Constructions internes par rapport à l'utilisation de logiciels facilement disponibles et voie vers la durabilité numérique

Lorsque vous envisagez de développer un logiciel interne ou d'acheter une solution prête à l'emploi pour vos applications biotechnologiques (y compris les opérations de laboratoire, l'analyse de données ou l'analyse de plateformes protéiques), il est important de prendre en compte l'historique des tendances.

Bref historique du logiciel en tant que service (SaaS) dans les sciences de la vie

Développement précoce (ère pré-Internet - avant les années 1990) : Avant l'adoption généralisée d'Internet dans les années 1990, les laboratoires pharmaceutiques et des sciences de la vie développaient principalement leurs propres solutions logicielles internes pour répondre à des besoins de recherche spécifiques. Le logiciel personnalisé était standard, adapté aux exigences uniques de chaque laboratoire. Les délais de développement étaient longs et les coûts élevés en raison de la nécessité d'une expertise et d'une infrastructure spécialisées.

Prolifération des logiciels commerciaux (années 1990 - 2000) : Grâce aux progrès de la technologie informatique et à la disponibilité de logiciels commerciaux, de nombreux laboratoires pharmaceutiques et des sciences de la vie ont commencé à adopter des solutions logicielles commerciales prêtes à l'emploi (COTS) dans les années 1990 et 2000. Ces solutions offraient des caractéristiques, des fonctionnalités et des flux de travail standardisés, réduisant ainsi la nécessité de déployer des efforts de développement internes importants et fournissant des alternatives rentables aux logiciels personnalisés.

Émergence des modèles SaaS (début du 21e siècle — années 2000) : Le début du 21e siècle a vu l'essor de Logiciel en tant que service (SaaS) modèles, coïncidant avec la croissance d'Internet et du cloud computing. Les laboratoires ont commencé à passer des logiciels sur site à des solutions SaaS basées sur le cloud dans les années 2000 afin de rationaliser les flux de recherche, de réduire les frais informatiques et d'accéder à des fonctionnalités et à une expertise spécialisées. Les offres SaaS offraient des avantages tels que le déploiement rapide, l'évolutivité et des modèles de tarification par abonnement.

Adoption de solutions SaaS biotechnologiques (dernières années, à partir des années 2010) : Ces dernières années, il y a eu une tendance croissante à adopter des solutions SaaS biotechnologiques spécialisées adaptées aux besoins uniques des secteurs des sciences de la vie et de l'industrie pharmaceutique. Les laboratoires reconnaissent de plus en plus les avantages liés à l'utilisation de solutions SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi, tels que les économies de coûts, le déploiement rapide, les mises à jour continues et la compatibilité avec les systèmes existants. Cette tendance s'est accélérée depuis les années 2010, avec une adoption généralisée dans l'ensemble du secteur.

5 avantages de s'abonner au SaaS plutôt que de créer des logiciels internes

#1) Économies de temps et d'argent : Les solutions SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi éliminent les efforts de développement importants et les coûts associés, tels que l'embauche de développeurs spécialisés, la configuration de l'infrastructure et la maintenance continue. En tirant parti de solutions prédéfinies, les organisations peuvent réduire considérablement les investissements initiaux et les délais de mise sur le marché, ce qui leur permet d'allouer les ressources de manière plus efficace et de se concentrer sur les activités de recherche de base.

#2) Accès à une expertise et à des fonctionnalités spécialisées : Les plateformes SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi sont souvent développées par des fournisseurs spécialisés possédant une expertise dans le domaine des sciences de la vie et de la biotechnologie. Ces solutions offrent généralement des fonctionnalités et des flux de travail avancés adaptés à des besoins de recherche spécifiques, donnant accès à des technologies et à des méthodologies de pointe qui peuvent être difficiles à reproduire en interne. En utilisant une expertise spécialisée, les organisations peuvent bénéficier des meilleures pratiques, des normes du secteur et des innovations de pointe sans nécessiter d'importants efforts de développement interne.

#3) Déploiement rapide et évolutivité : Les solutions SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi sont conçues pour un déploiement et une évolutivité rapides, permettant aux organisations de mettre en œuvre et d'adapter rapidement leurs flux de travail de recherche selon leurs besoins. Ces plateformes proposent généralement une infrastructure basée sur le cloud, un provisionnement automatisé et des modèles de tarification flexibles, permettant une évolutivité fluide pour répondre aux volumes de données croissants, aux projets de recherche et aux besoins des utilisateurs. En tirant parti des solutions SaaS, les organisations peuvent répondre plus efficacement à l'évolution des besoins de recherche et des demandes du marché, garantissant ainsi agilité et compétitivité dans le paysage dynamique des biotechnologies.

#4) Mises à jour et maintenance continues : Les solutions SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi sont continuellement mises à jour et maintenues par le fournisseur, ce qui garantit l'accès aux dernières fonctionnalités, aux correctifs de sécurité et aux optimisations de performances. En externalisant la maintenance et les mises à jour des logiciels au fournisseur, les organisations peuvent minimiser la charge pesant sur les équipes informatiques internes et éviter les interruptions des flux de recherche causées par des versions logicielles obsolètes ou non prises en charge. Les mises à jour continues permettent également aux organisations de garder une longueur d'avance sur les exigences réglementaires, les tendances du secteur et les technologies émergentes, garantissant ainsi la pertinence et la durabilité à long terme de leur infrastructure de recherche.

#5) Compatibilité et intégration : Les solutions SaaS biotechnologiques prêtes à l'emploi sont conçues pour être compatibles avec les outils de recherche, les équipements de laboratoire et les systèmes de gestion des données existants, facilitant ainsi une intégration et une interopérabilité fluides. Ces plateformes proposent souvent des formats de données standardisés, des API et des fonctionnalités d'intégration, permettant aux organisations de consolider et de rationaliser leurs flux de recherche sur de multiples applications et plateformes. En tirant parti de solutions SaaS compatibles, les organisations peuvent maximiser la valeur de leurs investissements existants, améliorer l'accessibilité des données et la collaboration, et améliorer la productivité et l'efficacité globales de la recherche.

Nouvelle tendance : les logiciels en marque blanche dans les grandes entreprises pharmaceutiques

La tendance des grandes entreprises pharmaceutiques à acheter des logiciels en marque blanche et à les utiliser en interne reflète une évolution stratégique visant à maintenir le contrôle des données et des processus propriétaires tout en tirant parti de solutions technologiques externes. Plutôt que de faire appel à des fournisseurs tiers pour le développement de logiciels et la gestion des données, les grandes sociétés pharmaceutiques personnalisent et déploient des solutions logicielles en marque blanche en interne, ce qui leur permet de protéger les données sensibles, de rationaliser leurs opérations et de conserver un avantage concurrentiel.

Exemples de logiciels en marque blanche

Systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) personnalisés : Les grandes sociétés pharmaceutiques peuvent acheter logiciel LIMS en marque blanche et l'adaptent aux flux de travail spécifiques de leurs laboratoires et à leurs besoins en matière de gestion des données. En déployant un LIMS personnalisé en interne, ils peuvent gérer et suivre en toute sécurité les données expérimentales, les échantillons et les flux de travail sans faire appel à des fournisseurs externes.

Plateformes internes de gestion des essais cliniques : Plutôt que d'externaliser la gestion des essais cliniques à des fournisseurs tiers, les grandes sociétés pharmaceutiques investissent dans des plateformes de gestion des essais cliniques en marque blanche qui peuvent être personnalisées pour répondre à leurs besoins uniques. Cela leur permet de contrôler les données des essais, les dossiers des patients et la conformité réglementaire tout en rationalisant le processus des essais cliniques.

Plateformes d'analyse de données propriétaires : Les grandes sociétés pharmaceutiques ont souvent besoin de capacités d'analyse de données avancées pour analyser des ensembles de données biologiques à grande échelle, identifier des cibles médicamenteuses potentielles et optimiser les stratégies de recherche. En achetant des plateformes d'analyse de données en marque blanche et en les personnalisant en interne, ils peuvent tirer parti de puissants outils d'analyse tout en protégeant les données propriétaires et la propriété intellectuelle.

Outils de collaboration et de communication internes : Pour faciliter la collaboration et la communication entre les équipes de recherche, les grandes sociétés pharmaceutiques peuvent adopter des plateformes de collaboration en marque blanche, des outils de gestion de projet et des logiciels de communication. Ces solutions internes permettent une collaboration sécurisée, un partage de documents et une communication en temps réel tout en garantissant la confidentialité des données.

Systèmes de conformité réglementaire et de gestion de la qualité : Les grandes sociétés pharmaceutiques doivent respecter des exigences réglementaires strictes et normes de qualité tout au long du développement de médicaments. En déployant en interne des systèmes de conformité réglementaire et de gestion de la qualité en marque blanche, ils peuvent garantir la conformité aux directives réglementaires, suivre les indicateurs de qualité et gérer les pistes d'audit sans exposer les données sensibles à des fournisseurs tiers.

La tendance des grandes sociétés pharmaceutiques à acheter des logiciels en marque blanche et à les utiliser en interne souligne l'importance de la confidentialité des données, sécurité, et le contrôle dans l'industrie pharmaceutique hautement réglementée. En personnalisant et en déployant des solutions logicielles internes, les grandes sociétés pharmaceutiques peuvent tirer parti des avantages de la technologie externe tout en protégeant les données propriétaires et en maintenant la conformité aux normes réglementaires.

Les 3 principaux piliers de la durabilité numérique : développer, intégrer et soutenir !

Pour garantir la durabilité (c'est-à-dire le maintien de performances optimales à long terme) lors de la mise en œuvre d'outils numériques, en particulier lors de l'achat de solutions SaaS, les entreprises de biotechnologie devraient se concentrer sur les points suivants :

Évolutivité : Choisissez des solutions SaaS qui offrent une évolutivité adaptée à la croissance et à l'évolution des besoins de l'entreprise. Privilégiez les plateformes capables de faire évoluer les ressources de manière fluide, telles que le stockage, la puissance informatique et les licences utilisateur, à mesure que l'entreprise étend ses opérations, augmente ses volumes de données ou lance de nouveaux produits et services. Évaluez régulièrement les exigences d'évolutivité et ajustez les plans d'abonnement ou les configurations pour soutenir la croissance et l'innovation continues.

Intégration et personnalisation : Sélectionnez des solutions SaaS qui offrent de solides capacités d'intégration et des options de personnalisation pour s'aligner sur les systèmes existants, les flux de travail et les exigences uniques de l'entreprise. Assurez-vous que les plateformes choisies prennent en charge les API ouvertes, les normes d'interopérabilité des données et les paramètres de configuration flexibles, permettant une intégration fluide avec les bases de données internes, les équipements de laboratoire et les applications tierces. Collaborez étroitement avec le fournisseur SaaS pour adapter la solution aux besoins, aux flux de travail et aux objectifs commerciaux spécifiques de l'entreprise, en tirant parti des fonctionnalités de personnalisation, des outils d'automatisation des flux de travail et des services professionnels selon les besoins.

Maintenance et support : Privilégiez les solutions SaaS qui fournissent une maintenance, un support et des mises à jour fiables pour garantir des performances, une sécurité et une conformité continues. Choisissez des fournisseurs qui ont fait leurs preuves en matière de fourniture de mises à jour logicielles, de correctifs et d'améliorations en temps opportun, ainsi que de services de support client et d'assistance technique réactifs. Établissez des accords de niveau de service (SLA) et des canaux de communication clairs avec le fournisseur pour résoudre tous les problèmes, résoudre les problèmes techniques et fournir une formation et une assistance aux utilisateurs finaux. Passez régulièrement en revue et optimisez les configurations logicielles, surveillez les indicateurs de performance et organisez des sessions de feedback des utilisateurs pour identifier les domaines à améliorer et garantir la durabilité à long terme des outils numériques.

En mettant en œuvre ces stratégies, une entreprise de biotechnologie peut étendre ses opérations, intégrer et personnaliser des outils numériques pour répondre à ses besoins spécifiques et assurer une maintenance et un soutien continus pour une transformation numérique durable. Cette approche permet à l'entreprise de tirer parti des avantages des solutions SaaS tout en maximisant l'efficacité, l'innovation et la compétitivité dans un secteur biotechnologique en évolution rapide.

Le Big But !

Si votre entreprise dispose d'un flux de travail unique ou a besoin d'une plateforme ou d'une solution qui ne peut pas être satisfaite par des options SaaS prêtes à l'emploi et décide de créer un logiciel en interne, l'intégrer aux flux de travail SaaS existants représente un défi unique. Cependant, l'entreprise peut prendre plusieurs mesures pour garantir une intégration réussie :

#1) Identifiez les points d'intégration : Analysez les fonctionnalités du logiciel interne et déterminez leur intersection avec les flux de travail SaaS existants. Identifiez les points d'intégration où l'échange de données ou l'interaction entre le logiciel interne et les plateformes SaaS sont nécessaires.

#2) Standardiser les formats de données et les protocoles : Établissez des formats de données, des protocoles et des API standardisés pour l'échange de données entre les logiciels internes et les plateformes SaaS. Assurez la compatibilité avec les normes de données courantes et les formats spécifiques à l'industrie afin de faciliter une intégration et une interopérabilité fluides.

#3) Mettre en œuvre un intergiciel ou des outils d'intégration : Utilisez un intergiciel ou des outils d'intégration pour faciliter la communication et l'échange de données entre les logiciels internes et les plateformes SaaS. Mettez en œuvre des API, des services Web ou des solutions intergicielles capables de traduire les données entre différents systèmes, de synchroniser les données en temps réel et d'orchestrer les flux de travail sur plusieurs plateformes.

#4) Personnalisez les plateformes SaaS : Travaillez avec des fournisseurs SaaS pour personnaliser leurs plateformes ou leurs API afin de répondre aux exigences uniques des logiciels internes. Collaborez étroitement avec les fournisseurs pour développer des intégrations, des plugins ou des extensions personnalisés qui permettent une interopérabilité fluide avec la solution interne tout en tirant parti de l'évolutivité, de la fiabilité et des fonctionnalités des plateformes SaaS.

#5) Développez des connecteurs ou des plugins personnalisés : Créez des connecteurs, des plug-ins ou des adaptateurs personnalisés pour faciliter l'intégration entre le logiciel interne et les plateformes SaaS. Développez des scripts, des API ou des composants intergiciels personnalisés qui comblent le fossé entre les différents systèmes, permettant aux données de circuler de manière bidirectionnelle et aux flux de travail d'être synchronisés efficacement.

#6) Mettre en œuvre des mesures de gouvernance et de sécurité des données : Établissez des politiques de gouvernance des données, des contrôles d'accès et des mesures de sécurité pour protéger les informations sensibles et garantir la conformité aux exigences réglementaires. Mettez en œuvre des mécanismes de cryptage, d'authentification et d'autorisation pour sécuriser la transmission des données et l'accès entre les logiciels internes et les plateformes SaaS.

#7) Testez et validez l'intégration : Procédez à des tests approfondis et à une validation de l'intégration entre le logiciel interne et les plateformes SaaS afin de garantir la fiabilité, la précision et les performances. Testez les flux de travail d'échange de données, les mécanismes de gestion des erreurs et les interactions entre les systèmes selon différents scénarios afin d'identifier et de résoudre les problèmes ou les divergences.

#8) Fournir une formation et un soutien : Offrez une formation et une assistance aux utilisateurs finaux afin de les familiariser avec les flux de travail intégrés et les interfaces logicielles. Fournissez de la documentation, des didacticiels et des guides d'utilisation pour aider les utilisateurs à naviguer efficacement dans l'environnement intégré et à optimiser leur productivité.

Conclusion

En suivant ces étapes, les entreprises du secteur des sciences de la vie peuvent intégrer efficacement leur logiciel interne aux flux de travail SaaS existants, permettant ainsi un échange de données, une collaboration et une orchestration des flux de travail fluides au sein de l'organisation. Cette approche permet à l'entreprise de tirer parti des avantages des solutions internes et SaaS tout en optimisant l'efficacité, l'innovation et la compétitivité de ses opérations.

Toutefois, si vous débutez votre parcours numérique, il y a de nombreux avantages à choisir un SaaS plutôt que de créer une plateforme interne.

La R&D en biotechnologie a donné naissance à certaines des innovations les plus impressionnantes, de l'ADN recombinant à l'édition du génome. Bien que la voie de la commercialisation ait toujours été difficile, de nombreux obstacles fondamentaux à l'innovation se sont agrandis. Il existe actuellement une multitude de données et d'idées non structurées. Les traduire en idées susceptibles de changer le monde représente un énorme défi organisationnel et logistique.

Avec l'essor de l'IA générative au cours de l'année écoulée, une solution à certains de ces problèmes se profile à l'horizon. L'IA générative peut favoriser une réflexion divergente, remettre en question les préjugés des experts, évaluer et affiner les idées et faciliter la collaboration dans des domaines de recherche de niche. Il rationalise également le cycle de vie des données et modifie les aspects créatifs des opérations des laboratoires de biotechnologie, tels que l'automatisation et l'amélioration de la qualité du contenu, des carnets de laboratoire à la littérature scientifique publiée.

Dans le blog suivant, nous examinons ce qu'est l'IA générative, comment elle fonctionne et ses applications dans le domaine de la biotechnologie et des sciences de la vie en général.

Qu'est-ce que l'IA générative ? 

L'IA générative, ou Gen AI, est une classe de techniques et d'algorithmes d'intelligence artificielle qui génèrent de nouveaux échantillons de données ou de nouveaux contenus, notamment du son, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos.

Contrairement aux modèles discriminants qui se concentrent sur des tâches de classification ou de prédiction basées sur des données existantes, les modèles génératifs apprennent les modèles et les structures sous-jacents des données pour générer de nouvelles instances statistiquement similaires aux données d'entraînement.

L'IA de génération englobe un large éventail d'algorithmes et d'approches

Gen AI a des applications dans divers domaines, notamment la génération d'images, la synthèse de texte, la composition musicale, la découverte de médicaments et la création de contenu. Il permet de générer des échantillons de données réalistes et diversifiés, facilite l'augmentation des données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique et favorise la créativité et l'innovation dans les applications pilotées par l'IA.

Il existe plusieurs algorithmes et approches, notamment :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Les GAN sont constitués de deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui sont entraînés simultanément de manière compétitive. Le générateur apprend à générer des échantillons de données réalistes, tels que des images, du texte ou du son, tandis que le discriminateur apprend à faire la distinction entre les échantillons réels et les échantillons générés. Grâce à un entraînement contradictoire, les GAN produisent des données synthétiques de haute qualité qui ressemblent étroitement à la distribution de données réelles.
• Autoencodeurs variationnels (VAE) : Les VAE sont des modèles génératifs probabilistes qui apprennent à coder et à décoder des échantillons de données dans un espace latent de dimension inférieure. En échantillonnant à partir de l'espace latent et en décodant les échantillons dans l'espace de données d'origine, les VAE peuvent générer de nouveaux échantillons de données qui capturent la variabilité et la structure des données d'entraînement. Les VAE sont couramment utilisés pour générer des images, du texte et d'autres types de données complexes.
• Modèles autorégressifs : Les modèles autorégressifs, tels que les réseaux neuronaux autorégressifs (ARN) et les modèles de moyenne mobile autorégressive (ARMA), génèrent des séquences de données en modélisant la distribution de probabilité conditionnelle de chaque point de données en fonction des observations précédentes. En échantillonnant de manière itérative à partir de la distribution conditionnelle, les modèles autorégressifs génèrent des séquences d'échantillons de données, tels que des données chronologiques, des données vocales ou du texte.
• Transformateurs : Les Transformers sont une classe d'architectures d'apprentissage en profondeur qui ont atteint des performances de pointe dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Les transformateurs, en particulier les variantes telles que GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), peuvent générer du texte cohérent et pertinent du point de vue contextuel en modélisant les relations entre des mots ou des jetons dans une séquence.

Comment fonctionne Gen AI ?

