Введение

Старые добрые времена, когда ученые проводили исследования в уютных кабинетах, размышляя и покуривая трубку, прошли. Сегодня мы под давлением постоянно растущего объема работы и огромного количества информации, которую необходимо обрабатывать. К счастью, новые программные инструменты повышают нашу производительность. Но остается вопрос, делают ли они нас более эффективными? На ум приходит пресловутая цитата Форда: может быть, мы просто делаем более быстрых лошадей вместо автомобиля?

Если вы думаете, что научное программное обеспечение защищено от этого подводного камня, потому что оно "научное", то это не так. Учитывая огромную сложность исследовательских задач, рабочих процессов и разнообразных типов данных, разработать правильные программные решения сложно. Реализовать по-настоящему инновационное программное обеспечение ещё сложнее.

Попытки, конечно, предпринимались. Существует множество вариантов программного обеспечения для облегчения работы в лаборатории. Тем не менее, LIMS и сопутствующие инструменты часто громоздки, сложны в освоении и не радуют своего пользователя. Почти каждый исследователь знаком с таким внутренним диалогом:

-Отлично, эксперимент завершен! Но мне ещё предстоит проанализировать данные...

Применение программного обеспечения в науке обширно, но мы сосредоточимся на рутинных и важных задачах, с которыми исследователи сталкиваются ежедневно.

Дублирование задач в лабораторной работе

Вопреки распространенному мнению, работа в лаборатории - это не просто смешивание разноцветных жидкостей. Строгость научного метода заключается в повторении и стандартизации экспериментов, включающих основные операции, такие как аликвотирование, смешивание, растворение, дозирование, аспирация в микропланшеты, инкубация, измерение и т.д. Многие этапы можно автоматизировать с помощью современного оборудования или роботизированных платформ. Но что насчёт соответствующих цифровых операций? Определим наиболее частые и рутинные программные задачи в лаборатории.

1. Закупки и инвентаризация. Эффективное управление цепочкой поставок необходимо для поддержания качества сырья и материалов. Процедуры инвентаризации должны обеспечивать своевременное обновление запасов и закупку расходных материалов, гарантируя их целостность.
2. Управление процессами. Эффективное управление процессами критично для контроля качества (QC). Проблемы контроля процессов решаются с помощью правильно разработанного программного обеспечения для оптимизации операций. Оно позволяет регистрировать все процессы QC, включая верификацию, валидацию и аудиты на каждом этапе процесса.
3. Управление информацией. Для эффективного управления огромным массивом информации, производимой лабораторией, необходимо обеспечить точность, безопасность, конфиденциальность и доступность для уполномоченного персонала, такого как менеджеры и руководство. Это включает управление результатами тестов, ввод данных, отслеживание образцов, исходные данные, итоговые отчеты и т. д. Использование соответствующих систем управления поможет оптимизировать процесс и обеспечить эффективную обработку информации.
4. Документы и записи. Они играют ключевую роль в управлении информацией, и эти категории часто пересекаются. Стандартные операционные процедуры (СОПы) - критически важные лабораторные документы, устанавливающие стандарты для процессов и обязательные для надлежащих GxP практик. Они должны быть доступны на рабочем месте, поддерживаться в актуальном состоянии, быть точными и безопасными. Для компании в сфере медико-биологических наук, стремящейся к развитию, выбор подходящего программного обеспечения для управления документами - одна из приоритетных задач.

Эти важные задачи занимают много времени и энергии, отнимая значительную часть когнитивных ресурсов, необходимых для мозгового штурма, размышлений и креативного решения задач. Неправильное управление может привести к техническим ошибкам и снижению качества исследований.

Пакетные операции

Пакетные или массовые операции в лабораторных работах позволяют одновременно выполнять несколько экспериментов или задач, экономя время, согласовывая процессы, снижая затраты, увеличивая пропускную способность и повышая точность. Используя этот подход, лаборатории могут оптимизировать ресурсы и достигать лучших результатов быстрее. Пример - появление в конце 80-х – 90-х методов высокопроизводительного скрининга, изменивших подход к разработке лекарств в крупных фармацевтических компаниях.

Значение программного обеспечения в проектах автоматизации лабораторий часто игнорируется. Даже при выборе самого передового оборудования, отсутствие интеграции с программным обеспечением или ИТ-инфраструктурой может привести к катастрофическим последствиям. Простота использования программного обеспечения может определить успех внедрения автоматизации лаборатории.

