Laboratoria badawcze generują ogromne ilości danych cyfrowych, które muszą być rejestrowane, analizowane i udostępniane. Obsługa tej ilości danych w sposób ręczny i w środowisku opartym na papierze staje się niezwykle trudna. Dzięki cyfryzacji i automatyzacji badania stają się bardziej wydajne i powtarzalne, co pozwala naukowcom zaoszczędzić czas i pieniądze.
Cyfryzacja laboratorium
Digitalizacja laboratorium polega na przekształceniu papierowych/analogowych informacji w format cyfrowy. W praktyce wymaga to wdrożenia elektronicznych zeszytów laboratoryjnych (ELN) oraz systemów zarządzania informacją laboratoryjną (LIMS). Programy te znacznie upraszczają prowadzenie dokumentacji, umożliwiając jednocześnie integrację urządzeń laboratoryjnych. Eliminuje to konieczność ręcznego przetwarzania danych i pozwala na automatyzację przepływu pracy i urządzeń, które automatyzują kodowanie kreskowe, analizę próbek i pobieranie wyników.
Dokładna dokumentacja ma również kluczowe znaczenie dla prowadzenia skutecznych badań i wymaga ścisłego przestrzegania szczegółowego protokołu oraz dokładnego rejestrowania każdego etapu eksperymentu. Sieci ELN i oprogramowanie do zarządzania próbkami umożliwiają planowanie i dokumentowanie złożonych eksperymentów, a także pomagają w organizowaniu i śledzeniu lokalizacji cennych próbek w zamrażarkach i zbiornikach z ciekłym azotem. To nie tylko poprawia jakość i powtarzalność eksperymentów, minimalizując błędy ludzkie, ale także sprawia, że wyszukiwanie i zapytania są szybkie i łatwe.
Przechowywanie i przetwarzanie w chmurze
Wzrost produkcji danych cyfrowych wymusza tworzenie niezawodnych i bezpiecznych systemów przechowywania danych. Tradycyjnie, do przechowywania danych wykorzystywano tony dysków C.D., DVD i USB rozrzuconych po całym laboratorium, co utrudniało wyszukiwanie danych, czyniło je czasochłonnymi i narażało na utratę. Obecnie, dzięki lokalnym serwerom i wprowadzeniu pamięci masowej w chmurze, naukowcy mogą przesyłać swoje dane, przeprowadzać zdalne analizy i przechowywać je w celu późniejszego odzyskania.
Technologie oparte na chmurze oferują znaczne korzyści w porównaniu z lokalnymi serwerami, umożliwiając organizacjom i indywidualnym badaczom przechowywanie i dostęp do informacji oraz dzielenie się nimi z kolegami z całego świata. Znacząca poprawa mocy obliczeniowej doprowadziła do zwiększenia zapotrzebowania na chmury obliczeniowe, a małe laboratoria mogą teraz bezpiecznie przechowywać swoje dane zdalnie, bez konieczności tworzenia własnego magazynu danych.
Ulepszone protokoły bezpieczeństwa zwiększyły również zaufanie społeczności naukowej do udostępniania danych, umożliwiając laboratoriom bezpieczne rozpowszechnianie informacji pomiędzy międzynarodowymi kolegami i inwestorami. Oglądanie wyników w czasie rzeczywistym i dzielenie się wiedzą specjalistyczną umożliwiło naukowcom współpracę nad projektami w czasie rzeczywistym na skalę globalną, która nie była wcześniej dostępna. Umożliwiło to naukowcom łączenie i porównywanie zestawów danych oraz dzielenie się nimi między laboratoriami, przy jednoczesnym tworzeniu pełnej ścieżki audytu w celu ochrony własności intelektualnej (I.P.) lub zachowania zgodności z przepisami. Ponadto postępy w dziedzinie przetwarzania w chmurze pozwolą na przeprowadzanie analizy wyników w chmurze, zmniejszając potrzeby inwestycyjne laboratoriów poprzez współdzielenie zasobów.
Strategie wdrażania
Gdy laboratorium zdecyduje się na przejście na system cyfrowy, może podążać dwiema ścieżkami, z których każda obejmuje stopniowe wdrażanie lub dokładną ocenę, a następnie pełne przyjęcie. Obie metody mają swoje zalety i wady, nie ma jednego uniwersalnego podejścia dla każdego laboratorium.