L'IA de génération utilise diverses techniques, notamment des réseaux de neurones et des algorithmes d'apprentissage profond, pour identifier des modèles et générer de nouveaux résultats en fonction de ceux-ci. Le processus d'apprentissage d'un modèle génératif consiste à lui fournir un vaste ensemble de données d'exemples, tels que des images, du texte, du son et des vidéos. Alors que l'IA traditionnelle vise à effectuer des tâches spécifiques sur la base de règles et de modèles prédéfinis, l'IA de génération dépasse cette limite et s'efforce de créer des données entièrement nouvelles qui ressemblent à du contenu créé par l'homme. UNE modèle de langage est un exemple d'IA de génération, utilisant un modèle probabiliste d'un langage naturel qui peut générer des probabilités d'une série de mots sur la base de corpus de textes dans une ou plusieurs langues sur lesquelles il a été formé. Les grands modèles de langage, en tant que forme la plus avancée, sont une combinaison de réseaux neuronaux anticipés et transformateurs.

Dans le domaine du traitement du langage naturel, il existe également un réseau neuronal, une méthode d'intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à traiter les données d'une manière inspirée du cerveau humain. L'apprentissage profond est un type de processus d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou des neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble au cerveau humain. Ces algorithmes peuvent prendre différentes entrées de données et être utilisés pour la reconnaissance vocale et vocale.

Comment l'IA de génération est-elle actuellement utilisée en biotechnologie ?

L'IA de génération est de plus en plus utilisée en biotechnologie et en sciences de la vie dans plusieurs applications, tirant parti de sa capacité à générer des échantillons de données réalistes et diversifiés. Parmi les principaux domaines dans lesquels l'IA de génération est actuellement utilisée dans les domaines de la biotechnologie et des sciences de la vie, citons :

• Découverte et développement de médicaments : Gen AI génère nouvelles structures moléculaires avec les propriétés souhaitées pour les médicaments candidats. Les modèles génératifs tels que les GAN et les VAE peuvent générer de nouveaux composés chimiques dotés de propriétés pharmacologiques spécifiques, aidant ainsi à identifier des médicaments candidats potentiels et accélération du processus de découverte de médicaments.
• Conception et ingénierie des protéines : Les techniques Gen AI sont utilisées pour concevoir et fabriquer des protéines avec des fonctionnalités améliorées ou des activités biologiques spécifiques. Les chercheurs peuvent concevoir de nouvelles enzymes, de nouveaux anticorps ou de nouveaux produits thérapeutiques pour diverses applications, notamment le génie enzymatique, l'administration de médicaments et l'immunothérapie en générant des séquences ou des structures protéiques présentant les propriétés souhaitées.
• Synthèse d'images biologiques : Modèles génératifs synthétiser des images biologiques réalistes, telles que des images microscopiques de cellules, de tissus ou d'organismes. Ces images synthétisées peuvent être utilisées pour augmenter les ensembles de données d'apprentissage pour les algorithmes d'analyse d'images, améliorer la généralisation des modèles d'apprentissage automatique et générer des données pour le criblage virtuel et le test d'algorithmes in silico.
• Génération de données Omics : Les techniques Gen AI sont appliquées pour générer des données omiques synthétiques, notamment des données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques. Les données omiques synthétiques peuvent être utilisées pour compléter des données expérimentales réelles, simuler des processus biologiques et valider des modèles informatiques, permettant ainsi aux chercheurs d'explorer des systèmes biologiques complexes et découvrir des biomarqueurs ou des cibles thérapeutiques.
• Génération de textes et de littérature : Les modèles génératifs génèrent contenu textuel, tels que des articles scientifiques, des revues de littérature ou des rapports sur les interactions médicamenteuses. Ces textes générés peuvent aider les chercheurs à explorer la littérature, à découvrir des connaissances et à résumer les données, en facilitant la recherche basée sur la littérature et la prise de décisions en matière de biotechnologie et de sciences de la vie.
• Conception et synthèse de biomolécules : Les techniques Gen AI sont utilisées pour concevoir et synthétiser de nouvelles biomolécules, tels que des peptides, des aptamères ou des acides nucléiques, dotés de fonctions ou de propriétés spécifiques. En générant des séquences ou des structures présentant les caractéristiques souhaitées, les chercheurs peuvent développer des biomolécules pour des applications diagnostiques, thérapeutiques et de biodétection.

Dans l'ensemble, Gen AI révolutionne la biotechnologie et les sciences de la vie en permettant la génération de nouveaux échantillons de données, de molécules et d'entités biologiques, en encourageant l'innovation et en accélérant les efforts de recherche et développement dans divers domaines. À mesure que le domaine continue de progresser, l'IA de génération devrait jouer un rôle de plus en plus central dans l'élaboration de l'avenir de la biotechnologie et des sciences de la vie, y compris la recherche clinique. L'IA de génération peut aider à identifier les cohortes de patients qui répondront le mieux à des médicaments spécifiques, afin de développer une médecine plus personnalisée. Sur le aspects opérationnels et marketing, l'IA générative peut optimiser la chaîne d'approvisionnement, les processus de fabrication et la stratégie marketing et publicitaire.

Quelles sont les préoccupations liées à l'utilisation de l'IA générative en biotechnologie ?

• Qualité et biais des données: Les modèles Gen AI s'appuient largement sur la qualité et la représentativité des données d'entraînement. Dans les domaines de la biotechnologie et des sciences de la vie, les ensembles de données peuvent présenter des biais, des inexactitudes ou une diversité limitée, ce qui a un impact sur les performances et la capacité de généralisation. Les biais dans les données d'entraînement peuvent conduire à la génération d'échantillons biaisés ou irréalistes, ce qui nuit à la fiabilité et à la validité des résultats générés.
• Interprétabilité et fiabilité: De nombreuses techniques d'IA de génération, telles que les réseaux de neurones profonds, sont complexes et opaques, ce qui rend difficile l'interprétation et la fiabilité des résultats générés. Dans des applications critiques telles que la découverte de médicaments et la conception de biomolécules, il est essentiel de comprendre comment et pourquoi les modèles génératifs génèrent des résultats spécifiques. Le manque d'interprétabilité peut entraver l'adoption de l'IA de génération dans les processus décisionnels et les approbations réglementaires, limitant ainsi son utilité dans les applications du monde réel.
• Données cartographiques: La cartographie des données en biotechnologie et en sciences de la vie présente des défis en raison de la complexité et de l'hétérogénéité des systèmes biologiques et de la diversité des types de données et des sources. L'intégration et la cartographie de types de données hétérogènes nécessitent d'harmoniser les structures de données, les ontologies et les métadonnées afin de garantir la cohérence des données entre les ensembles de données. Les défis liés à la cartographie des données peuvent affecter la précision et la fiabilité des modèles d'IA de génération formés à partir de ces données, ce qui a un impact sur leurs performances et leur applicabilité dans des scénarios du monde réel. Il est essentiel de résoudre les problèmes liés aux données cartographiques pour garantir la qualité et la fiabilité des entrées de données pour les modèles d'IA de génération en biotechnologie et en sciences de la vie.

Utilisation quotidienne de l'IA pour les opérations de laboratoire

Nous avons répertorié ci-dessus les applications de recherche plus larges dans lesquelles l'IA de génération peut être utilisée. Cependant, dans le cadre des activités quotidiennes des laboratoires, le chercheur moyen en sciences de la vie et en biotechnologie peut utiliser l'IA de plusieurs manières. L'IA de génération peut remplacer les tâches manuelles et répétitives, libérant ainsi des ressources pour des tâches plus complexes et créatives.

• Analyse et interprétation des données : L'IA de génération peut aider les scientifiques à analyser et à interpréter les données expérimentales de manière plus efficace. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, les scientifiques peuvent entraîner des modèles pour reconnaître des modèles, identifier des corrélations et extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données complexes, tels que des données omiques, des images biologiques ou des résultats de criblage à haut débit. L'IA de génération peut automatiser les tâches d'analyse des données, rationaliser les processus d'interprétation des données et fournir des informations exploitables pour guider la conception expérimentale et la prise de décisions en laboratoire.
• Conception et planification expérimentales : L'IA de génération peut aider les scientifiques à concevoir et à planifier des expériences en générant des hypothèses, en optimisant les conditions expérimentales et en prédisant les résultats. En tirant parti des techniques de modélisation prédictive, les scientifiques peuvent simuler des scénarios expérimentaux, prédire les résultats expérimentaux et identifier les paramètres expérimentaux optimaux pour atteindre les objectifs souhaités. L'IA de génération peut contribuer à l'optimisation de la conception expérimentale, à l'allocation des ressources et à l'évaluation des risques, en aidant les scientifiques à prendre des décisions éclairées et à maximiser l'efficacité des expériences en laboratoire.
• Exploration de la littérature et découverte de connaissances : Gen AI peut aider les scientifiques à explorer la littérature et à découvrir des connaissances en analysant la littérature scientifique, en extrayant des informations pertinentes et en synthétisant les connaissances provenant de diverses sources. Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) peuvent extraire des concepts clés, identifier les relations entre les entités scientifiques et résumer les résultats d'articles de recherche, de brevets et de bases de données. Gen AI peut automatiser les processus d'analyse de la littérature, faciliter la recherche basée sur la littérature et accélérer la découverte de connaissances dans des domaines de recherche spécifiques, permettant aux scientifiques de se tenir au courant des dernières avancées et de prendre des décisions éclairées en laboratoire.

Résumé

L'intégration de l'IA générative dans l'industrie biotechnologique apporte des avantages importants et suscite des préoccupations notables. En tirant parti de l'IA générative, les chercheurs peuvent relever le défi de naviguer dans de grandes quantités de données et d'idées non structurées, de favoriser la réflexion divergente et de faciliter la collaboration dans des domaines de recherche de niche. De plus, l'IA générative rationalise divers aspects des opérations des laboratoires de biotechnologie, de l'automatisation de la génération de contenu à l'amélioration de la qualité de la littérature scientifique. Cependant, les préoccupations concernant la qualité et la partialité des données, leur interprétabilité, leur fiabilité et la cartographie des données restent pertinentes. Malgré ces défis, l'utilisation quotidienne de l'IA générative dans les opérations de laboratoire est prometteuse, car elle permet aux scientifiques d'améliorer l'analyse et l'interprétation des données, d'optimiser la conception et la planification des expériences et d'accélérer l'exploration de la littérature et la découverte de connaissances. Alors que l'IA générative continue d'évoluer, son rôle dans la révolution de la recherche et du développement biotechnologiques est appelé à s'étendre, façonnant ainsi l'avenir de la médecine de précision, de la découverte de médicaments et d'autres domaines critiques des sciences de la vie.

La gestion efficace des opérations des laboratoires peut être un défi complexe. Un processus qui nécessite une attention aux détails, un engagement en faveur de la standardisation des processus et une bonne compréhension des processus scientifiques. Grâce aux solutions numériques, les opérations des laboratoires sont de plus en plus rationalisées, collaboratives et efficaces que jamais.

Dans ce blog, vous découvrirez :

1. En quoi consistent les opérations du laboratoire
2. Quels sont les principaux défis
3. Les meilleurs conseils pour améliorer le fonctionnement des laboratoires
4. La solution numérique intelligente pour votre laboratoire

Dans le monde complexe du travail en laboratoire, la capacité à maintenir un contrôle précis des données, des échantillons et des processus de flux de travail est cruciale. Dans ce contexte, les solutions numériques telles que les systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) sont devenues des outils précieux pour améliorer l'efficacité opérationnelle, garantir la conformité et préserver l'intégrité des données.

Dans ce blog, nous explorerons la nature complexe des opérations de laboratoire et fournirons des conseils pratiques sur la manière de renforcer et de rationaliser vos tâches quotidiennes en exploitant des outils numériques tels que les carnets de laboratoire électroniques (ELN) et les logiciels de gestion des stocks.

En quoi consistent les opérations du laboratoire ?

Les activités du laboratoire englobent diverses tâches, telles que le suivi des échantillons, la gestion des données, le contrôle des stocks, la surveillance de la conformité et l'analyse des résultats. Ces tâches doivent être effectuées avec précision pour garantir des résultats précis et maintenir les normes de qualité.

Chaque opération de laboratoire, du contrôle qualité à la gestion des échantillons, en passant par l'analyse des données et la production de rapports, repose fondamentalement sur la précision et l'efficacité. Les méthodes manuelles traditionnelles de gestion de ces processus peuvent être chronophages, sujettes aux erreurs et difficiles à adapter. Qu'il s'agisse de la tenue manuelle des dossiers, des journaux d'inventaire sur papier ou de l'étiquetage écrit à la main, les systèmes de gestion de laboratoire traditionnels peuvent constituer un obstacle à la rationalisation des processus et des opérations des laboratoires

Dans ce contexte, les outils numériques deviennent rapidement essentiels pour une gestion efficace des laboratoires. Examinons certaines procédures et certains rôles qui contribuent au fonctionnement quotidien des laboratoires.

Procédures de laboratoire essentielles

Gestion des échantillons est l'une des fonctions essentielles d'un laboratoire et implique le suivi des échantillons depuis leur réception jusqu'à leur analyse finale. Sans gestion adéquate des échantillons, il existe un risque de contamination croisée, d'étiquetage erroné ou de perte d'échantillons, ce qui peut entraîner des résultats inexacts et compromettre l'intégrité des données.

Gestion des données est une autre opération cruciale au sein des laboratoires. Cela implique la collecte, le stockage et l'analyse systématiques des données générées à partir d'expériences et de tests. Une gestion efficace des données garantit que les données sont exactes, récupérables et sécurisées. Cela est essentiel non seulement pour l'intégrité des résultats des recherches et des tests, mais également pour le maintien de la conformité aux normes réglementaires.

Contrôle des stocks joue un rôle essentiel dans les opérations des laboratoires, car il garantit que tous les réactifs et équipements nécessaires sont disponibles en cas de besoin, sans interruption. Une bonne gestion des stocks permet d'éviter les temps d'arrêt inutiles susceptibles de retarder les expériences, ainsi que d'éviter le gaspillage des ressources et de garantir la rentabilité.

Contrôle et assurance de la qualité les processus sont essentiels pour garantir que les opérations des laboratoires répondent aux normes requises et produisent des résultats fiables et reproductibles. Cela comprend l'étalonnage de routine de l'équipement, la validation des méthodes de test et des audits réguliers des processus de laboratoire. Des normes élevées de contrôle et d'assurance de la qualité renforcent la crédibilité et la fiabilité des résultats des laboratoires, favorisant ainsi la confiance entre les parties prenantes et les utilisateurs finaux.

Ensemble, ces opérations constituent l'épine dorsale d'une gestion de laboratoire efficace et fiable, garantissant que les laboratoires peuvent remplir leur rôle essentiel en matière de découverte scientifique et d'assurance qualité industrielle avec efficacité et intégrité.

Rôles des laboratoires

Les rôles au sein d'un laboratoire sont aussi divers que les opérations de laboratoire elles-mêmes. Les techniciens, les scientifiques, les analystes de données et les responsables travaillent de concert pour faire avancer la mission du laboratoire. Une collaboration étroite, associée à une communication fluide, constitue l'essence du fonctionnement dynamique des laboratoires, chaque rôle s'avérant essentiel à l'effort collectif.

• Techniciens sont la main-d'œuvre pratique qui mène des expériences, entretient l'équipement et veille à la bonne exécution des tâches quotidiennes. Leur attention méticuleuse aux détails est cruciale pour l'exécution précise des procédures de laboratoire.
•  Scientifiques de laboratoire piloter les efforts de recherche et développement du laboratoire, en formulant des hypothèses, en concevant des expériences et en analysant les données pour faire avancer les connaissances scientifiques. Ils jouent un rôle essentiel dans l'orientation du laboratoire vers les territoires innovants.
•  Analystes de données se spécialisent dans l'interprétation d'ensembles de données complexes, en extrayant des informations significatives à partir d'expériences. Leur expertise en matière d'analyse statistique et de visualisation des données soutient les processus de prise de décision et souligne l'intégrité des résultats de recherche.
•  Directeurs de laboratoire superviser les opérations du laboratoire, assurer le respect des normes réglementaires, gérer les budgets et coordonner les efforts de l'équipe du laboratoire. Ils jouent un rôle clé dans l'élaboration de stratégies et dans la garantie que les objectifs du laboratoire sont atteints de manière efficiente et efficace.

Chacun de ces rôles diversifiés contribue à l'efficacité des opérations du laboratoire. Leurs compétences spécialisées et leurs efforts de collaboration sont essentiels pour gérer la complexité du travail de laboratoire, en veillant à ce que chaque aspect de la fonction du laboratoire soit exécuté avec précision et soin.

Difficultés liées au fonctionnement des laboratoires

Réaliser des opérations de laboratoire impeccables est un défi à multiples facettes, impliquant tous les aspects des tâches quotidiennes. Avant de partager certains de nos meilleurs conseils et meilleures pratiques pour gérer cela, examinons les obstacles. Les systèmes de gestion de laboratoire traditionnels, tels que les dossiers de laboratoire sur papier et les journaux d'inventaire physiques basés sur des dossiers, peuvent constituer un obstacle à divers aspects des opérations de laboratoire, compromettant ainsi l'efficience et l'efficacité des laboratoires.

• Gestion et intégrité des données : La gestion des grandes quantités de données générées dans les laboratoires à l'aide de dossiers papier est non seulement fastidieuse mais sujette à des erreurs. Ces systèmes compliquent le suivi des modifications, ce qui peut compromettre l'intégrité des données. Lorsqu'elles sont gérées sur des plateformes disparates, des silos de données se forment, ce qui rend les données des études difficiles à intégrer, à analyser et à partager.
• Gestion des stocks : La gestion manuelle des stocks prend du temps et entraîne souvent des erreurs telles que des niveaux de stock incorrects ou des réactifs périmés. Cela peut entraîner des retards dans les expériences et affecter la précision des résultats des tests.

• Conformité à la réglementation : Le respect de la myriade de réglementations dans les domaines de la science et de l'assurance qualité nécessite une tenue méticuleuse des dossiers et une validation des processus. Les systèmes de tenue de registres manuels, qui ne sont pas mis à jour en temps réel et ne disposent pas de pistes d'audit complètes, compliquent la mise en conformité et prennent plus de temps.
• Utilisation efficace des ressources : Les systèmes de gestion traditionnels tels que les journaux d'inventaire manuels entraînent souvent des inefficiences dans l'allocation et l'utilisation des ressources, notamment du personnel, de l'équipement et du temps. La planification manuelle et la gestion des stocks sont sujettes à des erreurs, ce qui entraîne du gaspillage et des retards.
• Suivi et gestion des échantillons : Le suivi manuel des échantillons augmente le risque d'étiquetage erroné, de perte ou de contamination. Cela peut compromettre la validité des expériences et nécessiter la répétition des travaux, ce qui entraîne une augmentation des coûts et des retards dans les délais des projets.

• Collaboration et communication : En l'absence d'un système numérique centralisé, la collaboration et la communication au sein du laboratoire et avec des partenaires externes peuvent s'avérer inefficaces. Cela affecte le partage rapide des données et des résultats, ce qui ralentit les progrès et la prise de décisions.

En résumé, le recours à des systèmes de gestion de laboratoire traditionnels et non numériques contribue de manière significative aux défis opérationnels, ce qui a un impact sur l'efficacité, la conformité et la fiabilité globale des résultats de laboratoire.

Les meilleurs conseils pour améliorer le fonctionnement des laboratoires

Nous avons abordé certaines des lacunes des systèmes non numériques de gestion des laboratoires. Voici nos meilleurs conseils pour vous aider à rationaliser vos opérations et à les rendre plus robustes :

1. Intégrez les plateformes de gestion numérique des laboratoires

L'intégration de solutions de laboratoire numériques telles que les systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), les carnets de laboratoire électroniques (ELN) et les systèmes de gestion des stocks numériques peut transformer votre laboratoire traditionnel en une puissance technologique. Les solutions de laboratoire numérique sont conçues pour relever les nombreux défis liés à la gestion efficiente et efficace des opérations des laboratoires.

Ces systèmes offrent une solution complète aux problèmes de gestion et d'intégrité des données en fournissant des plateformes centralisées où les données peuvent être enregistrées, stockées et consultées en toute sécurité, garantissant la traçabilité et réduisant les erreurs associées à la saisie et au traitement manuels des données.

