皮斯托亚联盟项目数字化分析方法的共享数据支持机器学习和提高网络的弹性

皮斯托亚联盟宣布,它已成功地完成了一个概念验证(PoC)的数字传输通过云分析的高效液相色谱(HPLC)方法,证明可以安全地转移分析方法之间的两个不同的供应商和色谱数据系统(CDS)轻松供应商。这PoC提供一系列关键的改进方法消除手动键控数据的传输,降低风险,步骤和错误,提高整体的灵活性。PoC的一部分方法中心项目在实验室,已经成功测试了默克和葛兰素史克,那里一直是高效液相色谱信息在不同系统之间的有效转移。联盟现在医药行业的呼吁更广泛的参与,以及仪器和cd供应商支持和基金未来阶段的项目,包括识别新的用例和云平台的进一步发展,使传输的方法。

更大的纸质流程的数字化对标准化的本体将有助于克服主要行业壁垒的再现性和互操作性,以及消除人为错误的机会。这为未来奠定了基础数据科学技术,人工智能和机器学习等,确保机器可读的数据。这个项目也是一个更大一步cyber-resiliency业内人士提供一个集中的地方来存储方法和促进安全的数据交换。皮斯托亚联盟与同素异形体的基础上,使用同素异形体框架技术堆栈,以确保互操作性,以及ZONTAL提供虚拟云方法信息的存储位置根据公平原则。葛兰素史克公司,默克和安捷伦提供支持和资助。

“这个合作项目是一个关键的第一步显示可以发展合作伙伴之间的数字传输色谱数据包括方法、序列,和结果不同cd平台,”肯•威尔斯说科学和葛兰素史克公司的董事。“那是不可能的不集中和标准化实验描述常见的数据模型——公平数据成功的数字化的核心产业。”

“方法管理——从存储到共享,是我们成员面临的最大问题之一。当信息存储在本地PC上或一个民族解放军这不是备份,一个网络攻击可以立即消灭他们。有一个集中的存储厂商中立的格式的方法不仅可以保护这些笔记,这让他们搜索,避免了不必要的重复方法创建、“Birthe尼尔森博士说,项目经理为中心的方法。“在未来,我们希望链接分析方法和结果数据在一个单一的平台,这将有助于大幅启用信息分析的数据来自多个供应商的同时汇集和可视化。这些见解不会可能没有这个项目奠定基础,包括机器可读的数据。”

公司经常分享方法内部和外部合同研究组织(cro)需。这是一个特别重要的用例开发新疗法临床开发是至关重要的。必须采用一致的方法在组织促进监管机构的批准,这一过程通常抑制药物开发。通常方法只是共享通过邮件或身体贴,没有集中的存储库中,科学家使用提供了一致的访问。横必须重建和重新验证方法,这是劳动密集型的,开放的人工解释或错误,最终加剧了再现性危机。改进的方法交换将创建更好的灵活性、再现性、效率、甚至提高安全性。

“这个解决方案将提高效率和质量管理方法和实验室自动化和解锁高级分析应用程序的数据科学家们长期以来一直在等待。我们不能低估的影响这将对制药公司和他们的合作伙伴,”解释了沃尔夫冈•Colsman CEO ZONTAL Inc .”高效液相色谱方法参数特定于色谱数据系统和高效液相色谱仪器供应商和模型和过去没有容易。这将是第一次方法参数和原始数据在一个可互操作的数据格式在各种软件和硬件系统中常用的行业。”

皮斯托亚联盟正在寻找制药公司,仪器和cd供应商和服务组织站出来并参与项目的下一阶段。在这个下一阶段,联盟计划扩展平台的功能将分析方法与结果数据,这将是一个行业第一。联盟的目标是使方法中心系统基础设施的一个组成部分在每一个分析实验室。它将通过添加支持列和额外的硬件和其他分析技术,如质谱和核磁共振光谱(NMR)。