技术有助于推动数字转换和实验室效率

数字转换实验室是一个快速发展的领域,与自动化和数字化的发展从根本上改变了实验室的设计,建造和运行的。几个技术有助于推动这一转变,从人工智能(AI)到实验室信息管理系统(LIMS)。

总的来说,这些技术的集成使实验室更有效地运作,增加速度,精度和灵活性。实验室将利用这些进步加快各自领域的科学发现和推动创新。在本文中,我们强调的一些关键技术推动数字转换和探索影响他们对实验室效率。

数字化实验室

现代实验室经理们敏锐地意识到的好处数字化可以带给他们的操作。首先,数字化改进数据管理通过提供一个集中的平台存储、访问和分析数据。这允许高效的数据共享和研究人员之间的协作,促进更快的决策和加速科学发现。此外,数字化提高实验室效率通过自动化手动任务和简化工作流程。它减少了人为错误,提高生产率和释放了研究者的时间专注于更复杂和关键任务。此外,数字化使实时监控和分析,提供有价值的见解,使积极的决策。这将导致改进质量控制,优化资源利用率和降低成本。此外,数字化增强合规和可追溯性通过保持全面的记录和审计跟踪。它支持再现性和数据完整性。

总的来说,数字化提供实验室可能提高他们的研究能力,加强协作,提高效率,加快科学发展。LIMS等数字技术的进步和电子实验室笔记本(eln)已经帮助推动数字化实验室,提高科学研究的准确性和重现性。

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改善与LIMS的数据质量

LIMS综合软件系统用来管理实验室工作流、数据和样本,为实验室提供显著的优势。LIMS的一个关键好处是简化操作的能力。LIMS提供一个集中的平台来管理实验室活动的所有方面,从样本数据收集和跟踪分析和报告。通过自动化例行任务,如样品登记、标识和跟踪,LIMS消除需要手动数据输入和减少人为错误的可能性。这种自动化导致生产率提高实验室人员可以专注于更重要的任务和科学分析。

此外,LIMS起到至关重要的作用在提高数据质量在实验室。通过标准化的数据收集方法和实施数据完整性规则,LIMS确保一致和准确的数据输入。实时数据访问允许研究人员快速检索信息,促进决策和支持及时响应实验结果。此外,LIMS提供功能,如数据验证和数据审计,使更好的质量控制,符合监管要求。

LIMS超出数据管理的多功能性。他们支持工作流自动化,确保实验室流程遵循预先定义的协议,减少人为错误的可能性。可定制的工作流,实验室可以定义特定的步骤和程序,导致标准化和有效的操作。LIMS也可以帮助符合监管准则和行业标准为样本,通过提供可跟踪性和审计跟踪测试和过程。

此外,LIMS生成综合报告,这是至关重要的文档、分析和共享结果。研究人员可以很容易地检索和编译的数据进行分析,跟踪试验进展和生成报告,以满足特定的需求。这个功能可以节省时间和精力,精简的过程报告发现利益相关者或监管机构。

“实验室产生和收集大量的数据,”说贝基厄普顿博士皮斯托亚联盟主席。“这些数据有可能给研究人员更深入地洞察他们的研究问题,并作出新的连接,但是为了获得洞见和答案从这些数据,我们需要确保它存储根据最佳实践公平原则(可发现的、可访问的互操作性和可重用),使其更容易通过语义丰富,“她补充道。

LIMS,特别是基于云计算的LIMS——可以帮助实验室实现这一目标通过提供一个集中的存储库的数据和通过使它容易搜索和分析数据。此外,LIMS可以帮助实验室符合规定跟踪和记录数据在一个安全的和可审计的方法。

安德鲁·布坎南博士阿斯利康首席科学家强调,钥匙在推动数字转换”的能力从序列条形码和跟踪单个分子,格式,批处理表达式/ QC和功能生成的数据资产。[这些]是必要的对于我们交付工作流程是如何运作的。没有这个,错误率高。”