En matière de gestion des données de laboratoire, les plateformes LIMS et ELN se distinguent en proposant un hub centralisé et automatisé pour l'enregistrement, la gestion et le partage des données. Cela facilite non seulement le traitement et l'intégration sécurisés des données, mais favorise également le partage fluide des documents et des protocoles entre le personnel du laboratoire. L'avantage des mises à jour en temps réel associées à des pistes d'audit détaillées rationalise davantage le processus de respect des normes réglementaires, ce qui simplifie la mise en conformité.

2. Automatisez la gestion des données et bien plus encore avec ELN

Lens, comme Journal eLab, sont de précieux outils numériques qui modernisent les flux de travail des laboratoires en transférant les documents papier vers une plateforme numérique centralisée, améliorant ainsi l'efficacité de la conception à la réalisation du projet. Ils simplifient la gestion des données, améliorent la connectivité des appareils et du personnel, offrent une sécurité supérieure et incluent des fonctionnalités intelligentes pour le suivi des échantillons et la gestion des protocoles.

eLabJournal permet d'enregistrer directement les données de laboratoire, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant la reproductibilité. Son accessibilité élimine le temps perdu à rechercher des documents papier et permet une planification détaillée et une transcription des études en moins de temps.

Les eLN peuvent également faciliter le partage et la collaboration, à la fois au sein de votre laboratoire et avec des partenaires externes. eLabJournal inclut des fonctionnalités pour un partage et une collaboration sécurisés des données, garantissant que toutes les parties prenantes ont accès aux informations nécessaires et facilitant la prise de décisions et les progrès.

3. Restez à jour avec les systèmes de gestion d'inventaire numériques

L'utilisation d'un logiciel de gestion d'inventaire numérique tel qu'eLabInventory peut transformer la façon dont votre laboratoire gère les échantillons, les réactifs et le matériel biologique. Grâce à des fonctionnalités telles que la lecture de codes-barres et les notifications de niveau de stock en temps réel, vous pouvez maintenir un inventaire précis et instantanément accessible. Cela permet non seulement d'éviter la duplication des commandes, mais également de ne jamais manquer de fournitures essentielles.

Inventaire eLab apporte de la flexibilité à la gestion des stocks des laboratoires. Conçu pour s'adapter à vos flux de travail uniques en matière d'inventaire, d'échantillons et de suivi des échantillons, eLabInventory fournit une représentation visuelle de l'ensemble de la configuration de votre laboratoire. Cela vous permet de gérer efficacement le stockage des stocks de votre laboratoire et de conserver une piste d'audit complète pour chaque échantillon.

Le logiciel est accessible de n'importe où, garantissant un traitement des données sécurisé et conforme. Des fonctionnalités telles que la lecture de codes-barres, la lecture RFID et une application mobile dédiée permettent de maintenir votre stock à jour et de réduire les erreurs humaines. De plus, des notifications peuvent être configurées lorsque des articles spécifiques sont en rupture de stock afin que vous ne soyez plus jamais à court de matériaux essentiels.

La solution numérique intelligente pour votre laboratoire

Les avantages de l'intégration de solutions numériques telles que eLabJournal et eLabInventory dans les opérations des laboratoires sont évidents. Dotés de fonctionnalités améliorées de gestion des données, de suivi des échantillons et de gestion des stocks, d'une collaboration et d'une communication fluides et d'une meilleure conformité aux réglementations, ces systèmes offrent une solution complète aux principaux défis auxquels sont confrontées les opérations traditionnelles des laboratoires.

En éliminant les processus manuels sujets à l'erreur humaine, en augmentant l'efficacité et la précision des flux de travail et en fournissant un accès en temps réel aux données à toutes les parties prenantes, les solutions numériques améliorent considérablement l'efficacité et la fiabilité globales du laboratoire. En numérisant votre laboratoire, vous pouvez commencer votre parcours vers l'excellence opérationnelle.

Vous êtes encouragé par le potentiel d'une amélioration des opérations de laboratoire ? Explorez la suite de solutions d'eLabNext et personnalisez l'avenir de vos flux de travail de laboratoire grâce à notre logiciel de laboratoire numérique de pointe.

Dans les laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie, les « mégadonnées » sont plus importantes que jamais et ne montrent aucun signe d'arrêt. Le pool de données de la plupart des laboratoires est très diversifié (pensez à l'omique, à l'imagerie, etc.), à grande échelle et en constante augmentation.

Cette énorme quantité de données diverses nécessite des querelles constantes. Lorsqu'elles sont correctement orchestrées, ces données diverses peuvent être entièrement harmonisées selon Directives FAIR, fournissant des informations qui favorisent les avancées scientifiques. Cependant, la gestion et la mise en forme de la topographie complexe du paysage des données présentent des défis importants et des obstacles uniques.

Dans le blog suivant, nous discuterons de l'impact de ces différents défis et proposerons une solution.

Diversité des types de données

• Le défi : Les laboratoires des sciences de la vie génèrent de nombreux types de données, notamment des données génomiques, protéomiques, métabolomiques et d'imagerie. Le défi complexe réside dans l'intégration et la structuration fluides de ces données hétérogènes dans un cadre cohérent. En outre, le complexité et hétérogénéité de ces données posent des problèmes d'intégration.
•  L'impact : L'incompatibilité entre les différents types de données constitue une pierre d'achoppement, entravant une analyse complète et empêchant l'extraction d'informations approfondies à partir de ces ensembles de données multidimensionnels.

Volume et échelle

• Le défi: La production incessante de données dans le cadre d'expériences en sciences de la vie et en biotechnologie, alimentée par des avancées telles que les technologies à haut débit, introduit un volume impressionnant qui peut dépasser les capacités des méthodes traditionnelles de structuration des données. À elle seule, la génomique générera 2 à 40 exaoctets en 2025.
•  L'impact : L'ampleur des données devient une charge gourmande en ressources, ce qui ralentit le processus d'analyse et peut créer des goulots d'étranglement dans l'accès à des informations critiques. Par conséquent, il y a un « crise du stockage des données » qui planent sur l'industrie.

Absence de standardisation

• Le défi: L'absence de formats et de structures de données normalisés dans les laboratoires et les institutions de recherche constitue un défi de taille, car elle pose des obstacles en matière d'interopérabilité des données.
•  L'impact : Le manque d'harmonie qui en résulte dans les normes de données complique le partage des données et les efforts de collaboration, ce qui est désormais exigé par tous les laboratoires bénéficiant d'un financement du NIH. Les chercheurs ont du mal à intégrer et à déchiffrer des ensembles de données produits selon des normes disparates, ce qui empêche une collaboration fluide et l'extraction d'informations.

Données temporelles et longitudinales

• Le défi: Les études longitudinales et les expériences temporelles introduisent une dimension temporelle, nécessitant la structuration de points de données sur différents intervalles de temps.
•  L'impact : La tâche complexe de structuration des données temporelles devient cruciale. Un mauvais alignement ou une représentation incorrecte des données dépendantes du temps compromettent la précision des analyses et posent des difficultés pour identifier les modèles dynamiques essentiels à l'interprétation scientifique.

Complexité des métadonnées

• Le défi: De nombreux scientifiques de laboratoire, en particulier ceux qui gèrent des échantillons à l'aide de dossiers manuels sur papier, trouvent difficile de saisir et d'organiser les métadonnées, notamment les conditions expérimentales, les détails des échantillons et les informations procédurales.
•  L'impact : L'exhaustivité et la cohérence des métadonnées apparaissent comme des piliers de la contextualisation des données expérimentales. Des métadonnées incomplètes ou incohérentes entravent la reproduction des expériences et la comparaison des résultats des études.

Sécurité et conformité des données

• Le défi: Garantir la sécurité des données et la conformité à des exigences réglementaires strictes, telles que le RGPD en Europe ou la HIPAA aux États-Unis, ajoute à la complexité.
•  L'impact : Malheureusement, cyberattaques, catastrophes naturelles, et d'autres catastrophes peuvent menacer vos données. Les conséquences de mesures de sécurité des données inadéquates sont considérables, avec des violations potentielles mettant en danger la confidentialité des informations sensibles et compromettant le respect des normes réglementaires.

Évolution des techniques analytiques

• Le défi: L'évolution rapide des techniques et technologies analytiques dépasse les structures de données existantes, les rendant obsolètes.
•  L'impact : Les laboratoires ont du mal à adapter les méthodologies de structuration des données aux nouvelles approches analytiques. Le retard dans l'adaptation se traduit par des inefficacités et des occasions manquées d'exploiter tout le potentiel des technologies de pointe.

Adoption et formation des utilisateurs

• Le défi: Les chercheurs peuvent résister à l'adoption de pratiques normalisées de structuration des données en raison de leur méconnaissance ou d'un manque de formation.
•  L'impact : Les incohérences qui en résultent dans la structuration des données entravent les efforts de collaboration, entravent le partage efficace des données et perturbent la mise en œuvre d'analyses standardisées. Pour combler cette lacune, il faut des initiatives de formation ciblées et un changement culturel vers l'adoption de méthodologies de données structurées.

Intégrer et cartographier les données

• Le défi: Cartographier les connaissances biologiques à partir de données implique la représentation de concepts, de relations et de processus biologiques complexes dans un format exploitable par ordinateur. Le développement de représentations de connaissances interprétables et riches en sémantique nécessite une expertise du domaine, des cadres ontologiques et des techniques de traitement du langage naturel pour capturer et formaliser efficacement les connaissances biologiques.
•  L'impact : La résolution des problèmes liés à la cartographie des données des sciences de la vie permet d'accroître l'efficacité de l'analyse des données, de normaliser les méthodologies et d'améliorer l'accès à divers ensembles de données, favorisant ainsi une découverte scientifique et une collaboration accélérées.

La solution aux problèmes de gestion des données et de cartographie

Un mélange stratégique de solutions technologiques, d'efforts de normalisation et d'initiatives de formation ciblées devient impératif pour relever ces défis. Seule une structuration méticuleuse des données permet aux laboratoires de libérer le plein potentiel de leurs activités de recherche, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux horizons dans les domaines des sciences de la vie et de la biotechnologie. Cette approche globale garantit que les données des laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie sont structurées de manière optimale, ce qui favorise une interprétation, une collaboration et une innovation significatives.

Les plateformes de laboratoire numériques, telles que celles proposées par eLabNext, permettent aux chercheurs d'adopter une approche globale de la structuration, de l'intégration et de la gestion des données. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus !

eLabNext est fière d'annoncer qu'elle est désormais un partenaire commercial du Fonds mondial pour la nature (Pays-Bas) (WWF-NL). Cette collaboration de soutien a facilité la protection d'une zone de la forêt tropicale atlantique équivalente à huit terrains de football contre la déforestation au cours de l'année écoulée. Cette contribution souligne l'engagement d'eLabNext en faveur du développement durable et les résultats tangibles de sa collaboration avec le WWF. Pour chaque nouveau membre de l'équipe qui a rejoint l'entreprise l'année dernière, ElabNext a fait un don de 2 500€ au WWF.

Dans le monde de la recherche scientifique, la transition vers des opérations plus durables est cruciale. eLabNext est à l'avant-garde de cette transformation, en se consacrant à la modernisation des laboratoires de R&D en sciences de la vie en passant d'un environnement de recherche numérique à un environnement de recherche numérique. Notre objectif est de favoriser une approche plus écologique des travaux scientifiques, en tirant parti de notre DLP pour améliorer l'efficacité et réduire l'impact environnemental. « Ce partenariat joue un rôle important dans la manière dont nous essayons d'appliquer nos valeurs écologiques et de motiver l'ensemble de la communauté scientifique à se joindre à nous pour avoir un impact », déclare Bastiaan Spijk, responsable des opérations commerciales et des ressources humaines chez ElabNext.

Au cœur de la philosophie de développement durable d'eLabNext se trouvent ses solutions numériques conçues pour minimiser l'impact environnemental. En défendant la gestion numérique des échantillons et en réduisant les déchets, ElabNext aide les laboratoires à faire la transition vers des opérations plus durables. Ces initiatives font partie d'une stratégie plus large visant à promouvoir des pratiques respectueuses de l'environnement, notamment l'optimisation de l'utilisation des ressources et l'amélioration de l'efficacité énergétique, contribuant ainsi à une planète plus verte. Par exemple, la plateforme de laboratoire numérique eLabNEXT permet aux chercheurs de gérer leurs échantillons plus efficacement, réduisant ainsi le besoin de stockage physique. Cela permet non seulement de soutenir les objectifs environnementaux, mais aussi d'améliorer la productivité des laboratoires et la fiabilité des données, démontrant ainsi comment les pratiques durables peuvent améliorer les résultats scientifiques.

Dans de nombreux endroits, la forêt tropicale atlantique montre ce qui se passe lorsque vous déboisez : les animaux propres à la région sont sur le point de disparaître, le climat devient de plus en plus sec et plus chaud et les pénuries d'eau commencent à se faire sentir. Mais il n'est pas trop tard ! En collaboration avec les peuples autochtones et locaux, nous restaurerons et protégerons la forêt et veillerons à ce qu'un avenir prometteur se présente à nouveau pour les humains comme pour les animaux.

Merijn van Leeuwen, coordinatrice de la forêt amazonienne et atlantique, WWF, Pays-Bas 

Intensifier la lutte contre la déforestation 

ElabNext a renforcé son engagement en faveur de la durabilité environnementale en s'associant à Trees For All et One Tree Planted, en plus de notre collaboration initiale avec le WWF. Pour impliquer la communauté scientifique dans les efforts de lutte contre la déforestation, nous avons mis en place un programme de référence. Cette initiative invite les membres de la communauté des sciences de la vie et au-delà à recommander de nouveaux clients potentiels à eLabNext. En guise de remerciement, nous offrons à la fois une incitation financière et un don égal à nos partenaires caritatifs environnementaux au nom du parrain. De plus, les participants reçoivent un certificat en reconnaissance de leur contribution et de leur dévouement à la préservation de l'environnement.

« Notre programme de recommandation est bien plus qu'un simple moyen de développer notre activité ; il témoigne de notre engagement en faveur du développement durable et de notre volonté d'aider les laboratoires à passer à la dématérialisation », déclare Hovik Torkomyan, responsable du marketing mondial chez ElabNext. « En offrant à nos clients et à l'ensemble de la communauté des sciences de la vie la possibilité de soutenir directement les efforts de reforestation, nous ne nous contentons pas de les récompenser ; nous avons également un impact tangible sur l'environnement. Lorsqu'un parrain choisit de soutenir Trees For All ou One Tree Planted par le biais de notre programme, en doublant le don à son nom, il s'agit d'une déclaration puissante de valeurs partagées et d'une action collective pour un avenir plus vert.

À propos de World Wildlife Fund NL

Le Fonds mondial pour la nature (WWF) a commencé en tant que protecteur d'animaux comme le panda. Notre défi est aujourd'hui bien plus grand. La perte de nature et le changement climatique affectent toute forme de vie sur Terre aujourd'hui. C'est pourquoi le WWF s'est donné une mission : rendre notre monde « Nature Positive ».

ElabNext, réputée pour sa plateforme de laboratoire numérique (DLP) pionnière qui propose un bloc-notes de laboratoire électronique (ELN) tout-en-un avec des fonctionnalités de gestion des stocks de laboratoire (LIMS) telles que la gestion des échantillons, des équipements et des SOP pour les laboratoires des sciences de la vie, est fière d'annoncer le lancement de Développeur eLabNext. Cette plateforme révolutionnaire est conçue pour démocratiser le développement d'outils de laboratoire numériques et améliorer l'expérience de recherche et développement du secteur des sciences de la vie. Conçu pour révolutionner les opérations des laboratoires, il offre une adaptabilité et une extensibilité sans précédent et un écosystème évolutif. Par exemple, il permet aux fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) d'améliorer eLabNext.

eLabNext Developer représente la toute première expérience de développeur complète et démocratique au sein de la communauté R&D des sciences de la vie. Cette plateforme permet aux clients d'eLabNEXT d'étendre ou d'adapter les fonctionnalités du logiciel eLabNEXT en fonction de leurs besoins spécifiques. En outre, il invite les entreprises des sciences de la vie à tirer parti d'eLabNEXT en connectant leurs produits ou services à des laboratoires numériques. Ceci est réalisé grâce au développement et à la commercialisation de modules complémentaires via la place de marché ElabNext.

Principales caractéristiques et avantages :

• Hub pour développeurs, le premier sur le marché : Une plateforme tout-en-un unique qui donne accès à des outils de développement pour créer, déployer et publier des modules complémentaires.
• Adaptez et étendez le laboratoire numérique eLabNEXT : Améliorez les flux de travail actuels ou intégrez-les aux systèmes informatiques existants à l'aide du Kit de développement logiciel (SDK) et Interface de programmation d'applications (API) pour une efficacité et une automatisation accrues.
• Accès au Digital Lab : Permet aux fournisseurs d'appareils ou de produits de laboratoire, ainsi qu'aux prestataires de services des laboratoires, d'apporter leurs solutions au laboratoire numérique utilisé par plus de 60 000 scientifiques dans le monde entier.
• Évolutif et évolutif : La conception de la plateforme s'adapte à l'évolution des besoins du marché, ce qui permet d'intégrer facilement de nouveaux outils et services.
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Un appel à l'innovation

eLabNext invite la communauté mondiale des sciences de la vie à se lancer dans cette aventure transformatrice. En tirant parti d'eLabNext Developer, les utilisateurs peuvent exploiter tout le potentiel de leurs laboratoires, en veillant à ce qu'ils restent à la pointe de la recherche et du développement scientifiques.

« Nous sommes ravis de lancer eLabNext Developer, une plateforme qui incarne notre engagement en faveur de l'innovation et de la collaboration dans le secteur de la R&D dans le domaine des sciences de la vie », a déclaré Wouter de Jong, cofondateur et directeur général d'eLabNext. « Notre plateforme est conçue pour permettre aux utilisateurs de personnaliser leur environnement de recherche comme jamais auparavant, marquant ainsi une étape importante vers l'avenir de la numérisation des laboratoires. »

eLabNext Developer n'est pas simplement une plateforme ; elle représente un mouvement vers la création d'une communauté de recherche plus connectée, plus efficace et plus innovante. En facilitant le développement et le déploiement de modules complémentaires, eLabNext garantit que la communauté R&D des sciences de la vie est bien équipée pour relever les défis d'aujourd'hui et ceux de demain.

Les carnets de laboratoire électroniques (ELN) sont utiles aux laboratoires industriels et universitaires. La possibilité d'interroger rapidement toutes les activités de votre laboratoire afin d'identifier de nouvelles pistes de découverte ou de résoudre un problème persistant constitue un avantage considérable par rapport aux carnets papier traditionnels.

Cependant, la mise en place et la maintenance d'un ELN de telle sorte que tous les avantages du passage au numérique soient disponibles n'est pas une mince affaire.

C'est là qu'un consultant de l'ELN (tel que Rébecca De Souza) peut vous aider, à vous et à votre laboratoire, à réussir ! Dans le blog ci-dessous, nous aborderons ce qu'est un consultant ELN et les 6 principales manières dont j'ai vu les consultants de l'ELN aider les équipes de laboratoire à atteindre le zen de la numérisation.

Qu'est-ce qu'un consultant ELN ?

Un consultant ELN est un professionnel de laboratoire qui fournit des conseils et une expertise dans le choix, la mise en œuvre, la personnalisation et l'optimisation d'un ELN pour un laboratoire. Les consultants de l'ELN jouent un rôle essentiel pour aider les organismes de recherche à exploiter efficacement les outils numériques, à améliorer la collaboration et à garantir la conformité aux normes et réglementations du secteur.

6 avantages qu'un consultant de l'ELN peut apporter à votre laboratoire

#1 : allégez la charge de configuration du personnel de votre laboratoire

Sélection et configuration d'un ELN incombe souvent au personnel de laboratoire, qui doit trouver un équilibre entre la mise en œuvre de l'ELN et ses responsabilités habituelles de laboratoire. Cela est logique, étant donné qu'ils seront les principaux utilisateurs d'un ELN.

Cependant, cela fait perdre un temps précieux à la recherche ou à d'autres tâches de laboratoire. En outre, étant donné la nouveauté des ELN, de nombreux employés de laboratoire n'ont aucune expérience de l'utilisation d'un ELN, et encore moins de la meilleure méthode pour en sélectionner et en configurer un.

