实验室信息学;攀登启蒙之坡?
在德国汉堡最近举行的欧洲实验室自动化2013年(ELA 2013)会议上，技术网络的信息学编辑Helen Gillespie与PhaseFour信息学总监John Trigg坐下来讨论集成实验室。特里格在会议上的演讲涵盖了电子实验室或综合实验室的概念。他说，电子实验室越来越近，特别是电子实验室笔记本取代了纸质笔记本。然而，要充分利用数字技术在协助和扩展科学知识进程方面的潜力，仍然存在一些挑战。本文讨论了这些问题，以及实现电子实验笔记本(ELN)后会发生什么
TN:在您2013年的ELA演讲中，您指出了实验室自动化和实验室信息学之间的区别。你能给TN的读者解释一下区别吗?
特里格:这方面没有硬性规定，有时在术语实验室自动化和实验室信息学的使用方式上有一定的模糊性。我喜欢在实验室自动化的基础上区分它们，实验室自动化是指使用技术来简化或取代人工操作的设备和流程，而实验室信息学通常是指应用IT系统来处理实验室数据和信息以及优化实验室操作。换句话说，实验室自动化主要处理设备的实时控制以及数据的获取和处理，而实验室信息学主要关注实验室数据和信息的持续管理——通常由LIMS、SDMS和eln等多用户系统进行。
TN:科学的日益复杂是如何影响趋同趋势的?
特里格:多年来，不同科学学科之间的界限越来越模糊。这在生命科学行业尤其明显，在其他领域也越来越明显。随着我们越来越深入地探索我们对现有和未来产品、流程和服务的理解，每一个科学学科都可以发挥作用。必须采取全面的、多学科的观点，不仅要考虑产品、过程或服务的目的和功能，而且要考虑其对健康、安全和环境的影响。在实验室中，这对我们的自动化和信息学工具产生了需求，需要在所有学科中集成和使用，以便将与产品生命周期相关的所有数据关联起来。它还需要工具来提供查询、分析和可视化数据的手段，以帮助发展更好的科学理解和更好的决策。在特定学科的竖井中操作不再是一个可行的选择。
TN:大多数实验室在选择ELN之前会创建一个全面的功能需求规范(FRS)。但是在做出选择并实施之后会发生什么呢?实验室期望从他们的ELN实施中得到什么影响?
Trigg:我喜欢在ELN选择过程中考虑功能需求规范的三个具体方面;第一个是基本的业务需求——高层目标是什么，这是我们试图解决的问题，ELN将如何解决它?在这个层次上通常包括成本(我们准备支付多少钱来解决问题，投资回报率是多少?);在合规、法律和公司治理方面，我们需要考虑哪些因素?以及应用哪些IT限制。第二个层次的需求与定义特定的操作功能有关，这些功能将使我们能够满足业务需求;也就是说，能够帮助我们解决问题的系统功能。第三个方面是用户需求，主要涉及易用性和实用性，换句话说，“系统”应该如何工作以确保用户接受。虽然在功能需求中包含用户需求是正常的，但是保持它们在逻辑上独立是有好处的，以确保“易用性”和“有用性”是由用户判断的标准，而不是由项目团队。获得正确的FRS是选择过程中的首要重点，但随后的实施策略成为关键因素。 Rolling out an ELN will to some extent, impact the way people work. It will represent a cultural and operational change in the laboratory that may not be universally welcomed. Nevertheless, the outcomes–assuming a successful deployment–will almost certainly bring productivity benefits, primarily through the elimination of unproductive, paper-manipulation processes, but also through better opportunities for sharing data and information.
TN:大多数实验室从ELN的实施中得到了什么好处?这些是真的实现了吗?还是有一个高度的失败点?
特里格:让我们先处理失败吧。任何人都很难承认失败，而且基本上在ELN部署中几乎没有任何灾难性的失败。然而，总有出错的风险，但在实践中，出现的大多数问题往往是变更管理关注的问题。获得用户认可几乎是每个ELN项目成功的关键因素，因此，“人”问题通常在部署过程中得到很多关注。在好处方面，大多数ELN部署声称生产率提高了10%-20%。然而，这并不能说明科学的质量。经常有大量关于节省时间的轶事证据，仅仅是通过方便地访问ELN数据库中的累积信息。能够搜索数据库并与同事/同事联系比纸质笔记本的世界要容易得多。将笔记本电脑集中到一个系统中还可以方便地提取管理报告。这意味着可以访问有关实验室性能的一些简单指标，如实验数量、实验持续时间、见证和签字所花费的时间等。 As a consequence, throughput becomes a key metric, with a strong emphasis on laboratory productivity. But as lab automation and lab informatics take us closer to an asymptotic limit in terms of productivity, we should be looking to the tools to enable us to deliver better science. It is quite common to find ‘soft’ objectives associated with an ELN requirements specification, such as ‘improving knowledge management (KM)’. Unfortunately it is a challenge to get any quantification in terms of KM performance; as far as KM is concerned, technology is a big part of the problem, but a small part of the solution.