Podejście stopniowe rozpoczyna się od wdrożenia systemu zarządzania zapasami, który pomoże uporządkować próbki, odczynniki i zamrażarki laboratoryjne. Można go skonfigurować dość szybko i łatwo, przy niewielkich kosztach wstępnych, co czyni go idealnym dla małych laboratoriów. Tego typu podejście pozwala również laboratorium ocenić dostawcę oprogramowania przed ostatecznym uaktualnieniem do bardziej kompletnego systemu, który obejmuje ELN, aby pomóc w zarządzaniu notatnikami i standardowymi procedurami operacyjnymi (SOP).
Drugie podejście jest prawdopodobnie bardziej odpowiednie dla większych laboratoriów komercyjnych. To podejście obejmuje bezpośrednie wdrożenie ELN do zarządzania próbkami i danymi oraz powinno obejmować solidne protokoły bezpieczeństwa. ELN oferują różne funkcje, takie jak śledzenie i zapisywanie w celu uzyskania pełnej ścieżki audytu, umożliwienie użytkownikom podpisywania i potwierdzania treści zgodnie z przepisami oraz wyeliminowanie problemu słabego pisma ręcznego. Ostatecznie proces wyboru ELN musi być starannie i dokładnie przemyślany, ponieważ wymiana ELN może być kosztownym procesem. W przypadku dobrego wdrożenia jedna ELN zainstalowana w całej organizacji zmniejsza koszty szkolenia, wsparcia i hostingu, może być skalowana wraz z rozwojem firmy i oferuje możliwość podziału wydatków na wiele laboratoriów.
Automatyzacja i A.I.
Systemy zautomatyzowane są coraz częściej wdrażane w celu poprawy wydajności laboratoriów. Ułatwiają one przepływ pracy i pozwalają naukowcom skupić się na trudnej pracy na stanowisku badawczym. Te zautomatyzowane procesy doprowadziły z kolei do wygenerowania dużej ilości danych, przy niewielkim wkładzie ze strony badaczy.
Aby wypełnić lukę między automatyzacją i cyfryzacją laboratoriów, potrzebny jest w pełni zintegrowany system zarządzania laboratorium. Systemy te mogą być zintegrowane z SOP przechowywanymi w ELN, które mogą być wykonywane i uruchamiane zdalnie, co pozwala na precyzyjną kontrolę zmiennych i egzekwowanie integralności badań. Powinny one również pozwalać użytkownikom na automatyczne przechowywanie danych generowanych przez urządzenia automatyczne na serwerach laboratoryjnych lub w chmurze.
Większa współpraca między laboratoriami i zwiększona ilość danych sprawiły, że analiza danych stała się większym wyzwaniem, przy większych zbiorach danych i połączonych danych z różnych źródeł. Sztuczna inteligencja (A.I.) i uczenie maszynowe zaczęły rozwiązywać te problemy, pomagając jednocześnie lepiej konfigurować sprzęt, w tym zautomatyzowane instrumenty laboratoryjne, oraz usprawniając integrację danych. Dzięki zdolności do ciągłego uczenia się, systemy A.I. mogą nawet w końcu być w stanie wyodrębnić odpowiednie dane badawcze z publicznych baz danych, takich jak PubMed.
Wniosek
Z każdym rokiem naukowcy coraz częściej sięgają po automatykę. Pozwala im to na zwiększenie wydajności i efektywności, ale wymaga również lepszej dokumentacji, która może być śledzona cyfrowo i przez współpracowników. W związku z tym duże i małe laboratoria muszą zacząć prowadzić dokumentację cyfrową, najlepiej za pomocą ELN. Pomoże to zmniejszyć liczbę błędów ludzkich w laboratorium i sprawi, że badania będą bardziej powtarzalne.
LabTAG firmy GA International jest wiodącym producentem wysokowydajnych etykiet specjalistycznych i dostawcą rozwiązań identyfikacyjnych stosowanych w laboratoriach.i dostawcą rozwiązań identyfikacyjnych stosowanych w laboratoriach badawczych i medycznych, a także w instytucjach opieki zdrowotnej.