Un consultant de l'ELN travaille avec des professionnels de laboratoire chargés de la sélection et de la configuration de l'ELN, fournissant des connaissances précieuses grâce à son expérience. Ils peuvent aider votre équipe à définir les besoins de votre laboratoire, montrer comment les différents ELN se comparent pour répondre à ces besoins, créer un plan de déploiement des ELN, identifier les pièges de configuration courants et comment les éviter, et aider à former le personnel. Bien que l'implication du personnel du laboratoire soit un élément essentiel du succès de la mise en place de l'ELN, le fait de faire appel à un consultant de l'ELN garantit que l'équipe du laboratoire peut se concentrer davantage sur ses responsabilités quotidiennes tout en restant impliquée dans le processus de sélection et de mise en œuvre de l'ELN.

#2 : Répondre aux besoins des parties prenantes

Trois parties prenantes principales sont investies dans le succès d'un ELN :

1. L'entreprise ou le chercheur principal (PI)/le chef de laboratoire
2. Équipes juridiques et de propriété intellectuelle
3. Personnel du laboratoire

Chacune de ces entités a tout intérêt à s'assurer que les données de laboratoire sont enregistrées, consultables et vérifiables.

Cependant, les attentes de chaque partie peuvent différer ou être en conflit direct. Par exemple, la société ou le chercheur principal et les parties prenantes juridiques et de propriété intellectuelle peuvent s'attendre à une tenue de registres ELN trop détaillée sans tenir compte du temps investi ou de l'aspect pratique de la tenue à jour des dossiers. La discordance entre ces trois groupes peut entraîner une faible conformité à l'ELN et une confusion quant aux attentes ou à l'objectif de l'ELN, ce qui peut finalement conduire à l'abandon d'un ELN.

Ayant déjà abordé ce trifecta de besoins, un consultant de l'ELN peut aider les personnes chargées de sélectionner et de configurer un ELN. Le consultant peut interagir directement avec les trois parties prenantes ou aider les personnes chargées de la mise en œuvre et de la maintenance de l'ELN dans ces interactions. Le maintien de l'équilibre de ce trio de parties prenantes permettra en fin de compte de garantir le succès à long terme de l'ELN de votre laboratoire.

#3 : Organisation de l'ELN

Bien que le nom ELN suggère qu'il s'agit d'un simple remplacement d'un bloc-notes en papier traditionnel, il ressemble plus à un classeur qu'à un bloc-notes. Comme le suggère cette analogie, un ELN (selon celui que vous utilisez) ressemble davantage à un système organisationnel permettant la saisie et le stockage de données.

La plupart des ELN disposent d'une structure organisationnelle intégrée. Par exemple, Journal eLab possède la structure Project>Study>Experiment, avec des options supplémentaires pour créer des groupes de projets en tant que niveau d'organisation supplémentaire.

Il peut être tentant de laisser chaque personne ou équipe de votre laboratoire déterminer comment utiliser les outils d'organisation intégrés ; cela peut toutefois prêter à confusion lors de la recherche de données spécifiques. La manière dont une entreprise ou un laboratoire décidera de la structure de son organisation ELN dépendra de ses besoins individuels, et un consultant de l'ELN peut utiliser son expérience pour orienter cette décision et harmoniser la structure organisationnelle entre les membres de l'équipe. Si vous possédez déjà un ELN et que vous avez besoin de restructurer et de réorganiser, un consultant de l'ELN peut également vous aider !

#4 : Générer des solutions de contournement et accroître l'efficacité

S'il est sélectionné avec soin, l'ELN que vous choisirez devrait être capable de répondre à la plupart des besoins de votre laboratoire, en mettant l'accent sur le « plus », car il existe souvent des scénarios spécifiques au laboratoire qu'aucun développeur de logiciel ne pourrait concevoir à l'avance. Les consultants de l'ELN peuvent vous aider à trouver des solutions pour faire face à ces situations imprévues, qu'il s'agisse de suggérer des approches alternatives ou de travailler avec un développeur de logiciels en votre nom pour créer une solution. Ils peuvent également apporter leur aide en utilisant leur expérience de travail dans un laboratoire doté d'un ELN pour évaluer l'impact des tâches requises de l'ELN sur les flux de travail quotidiens du laboratoire et les domaines dans lesquels une rationalisation peut être appliquée pour améliorer l'efficacité.

#5 : Une meilleure formation et une meilleure documentation

Après avoir sélectionné un ELN, décidé de sa structure organisationnelle et l'avoir configuré, il doit être déployé dans l'ensemble de l'équipe ou de l'organisation. Cela implique de créer un manuel ou des politiques d'utilisation de l'ELN et de proposer une formation.

Un consultant de l'ELN peut vous aider en créant directement ces documents et ces sessions/vidéos de formation. Ils peuvent également travailler avec les « super utilisateurs » de votre laboratoire désigné pour aider à former le personnel actuel et nouveau ou proposer une formation supplémentaire lorsque de nouvelles fonctionnalités ELN seront disponibles. Cela peut réduire la charge de formation de votre personnel afin qu'il puisse se concentrer sur ses autres objectifs axés sur la recherche.

#6 : Conformité à l'ELN

L'utilité d'un ELN dépend des données qui y sont enregistrées. La conformité à l'ELN est donc essentielle à la réussite. La plupart des sujets abordés ci-dessus peuvent avoir un impact sur la conformité à l'ELN, et un consultant ELN peut vous aider à éviter les pièges courants en matière de conformité.

Supposons que votre organisation ou votre laboratoire connaisse des problèmes de non-conformité ou ait besoin d'aide pour identifier les problèmes de conformité. Un consultant ELN peut vous aider à évaluer le degré actuel de conformité, à identifier les obstacles à la conformité et à créer des stratégies pour améliorer la conformité.

Découvrez les avantages d'un consultant ELN

Un consultant de l'ELN peut vous apporter une aide précieuse lorsque votre organisation ou votre laboratoire navigue dans le paysage de l'ELN. Ils peuvent réduire la charge de travail liée à la mise en place et à la maintenance d'un ELN, permettant à votre équipe de revenir à l'essentiel : sa prochaine découverte !

Si vous avez besoin d'un consultant ELN, contactez-moi à rebecca.a.g.desouza@gmail.com ou contactez-moi sur LinkedIn.

Qu'est-ce qu'un bilan de santé ?

Un bilan de santé est un bilan de l'état des opérations numériques du laboratoire et de ses progrès à l'aide de mesures axées sur l'impact.

• L'objectif: Amélioration constante de la productivité, sur tous les fronts !
• Exemples de métriques basées sur l'impact :
  • % d'échantillons numérisés au cours d'une période donnée (par exemple, deux congélateurs d'ici le deuxième trimestre)
  • % des procédures opérationnelles normalisées numérisées au cours d'une période donnée (par exemple, 20 anciennes procédures opérationnelles normalisées)
  • % des entrées et des rapports des cahiers de laboratoire électroniques numérisés au cours d'une période donnée (par exemple, 30 % des entrées et des rapports de l'ELN numérisés d'ici la fin de l'année)

L'importance des bilans de santé chez eLabNext

Si, chez ElabNext, nous ne savons pas comment nos clients utilisent le système, quelles fonctionnalités ils sous-utilisent, quelles fonctionnalités ils auraient aimé avoir, dans quelle mesure le déploiement du système a été efficace et comment la mise en œuvre a eu un impact sur la culture interne du laboratoire, nous ne faisons pas notre travail !

En réalité, les clients définissent la plupart des nouvelles fonctionnalités que nous développons, et nous sommes fiers de comprendre leurs besoins grâce à des conversations et à une véritable approche méthodique pour développer notre communauté d'utilisateurs innovants et créatifs et solliciter leur avis de manière proactive. Dans le monde du Customer Success, ce processus est appelé « bilan de santé ». Dans le même temps, nous ne pouvons garantir le succès de nos clients si nous n'établissons pas la responsabilité et l'obligation de rendre compte pour mettre en œuvre le système de manière durable.

Les bilans de santé s'apparentent à une visite chez votre médecin de soins primaires pour un examen physique ou à une vidange d'huile dans votre voiture. Dans le monde de la technologie, un bilan de santé est un contrôle périodique qui examine la santé technologique et la facilité d'utilisation de votre laboratoire/entreprise. Selon la nature de l'entreprise et du secteur d'activité, ces bilans de santé techniques peuvent couvrir un large éventail d'actifs, d'applications, de politiques, de technologies, de personnes ou d'opérations commerciales.

Lorsque nous parlons d'un bilan de santé de la réussite des clients chez eLabNext, nous faisons référence à une évaluation complète de votre santé technique et d'utilisabilité. Cela nous permet de mieux faciliter la réussite de l'utilisation, de la mise en œuvre et de la satisfaction des clients.

Évaluations des objectifs d'impact

Dès la signature du contrat avec eLabNext, nos spécialistes de la réussite client et de la numérisation des laboratoires rencontreront les principales parties prenantes pour comprendre les objectifs à court et à long terme. Plus précisément, ils mettent l'accent sur :

1. Stratégie du laboratoire numérique: Qu'est-ce que le Stratégie de laboratoire numérique de l'organisation, et quels sont les objectifs à court et à long terme ?
   • Comment évaluerez-vous votre réussite et quels sont vos indicateurs clés de performance (KPI) internes ?
   • Quels sont vos objectifs sur un mois, trois mois, six mois, neuf mois et douze mois ? Quel pourcentage des opérations et des articles physiques de votre laboratoire aimeriez-vous voir numérisés ou automatisés ?
2. Actifs du laboratoire: Combien d'unités de stockage, d'équipements et de fournitures doivent être suivis dans Plateforme de laboratoire numérique (DLP) d'eLabNEXT?
3. Migration des échantillons et stratégie: Combien d'anciens échantillons devraient être numérisés immédiatement et quel est l'avenir du laboratoire à long terme Exemple de stratégie?
4. Automatisation des échantillons: Dans quelle mesure les flux de travail de gestion des échantillons doivent-ils être automatisés, et à quoi ressemblent la structure et la standardisation de vos données ?
5. Gestion des SOP: Combien et quelles SOP doivent être numérisées, éditées et utilisées avec le contrôle des versions à court et à long terme ?
6. Gestion de projets et de rapports:
   • Combien de projets/programmes devez-vous suivre actuellement ?
   • Quelles sont la structure et la cadence de vos rapports de laboratoire ?
   • Comment les résultats seront-ils suivis et accessibles ?
7. Automatisation, intégration et personnalisation: Quelle est votre stratégie de développement d'outils numériques, quelles intégrations souhaiteriez-vous avoir et existe-t-il des flux de travail spécifiques pour lesquels vous aimeriez créer des personnalisations ?

Après avoir répondu à ces questions, notre équipe aide le client à définir une série de objectifs d'impact pour réaliser la vision de numérisation de leur laboratoire. Cette approche crée un cadre objectif permettant de mesurer le succès des efforts de numérisation du client et d'identifier les zones sous-utilisées de la plateforme à partir desquelles le client peut obtenir une plus grande valeur. À chaque appel de bilan de santé, Customer Success examine la progression de ces objectifs sur trois périodes :

PASSÉ

• Quels étaient les problèmes rencontrés par l'équipe du client par le passé ?
• Quels objectifs d'impact de la numérisation étaient précédemment définis pour résoudre ces problèmes ?
• Des mesures supplémentaires ou des appels ont-ils été prévus avec l'équipe eLabNEXT pour atteindre ces objectifs :
  • Sessions de formation destinées aux utilisateurs clés avec Consultant en laboratoire numérique
  • Nouvelles fonctionnalités et démos
  • Activation des modules complémentaires depuis Place de marché
  • Présentation détaillée de la mise en œuvre des flux de travail avec Customer Success
  • Importez des modèles pour migrer les données d'inventaire vers la plateforme

PRÉSENT

• Dans quelle mesure le client estime-t-il que ces objectifs ont été atteints :
  • Subjectivement : Dans quelle mesure les utilisateurs sont-ils satisfaits de leur expérience en laboratoire numérique par rapport à ce qu'ils étaient avant le dernier bilan de santé ? Ont-ils reçu une nouvelle valeur du système ? Les flux de travail sont-ils plus rationalisés qu'auparavant ?
  • Objectivement : À quelle fréquence les utilisateurs se connectent-ils pour interagir avec la plateforme ? Créent-ils plus d'échantillons, de protocoles ou d'expériences dans le système qu'auparavant ? Combien d'expériences ont été approuvées et terminées ?
• Les objectifs d'impact sont-ils toujours aussi pertinents aujourd'hui qu'ils l'étaient lorsqu'ils ont été fixés ?
• Y a-t-il de nouveaux problèmes à résoudre ?

FUTUR

• Quels nouveaux objectifs d'impact le client souhaite-t-il poursuivre à l'avenir ? Quels sont les objectifs existants qui doivent encore être atteints ?
• Comment le client établira-t-il l'ordre de priorité de sa déclaration d'objectif d'impact révisée ?

Il est utile de penser à votre laboratoire dans ce contexte : si vous emmenez votre laboratoire chez le médecin, celui-ci dirait-il qu'il est sain ou remarquerait-il des symptômes qui doivent être traités ?

Les outils et les technologies sont excellents, mais leur efficacité dépend de leur mise en œuvre et du succès escompté qu'ils génèrent. En nous appuyant sur le cadre de bilan de santé d'eLabNext, nous prévoyons de garantir le succès de nos clients. Pour vous aligner, contactez votre Spécialiste de la numérisation des laboratoires et/ou Spécialiste de la réussite client.

Dans l'espace logiciel du laboratoire, la fumée commence à se dissiper.

Et ce que j'ai vu n'est pas beau ; c'est la conséquence de l'échec de la mise en œuvre de carnets de laboratoire électroniques (ELN) ou de systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) qui ne répondent pas aux besoins des laboratoires de biotechnologie et de biopharmacie.

D'un côté, je constate que les éditeurs de logiciels technologiques classiques de la Silicon Valley se concentrent davantage sur de jolies interfaces utilisateur (UI) que sur une gestion réellement efficace des flux de travail des laboratoires. À l'inverse, je vois des logiciels riches en fonctionnalités, extrêmement techniques, mais peu conviviaux, qui limitent leur adoption et leur utilisation. L'essor de L'IA et le ML dans la découverte de médicaments a encore compliqué le paysage, l'attention des scientifiques étant diversifiée, ce qui a rendu encore plus difficile le processus de prise de décision quant à la plate-forme logicielle de laboratoire à utiliser.

Dans l'ensemble, ces problèmes sont liés à un problème commun : l'absence d'une approche globale des principaux défis d'un laboratoire.

La solution : un exemple et une stratégie numérique

Chez eLabNext, nous sommes prêts à proposer une solution, un nouveau concept et une nouvelle approche appelés « Stratégie numérique et échantillons ».

Un échantillon est le point central de tout laboratoire, qu'il s'agisse de lignées cellulaires, anticorps, plasmides, du sang, de l'ADN, de l'ARN, des protéines ou une colonie de souris. Tout commence par un échantillon ! Cet échantillon est associé à des métadonnées, à des sorties de fichiers provenant de vos instruments, qui peuvent tous contenir des millions de jeux de données, également connus sous le nom de lac de données profond.

Si vous ne disposez pas d'une stratégie pour gérer efficacement ces données et les rendre accessibles à tous vos services, vous risquez de perdre des données et perte potentielle de propriété intellectuelle, victime de mauvaises décisions en matière de stratégie commerciale. En d'autres termes, la stratégie numérique et d'échantillonnage est fondamentale pour définir la stratégie commerciale du laboratoire et, en fin de compte, choisir le logiciel adapté aux besoins de votre laboratoire.

5 étapes simples pour mettre en œuvre un échantillon et une stratégie numérique

Si tout cela vous semble un peu trop familier, il est probablement temps de passer de votre solution logicielle actuelle à une solution qui permet la mise en œuvre d'un exemple et d'une stratégie numérique. Voici un processus étape par étape pour identifier la meilleure solution pour vous.

Étape #1 : Définissez votre stratégie d'échantillonnage

Obtenez votre Exemple de stratégie dans l'ordre. Cela signifie que :

• Consolidez vos congélateurs et vos échantillons et profitez de cette période pour faire le ménage de printemps, à la fois physiquement et numériquement. Vous avez probablement des échantillons aléatoires non étiquetés qui traînent ; réclamez-les ou jetez-les.
• Nettoyez vos feuilles Excel !
• Exportez les données depuis les anciens logiciels ou ceux qui posent actuellement des problèmes ! Organisez-le, structurez vos données et préparez-les pour les importer dans un nouveau système !
• Pensez à suivre les directives fournies par notre initiative #Sample360 !

Étape #2 : Définissez votre stratégie de laboratoire numérique

Nous parlons de stratégie commerciale. Nous discutons de la recherche et de la stratégie de propriété intellectuelle. Mais on ne discute guère Stratégie numérique.

De nos jours, il n'est pas possible d'avoir des opérations durables et un flux de travail de laboratoire durable si aucune stratégie numérique robuste n'est définie dès le début pour le laboratoire. Au cours des cinq prochaines années, l'IA et le machine learning révolutionneront complètement la façon dont nous analysons nos données, et si vous ne commencez pas à structurer vos données dès maintenant, vous serez à la traîne. Nous pouvons vous aider en définissant les étapes à suivre pour centraliser vos données et développer des conventions de dénomination, ainsi que des instructions de recherche et d'accessibilité pour structurer vos données et les intégrer à votre flux de travail au lieu de les dépasser dès que le nombre d'échantillons augmente.

En savoir plus sur la façon dont Bayer s'y prend maintenant avec eLabNext !

Étape #3 : Préparez-vous à la transition technique

Pour se préparer techniquement, il ne suffit pas de se lancer et de lancer un nouveau logiciel pour votre personnel. Adoptez une approche logique et stratégique :

Tout d'abord, identifiez les champions technophiles de votre équipe qui dirigeront ce projet.

1. Tout d'abord, identifiez les champions technophiles de votre équipe qui dirigeront ce projet.
2. Préparez et organisez la liste de vos unités de stockage (par exemple, congélateurs, étagères, étagères, etc.) et de votre équipement (par exemple, balances, HPLC, spécifications de masse, etc.).
3. Dressez une liste de tous vos échantillons et fournitures.
4. Assurez-vous que vos fichiers Excel sont normalisés et propres.
5. Définissez un projet/programme et expérimentez une convention de dénomination si ce n'est pas déjà fait.
6. Identifiez tous les autres logiciels actuellement utilisés dans le laboratoire pour des intégrations potentielles.

Étape #4 : Préparez-vous à la formation

Préparez votre équipe à la formation en stratégie numérique. Cela signifie qu'il faut procéder comme suit :

• Évaluez les compétences existantes et identifiez les personnes qui possèdent une expertise dans la mise en œuvre de nouvelles technologies et, surtout, celles qui résistent au changement.
• Élaborez un plan de formation.
• Choisissez les bons formateurs et assurez-vous que votre consultant Digital Lab (si vous en avez engagé un) est quelqu'un avec qui vous aimez travailler !
• Offrez une expérience pratique et donnez l'exemple ! Vous ne pouvez pas promouvoir la numérisation des laboratoires si vous n'êtes pas vous-même numérisé.
• Favoriser une culture d'apprentissage continu. Une fois la formation terminée, l'apprentissage ne s'arrête pas. Grâce à la mise en œuvre de logiciels et de solutions numériques, de nouvelles mises à jour, de nouvelles fonctionnalités et des moyens créatifs sont constamment mis à jour pour optimiser les flux de travail de votre laboratoire physique. Pour en savoir plus sur la mise en œuvre efficace, cliquez ici.
• Mesurez les progrès et les résultats de votre laboratoire.

Étape #5 : Fixez des délais pour la mise en œuvre et la transition.

Fixez des délais, sinon ce sera un projet sans fin. La stratégie numérique et d'échantillonnage nécessite une base solide, mais elle doit également être développée en permanence. Pour démarrer la mise en œuvre de nouvelles méthodes scientifiques, il est nécessaire de définir les attentes de l'ensemble du laboratoire et de l'entreprise, de les communiquer efficacement et de les exécuter de manière professionnelle. Cela contribuera à garantir le succès de l'adoption.