移动到云

云计算是指在互联网上提供计算服务,远程访问数据、软件和资源。在实验室里,云LIMS可以改变数据管理和分析。利用云计算,实验室可以存储和分析大型数据集,与同事和协作按需访问软件和资源。研究人员可以方便地从任何地方访问数据和软件与互联网连接,促进远程协作和提高灵活性。此外,云计算提供了节约成本的优点,减少需要传统的IT基础设施,如服务器和存储设备。而不是投资于昂贵的硬件和软件,实验室可以利用云计算服务和支付所需的计算资源。这个有成本效益的方法允许实验室有效地分配资源,同时利用权力和基于云的解决方案的可伸缩性。

例如,卡内基梅隆大学,最近在与工业合作伙伴,建立了世界上第一个大学云计算实验室。在这种努力,卡内基梅隆大学的cloud lab带头开创性努力利用云计算的潜力。集中在数据管理、实验室正在开发先进的方法和工具,使无缝存储、检索和分析大量数据集。这种方法不仅简化研究过程,也有利于合作让研究人员从任何位置访问和协作数据与互联网连接。

利用云计算基础设施,实验室是优化资源配置,提高计算能力,在各种科技活动和传动效率。卡内基梅隆大学的研究人员计划使用数字空间为进步铺平道路从人工智能和数据分析领域的高性能计算和物联网(物联网)应用程序。

优化实验设计和人工智能

多年来,AI经历了重大的进化,改变科学家的研究和实验方式。学习能力的数据,识别模式和做出明智的决定,人工智能已经在科学努力成为一个有价值的工具。它有可能改变科学研究和已经发现应用程序的各个方面药物发现和诊断。

AI擅长的一个领域是在优化实验设计。通过模拟不同的场景和预测结果,人工智能可以帮助研究人员在识别研究的最有希望的途径。这有助于减少与实验设计相关的时间和成本,使科学家们能够集中精力的地区高潜力的成功。例如,研究人员在t他广泛的麻省理工学院和哈佛大学正在使用人工智能设计实验来解决一个基因治疗的问题。Broad研究所的人工智能筛选技术、Fit4Function是90%成功发现病毒载体,不引起疾病,但可以提供潜在的改变生活的基因疗法到特定的细胞在体内。

在药物发现,人工智能是用来加速的识别和开发新的治疗化合物。机器学习(ML)算法能够分析大量的数据,如化学结构和生物特性,识别模式和预测潜在的候选药物的功效。这使研究人员能够优先考虑最有前途的化合物进行进一步的调查,在药物研发过程中节省时间和资源。

自然语言处理(NLP)是人工智能的重要组成部分和毫升。NLP使机器理解和认识人类语言,为科学研究开辟新的可能性。“未来,NLP-driven AI和ML将增加人力研究人员在实验室里,使他们能够发现新的数据之间的关系和自动化大型分析加速研究和提高药物研发的成功,”厄普顿博士解释道。

而自动化工具和机器学习算法是强大的,布坎南博士指出,他们不是聪明;“对我来说,情报来自人类的洞察力和提出正确的问题的能力。一旦问题是同意,那么这些工具发挥作用,希望启用新的更强大的见解和发现。”By combining human expertise with AI capabilities, scientists can leverage the full potential of AI in advancing scientific knowledge and innovation.