那么集成问题呢?当eln与实验室的其他电子基础设施集成时，实验室面临的最大障碍是什么?
Trigg:对于很多实验室来说，ELN的引入代表着向全电子或无纸化实验室迈出的重要一步。“无纸化”这个词可能会有点误导人，因为大多数实验室的真正目标是成为一个完全集成的环境，其中部署现代工具和技术，通过提供无缝集成的系统和经过验证的完整性、真实性和可靠性的可搜索数据存储库来提高实验室效率。实现这一目标的主要障碍可以归结为两个方面;首先是文化，其次是技术。文化问题很大程度上是一个变革管理问题;从科学家手中拿走纸质的实验室笔记本，用电子工具取而代之，这并不总是一个受欢迎的举动，尽管这样做对企业有明显的好处。传统的纸质笔记本总是有一种强烈的个人所有权意识，而ELN则提倡开放和共享的意识，这是有益的标准。让用户通过更改过程始终是需要克服的首要障碍之一。就技术而言，有两个因素需要考虑。首先，技术的发展速度远远快于我们的业务可以轻松适应的速度。 Consumer technologies are often significantly more advanced than the technologies we use in our labs, often for good reasons. The constraints placed on laboratories by business requirements and regulatory compliance will always drive the need for proven, stable and robust technologies; we cannot afford to take risks. However, our personal experiences of consumer technologies, particularly in the sphere of communications, sharing and collaboration are often far in advance of what we experience in the lab, and this can cause some frustration with the functional limitations within the lab’s IT infrastructure. The second area is that of connectivity. The opportunity that ELNs, LIMS or SDMSserve as the ‘informatics hub’ in a fully integrated environment is somewhat challenged by the lack of laboratory data interchange and communication standards. This issue has been debated for years, and continues to be debated without any universal progress being made. It’s a complex issue, and one line of thought is that despite the various initiatives undertaken over the years to resolve the issue, it’s probably too late to find a universal solution. The industry is dependent on third party integrators, custom code or single-vendor solutions to address the needs. This is in sharp contrast to the trend we see in consumer technologies, and there is much we can learn, particularly from the way social tools address communication and collaboration that would facilitate better integration of laboratory tools in support of knowledge management objectives.
TN:在您2013年的ELA演讲中，您指出了实验室自动化和实验室信息学之间的区别。你能给TN的读者解释一下区别吗?
特里格:这方面没有硬性规定，有时在术语实验室自动化和实验室信息学的使用方式上有一定的模糊性。我喜欢在实验室自动化的基础上区分它们，实验室自动化是指使用技术来简化或取代人工操作的设备和流程，而实验室信息学通常是指应用IT系统来处理实验室数据和信息以及优化实验室操作。换句话说，实验室自动化主要处理设备的实时控制以及数据的获取和处理，而实验室信息学主要关注实验室数据和信息的持续管理——通常由LIMS、SDMS和eln等多用户系统进行。
TN:科学的日益复杂是如何影响趋同趋势的?
特里格:多年来，不同科学学科之间的界限越来越模糊。这在生命科学行业尤其明显，在其他领域也越来越明显。随着我们越来越深入地探索我们对现有和未来产品、流程和服务的理解，每一个科学学科都可以发挥作用。必须采取全面的、多学科的观点，不仅要考虑产品、过程或服务的目的和功能，而且要考虑其对健康、安全和环境的影响。在实验室中，这对我们的自动化和信息学工具产生了需求，需要在所有学科中集成和使用，以便将与产品生命周期相关的所有数据关联起来。它还需要工具来提供查询、分析和可视化数据的手段，以帮助发展更好的科学理解和更好的决策。在特定学科的竖井中操作不再是一个可行的选择。
TN:大多数实验室在选择ELN之前会创建一个全面的功能需求规范(FRS)。但是在做出选择并实施之后会发生什么呢?实验室期望从他们的ELN实施中得到什么影响?