Le printemps est arrivé : une annonce de nettoyage de printemps

Nous offrons actuellement une réduction spéciale pour le nettoyage de printemps à tous ceux qui souhaitent passer d'une solution ELN/LIMS problématique à leurs problèmes. Cette offre spéciale inclut :

• Importation gratuite de 1 000 échantillons
• Importation gratuite de tous les équipements
• Importation gratuite de toutes les fournitures
• Consultation et formation gratuites en matière de stratégie numérique et d'échantillonnage
• Réduction de démarrage pour les laboratoires comptant moins de 10 personnes

Si cela vous intéresse, contactez-nous ici.

Alors que la technologie continue d'évoluer, il est essentiel que les chercheurs et les institutions restent adaptables. Avec l'essor de la numérisation dans le monde des affaires, le débat entre les documents papier et les cahiers de laboratoire numériques ou électroniques persiste.

Examinons donc de plus près les deux approches pour comprendre la valeur que chacune pourrait apporter à votre recherche. L'intégration des ELN représente une étape vers un avenir plus interconnecté, efficace et collaboratif dans le domaine de l'exploration scientifique. L'utilisation de cahiers de laboratoire électroniques dans les laboratoires se développe alors que les laboratoires s'efforcent d'améliorer la qualité en raison du volume, de la complexité, de l'accessibilité et des exigences de sécurité.

Qu'elle soit enregistrée sur papier ou en pixels, la recherche de connaissances reste au premier plan, incitant les laboratoires à innover dans leurs pratiques d'archivage.

Examinons les raisons courantes qui sous-tendent l'utilisation continue de cahiers en papier et découvrons pourquoi de nombreux laboratoires optent pour des solutions électroniques à l'ère moderne.

Le charme du papier

Simplicité et tangibilité

Il y a une satisfaction perçue à feuilleter des pages et à prendre des notes avec un stylo. Les carnets en papier offrent un moyen simple et tangible d'enregistrer des détails expérimentaux.

Courbe d'apprentissage minimale

Les chercheurs, en particulier ceux qui sont habitués aux méthodes traditionnelles, peuvent avoir plus de facilité à s'en tenir au papier en raison de sa courbe d'apprentissage minimale : pas besoin de s'adapter aux interfaces numériques.

Problèmes de sécurité

Certains scientifiques émettent des réserves quant à la sécurité des données numériques. Les blocs-notes en papier sont perçus comme étant moins sensibles aux cybermenaces, ce qui donne l'impression de contrôler les informations sensibles.

Accessibilité universelle

Un bloc-notes papier ne dépend ni de l'électricité ni des appareils. Il est universellement accessible, ce qui peut être avantageux lorsque la technologie n'est pas facilement disponible.

Organisation et capacité de recherche efficaces

Les ELN sont basés sur les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), reconnus par la communauté des chercheurs. Il fournit aux chercheurs des outils leur permettant d'organiser efficacement les données et de faciliter les recherches. La recherche d'expériences ou de données spécifiques devient un jeu d'enfant, ce qui permet de gagner un temps précieux dans le processus de recherche.

Collaboration et partage

Les blocs-notes numériques facilitent la collaboration. Les chercheurs peuvent partager des données en temps réel, au-delà des frontières physiques. Cette interconnexion améliore le travail d'équipe et accélère le rythme des découvertes scientifiques.

Un ELN facilite la collaboration mondiale ; cela est particulièrement vrai lorsque des accords d'externalisation ont été mis en place afin que différentes capacités de laboratoire puissent être utilisées. L'intégration des ELN à une architecture informatique multifournisseur rationalisera les flux de saisie et d'analyse des données, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la gestion des données. Un ELN permet de collaborer en temps réel dans le cadre de projets de recherche car il s'appuie sur les différentes compétences des laboratoires et des scientifiques. Il définit des paramètres de communication clairs et standardisés, généralement via une plateforme en temps réel. Cela garantit que toutes les communications concernant une expérience sont maintenues dans leur contexte et sont toujours liées à leur source. Parce qu'il vous permet de relier toutes les interactions et notes à leurs données pertinentes, un ELN contient « l'histoire » qui se cache derrière les informations et les protège pour une récupération facile à l'avenir.

Intégration avec d'autres applications de recherche

Les ELN peuvent être intégrés à des référentiels communs sécurisés basés sur le cloud tels que Mendeley, ElabNext AI Protocol Generator et d'autres applications, ce qui facilite la publication, l'accessibilité des informations et le processus de recherche.

Cette intégration rationalise les flux de travail de saisie et d'analyse des données.

automatisation des flux de travail

L'automatisation des flux de travail permet aux scientifiques de garder le contrôle de leurs tâches, en automatisant, en sécurisant et en reliant les fichiers critiques à une expérience. Outre les modèles de procédures opérationnelles standard (SOP) préremplis, les utilisateurs peuvent créer des modèles d'expériences complets pour gagner du temps en partant de zéro.

eLabInventory vous aide à stocker des données à l'aide de systèmes de suivi des stocks. Il peut également être utilisé pour automatiser les tâches liées au contrôle des stocks, telles que la logistique, les commandes et l'expédition, afin que les laboratoires puissent rester au courant de l'utilisation des matériaux au cours de leurs nombreuses expériences ou processus de production. Ces fonctionnalités améliorent l'efficacité des ELN et contribuent à réduire les coûts.

Contrôle des versions et intégrité des données

Les ELN sont souvent équipés de fonctionnalités de contrôle de version, garantissant que chaque itération d'une expérience est documentée. Cela permet de préserver l'intégrité des données et fournit une piste d'audit claire pour toutes les activités de recherche.

Les documents numériques ne sont ni endommagés ni perdus

Contrairement aux documents papier, les carnets de laboratoire électroniques ne s'usent pas et ne se décolorent pas avec le temps ; vous pouvez réellement lire le texte et ne vous fiez pas à l'analyse de l'écriture par un expert. Plus important encore, les ELN n'occupent pas d'espace physique et ne peuvent pas être facilement égarés ou « perdus en transit » entre deux points ou entre des individus.

Meilleure tenue des dossiers et meilleure conformité

Les ELN enregistrent automatiquement le nom d'utilisateur, la date et l'heure de chaque entrée, fournissant une piste d'audit de l'avancement du projet et permettant la conformité aux exigences réglementaires. Supprime les transmissions non sécurisées

Plutôt que d'envoyer des documents par courrier électronique avec le risque associé de failles de sécurité, l'ELN propose un portail en ligne stockant les documents sur un site Web sécurisé.

Considérations environnementales

À une époque où la durabilité est une priorité, le choix de solutions électroniques permet de réduire la consommation de papier et de carton. Cela s'inscrit dans le cadre des efforts plus larges déployés au sein de la communauté scientifique pour adopter des pratiques respectueuses de l'environnement. Bien qu'il y ait un investissement initial dans la mise en œuvre du logiciel ELN, cela permet de réaliser des économies à long terme en réduisant les besoins en papier, en encre, en imprimantes, en espace de stockage et en ressources administratives associés aux blocs-notes papier.

Trouver l'équilibre

En fin de compte, le choix entre des cahiers de laboratoire papier et électroniques n'est pas une décision universelle. Les laboratoires doivent trouver un équilibre qui correspond à leurs besoins spécifiques et aux préférences de leurs chercheurs. Si certains peuvent conserver le charme nostalgique du papier encore un peu plus longtemps, d'autres reconnaissent les avantages indéniables que les solutions numériques apportent aux laboratoires modernes.

En fin de compte, la décision entre un carnet de laboratoire papier et un carnet de laboratoire électronique dépend des besoins et des préférences spécifiques de l'équipe de recherche, ainsi que de considérations telles que le budget, les exigences de sécurité et les politiques institutionnelles. De nombreux instituts de recherche modernes adoptent de plus en plus des solutions électroniques en raison de leurs capacités de collaboration améliorées et de leur intégration avec d'autres outils numériques.

Dans l'ensemble, les carnets de laboratoire électroniques offrent une solution moderne, efficace, intégrée, documentée et sécurisée pour gérer les données de recherche, favoriser la collaboration et faire progresser les découvertes scientifiques dans divers domaines.

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Il n'y a pas si longtemps, les seuls incubateurs biotechnologiques étaient LabCentral et BioLabs.

Mais beaucoup de choses ont changé. Le secteur des sciences de la vie, y compris les grandes entreprises pharmaceutiques, est devenu plus flexible, permettant à de jeunes entreprises ambitieuses et innovantes de prospérer et de se développer. Les incubateurs ont joué un rôle essentiel dans la création de cet écosystème florissant, et il existe des centaines d'installations et d'espaces de coworking qui répondent aux besoins uniques des startups biotechnologiques, notamment SmartLabs, CIC, Alexandria LaunchLabs, Harvard Innovations Lab, Greentown Labs to InnoLabs, Cure Innovations Lab, MBI, etc. Les grandes entreprises pharmaceutiques ont fait de même avec le Co.Lab de Bayer, l'incubateur de recherche et centre de collaboration Thomas O. Daniel de BMS et les JLABS de J&J.

Avec autant d'acteurs sur la scène de l'incubation de biotechnologies, il peut être difficile pour les nouveaux venus de se distinguer. Cela dit, un incubateur issu du MIT, Le moteur, a connu un succès significatif en concentrant ses efforts sur les entreprises du secteur des « Tough Tech ». Dans ce domaine, la science de pointe est déployée pour résoudre les problèmes les plus importants du monde. Cette concentration de niche a permis à The Engine d'attirer et de développer certains des acteurs les plus fascinants de l'industrie, le tout sous un même toit.

Pour avoir un aperçu « sous le capot » de The Engine, j'ai rencontré leur directeur du développement commercial et fan inconditionnel des Boston Celtics, Hayden McFarlane, pour en savoir plus sur ce qui les rend uniques et sur la manière dont ils favorisent la prochaine génération de perturbateurs Tough Tech.

Q : Quelle est la différence entre un espace de coworking biotechnologique traditionnel et l'accélérateur The Engine ? Qu'est-ce qui rend The Engine spécial et unique ?

R : Chez The Engine Accelerator, nous nous efforçons d'être le siège de « Une technologie robuste ». Cela se reflète dans la façon dont nous avons structuré nos espaces, où nous disposons de laboratoires d'impression 3D, de laboratoires électroniques, d'ateliers d'usinage, d'espaces de laboratoire secs, ainsi que de laboratoires de biologie et de chimie BSL-2.

Ce qui nous différencie, c'est que nous nous situons à la convergence de la science et de l'ingénierie. Cela signifie que les équipes peuvent être dans les laboratoires pour le pipetage le matin, puis dans notre espace de fabrication pour faire de l'impression 3D pendant le déjeuner, et l'après-midi, elles fabriquent des prototypes avec notre Super Mini Mill.

La salle des machines est un espace partagé avec des imprimantes 3D, permettant aux entreprises de réserver du temps pour créer les pièces nécessaires sans externaliser ni investir dans des équipements rarement utilisés.

Le moteur comprend des laboratoires de biologie et de chimie, ainsi qu'une gamme d'espaces de laboratoire partagés et de suites de laboratoire disponibles à la location. Ces installations sont équipées de divers équipements pour répondre aux besoins de recherche de diverses entreprises.

Q : Pourquoi une jeune start-up voudrait-elle faire partie d'un incubateur au lieu de disposer de son propre labo ou bureau ?

R : Il s'agit de tirer le meilleur parti de votre argent dès le début de votre transition vers Tough Tech. Véritable accélérateur, nous fournissons des équipements, des permis, des services publics, des installations, etc. Cela permet à la start-up de se concentrer sur la réduction des risques liés à sa science ou à sa technologie le plus rapidement possible.

Q : Y a-t-il une limite à la durée pendant laquelle une entreprise peut rester chez The Engine ou à la taille de son groupe ?

R : Nous avons construit cet espace en pensant à la croissance de nos résidents. Les équipes peuvent louer un seul banc de laboratoire humide et devenir un laboratoire privé de 60 bancs au cours de leur cycle de croissance. C'est pourquoi nous n'imposons aucune limite de temps. Cela s'explique en partie par le fait que nous évoluons dans le monde des technologies difficiles, où les équipes relèvent les défis les plus difficiles du monde. Il est impossible de fixer une limite de temps à la résolution d'une telle situation par une entreprise.

Q : Comment la pandémie a-t-elle façonné le modèle économique des incubateurs en général et la culture de The Engine en particulier ?

R : Les équipes s'intéressent désormais davantage au modèle hybride et à la possibilité pour le personnel de travailler à domicile lorsqu'il le peut. C'est évidemment impossible pour les employés de laboratoire, et c'est dans cette optique que nous avons structuré notre bâtiment pour qu'il soit composé à 66 % d'espace de laboratoire. Ainsi, si une autre pandémie devait survenir, notre espace le plus utilisable serait toujours disponible.

Q : Quelles sont les 5 principales industries ou sciences représentées à The Engine, et y a-t-il un type de résident en particulier que vous recherchez ?

R : Le changement climatique, la santé humaine et les systèmes et infrastructures avancés sont les trois principaux secteurs d'activité de nos résidents. Certains de nos résidents travaillent dans le domaine de l'alimentation ou de la technologie agricole, mais ils travaillent dans une certaine mesure dans le domaine des changements climatiques et de la santé humaine. Nous recherchons généralement des fondateurs dont les avancées auront un impact sur la société et ceux qui pourraient bouleverser leur secteur d'activité au cours des 30 prochaines années et plus.

Q : Vous recherchez donc des acteurs de rupture dans l'industrie ! Qu'est-ce qui définit un perturbateur, et comment l'écosystème The Engine en fait-il la promotion ou le soutient-il ?

R : Un perturbateur est généralement le fondateur qui a des idées qui changent le secteur. Il est facile de se concentrer sur la technologie, mais la personne qui la dirige et l'équipe qui la gère sont les perturbateurs. Nous trouvons les perturbateurs grâce à divers programmes sur site, y compris notre programme Blueprint destiné aux post-doctorants et aux chercheurs qui ont développé de bonnes idées. Au cours des 7 dernières années, nous avons créé un écosystème massif qui a tendance à attirer ce type de fondateurs. L'infrastructure, les programmes et le réseau de The Engine Accelerator aident de manière unique les fondateurs innovants à combler le fossé entre leur percée et leur viabilité commerciale et leur envergure.

Q : Qu'est-ce que Tough Tech ? En quoi diffère-t-elle de la biotechnologie et comment transformera-t-elle l'industrie et le monde ?

R : Tough Tech est une technologie transformationnelle qui changera le monde pour le mieux, mais elle nécessite du temps et des solutions complexes pour atteindre sa viabilité commerciale, potentiellement sur des années, voire des décennies. Des choses comme l'énergie de fusion, le captage du carbone, la technologie des batteries, les thérapies cellulaires, l'informatique quantique et bien plus encore. Toutes ces mesures contribueront à ralentir certains problèmes mondiaux, tels que le changement climatique, auxquels nous sommes confrontés collectivement.

Q : Quels sont les défis liés à l'utilisation de The Engine ?

R : Je pense que l'un des plus grands défis est de faire connaître l'offre de The Engine. Beaucoup de gens pensent à tort qu'il faut venir du MIT ou être investi par The Engine Ventures pour en faire partie. Cependant, le 750 Main St est le lieu de résidence de TOUS les fondateurs technologiques chevronnés. De plus, les équipes doivent agir rapidement mais avec précision. Souvent, les besoins en infrastructures qu'ils avaient lors de leur emménagement ont changé. Nous travaillons avec les équipes pour nous assurer qu'elles peuvent faire évoluer efficacement leurs opérations sans perdre de temps ni de capital.

Q : À quoi ressemble le processus de sélection des nouveaux résidents ?

R : Nous avons un processus pour évaluer si une équipe est vraiment un projet « Tough Tech », et à partir de là, il s'agit d'un processus relativement simplifié de formulaires EHS, etc. Le processus commence par le remplissage de notre Formulaire de demande d'espace et notre équipe peut prendre de 2 à 6 semaines pour examiner et intégrer l'entreprise dans l'espace, en fonction des besoins d'infrastructure de l'équipe.

Q : En 3 mots, comment décrirais-tu The Engine ?

R : Trois mots, c'est une injustice pour un endroit qui héberge plus de 90 équipes travaillant sur des technologies qui changent le monde ! Mais je dirais : inspirante, dynamique et transformatrice.

Q : Comment les gens doivent-ils entrer en contact avec The Engine s'ils souhaitent prendre de la place ici ?

R : Ils peuvent postuler sur le site Web www.engine.xyz ou envoyez-moi un e-mail à hayden@engine.xyz.

Les facteurs qui font tourner le moteur

J'ai passé d'innombrables heures à The Engine à participer à des tables rondes, à des événements amusants, à des démonstrations informatives, à des formations ou à des présentations, et 3 sujets uniques en font un endroit si spécial !

Tout d'abord, le infrastructure, design d'intérieur et architecture concilie parfaitement confidentialité et collaboration. Vous pouvez vous isoler, vous concentrer et vous concentrer sur des projets complexes, tout en trouvant un moment pour réfléchir avec des collègues et d'autres entreprises afin de mieux comprendre vos tâches.

Deuxièmement, le écosystème est une véritable source d'inspiration en raison des normes d'application extrêmement élevées, qui attirent certaines des entreprises et des talents les plus fascinants du secteur. Découvrez ce que signifie « transformer des avancées technologiques difficiles en startups technologiques robustes » ici.

Enfin, l'accès aux instruments et aux technologies numériques ainsi que le soutien du personnel font de The Engine un lieu précieux pour les startups. The Engine se distingue dans le monde trépidant des incubateurs de biotechnologies en adoptant la technologie « Tough Tech » et en proposant un espace dynamique où des idées révolutionnaires et des sciences révolutionnaires se rencontrent, le tout dans un écosystème inspirant, dynamique et transformateur.

ElabNext est fière de s'associer à The Engine. Notre collaboration souligne notre engagement à soutenir les startups innovantes alors qu'elles font face aux défis liés au lancement de leurs entreprises. Ensemble, nous avons travaillé en étroite collaboration pour garantir que les entreprises en démarrage aient accès aux outils, aux ressources et à l'expertise dont elles ont besoin pour réussir, en créant un environnement dans lequel les entrepreneurs ambitieux peuvent prospérer.

Pour en savoir plus, visitez moteur.xyz.

Le codage à barres des échantillons biologiques et l'intégration de ces informations au logiciel de gestion des échantillons de laboratoire constituent un moyen plus efficace de suivre un large éventail d'échantillons biologiques. Le blog ci-dessous traite des exemples de codes-barres et de leurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles de suivi des échantillons.

Qu'est-ce qu'un exemple de code-barres ?

Le code-barres des échantillons biologiques attribue un identifiant unique à un échantillon biologique individuel, de la même manière que les codes-barres utilisés sur les produits de consommation. Les codes-barres constituent un moyen fiable de cataloguer et de suivre l'emplacement et l'application des échantillons utilisés dans un laboratoire, en particulier lorsqu'ils sont intégrés à un logiciel de gestion des échantillons.

Avant le codage à barres : s'appuyer sur des méthodes manuelles pour la gestion des échantillons

Avant que le code-barres ne soit appliqué dans les laboratoires, les chercheurs utilisaient diverses méthodes traditionnelles pour suivre les échantillons biologiques, en s'appuyant souvent sur des processus manuels fastidieux. Une méthode encore utilisée par de nombreux laboratoires est la documentation dans un carnet de laboratoire, où les dossiers détaillés, les notes manuscrites et les étiquettes sont méticuleusement conservés. Cette méthode est toutefois sujette à l'erreur humaine et peut entraîner une mauvaise interprétation ou la perte d'informations cruciales. Même lorsque des feuilles de calcul sont utilisées pour gérer et suivre les inventaires d'échantillons, il y a toujours de la place pour les erreurs humaines.

Des systèmes d'étiquetage physique, tels que des étiquettes numérotées ou codées par couleur, sont souvent mis en œuvre pour distinguer les échantillons. Bien que ces méthodes soient meilleures que de s'appuyer uniquement sur des documents écrits, elles présentent néanmoins des limites, en particulier lorsqu'il s'agit d'études à grande échelle ou lorsqu'un stockage à long terme est requis. L'absence d'un système standardisé et universellement applicable complique le partage des données et la collaboration.