其他技术推动未来的实验室

机器人:自动化系统在实验室执行重复任务,提高精度和释放人员的时间。他们提供的优势提高准确性、重现性和处理有害物质的能力或无菌条件。

物联网(物联网):物联网连接设备和传感器,可以实现实时的数据收集和分析。它优化实验室操作,提高质量控制,自动化日常任务和提供了重要的见解通过数据实验和流程环境因素。

虚拟和增强现实(VR / AR):VR浸泡在模拟环境中用户使用头盔显示器和交互设备。基于“增大化现实”技术的数字信息覆盖到现实世界中通过移动设备或智能眼镜。虚拟现实和基于“增大化现实”技术提高数据可视化,加速发现和提高效率为研究人员提供身临其境和互动体验。

未来的集成技术在实验室

在实验室采用先进技术的未来并非没有挑战。实验室经常面临着一些障碍当考虑这些解决方案的实现。一个重要障碍是与收购相关的初始成本和实施新技术。先进的系统,如LIMS,机器人技术,物联网设备和人工智能软件可能需要大量投资在基础设施、设备和培训。实验室必须仔细评估采用这些技术的成本和效益,并确保他们结合预算和长期目标。另一个挑战是新技术的兼容性和集成现有系统和工作流。实验室可能已经建立了流程和遗留系统,很难无缝集成新技术。确保兼容性、数据互操作性和平稳过渡从旧到新系统需要仔细的规划和协调。

此外,实验室必须解决关于数据隐私问题,安全性和法规遵从性。云计算和物联网等技术涉及到收集、存储和传输的敏感数据,实验室必须确保健壮的网络安全措施和遵守监管要求,以保护他们的数据的完整性和机密性。此外,采用先进的技术往往需要一个文化转变和实验室人员的心态的变化。研究人员和工作人员可能需要获得新的技能和适应新的工作方式。培训和教育项目必须实现实验室成员熟悉新技术,在有效地利用这些建立他们的信心。实验室之间的协作和知识共享也可以是一个挑战。实验室在隔离可能难以访问共享资源,合作项目,或交换的最佳实践。克服这些障碍需要建立网络、合作平台,促进沟通、协作和资源共享和知识。

布坎南博士建议有一个专家团队实现这些技术的自动化工程师和数据科学家,“应该与实验很好地集成的同事,脚本现有的协议,建议修改更适合自动化。这些协议需要建立、验证和维护。”

有趣的是,COVID-19流行大大影响工作流在实验室和加速采用数字化科学研究。与物理距离措施和限制进入实验室设施,研究人员必须找到替代方式继续他们的工作和维护效率。这导致了更大的数字工具和技术的依赖。数字化的一个关键方面,流感大流行期间成为至关重要的是远程访问数据和软件。实验室快速接受基于云的解决方案使研究人员能够远程访问他们的数据和分析工具,确保研究项目可以继续即使物理访问实验室是有限的。此外,实验室越来越多地采用了LIMS精简数据收集、存储和分析。数码解决方案提供集中式存储库的数据,提高数据完整性和启用有效的跨团队合作,即使在物理上分散。

这些经验将产生持久的影响,实验室继续利用数字技术来提高效率,协作和适应性在大流行后时期。

厄普顿博士强调流感大流行影响的实验室,这加速了自动化和机器人技术领域,甚至指出,我们可以期待在未来12个月内;“COVID-19大流行鼓励许多实验室探索使用自动化、机器人和虚拟现实和基于“增大化现实”技术。要获得巨大的好处从标准化和连接实验室数据,研究更高效和低成本,提高自动化实验室可以24操作小时最终会导致显著的生产率增长。在接下来的12个月里,我们希望看到更大级别的自动化和新兴完全由AI-powered机器人实验室。“OpenAI ChatGPT可以改变,厄普顿说,但“对于任何新技术,从开始花时间去理解很重要的潜在的风险和影响它的使用。”

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AI LIMS,机器人技术,物联网,云计算和虚拟现实/ AR是强大的工具,希望实验室优化操作,提高数据质量,简化工作流程,使他们在实验室关键技术推动数字转换。

通过优化实验设计,提供实时数据和分析,自动执行日常任务,减少错误和释放研究人员的时间,这些技术可以显著提高实验室效率,最终促进科学发现和创新。

厄普顿博士的实验室未来,坚持“技术有潜力改变更好的实验室,但只有在我们的行业准备投资于人民和过程必须陪它。”