Trigg:我喜欢在ELN选择过程中考虑功能需求规范的三个具体方面;第一个是基本的业务需求——高层目标是什么，这是我们试图解决的问题，ELN将如何解决它?在这个层次上通常包括成本(我们准备支付多少钱来解决问题，投资回报率是多少?);在合规、法律和公司治理方面，我们需要考虑哪些因素?以及应用哪些IT限制。第二个层次的需求与定义特定的操作功能有关，这些功能将使我们能够满足业务需求;也就是说，能够帮助我们解决问题的系统功能。第三个方面是用户需求，主要涉及易用性和实用性，换句话说，“系统”应该如何工作以确保用户接受。虽然在功能需求中包含用户需求是正常的，但是保持它们在逻辑上独立是有好处的，以确保“易用性”和“有用性”是由用户判断的标准，而不是由项目团队。获得正确的FRS是选择过程中的首要重点，但随后的实施策略成为关键因素。 Rolling out an ELN will to some extent, impact the way people work. It will represent a cultural and operational change in the laboratory that may not be universally welcomed. Nevertheless, the outcomes–assuming a successful deployment–will almost certainly bring productivity benefits, primarily through the elimination of unproductive, paper-manipulation processes, but also through better opportunities for sharing data and information.
TN:大多数实验室从ELN的实施中得到了什么好处?这些是真的实现了吗?还是有一个高度的失败点?
特里格:让我们先处理失败吧。任何人都很难承认失败，而且基本上在ELN部署中几乎没有任何灾难性的失败。然而，总有出错的风险，但在实践中，出现的大多数问题往往是变更管理关注的问题。获得用户认可几乎是每个ELN项目成功的关键因素，因此，“人”问题通常在部署过程中得到很多关注。在好处方面，大多数ELN部署声称生产率提高了10%-20%。然而，这并不能说明科学的质量。经常有大量关于节省时间的轶事证据，仅仅是通过方便地访问ELN数据库中的累积信息。能够搜索数据库并与同事/同事联系比纸质笔记本的世界要容易得多。将笔记本电脑集中到一个系统中还可以方便地提取管理报告。这意味着可以访问有关实验室性能的一些简单指标，如实验数量、实验持续时间、见证和签字所花费的时间等。 As a consequence, throughput becomes a key metric, with a strong emphasis on laboratory productivity. But as lab automation and lab informatics take us closer to an asymptotic limit in terms of productivity, we should be looking to the tools to enable us to deliver better science. It is quite common to find ‘soft’ objectives associated with an ELN requirements specification, such as ‘improving knowledge management (KM)’. Unfortunately it is a challenge to get any quantification in terms of KM performance; as far as KM is concerned, technology is a big part of the problem, but a small part of the solution.
那么集成问题呢?当eln与实验室的其他电子基础设施集成时，实验室面临的最大障碍是什么?
Trigg:对于很多实验室来说，ELN的引入代表着向全电子或无纸化实验室迈出的重要一步。“无纸化”这个词可能会有点误导人，因为大多数实验室的真正目标是成为一个完全集成的环境，其中部署现代工具和技术，通过提供无缝集成的系统和经过验证的完整性、真实性和可靠性的可搜索数据存储库来提高实验室效率。实现这一目标的主要障碍可以归结为两个方面;首先是文化，其次是技术。文化问题很大程度上是一个变革管理问题;从科学家手中拿走纸质的实验室笔记本，用电子工具取而代之，这并不总是一个受欢迎的举动，尽管这样做对企业有明显的好处。传统的纸质笔记本总是有一种强烈的个人所有权意识，而ELN则提倡开放和共享的意识，这是有益的标准。让用户通过更改过程始终是需要克服的首要障碍之一。就技术而言，有两个因素需要考虑。首先，技术的发展速度远远快于我们的业务可以轻松适应的速度。 Consumer technologies are often significantly more advanced than the technologies we use in our labs, often for good reasons. The constraints placed on laboratories by business requirements and regulatory compliance will always drive the need for proven, stable and robust technologies; we cannot afford to take risks. However, our personal experiences of consumer technologies, particularly in the sphere of communications, sharing and collaboration are often far in advance of what we experience in the lab, and this can cause some frustration with the functional limitations within the lab’s IT infrastructure. The second area is that of connectivity. The opportunity that ELNs, LIMS or SDMSserve as the ‘informatics hub’ in a fully integrated environment is somewhat challenged by the lack of laboratory data interchange and communication standards. This issue has been debated for years, and continues to be debated without any universal progress being made. It’s a complex issue, and one line of thought is that despite the various initiatives undertaken over the years to resolve the issue, it’s probably too late to find a universal solution. The industry is dependent on third party integrators, custom code or single-vendor solutions to address the needs. This is in sharp contrast to the trend we see in consumer technologies, and there is much we can learn, particularly from the way social tools address communication and collaboration that would facilitate better integration of laboratory tools in support of knowledge management objectives.
广告