Les avantages du code-barres

Les exemples de codes-barres permettent de trouver des solutions à ces défis. Bien que les scientifiques n'aient pas tous abandonné les dossiers papier ou des solutions logicielles disparates, l'intérêt croissant pour les codes-barres d'échantillons et leur intégration à des logiciels complets d'information de laboratoire s'expliquent par plusieurs raisons principales.

Identification et suivi des échantillons

Le code-barres fournit un identifiant unique pour chaque échantillon biologique, ce qui réduit les risques d'erreur lors de l'identification des échantillons. L'intégration au logiciel de gestion des échantillons de laboratoire permet de suivre en temps réel l'emplacement des échantillons, leurs mouvements et leur historique d'utilisation. Ces métadonnées fournissent une vue plus complète d'une collection d'échantillons par rapport aux méthodes manuelles de gestion des échantillons.

Gestion efficace des données

La combinaison de codes-barres et d'un logiciel de gestion des échantillons permet une saisie de données efficace et précise. Les chercheurs peuvent scanner rapidement les codes-barres au lieu de saisir manuellement les informations relatives aux échantillons, ce qui réduit le risque d'erreurs de transcription. Il rationalise la gestion des données en fournissant une plate-forme centralisée pour le stockage et la récupération des informations relatives aux échantillons.

Automatisation et haut débit

Le code-barres facilite l'automatisation des processus de traitement des échantillons. Les systèmes automatisés peuvent numériser et traiter les échantillons plus rapidement et plus précisément que les méthodes manuelles. Cela est particulièrement important dans les laboratoires à haut débit où un grand nombre d'échantillons doivent être traités efficacement.

Intégrité et reproductibilité des échantillons

Les codes-barres contribuent à préserver l'intégrité des échantillons en réduisant les risques de confusion ou de contamination. En intégrant un logiciel de gestion des échantillons, les chercheurs peuvent garantir la reproductibilité des expériences en documentant et en suivant avec précision les conditions et les paramètres des échantillons.

Conformité et contrôle qualité

L'intégration des codes-barres et des logiciels aide les laboratoires à respecter les normes réglementaires et de contrôle qualité. Ils améliorent également la traçabilité et l'auditabilité, ce qui est essentiel pour la conformité aux diverses réglementations de l'industrie et de la recherche.

Économies de temps et d'argent

La rationalisation des processus de gestion des échantillons grâce à l'intégration de codes-barres et de logiciels permet de gagner du temps et de réduire les coûts opérationnels. L'automatisation et la gestion efficace des données contribuent à l'optimisation globale du flux de travail, permettant aux chercheurs de se concentrer davantage sur les aspects scientifiques de leur travail.

Intégration et analyse des données

L'intégration au logiciel de gestion des échantillons permet une intégration parfaite avec d'autres systèmes de laboratoire, facilitant ainsi une analyse complète des données. Les chercheurs peuvent corréler les informations des échantillons avec les résultats expérimentaux, ce qui les aide à tirer des conclusions pertinentes à partir de leurs données.

Collaboration et partage de données

Les logiciels de codes-barres et de gestion des échantillons facilitent la collaboration en fournissant un format standardisé et facilement partageable pour les informations relatives aux échantillons. Les chercheurs de différents laboratoires ou institutions peuvent partager les données de manière plus efficace, favoriser les efforts de collaboration et accélérer les progrès scientifiques.

Conclusion

La combinaison de codes-barres et d'un logiciel de gestion des échantillons de laboratoire améliore l'efficacité, la précision et la gestion globale des échantillons biologiques dans les laboratoires de recherche.

Si vous envisagez d'utiliser la plateforme eLabNEXT ou si vous êtes un client actuel d'eLabNEXT qui n'a pas encore profité des exemples de codes-barres, explorez le Biobanques section du Marché eLab ou consultez le Module complémentaire pour imprimante ZPL ou Module complémentaire FLUICS PRINT. eLabNext peut également fournir une liste d'imprimantes et de scanners prenant en charge les exemples de codes-barres. Si vous êtes un client de ZPL, Brady ou FLUICS qui souhaite franchir les prochaines étapes de votre parcours numérique et que vous souhaitez devenir le fournisseur ELN le plus « le plus facile à utiliser » et le « meilleur rapport qualité-prix », alors demander une démo ou passez directement à votre essai gratuit de 30 jours d'ElabNext.

AOoctet a récemment entamé un nouveau partenariat avec eLabNext, un logiciel de gestion de laboratoire tout-en-un. Les solutions eLabNEXT contribuent à améliorer la qualité de la recherche en fournissant des outils complets pour tous les laboratoires. En raison de son expansion rapide, eLabNext a décidé de publier un SDK, permettant aux développeurs de créer de nouveaux modules complémentaires que d'autres utilisateurs peuvent installer sur le tableau de bord d'eLabNext. Les modules complémentaires permettent aux utilisateurs d'intégrer des logiciels tiers dans des tableaux de bord, des logiciels tels que Dropbox, Google Drive, etc. Les modules complémentaires permettent également aux utilisateurs d'ajouter des fonctionnalités à leur tableau de bord sans attendre que la fonctionnalité souhaitée soit publiée par eLabNext.

Notre entreprise est fière d'accompagner eLabNext dans son parcours. Constatant une demande croissante, nous avons décidé de partager une partie de notre parcours de création d'extensions personnalisées. Cet article est un bon point de départ si vous êtes intéressé par le développement de modules complémentaires eLabNext.

Démarrage du développement de modules complémentaires

Pour démarrer le développement de modules complémentaires, vous devez d'abord activer le mode développeur dans les paramètres. Accédez à Paramètres du compte > Développeur. Le mode développeur est activé en actionnant simplement le commutateur. En mode développeur activé, le SDK tentera d'injecter un fichier JavaScript complémentaire à partir de l' « URL du script complémentaire » lors du chargement de la page. Un seul fichier JavaScript sera chargé lors de l'exécution lors du chargement de la page chaque fois que vous naviguez sur le tableau de bord eLabNext.

Essayons maintenant de créer un module complémentaire simple. Avant de vous lancer dans le codage, voici deux ressources utiles : Documentation du SDK ELABnext et Documentation de l'API REST eLabNext.

Utilisez le modèle de téléchargement de la page des paramètres du développeur pour créer un module complémentaire vide. Il s'agit d'un exemple de module complémentaire fonctionnel, qui peut être introduit dans le SDK via un serveur HTTP de votre choix. Notre équipe utilise un logiciel basé sur NodeJS serveur http à des fins de développement. Le module complémentaire ci-dessous permet d'afficher simplement le tableau des tâches dans le tableau de bord. Il permet également aux utilisateurs de créer et de supprimer des tâches.

/*

@rootVar : SAMPLE_ADDON

@name : Échantillon

@description : exemple d'addon

@author : Stepan Smbatyan

@version : 1,0,0

*/

var SAMPLE_ADDON = {} ;



((contexte) => {

context.init = (config) => {

$ (() => {

Context.SampleAddon = nouveau Context.SampleAddon (configuration) ;

}) ;

} ;



Context.SampleAddon = nouvelle classe ({

Implémente : [Options, Événements],

Extend : ElabsDK.base,

options : {},

initialiser : function (config) {

//Mémorisation d'une référence au contexte de la fonction

var self = ceci ;

//Paramétrer les options de l'application à l'aide de la configuration fournie

self.setOptions (configuration) ;



$ (document) .ready () => {

const CurrentPage = Helper.History.get ('PageID') ;



const PageId = CurrentPage || new URLSearchParams (window.location.search) .get ('PageId') ;



RenderTaskPage () ;



if (PageId === « tâches ») {

getTasks () .then ({data}) => {

RenderTaskTable (données) ;



addDeleteBtnListener () ;

}) ;

}

}) ;

},

}) ;



//#TODO : supprime context.init () lors du téléchargement en tant que module complémentaire sur Marketplace

context.init () ;

}) (EXEMPLE D'ADDON) ;



//=================================== DOM =======================================



/**

* Rend l'interface utilisateur de la liste des tâches en mettant à jour l'historique du navigateur, en créant un bouton et un tableau,

* remplissage du tableau avec les données des tâches et mise à jour de la section de contenu principale avec le conteneur du tableau.

* @param {Event} e - Objet d'événement facultatif. Si cette option est fournie, empêche l'action par défaut.

*/

const RenderTaskTable = (données) => {

bouton const = createAddTaskButton () ;

$ ('#main -content')

.html («<section id="tableContainer"></section> »)

.prepend (bouton.render ()) ;



table const = createTaskTable () ;

table.data = données ;

table. _RenderHTML () ;

} ;



/**

* Crée une page personnalisée pour les tâches à l'aide d'eLabSDK.

* Cette fonction initialise un nouvel objet CustomPage avec les configurations spécifiées.

* @returns {CustomPage} Un objet CustomPage représentant la page des tâches.

*/

const RenderTaskPage = () => {

renvoie la nouvelle ELabsDK.customPage ({

rootVar : « .nav-main-level »,

PageId : « tâches »,

MainMenu : « Tâches »,

Sous-menu : « Liste des tâches »,

}) ;

} ;



/**

* Crée un élément de bouton à l'aide du constructeur ELabsdk.GUI.Button.

* Le bouton est configuré avec une étiquette, une classe CSS,

* et une action pour afficher une boîte de dialogue pour mettre à jour les tâches.

* @returns {ElabsDK.GUI.Button} - Un élément de bouton configuré pour ajouter une nouvelle tâche lorsque vous cliquez dessus.

*/

const CreateAddTaskButton = () => {

renvoie le nouveau ElabsDK.GUI.Button ({

label : « Ajouter une nouvelle tâche »,

classe : 'AddNewTaskBtn',

action : () => ShowDialog (DIALOG_CONFIGS.CREATE, CreateTaskAction),

}) ;

} ;



const AddDeleteBtnListener = () => {

$ ('.deleteBtn') .on ('click', (e) => {

const id = e.CurrentTarget.getAttribute ('_DataID') ;



ShowDialog (DIALOG_CONFIGS.DELETE, () => DeleteTaskAction (id)) ;

}) ;

} ;



/**

* Crée un élément de tableau à l'aide de la méthode Helper.Table.create.

* La table est configurée avec le conteneur cible spécifié, les données

* et des colonnes pour afficher les informations relatives aux tâches.

* @returns {HTMLElement} - Un élément de tableau configuré pour afficher les informations sur les tâches.

*/

const CreateTaskTable = () => {

return helper.table.create ({

cible : 'TableContainer',

légende : nulle,

données : {},

colonnes : [

{

nom : « Nom complet »,

clé : 'FullName',

largeur : « 20 % »,

cellRender : ({creator}) => `<b>$ {creator.fullName</b>}`,

},

{

nom : « Titre »,

clé : « titre »,

largeur : « 20 % »,

cellRender : ({title}) => `<span>$ {title || '-'}</span>`,

},

{

nom : « Description »,

clé : « contenu »,

largeur : « 45 % »,

cellRender : ({contents}) => `<span>$ {contents || '-'}</span>`,

},

{

nom : « Créé »,

clé : « créé »,

largeur : « 10 % »,

cellRender : ({created}) => `<span>$ {created.split ('T') [0]</span>}`,

},

{

nom : « Action »,

clé : « actions »,

largeur : « 5 % »,

CellRender : ({TaskID}) => `

<p class='deleteTranslationIcon deleteBtn' _dataId="${taskID}">

<i class='fa fa-trash-alt _actionIcon' title='Delete translation'></i>

</p>

`,

},

],

}) ;

} ;



//=================================== MODAL =======================================



/**

* Lance la suppression d'une tâche identifiée par son TaskID de manière asynchrone.

* Une fois la suppression réussie, ferme toutes les boîtes de dialogue ouvertes, recharge la page pour refléter les modifications.

* @param {string} TaskID : ID de la tâche à supprimer.

* @returns {Promise<void>} - Une promesse qui se résout après la suppression de la tâche et le rechargement de la page.

*/

const DeleteTaskAction = async (TaskID) => {

attendez DeleteTask (TaskID) ;

Dialog.closeWait () ;

window.location.reload () ;

} ;



/**

* Ajouter une nouvelle tâche avec le titre et la description fournis,

* fermer la fenêtre de dialogue et recharger la page en cours.

* @returns {Promise<void>} Une promesse qui se résout une fois les actions mises à jour.

*/

const CreateTaskAction = async () => {

const title = $ ('#title') .val () ;

const description = $ ('#description') .val () ;



attendez AddTask ({title, description}) ;

Dialog.closeWait () ;

window.location.reload () ;

} ;



/**

* Affiche une fenêtre de dialogue avec les options de configuration spécifiées et un bouton personnalisé,

* en appelant la fonction de rappel fournie lorsque vous cliquez sur le bouton personnalisé.

*

* @param {Object} config - L'objet de configuration de la fenêtre de dialogue.

* @param {string} config.title : titre de la fenêtre de dialogue.

* @param {number} config.width - Largeur de la fenêtre de dialogue.

* @param {string} Config.btnok - Le libellé du bouton OK.

* @param {string} Config.btnCancellLabel - Le libellé du bouton Annuler.

* @param {string} config.content - Le contenu à afficher dans la fenêtre de dialogue.

* @param {string} config.CustomButtonLabel - L'étiquette du bouton personnalisé.

* @param {string} config.CustomButtonStyle : style du bouton personnalisé.

* @param {Function} callback - La fonction de rappel à appeler lorsque vous cliquez sur le bouton personnalisé.

* @returns {void}

*/

const ShowDialog = (configuration, rappel) => {

const {

titre,

largeur,

BTN,

étiquette BTN Cancel,

contenu,

Étiquette de bouton personnalisée,

Style de bouton personnalisé,

} = configuration ;



Dialog.show ({

titre,

largeur,

BTN,

étiquette BTN Cancel,

contenu,

Boutons personnalisés : [

{

étiquette : CustomButtonLabel,

style : CustomButtonStyle,

fn : rappel,

},

],

}) ;

} ;



//======================================= CONSTANTES ===================================



const DIALOG_CONFIGS = {

SUPPRIMER : {

title : « Supprimer la tâche »,

largeur : '550',

btNok : faux,

btnCancelLabel : « Fermer »,

content : « <p>Êtes-vous sûr de vouloir supprimer cette tâche ?</p> ',

customButtonLabel : « Supprimer la tâche »,

customButtonStyle : « arrière-plan : #fe810 »,

},

CRÉER : {

title : « Ajouter une nouvelle tâche »,

largeur : '550',

btNok : faux,

btnCancelLabel : « Fermer »,

contenu : `

<section>

<input id="title" type="text" placeholder="Title" />

<textarea id="description" placeholder="Description" style="padding-top: 8px;"/>

</section>

`,

customButtonLabel : « Ajouter une tâche »,

customButtonStyle : « arrière-plan : #fe810 »,

},

} ;





//=================================== API =======================================



/**

* Récupère les tâches en envoyant une requête GET à ElabsDK.

*

* @returns {Promise<Array>} Une promesse qui se résout par un tableau de tâches en cas de récupération réussie, ou qui est rejetée avec une réponse d'erreur.

*/

const getTasks = () => nouvelle promesse ((résoudre, rejeter) => {

new ElabsDK.API.call ({

méthode : 'GET',

chemin : « tâches »,

onSuccess : (xhr, statut, réponse) => {

résoudre (réponse) ;

},

onError : (xhr, statut, réponse) => {

rejeter (réponse) ;

},

}) .execute () ;

}) ;



/**

* Ajoute une nouvelle tâche avec le titre et la description fournis en envoyant une requête POST à ElabsDK.

*

* @param {Object} task : objet contenant le titre et la description de la tâche.

* @param {string} task.title : titre de la tâche.

* @param {string} task.description : description de la tâche.

* @returns {Promise<Object>} Une promesse qui se résout par un tableau de tâches en cas de récupération réussie, ou qui est rejetée avec une réponse d'erreur.

*/

const addTask = ({title, description}) => nouvelle promesse ((résoudre, rejeter) => {

données const = {

ID du cessionnaire : 0,

titre,

contenu : description,

} ;



new ElabsDK.API.call ({

méthode : 'POST',

chemin : « tâches »,

Paramètres du chemin : {},

onSuccess : (xhr, statut, réponse) => {

résoudre (réponse) ;

},

onError : (xhr, statut, réponse) => {

rejeter (réponse) ;

},

}) .execute (données) ;

}) ;



/**

* Supprime une tâche avec l'ID spécifié en envoyant une requête DELETE à ElabsDK.

*

* @param {string} id - L'ID de la tâche à supprimer.

* @returns {Promise<Object>} Une promesse qui se résout par un tableau de tâches en cas de récupération réussie, ou qui est rejetée avec une réponse d'erreur.

*/

const DeleteTask = (id) => nouvelle promesse ((résoudre, rejeter) => {

new ElabsDK.API.call ({

méthode : 'DELETE',

chemin : `tasks/$ {id} `,

onSuccess : (xhr, statut, réponse) => {

résoudre (réponse) ;

},

onError : (xhr, statut, réponse) => {

rejeter (réponse) ;

},

}) .execute () ;

}) ;

L'une des choses cruciales à retenir lors de la création d'un module complémentaire est de donner la priorité à l'utilisation des méthodes du SDK et de l'API par rapport au code personnalisé. Un bon exemple serait le rendu des boutons ou la création de requêtes HTTP. En utilisant les méthodes fournies par le SDK, vous pouvez être assuré, par exemple, que les boutons auront un style correct ou que tous les en-têtes nécessaires seront ajoutés à votre requête HTTP.

Développement de modules complémentaires plus complexes

Évidemment, la plupart des modules complémentaires qui seront créés seront plus compliqués que cet exemple. Naturellement, tout en proposant des fonctionnalités plus complexes, les développeurs aimeraient utiliser la capacité de décomposer le code en modules, de minimiser le code pour la production, d'écrire des scénarios de test pour leur code et de tirer parti de tous les autres avantages du développement Web moderne. Tout en travaillant sur les modules complémentaires, nous avons créé un module complémentaire standard, permettant aux utilisateurs de définir la structure du projet, le packaging, les tests, etc. Le projet peut être consulté sur GitHub.

N'oubliez pas que le SDK eLabNext prend de l'ampleur ; la documentation doit donc être complétée. Veuillez contacter notre équipe si vous vous trouvez dans une situation où vous pourriez avoir besoin d'aide. Notre équipe continuera à écrire sur le processus de développement du module complémentaire eLabNext. Nous aborderons des sujets tels que la soumission de modules complémentaires à eLab Marketplace, des conseils et astuces pour le développement de modules complémentaires eLabNext, le développement de fonctionnalités plus complexes, etc.

En juin 2013, un laboratoire médical canadien, Lifelabs, a perdu les dossiers de patients et les informations personnelles de plus de 16 000 patients. Un ordinateur envoyé pour entretien a été renvoyé sans son disque dur, contenant de précieux résultats d'ECG recueillis dans trois installations locales entre 2007 et 2013. La gestion des données de son laboratoire a échoué en raison de son coût énorme.

Plus récemment, en avril 2023, une attaque de ransomware dans un laboratoire de tests médicaux, Enzo Clinical Labs, basé à New York, a provoqué une grave violation de données, exposant plus de 2,5 millions de clients. Les données personnelles, les dossiers médicaux et les résultats de laboratoire ont été compromis.

Vol et destruction : Aujourd'hui, la conservation de données critiques sur des disques durs est sujette à des risques et n'est pas considérée comme une bonne pratique. Il s'agit d'un point de défaillance unique et ce stockage centralisé est vulnérable à la destruction, au vol et à la corruption des données. Bien qu'aucun système ne soit à l'abri des attaques, les mesures relatives à la confidentialité de vos clients, aux recherches en laboratoire et aux informations confidentielles doivent être prises au sérieux.

Le Investigateur a souligné que « les prestataires de soins de santé sont les principales cibles des attaquants par rançongiciel. Ils disposent parfois de systèmes informatiques moins robustes et sont fortement incités à payer la rançon pour reprendre le contrôle des systèmes et protéger les données des patients. »

Anciennes données : Un autre problème grave est la perte de données due au transfert infructueux de fichiers médicaux physiques et de données vers des versions électroniques. Aujourd'hui, les données sont perdues à un taux de 17 % par an, et 80 % des ensembles de données datant de plus de 20 ans ne sont plus disponibles.

