informations sont localisées en un seul endroit, accessibles et facilement partagées. Certaines plateformes permettent également l'intégration avec d'autres outils d'analyse et de visualisation des données, ce qui permet de conserver efficacement les données brutes, traitées et analysées. Cela permet de gérer les données dans l'ensemble de l'organisation ou du groupe de recherche, de leur création à leur destruction, en passant par toutes les étapes intermédiaires.

#4 : Collaboration améliorée

La collaboration fait partie intégrante de la science, car elle permet de mieux comprendre et comprendre des questions biologiques complexes. Pourtant, opérer dans un monde où les cahiers de laboratoire en papier doivent être photocopiés ou photographiés pour faciliter les collaborations entre institutions est inefficace et carrément primitif. Les plateformes de laboratoire numériques permettent de partager rapidement et simplement des données, des protocoles et des échantillons et de gérer facilement les autorisations attribuées, quel que soit le lieu, comme Google Doc.

#5 : Sécurité renforcée

Comme les autorisations peuvent être facilement gérées et que l'authentification, le cryptage et la sécurité du réseau peuvent tous être mis en œuvre et surveillés sur les plateformes numériques, toutes les informations d'un système numérique sont plus sécurisées. Cela réduit le risque de violations de données et d'accès non autorisé.

#6 : Transparence accrue

L'un des avantages en aval de la facilité de partage et de gestion des données et des résultats scientifiques est de permettre l'évaluation par les pairs et la réplication des expériences. En outre, chaque action figurant dans un carnet de laboratoire numérique peut être suivie, fournissant un enregistrement entièrement vérifiable de chaque modification apportée aux données, aux protocoles ou aux échantillons. Ces fonctionnalités réduisent le risque de manipulation des données et augmentent la possibilité d'identifier les erreurs avant qu'elles ne deviennent un problème.

#7 : Coûts réduits

Les coûts d'exploitation diminuent lorsque le personnel, les processus et les flux de travail sont plus rapides et que les tâches manuelles sont automatisées. Prenons l'exemple du stockage des échantillons. Les plateformes de laboratoire numériques peuvent s'intégrer à des générateurs de codes-barres et à des scanners pour rationaliser ce processus, réduisant ainsi le nombre d'heures nécessaires pour congeler de nombreux échantillons biologiques.

#8 : Conformité réglementaire améliorée

Les systèmes numériques peuvent vous aider à répondre plus efficacement aux exigences réglementaires en fournissant une documentation et des dossiers clairs. Les pistes d'audit et la traçabilité sont des caractéristiques importantes de la conformité réglementaire. De nombreuses plateformes de laboratoires numériques sont conformes à des réglementations essentielles telles que NORME ISO 27001 : 2013, RGPD, HIPAA et 21 VOIR 11.

#9 : Mobilité accrue

Les outils numériques peuvent vous permettre d'accéder à vos données et à vos systèmes où que vous soyez. Pour les organisations qui adoptent des modèles de travail plus flexibles ou pour les chercheurs en bioinformatique qui ont besoin d'accéder à des données et à des capacités de calcul, les plateformes de laboratoire numériques peuvent faciliter le travail à distance sans sacrifier la collaboration ou la sécurité.

#10 : À l'épreuve du temps

À mesure que la technologie évolue, les modèles d'IA/ML deviennent de plus en plus sophistiqués et des plateformes numériques deviendront nécessaires pour couvrir la portée des ballons de « mégadonnées ». L'adoption de solutions numériques peut aider votre laboratoire à rester compétitif et à se préparer à l'avenir à mesure que la technologie évolue.

Intégrer la biologie computationnelle aux plateformes numériques : l'avenir de la recherche

La biologie computationnelle avancée est de plus en plus utilisée pour répondre à des questions biologiques fondamentales et concevoir, développer et produire des thérapies cellulaires et géniques. Le machine learning, par exemple, peut avoir un impact encore plus significatif qu'il ne l'a déjà fait, en influençant la façon dont nous analysons les données et abordons l'ensemble du processus de R&D.

Voici quelques moyens pour y parvenir :

• Automatisation : les algorithmes de machine learning peuvent être entraînés pour analyser de grandes quantités de données rapidement et avec précision, ce qui permet aux chercheurs de se concentrer sur d'autres tâches.
• Précision améliorée : les algorithmes de machine learning sont souvent plus performants que les humains dans des tâches telles que l'analyse d'images ou de données, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis.
• Nouvelles connaissances - Des modèles de données que les humains peuvent ne pas observer peuvent être découverts par les algorithmes de machine learning, ce qui donne lieu à de nouvelles perspectives et à de nouvelles découvertes.
• Modélisation prédictive - Les algorithmes de machine learning permettent de créer des modèles capables de prévoir les résultats ou de proposer des suggestions sur la base de données antérieures.

Lorsque vous associez ces fonctionnalités à celles décrites ci-dessus avec des plateformes de laboratoire numériques, le rythme de la recherche et des applications aux problèmes quotidiens dans un large éventail de secteurs peut atteindre une vitesse vertigineuse.

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