Анализ образцов и составление отчетов — две наиболее распространенные операции в лабораторных работах, которые можно оптимизировать программными средствами.

Анализ включает одновременную обработку нескольких образцов, автоматизируемую программными средствами. Системы управления лабораторной информацией (LIMS) и электронные лабораторные блокноты (ELN) позволяют это сделать, обеспечивая централизованную платформу для управления образцами, автоматизации сбора данных и расчетов. Такой подход экономит время и снижает количество ошибок, связанных с ручным отслеживанием образцов, вводом данных и анализом.

Формирование отчетов - важная пакетная операция в лаборатории, которую можно оптимизировать программными инструментами. Ручное создание отчетов долго и ошибочно, особенно с большими данными. Программы, такие как LIMS и ELN, автоматизируют этот процесс, собирая данные из разных источников и представляя их в стандартном формате. Это обеспечивает согласованность отчетов и позволяет проводить воспроизводимые исследования.

Среди других операций, связанных с программным обеспечением в лабораториях, - анализ данных, калибровка приборов и управление запасами. Анализ данных включает обработку больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей, помогающих исследователям принимать обоснованные решения. Калибровка приборов гарантирует точную настройку лабораторного оборудования для получения точных результатов. Управление запасами заключается в отслеживании лабораторных принадлежностей и реактивов для обеспечения достаточного количества материалов для экспериментов.

Программное обеспечение для пакетных операций в лабораториях помогает оптимизировать ресурсы, увеличить пропускную способность и повысить точность. С помощью LIMS и ELN лаборатории могут улучшить анализ образцов, составление отчетов, анализ данных, калибровку приборов и управление запасами.

Автоматизация ИИ в лабораторных работах

Последние достижения искусственного интеллекта могут привести к автоматизации до 300 миллионов рабочих мест, сообщает CNN со ссылкой на отчет Goldman Sachs. Волна ChatGPT и его аналогов, вероятно, сильнее всего ударит по административным работникам и юристам. Генеративный ИИ все еще на ранней стадии развития и ему не хватает креативности для решения научных задач. Поэтому исследователи могут быть уверены в своей работе и использовать преимущества ИИ, так как новые области применения технологии продолжают расти.

Автоматизация рутинных операций - путь к надежным рабочим процессам, выгодным для исследователей и компании. К счастью, у нас уже есть или планируются программные решения для оптимизации лаборатории.

Билл Гейтс справедливо полагает, что благодаря искусственному интеллекту темпы развития медицины значительно возрастут. Биологическая отрасль переполнена данными, поэтому человеку сложно постигнуть работу биологических систем. Однако существующее ПО может анализировать эти данные, определять пути, выявлять мишени для патогенов и создавать соответствующие лекарства.

Помимо этих преимуществ, автоматизация с помощью искусственного интеллекта может сократить расходы и повысить эффективность. Исследование компании Tethys Solutions показывает, что автоматизация повторяющихся задач уменьшает время на их выполнение в 7 раз.

К областям, где внедрение ИИ может быть полезным, относятся:

1. Высококонтентный анализ изображений — ключевой инструмент в разработке лекарств, токсикологии и диагностике, немыслим без глубокого обучения. Быстрый анализ больших данных из изображений позволяет исследователям выявлять тонкие изменения в морфологии клеток или экспрессии белков.
2. Отчетность и интерпретация данных. ИИ может выявлять закономерности и взаимосвязи, которые могут быть упущены аналитиками. Это может привести к новым знаниям и открытиям, которые иначе были бы невозможны.
3. Поиск данных. Нахождение необходимой информации в нужное время может быть сложной задачей даже для лабораторий с налаженным управлением жизненным циклом информации.
4. Предсказательное моделирование. ИИ можно использовать для создания прогностических моделей, позволяющих прогнозировать будущие результаты на основе исторических данных. Это может быть полезно в областях управления запасами и технического обслуживания.
5. Программирование на естественном языке. Создание программ для высокоэффективного роботизированного оборудования может быть сложным и трудоемким, особенно для людей с ограниченной технической подготовкой. LLM умеют преобразовывать естественный язык в код, упрощая эту задачу.

Алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для обработки больших объемов данных и распознавания скрытых закономерностей, которые сложно или невозможно заметить невооруженным глазом. Это снижает риск ошибок и несоответствий в результатах экспериментов, что особенно важно в таких областях, как открытие лекарств, где даже небольшие ошибки могут иметь значительные последствия.

Еще одно преимущество автоматизации ИИ - ускоренный анализ. Алгоритмы ИИ обрабатывают большие объемы данных гораздо быстрее человека, экономя исследователям значительное количество времени и усилий. Это особенно полезно в области геномики, где нужно анализировать обширные массивы данных для выявления потенциальных мишеней заболеваний.

Автоматизируя задачи анализа данных и распознавания изображений, исследователи могут высвободить время для сложных задач. Это может привести к эффективному использованию ресурсов и снижению стоимости исследований.

Использование ИИ в научных исследованиях вызывает опасения: предвзятость обучающих данных, отсутствие прозрачности, проблемы конфиденциальности и безопасности. Однако это не остановит прогресс в данной области.

Чего ожидать

Автоматизация может освободить время исследователей. Перегруженные техническими и избыточными задачами (написание отчетов, управление образцами и инвентарем, бумажной работой и отслеживанием новых публикаций), ученые часто отдаляются от сути исследования. Им просто не хватает времени.

Автоматизация повторяющихся лабораторных задач позволяет получить ценное свободное время, снизить риск человеческих ошибок и повысить производительность. Автоматизированные лабораторные роботы могут выполнять различные задачи - от маркировки образцов до обработки микропланшетов, а программное обеспечение для планирования работы лаборатории позволяет автоматически планировать ресурсы лаборатории и рассчитывать возможности персонала на краткосрочную и долгосрочную перспективу. Автоматизация также устраняет несоответствия на всех этапах процесса.

Искусственный интеллект (ИИ) может улучшить работу лабораторий. Используя ИИ, можно автоматизировать анализ данных и распознавание образов. Алгоритмы ИИ распознают закономерности в больших массивах данных, что помогает исследователям быстро находить потенциальные решения. Также ИИ может анализировать изображения, полученные с микроскопов, сокращая время и усилия, необходимые для ручного анализа. Это ускоряет процесс открытия лекарств и повышает точность результатов. Использование ИИ в лабораториях повышает эффективность, производительность и качество исследований. ИИ должен стать личным помощником каждого сотрудника лаборатории.

Однако важно отметить, что добавление машин и автоматизация задач повысят точность, если система управления эффективна. Хорошее программное обеспечение может выявить узкие места, что особенно важно в лабораторных работах, где точность и эффективность критичны.

Автоматизация в лаборатории

Если вы работаете в сфере НИОКР, изучите возможности автоматизации программного обеспечения, чтобы повысить эффективность, точность и производительность. Начните со следующих шагов:

1. Определите повторяющиеся задачи. Проанализируйте лабораторные процессы и найдите те, что занимают много времени, часто повторяются и подвержены ошибкам. К ним могут относится анализ данных, подготовка образцов или рутинное обслуживание.
2. Изучите доступные решения для автоматизации. Исследуйте различные инструменты и программы, доступные для ваших задач. Это могут быть системы управления лабораторной информацией (LIMS), электронные лабораторные блокноты (ELN) или инструменты анализа данных на основе искусственного интеллекта.
3. Оцените потенциальные выгоды и отдачу от инвестиций.
4. Внедряйте и оптимизируйте подходящие автоматизационные решения, оценивайте их эффективность и настраивайте программное обеспечение и процессы для соответствия вашим потребностям и целям.
5. Будьте в курсе и адаптируйтесь. Мир лабораторной автоматизации непрерывно развивается, поэтому следите за последними разработками и достижениями в области технологий. Будьте готовы адаптировать стратегии автоматизации вашей лаборатории с появлением новых инструментов и методов.

Продуманная интеграция автоматизации и программного обеспечения в лаборатории повышает эффективность, точность и производительность. Сотрудники лабораторий, осваивая эти технологии, могут сосредоточиться на сложных задачах и продвигать научные исследования. Решение проблем прозрачности, конфиденциальности и безопасности важно для ответственного использования ИИ в научных исследованиях. Осведомленность о последних событий в области автоматизации лабораторий и адаптация к ним позволит исследователям использовать весь потенциал ИИ, приводя к прорывным открытиям и инновациям в различных научных областях.