• Dans quelle mesure les mesures de confidentialité relatives aux données de recherche de votre laboratoire sont-elles robustes ?

• Êtes-vous certain que vos fichiers sont sécurisés ?

• Vos données anciennes et historiques sont-elles correctement archivées ?

Découvrez comment eLabNext peut fournir une solution répondant aux besoins de votre laboratoire.

Dans ce blog, vous trouverez :

1. Qu'est-ce que la gestion des données de laboratoire (LDM) ?
2. De quelles plateformes numériques votre laboratoire a-t-il besoin ?
3. Que se passe-t-il en cas de défaillance de votre LDM ?
4. Quelles sont les priorités en matière de gestion des données de laboratoire ?
5. Liste de contrôle d'un système de gestion des données de laboratoire approprié
6. Comment avez-vous noté ?
7. Une solution de gestion des données de laboratoire tout-en-un élégante

Commençons !

Qu'est-ce que la gestion des données de laboratoire ?

La gestion des données de laboratoire (LDM) est l'organisation, le stockage, la récupération et l'analyse systématiques des données générées dans un environnement de laboratoire. Cela comprend des échantillons, des inventaires, des expériences, des résultats, des instruments, des photos et plus encore. Il est crucial et central pour de nombreuses industries et disciplines, notamment la biologie, la chimie, la physique et les sciences de l'environnement.

L'objectif principal de la gestion des données de laboratoire est de s'assurer que les données sont :

• Enregistré avec précision
• Stocké en toute sécurité
• Facilement accessible pour les analyses et les rapports

Il est impératif d'évaluer l'évolutivité et la flexibilité du système pour s'adapter à la croissance et aux changements futurs des équipes de recherche. Au-delà de cela, ses utilisateurs sont des êtres humains dotés à la fois de compétences informatiques. Des interfaces conviviales et la facilité d'intégration avec les instruments et systèmes de laboratoire existants sont donc essentielles pour réduire les erreurs de saisie humaines et les suppressions accidentelles de données.

Un bon système LDM tiendra compte des éléments suivants :

• La taille du laboratoire
• La complexité des expériences
• Exigences relatives à la sécurité des données
• Besoins de conformité réglementaire
• Contraintes budgétaires

Un LDM mis en œuvre avec succès atténue le vol, la perte de données et les erreurs humaines.

De quelle plateforme numérique votre laboratoire a-t-il besoin ?

Il est important de comprendre les différences entre les labels et les offres afin que votre laboratoire dispose de la meilleure plateforme numérique adaptée à ses besoins, à ses objectifs et à son flux. D'une manière générale, il existe des plateformes LIS et des plateformes ELN.

LIS signifie de plus en plus (et de manière confuse) différentes choses : systèmes d'information de laboratoire et systèmes d'inventaire de laboratoire.

ELN est une plateforme de cahiers de laboratoire électroniques. Il est destiné à remplacer les blocs-notes physiques trouvés dans les laboratoires.

Très peu de plateformes LIS ou ELN proposent aujourd'hui une plate-forme complète de solutions de laboratoire pour l'inventaire, le protocole et la journalisation dont tous les laboratoires ont besoin. La plupart sont complexes, nécessitent des logiciels tiers qui obligent des logiciels disparates à fonctionner comme un seul et ne sont pas aussi polyvalents sur plusieurs plateformes.

Savez-vous quelle plateforme est la mieux adaptée à vos besoins ? Pourquoi ?

N'oubliez pas de consulter notre prochain blog, où nous approfondirons ces différentes plateformes et comparerons des éléments pour vous aider à vous assurer que la plateforme que vous utilisez pour votre laboratoire est la mieux adaptée à vos besoins.

L'intégrité de l'information aujourd'hui : en cas de défaillance d'un LDM

Aujourd'hui, l'information, c'est de l'argent. Les établissements médicaux et les laboratoires de recherche sont la cible d'attaques en raison de la richesse des informations personnelles, notamment des adresses, des mots de passe, des coordonnées, des vulnérabilités sanitaires, des informations sur les brevets, des secrets d'entreprise et des résultats de recherche. Ils sont ciblés de différentes manières, notamment :

• Attaques de ransomware Les cybercriminels peuvent déployer des rançongiciels pour chiffrer de manière malveillante des données médicales et de recherche critiques, en exigeant une rançon pour leur publication.
• Violations de données Les attaquants peuvent avoir pour objectif de voler des informations sensibles sur les patients, des données de recherche ou des propriétés intellectuelles. Les dossiers médicaux volés peuvent être précieux sur le dark web pour le vol d'identité, la fraude à l'assurance ou d'autres activités malveillantes.
• Attaques de phishing Les e-mails de phishing, qui visent à inciter des personnes à divulguer des informations sensibles, constituent une menace courante. Dans les établissements de santé et de recherche, les attaquants peuvent utiliser de faux e-mails pour accéder à des informations de connexion, à des informations financières ou à des données de recherche sensibles.
• Attaques contre la chaîne d'approvisionnement Les cybercriminels peuvent cibler la chaîne d'approvisionnement des établissements médicaux ou des laboratoires de recherche. Le fait de compromettre la sécurité des vendeurs, des fournisseurs ou des partenaires peut fournir aux attaquants un moyen d'infiltrer la cible principale.
• Menaces persistantes avancées (APT) : Les APT impliquent des attaques ciblées très sophistiquées, souvent menées par des groupes bien financés et organisés. Ces attaques visent à obtenir un accès permanent aux réseaux, souvent à des fins d'espionnage, et peuvent être particulièrement difficiles à détecter.
• Perturbation des services de santé Les cyberattaques peuvent viser à perturber des services de santé essentiels, tels que les systèmes de soins aux patients, les dispositifs médicaux ou les infrastructures de communication. Cela a de graves conséquences pour la sécurité des patients et l'ensemble des opérations de santé.
• Vol de propriété intellectuelle Les laboratoires de recherche sont souvent la cible de vols de propriété intellectuelle, notamment de découvertes scientifiques importantes, de données expérimentales ou d'informations exclusives.
• Vulnérabilités liées à l'Internet des objets (IoT) De nombreux appareils médicaux et équipements de laboratoire tirent parti de l'Internet des objets si les appareils IoT ne sont pas correctement sécurisés et gérés. Les failles de sécurité de ces appareils peuvent être exploitées pour obtenir un accès non autorisé, perturber les opérations ou voler des informations sensibles si les appareils IoT ne sont pas correctement sécurisés et gérés.

En mai 2019, une violation de données de l'American Medical Collection Agency (AMCA) a eu un impact sur confidentialité de plus de 22 millions de patients. Il en coûte 361 000 euros pour impliquer des professionnels de l'informatique et des consultants de trois entreprises différentes afin d'identifier la source de la violation, d'en diagnostiquer la cause et de mettre en œuvre des solutions appropriées. En outre,

plus de 3,5 millions d'euros ont été dépensés pour répondre aux exigences légales et réglementaires. L'AMCA a été contrainte de réduire ses effectifs de 113 à 25 employés pour faire face à ses répercussions financières soudaines.

• Quel est le niveau de compétence de votre système de gestion des données de laboratoire ?

Les priorités de la gestion des données de laboratoire

Quels sont les problèmes rencontrés lors du choix d'un LDM ? Que devez-vous prendre en compte avant de faire votre choix ? Votre fournisseur LDM couvre-t-il les points suivants ?

Assurance de la qualité des données

L'assurance de la qualité des données dans la gestion des données de laboratoire fait référence au processus systématique visant à garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la fiabilité des données de laboratoire. Cela implique de valider les données à différentes étapes, de mettre en œuvre des mesures de contrôle qualité et de respecter des protocoles standardisés. Cela garantit que les résultats de recherche et les résultats cliniques dérivés des données sont fiables et répondent aux exigences réglementaires.

Si cela est compromis ou échoue, cela peut entraîner des résultats de recherche inexacts, des décisions compromises en matière de soins aux patients et une non-conformité réglementaire. Des données inexactes peuvent entraîner des analyses erronées, des interprétations erronées et des conclusions erronées, ce qui a une incidence sur l'intégrité de la recherche scientifique ou des procédures de diagnostic.

Que perd-on si l'assurance qualité des données de votre laboratoire est faible ? C'est la confiance que vos clients accordent aux résultats de laboratoire qui peut entraver la poursuite de la collaboration. Elle entraîne de graves conséquences éthiques et juridiques dans les domaines de la santé et de la recherche scientifique.

Avez-vous entendu parler de Contrôle de l'échantillon 5000? Cela peut sembler particulièrement intéressant pour les laboratoires, mais il s'agit en fait d'un malware développé pour cibler spécifiquement les laboratoires en raison de leurs données sensibles !

Sécurité et confidentialité des données

Les données collectées par votre laboratoire sont confidentielles pour vos clients et pour vos recherches et résultats exclusifs. La protection de la confidentialité et de la sécurité de vos données implique la mise en œuvre de mesures visant à protéger les informations sensibles générées ou stockées dans les laboratoires. Cela inclut la protection des dossiers des patients, des résultats de recherche et des données exclusives contre tout accès, divulgation ou modification non autorisés. Les mesures de sécurité peuvent inclure le chiffrement (en transit et au repos), des contrôles d'accès et des protocoles de stockage sécurisés.

Des mesures inadéquates pour protéger vos données peuvent détruire l'intégrité de votre entreprise et entraîner d'énormes dettes financières à réparer et à indemniser. À l'ère de l'IoT, il est facile d'accéder sans autorisation à des informations sensibles sur les patients, de voler des droits de propriété intellectuelle ou de violer les réglementations. La vie privée des patients peut être mise en danger, ce qui entraîne des conséquences juridiques et porte atteinte à la réputation de l'établissement. Les résultats de la recherche peuvent être volés ou manipulés, ce qui a une incidence sur la validité et la fiabilité des résultats scientifiques.

NORME ISO 27001 La norme ISO 27001 est une norme internationale publiée conjointement par Organisation internationale de normalisation et la Commission électrotechnique internationale en 2005. Il fournit des points de référence pour la gestion de la sécurité des informations, et les dernières normes ont été mises à jour en 2022. Lorsqu'une organisation est alignée et certifiée selon la norme ISO 27001, elle devient un outil pour la gestion des risques, la cyber-résilience et l'excellence opérationnelle.

• Votre LDM est-il certifié ISO 27001 ?

Stockage et extraction des données

Le stockage et la récupération des données dans la gestion des données de laboratoire font référence à l'organisation systématique, au stockage et à la récupération efficaces des données de laboratoire. Aujourd'hui, les solutions évolutives sont essentielles pour faire face à l'évolution de la croissance des échantillons ou des besoins des clients. Les disques durs ou même les serveurs ont une capacité de stockage limitée. Les solutions basées sur le cloud offrent de la flexibilité et sont conçues pour supprimer les points de défaillance uniques.

Il est impératif que la gestion des données de votre laboratoire implique la mise en place de référentiels sécurisés et accessibles pour divers types de données, tels que les résultats expérimentaux, les dossiers des patients et les résultats de recherche. Des systèmes de stockage efficaces garantissent l'intégrité, l'accessibilité et la conservation à long terme des données.

En cas de compromission, les problèmes de stockage et de récupération des données peuvent entraîner la perte, la corruption ou des retards dans l'accès à des informations critiques. Les chercheurs de laboratoire peuvent être confrontés à des problèmes qui entravent les progrès scientifiques et la prise de décisions. Dans un établissement de santé, les soins aux patients sont affectés en cas de retard dans l'accès à des dossiers médicaux vitaux, ou pire encore, en cas de perte de données.

Les données anciennes et historiques, en particulier dans un environnement médical, sont toujours pertinentes lors du traitement d'un patient. Si ces fichiers et dossiers succombent à un incendie, à une inondation, à une destruction accidentelle ou à des dommages chimiques, les informations précieuses sont irrémédiablement perdues. Sans oublier les encres d'imprimerie qui peuvent se décolorer avec le temps ou être attaquées par des insectes, comme les poissons d'argent. Un archivage adéquat est essentiel pour éviter de nouvelles pertes.

Intégration des données

Les données proviennent de toutes les sources, en particulier si nous incluons des données historiques et archivées, ce qui peut être important pour en déduire des modèles et des tendances utiles à des fins de laboratoire et de recherche.

L'intégration des données dans la gestion des données de laboratoire implique la consolidation de divers ensembles de données provenant de différentes sources au sein d'un laboratoire ou de plusieurs laboratoires. Il vise à fournir une vue unifiée et cohérente des données, facilitant des analyses complètes et une prise de décision éclairée. L'intégration efficace des données améliore la collaboration, accélère la recherche et permet une compréhension globale de phénomènes scientifiques complexes.

S'ils sont compromis, les ensembles de données incomplets ou inexacts peuvent empêcher les chercheurs d'en tirer des informations pertinentes. Les incohérences dans les données intégrées peuvent mener à des conclusions erronées et affecter la fiabilité des résultats de recherche. En outre, l'échec de l'intégration des données peut entraver les collaborations interdisciplinaires, ralentir les progrès de la recherche et introduire des inefficacités dans les flux de travail des laboratoires.

Gouvernance des données

La gouvernance des données dans la gestion des données de laboratoire fait référence à l'établissement et à l'application de politiques, de procédures et de normes visant à garantir la qualité, l'intégrité et la sécurité des données de laboratoire tout au long de leur cycle de vie. Cela implique de définir les rôles, les responsabilités et les directives pour la gestion, l'accès et l'utilisation des données.

Une gouvernance des données efficace favorise la responsabilisation des flux de données, la cohérence des données, la transparence et la conformité aux exigences réglementaires.

Les problèmes de gouvernance des données peuvent entraîner des incohérences dans les données, des accès non autorisés et des cas de non-conformité à la réglementation. L'absence de politiques et de supervision claires peut entraîner une mauvaise gestion des données, compromettant ainsi la fiabilité et la fiabilité des résultats de recherche.

Sauvegardes de données

Les sauvegardes sont essentielles dans l'environnement du laboratoire. Cela implique la création de copies dupliquées de données critiques afin de les protéger contre toute perte ou corruption. Ce processus garantit la disponibilité des données en cas de suppression accidentelle, de panne matérielle ou d'autres problèmes imprévus, et peut contribuer à la protection contre les rançongiciels. Les sauvegardes régulières contribuent à la résilience des données et sont essentielles pour préserver l'intégrité des résultats de recherche et des dossiers des patients.

Les solutions de gestion des données de laboratoire (LDM) basées sur le cloud offrent des avantages tels que les sauvegardes automatisées, l'évolutivité et l'accessibilité. Grâce au LDM basé sur le cloud, les données sont stockées hors site, ce qui réduit le risque de perte de données en cas de catastrophe sur site. Une bonne plateforme LDM fournie en mode SaaS garantira le chiffrement de vos données en transit et au repos.

Si vous ne sauvegardez pas les données ou si vous ne faites pas preuve de rigueur dans les choix, les niveaux de sécurité et la fréquence, les conséquences peuvent être graves. La perte de données critiques peut entraver les recherches en cours, perturber les flux de travail des laboratoires et compromettre la continuité des soins aux patients. En l'absence de sauvegardes fiables, la restauration après une perte de données devient difficile, ce qui peut entraîner la perte permanente d'informations précieuses, des retards dans les projets de recherche et une atteinte à l'intégrité scientifique.

Traçabilité des données

La provenance des données est de plus en plus recherchée, car elle permet de retracer les données jusqu'à leur source, leur propriétaire humain et la personne qui les a saisies, tout en garantissant responsabilité et intégrité.

La capacité de suivre et de documenter l'origine, les étapes de traitement et les modifications des données de laboratoire tout au long de leur cycle de vie est essentielle pour publier les recherches, accéder aux subventions de recherche et faire avancer les choses vers la création d'une solution ou d'un produit performant. Cela implique de maintenir une piste d'audit complète qui garantit la transparence, la responsabilité et le respect des normes réglementaires.

Grâce à la traçabilité des données, les chercheurs peuvent valider et reproduire les résultats, vérifier la qualité des données et respecter des exigences de documentation strictes. Les solutions LDM basées sur le cloud améliorent la traçabilité des données en fournissant un stockage décentralisé, un contrôle de version automatisé et des journaux d'accès. Cela facilite la collaboration, réduit le risque d'erreurs et garantit que les données peuvent être retracées de manière fiable jusqu'à leur source.

Conformité

Il est essentiel de maintenir la conformité dans un environnement de laboratoire, en particulier dans les environnements régis par les directives relatives aux bonnes pratiques de laboratoire (BPL). Les BPL sont un ensemble de principes et de normes établis

par divers organismes de réglementation nationaux et internationaux. L'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) est l'une des principales organisations impliquées dans l'élaboration et la promotion des principes des BPL au niveau mondial. Dans l'Union européenne, les réglementations BPL sont décrites dans la directive 2004/10/CE, qui a ensuite été intégrée dans le règlement sur les bonnes pratiques de laboratoire (UE) n° 2017/160.

L'objectif principal des BPL est de faciliter la génération de données fiables et de haute qualité, en particulier dans des secteurs tels que les produits pharmaceutiques, chimiques et biotechnologiques. Les organismes de réglementation s'appuient sur les données générées dans le cadre d'études non cliniques pour prendre des décisions concernant la sécurité et l'efficacité des produits avant leur mise sur le marché. Le respect des BPL permet de garantir que les données produites sont de la plus haute qualité, minimisant ainsi le risque d'erreurs, de fraudes et de mauvaises interprétations.

La conformité englobe les processus de collecte, de stockage, de récupération et de documentation des données afin de répondre aux exigences réglementaires et de maintenir la qualité des résultats de recherche.

Un système LDM basé sur le cloud offre plusieurs avantages, tels qu'un stockage décentralisé et sécurisé, des pistes d'audit automatisées et des mécanismes de contrôle des versions qui facilitent la traçabilité, permettant aux organisations de démontrer leur conformité lors des inspections réglementaires au sein de leur chaîne d'approvisionnement. Les solutions basées sur le cloud permettent également l'évolutivité, s'adaptant au volume croissant de données générées dans les laboratoires de recherche et garantissant une gestion efficace et rentable.

Les conséquences d'une non-conformité peuvent être graves, notamment en cas de non-respect des directives BPL. Les sanctions réglementaires, le rejet de données par les autorités et l'atteinte à la réputation de l'institution sont des conséquences potentielles.

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Contrôle de version

La gestion systématique et le suivi des modifications apportées aux ensembles de données, aux logiciels et aux outils d'analyse au fil du temps garantissent le contrôle des versions pour une gestion des données de laboratoire (LDM) réussie. Grâce à un contrôle de version efficace, les chercheurs peuvent identifier, comparer et revenir aux versions précédentes des données ou des logiciels, tout en préservant l'intégrité et la reproductibilité des données.

L'absence d'un contrôle de version efficace complique la gestion de plusieurs versions de jeux de données. La fiabilité et l'efficacité des ensembles de données s'affaiblissent, ce qui entraîne de la confusion, des erreurs et des difficultés de reproduction ou de validation des résultats de recherche.

Propriété des données et propriété intellectuelle

La propriété des données et la propriété intellectuelle (PI) impliquent la définition et la protection des droits et responsabilités associés aux données générées et aux contributions intellectuelles. Dans le contexte d'un laboratoire de recherche, la propriété intellectuelle englobe les créations, les innovations et les découvertes menées au sein du laboratoire. Il comprend souvent :

• Brevets
• Droits d'auteur (code logiciel, publications scientifiques)
• Marques commerciales (noms de laboratoires, logos ou noms de marque)
• Secrets commerciaux tels que méthodes, techniques ou procédures, recettes (par exemple, dans la parfumerie, la production d'aliments et de boissons)
• Bases de données/ensembles
• Innovations (par exemple, si un laboratoire ou une organisation conçoit ses propres nouveaux équipements ou dispositifs.)

Les chercheurs, les institutions et les collaborateurs ont besoin d'accords clairs sur la propriété des données, la paternité et les droits de propriété intellectuelle afin d'éviter les litiges et de garantir une utilisation éthique. Les systèmes LDM décentralisés peuvent faciliter ces aspects en fournissant des contrôles d'accès transparents, des pistes d'audit et des plateformes collaboratives. Les autorisations peuvent être affinées, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent accéder à des ensembles de données spécifiques, les modifier ou les partager, protéger les informations sensibles et respecter les normes légales et éthiques.

Il s'agit d'un aspect extrêmement important de la gestion des données de votre laboratoire. Si cela est compromis, des litiges coûteux peuvent survenir concernant la paternité, l'utilisation des données ou les droits de propriété intellectuelle. Une protection inadéquate peut décourager l'innovation, la collaboration et l'échange sécurisé de données, entravant ainsi les progrès scientifiques.

Formation et documentation

En fin de compte, la qualité d'un système de gestion des données de laboratoire dépend de la capacité de l'utilisateur à s'y conformer. Cela ne sert à rien si l'utilisateur insiste pour s'en tenir à des cahiers, des stylos et des crayons ! La formation et l'enseignement sur les bonnes pratiques de gestion des données et la tenue de dossiers complets décrivant les procédures de traitement des données sont essentiels pour les utilisateurs des laboratoires. Bien que le logiciel soit intuitif, il a tout de même besoin que des humains soient correctement initiés à son utilisation.

La formation garantit que les individus comprennent l'importance de l'intégrité des données, de la sécurité et de la conformité aux réglementations pertinentes. Une documentation claire fournit des directives et des procédures opérationnelles standard (SOP) pour la collecte, le stockage, l'analyse et le partage des données.

La documentation est également cruciale : les plateformes cloud facilitent les mises à jour en temps réel, garantissant ainsi à tous les utilisateurs l'accès aux informations les plus récentes. Les modules de formation peuvent être dispensés à distance, ce qui favorise une intégration efficace et une formation continue pour le personnel de laboratoire.

Communication des données

La communication efficace des données est cruciale pour la communication, la prise de décisions et le respect des exigences réglementaires.

La communication des données est la présentation systématique et précise des résultats de recherche, des résultats expérimentaux et des résultats analytiques. Ce processus comprend la création de rapports complets, la synthèse des principales informations et la garantie que les données présentées sont claires, transparentes et conformes aux normes pertinentes. Les solutions basées sur le cloud améliorent la traçabilité des données, en garantissant que les informations déclarées peuvent être liées à leur source et en favorisant la reproductibilité.

Sans communication de données de haut niveau, la diffusion d'informations inexactes ou incomplètes entraîne des interprétations erronées, entrave la collaboration et nuit à la crédibilité des résultats de recherche. Des pratiques de reporting inadéquates peuvent également entraîner une non-conformité à la réglementation, en particulier dans les secteurs où le respect des normes est essentiel.

Intégration des carnets de laboratoire électroniques (ELN)

Les carnets de laboratoire électroniques (ELN) sont des versions numériques des cahiers de laboratoire en papier traditionnels. Ils permettent aux chercheurs d'enregistrer, d'organiser et de partager des données expérimentales par voie électronique, améliorant ainsi la collaboration, l'accessibilité des données et la traçabilité dans les laboratoires. Il existe de nombreux logiciels ELN sur le marché, mais peu d'entre eux s'intègrent parfaitement aux systèmes d'inventaire, aux logiciels LIMS et LIS, en particulier au sein de ses propres écosystèmes.

Vos carnets de laboratoire électroniques (ELN) s'intégrent-ils parfaitement aux autres systèmes de gestion des données de votre laboratoire (LDM) ou sont-ils disparates et défaillants ? Les avantages de l'intégration d'ELN incluent la possibilité d'accéder à leurs blocs-notes électroniques en toute sécurité depuis n'importe où, ce qui facilite la collaboration à distance ; tandis que la synchronisation en temps réel garantit que les dernières entrées de données sont instantanément disponibles pour toute l'équipe.

Les silos de données constituent un véritable problème lorsque l'intégration échoue, ce qui entraîne la dispersion des données sur différentes plateformes, ce qui nuit à la collaboration et à la traçabilité. Une intégration incomplète peut entraîner la duplication ou la perte de données, affectant ainsi l'exactitude et l'exhaustivité des enregistrements expérimentaux. Les failles de sécurité de l'intégration ELN peuvent exposer des informations sensibles à un accès non autorisé, mettant ainsi en danger l'intégrité et la confidentialité des données.

Contraintes liées aux ressources

Chaque laboratoire doit travailler dans les limites des budgets, du personnel et du support informatique définis. Il est essentiel d'intégrer les considérations relatives à la mise en œuvre et à la maintenance de systèmes avancés de gestion des données dans la prise de décisions au sein d'un laboratoire. Les laboratoires sont souvent confrontés à des difficultés lorsqu'il s'agit d'allouer des fonds et du personnel dédié à une infrastructure de gestion des données robuste.

Choisissez des solutions LDM basées sur le cloud qui éliminent le besoin d'une infrastructure informatique interne étendue, réduisent les coûts initiaux et fournissent des solutions évolutives et sécurisées. Le LDM basé sur le cloud permet également aux laboratoires de bénéficier de mises à jour et d'améliorations régulières sans avoir besoin d'un support informatique interne coûteux.

Sans investissements financiers adéquats, les laboratoires peuvent avoir recours à des pratiques de gestion des données sous-optimales, ce qui peut entraîner des pertes de données, des incohérences et une réduction de la qualité des données.

Collaboration

Par définition, la recherche en laboratoire se fait souvent en collaboration avec des équipes, non seulement dans les limites physiques du laboratoire, mais aussi avec des partenaires et d'autres équipes du monde entier. Le monde scientifique est un monde hautement social, qui nécessite de collaborer avec d'autres équipes pour faire avancer le processus d'innovation, qu'il soit chimique, médical ou aéronautique.

Votre système de gestion des données de laboratoire est-il capable de fonctionner parfaitement avec d'autres plateformes ? Reconnaît-il d'autres plateformes ?

La collaboration en matière de gestion des données de laboratoire (LDM) implique le partage, l'intégration et la coordination fluides des données de recherche entre les membres de l'équipe, internes et externes, dans le cadre de différents projets. Une collaboration efficace est essentielle pour améliorer les résultats de la recherche, accélérer les découvertes et favoriser la coopération interdisciplinaire au sein des laboratoires.

Les systèmes LDM basés sur le cloud permettent aux chercheurs de travailler sur les mêmes ensembles de données en temps réel, quelle que soit leur situation géographique. Ces plateformes prennent également en charge des outils de collaboration standardisés, garantissant l'uniformité des pratiques de gestion des données et améliorant l'interopérabilité.

Les incohérences entraînent des erreurs, des interprétations erronées et des retards dans les projets de recherche. L'inventaire peut être mélangé, les entrées ELN peuvent prêter à confusion, ce qui entraîne la création de silos de données, ce qui nuit à un échange d'informations efficace et à une prise de décision collaborative. Les progrès de la recherche sont entravés, ce qui nuit à la qualité des résultats scientifiques.

Liste de contrôle d'un système de gestion des données de laboratoire approprié

Votre système de gestion des données de laboratoire est-il à la hauteur ? Sera-t-il recevable aujourd'hui ? Est-ce que cela inclut les éléments suivants ?

• Assurance de la qualité des données.

• Niveau de sécurité ISO27001 pour mes données afin de préserver la confidentialité.

• Les données sont stockées conformément aux meilleures pratiques modernes afin d'éviter facilement le vol, la destruction, la perte de disques durs et d'ordinateurs.

• Mon stockage de données s'adapte et s'adapte aux besoins de mon équipe et de mes recherches.

• Je peux accéder à mes données et les récupérer facilement et de manière fiable, quel que soit leur âge.

• My LDM facilite l'intégration des données avec de multiples plateformes et divers ensembles de données.

• Mes données sont régies par la mise en place et l'application appropriées de politiques, de procédures et de normes afin de respecter les exigences réglementaires.

• My LDM assure des sauvegardes appropriées pour sécuriser les solutions certifiées ISO 27001.

• J'ai la capacité de suivre et de documenter l'origine, les étapes de traitement et les modifications des données de mon laboratoire tout au long de leur cycle de vie.

• My LDM fournit un niveau élevé de contrôles conformes aux BPL pour garantir la crédibilité de mes données afin que je puisse avoir l'esprit tranquille, sachant que mon innovation/mon produit est à la fois sûr et efficace.

• Mon LDM gère et suit systématiquement les modifications apportées aux ensembles de données, ce qui me permet d'identifier, de comparer et de revenir aux versions précédentes des données si nécessaire.

• My LDM fournit des contrôles d'accès transparents, des pistes d'audit et des plateformes collaboratives, éliminant ainsi les problèmes liés à la propriété des données et à la compromission de la propriété intellectuelle.

• Mon fournisseur LDM veille à ce que mon équipe et moi-même soyons correctement formés à l'utilisation du logiciel et que nous disposions de la documentation appropriée à laquelle nous pouvons nous référer pour obtenir de l'aide.

• My LDM génère des rapports pour une présentation systématique et précise des résultats de recherche, des résultats expérimentaux et des résultats analytiques.

• My LDM intègre parfaitement mon ELN à nos systèmes d'inventaire et à nos logiciels LIMS et LIS.

• Mon LDM s'intègre parfaitement dans les budgets, le personnel et le support informatique alloués à notre laboratoire.

• Mon LDM me permet de collaborer facilement avec mon équipe, et même avec d'autres membres de l'écosystème de mon étude.

Comment avez-vous noté ?

Les données sont de plus en plus précieuses, ce qui signifie également qu'elles sont de plus en plus vulnérables. Les laboratoires dépensent des dizaines de milliers de dollars pour garantir l'intégrité, la sécurité, l'intégration et la solidité de leur gestion des données de laboratoire. Et pourtant, bon nombre d'entre eux ne fonctionnent pas parfaitement et sont agrafés au coup par coup, souvent à l'aide d'une solution de contournement.

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Une solution simple

La gestion des données de laboratoire d'eLabNext est simple. Nous n'aimons pas les choses compliquées. Notre écosystème de logiciels se compose de trois modules distincts, mais tous conçus pour fonctionner comme un seul module. De plus, l'ensemble de notre écosystème est certifié ISO27001, et pas seulement les modules séparés.

Journal eLab est notre carnet de laboratoire électronique (ELN) tout-en-un. Cela a été conçu pour fonctionner en toute fluidité avec notre Inventaire eLab et Protocole ELAB modules, fournissant la solution logicielle complète pour les laboratoires du monde entier. Nous proposons des plans d'hébergement sécurisés ainsi que notre expertise en matière de solutions d'hébergement basées sur le cloud, telles qu'AWS, qui est souvent considérée comme la référence absolue.

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Pour gérer vos données en toute sécurité, une solution décentralisée basée sur le cloud est idéale. Il offre les quatre principaux avantages suivants :

Évolutivité

Comme les solutions de données basées sur le cloud ne nécessitent pas que vous disposiez d'un disque physique sous votre bureau ou dans une armoire de votre bâtiment, il peut s'étendre et se contracter en fonction de votre groupe d'utilisateurs et de vos besoins. Il est également capable de maintenir des performances acceptables à mesure que la demande augmente. Le Cloud a une évolutivité « infinie » tant que les applications et les systèmes sont architecturés de manière optimale.

eLabNext est une solution logicielle en tant que service (SaaS), ce qui signifie que l'évolutivité est intégrée à sa force et à sa flexibilité.

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Sécurité

Sous le capot, le stockage de données basé sur le cloud est conçu pour être décentralisé, les parties cryptées des données étant séparées sur des disques physiques et des armoires physiques dans un centre de données, idéalement entre différentes zones géographiques. Cela permet aux données de rester complètes même en cas de défaillance d'une armoire physique : le Cloud peut combler intelligemment les lacunes.

eLabNext vous permet de contrôler et de gérer vos applications et vos données grâce à l'authentification et à l'autorisation des utilisateurs. Nous avons mis en place des systèmes pour prévenir et détecter les événements de sécurité ; notre solution basée sur le cloud est plus sécurisée car vous pouvez mieux gérer les paramètres de sécurité, notamment en améliorant la journalisation et la surveillance et en permettant de prendre des mesures automatiques.

Fiabilité

Les laboratoires ont besoin que leurs données et bases de données soient fournies de manière fiable à tout moment. Des systèmes peu fiables peuvent entraîner la perte de résultats de recherche et de données importants. La gestion des données de laboratoire basée sur le cloud réduit l'anxiété car il s'agit d'un système capable de gérer le trafic avec un minimum ou aucun temps d'arrêt. En outre, le cloud peut être plus sécurisé car tout est conçu pour une haute disponibilité. Après tout, il n'a pas de point de défaillance unique.

L'écosystème logiciel d'eLabNext est tout aussi important, car il permet une intégration fiable entre eLabJournal, eLabInventory et eLabProtocol. Cela signifie qu'aucun problème d'intégration ne peut perturber la fiabilité du stockage, de la sauvegarde et du catalogage des données de laboratoire.

Résilience

Les systèmes de stockage décentralisés résistent mieux aux pannes et aux perturbations dès leur conception. Il peut continuer à gérer le trafic tout en préservant l'intégrité de la sécurité grâce aux redondances intégrées. La restauration peut également être automatisée pour s'auto-guérir.

ElabNext Certification ISO 27001 inclut notre expertise dans la création d'environnements pour vos données qui protègent vos précieux résultats, les informations sur les patients/échantillons, les publications et la capacité à commercialiser votre produit.

NORME ISO 27001 La norme ISO 27001 est une norme internationale publiée conjointement par Organisation internationale de normalisation et la Commission électrotechnique internationale en 2005. Il fournit des repères pour la gestion de la sécurité de l'information ; les dernières normes ont été mises à jour en 2022. Lorsqu'une organisation est alignée et certifiée selon la norme ISO 27001, elle devient un outil pour la gestion des risques, la cyber-résilience et l'excellence opérationnelle.

En savoir plus

Voulez-vous en savoir plus sur un système de gestion des données de laboratoire qui coche toutes les cases de notre liste de contrôle ? Les membres de notre équipe sont des experts en technologie et en logiciels et ont une formation en sciences et en laboratoire. Discutez avec un initié pour sélectionner le meilleur système de gestion des données de laboratoire, conçu de fond en comble pour répondre à vos besoins.

Nous vous invitons également à vous inscrire pour un essai.

Qui est eLabNext ?

Veuillez consulter notre site Web facile à naviguer pour en savoir plus sur ELAB Suivant. Notre mission est d'améliorer la recherche en sciences de la vie grâce à des outils élégamment conçus à partir du code. Notre plateforme eLabNEXT est suffisamment puissante pour répondre aux besoins de 10 à 5 000 équipes de recherche en laboratoire, mais elle reste réduite en termes d'encombrement et d'éléments inutiles qui encombrent les logiciels au fil du temps.

Nous sommes une entreprise logicielle née et basée aux Pays-Bas, fondée par des chercheurs en 2010. Erwin Seinen et Wouter de Jong ont développé eLabNEXT parce qu'ils étaient frustrés par leurs blocs-notes en papier et par le fait que les systèmes logiciels existants n'étaient pas homogènes et ne s'intégraient pas les uns aux autres, notamment en ce qui concerne l'équipement, la sécurité, l'inventaire et les exemples d'outils.

Aujourd'hui, nous avons des bureaux aux Pays-Bas, au Royaume-Uni, aux États-Unis et en Australie et desservons des laboratoires du monde entier. Nous les aidons à pérenniser leurs plateformes numériques afin que ils peuvent continuer à faire ce qu'ils font pour contribuer à améliorer l'expérience humaine et notre planète.

La recherche scientifique évolue rapidement. Les approches traditionnelles de documentation du stockage des semences et des plantes sont confrontées à des défis inhérents qui entravent l'efficacité et les progrès. Cela a entraîné une transformation vers les technologies numériques qui répondent à ces défis et fournissent des solutions.

Le choix d'un système de stockage électronique représente une décision stratégique visant à rationaliser les opérations tout en améliorant la précision, l'accessibilité et la longévité de précieuses ressources génétiques.

Dans ce blog, nous aborderons l'impact des technologies électroniques, telles que les inventaires de gestion des échantillons, sur la révolution de l'ensemble du processus de gestion des données critiques.

Une documentation méticuleuse est la clé du succès

Avant de passer au numérique, il est essentiel de reconnaître l'importance primordiale d'un stockage et d'une gestion appropriés des échantillons.

• Les graines et les plantes constituent le fondement des études agricoles et écologiques, agissant comme des réservoirs de diversité génétique.
• Un système de tenue de registres précis garantit la préservation de cette diversité pour des recherches révolutionnaires, des programmes de sélection innovants et des initiatives de conservation percutantes.

Caractéristiques essentielles d'un système numérique de stockage des semences et des plantes

Découvrez comment une plateforme de documentation virtuelle peut révolutionner l'expérience de recherche :

Bases de données électroniques : votre passerelle vers la gestion intelligente des échantillons

• Un inventaire en ligne fournit un système parfaitement organisé sur plateforme centralisée.
• Les chercheurs peuvent bénéficier d'une saisie, d'une gestion et d'une extraction efficaces des données d'échantillons. Tout, des caractéristiques des espèces aux origines géographiques et aux informations génétiques.
• Des exemples tels que GRIN et Genesys illustrent le pouvoir des bases de données électroniques pour transformer le stockage et l'accessibilité des données cruciales.

Technologie des codes-barres : précision à chaque numérisation

• Dites adieu au processus fastidieux de saisie des données et minimisez le risque d'erreurs manuelles grâce à un système de codes-barres efficace.
• Une identité unique est attribuée à chaque spécimen. Cela garantit une identification, un suivi et une gestion rapides et précis.

Stockage climatisé avec intégration de capteurs : préserver le schéma directeur de la nature

• Une plateforme électronique protège chaque spécimen dans des conditions climatiques contrôlées afin de garantir un environnement de stockage optimal pour l'intégrité et la viabilité des graines.
• La surveillance en temps réel et les capteurs intégrés fournissent un mécanisme d'alerte permettant de détecter rapidement tout écart.

Applications mobiles : donner plus de moyens aux chercheurs en déplacement

• Transformez votre expérience de recherche sur le terrain avec applications mobiles de pointe pour la saisie de données en déplacement.
• Les informations telles que l'emplacement de stockage, les images et les notes associées peuvent être enregistrées dans l'application et synchronisées de manière fluide avec une base de données centralisée.

Avantages de la documentation numérique

Efficacité et gain de temps

• Un système en ligne transforme les tâches fastidieuses telles que la tenue de registres manuels et la saisie de données en un processus automatisé.
• Les chercheurs peuvent se concentrer sur l'analyse et l'expérimentation, ce qui augmente considérablement la productivité globale.

Exactitude et intégrité des données

• Éliminez le risque d'erreurs d'écriture et de transcription illisibles grâce à une solution sans papier.
• Une plateforme numérique garantit l'exactitude et la fiabilité des données liées à chaque plante et à chaque graine, ce qui garantit l'intégrité des résultats de recherche.

Collaboration mondiale

• Surmontez les obstacles géographiques grâce à la puissance d'une plate-forme système, permettant aux chercheurs de collaborer facilement à l'échelle mondiale.
• Le cas échéant, l'accès à une base de données centralisée pourrait faciliter l'échange d'informations, favorisant ainsi une contribution partagée du matériel génétique au pool mondial de ressources génétiques.

Adaptabilité à l'évolution des technologies

• Dans le monde trépidant de la recherche scientifique, un système de documentation numérique peut être facilement mis à jour et intégré aux derniers outils et applications.
• Cette capacité d'adaptation garantit que les pratiques de stockage des semences et des plantes restent à la pointe des avancées scientifiques.

Conclusion

La gestion numérique du stockage des semences et des plantes représente un changement de paradigme dans les pratiques de recherche scientifique. En adoptant des solutions technologiques, les chercheurs et les scientifiques peuvent améliorer la productivité du travail et contribuer à l'effort mondial visant à préserver la biodiversité et à faire progresser les connaissances agricoles et écologiques.

Alors que nous continuons à naviguer dans les complexités de notre monde en constante évolution, le paysage virtuel offre une voie prometteuse pour la gestion durable des ressources génétiques.

Augmentez votre potentiel de recherche grâce à une plateforme électronique avancée de gestion des échantillons. Entrez dans une nouvelle ère d'efficacité dans le monde numérique d'aujourd'hui.