Contenido patrocinado por Automata – Reseñado por Louis Castel
La automatización se ha considerado durante mucho tiempo como una forma rentable de “ofrecer más y mejor”, permitiendo la experimentación a gran escala y la producción rápida de datos.
En la actualidad existe una cantidad casi abrumadora de datos en determinadas áreas, algunos de los cuales no pueden contextualizarse fácilmente de manera que resulten verdaderamente utilizables en un entorno científico.
Sin estandarización y trazabilidad, en particular, se verán comprometidas la reproducibilidad y la relacionabilidad de los datos.
- Datos y ciencias de la vida
- Repensar cómo los datos de la automatización del laboratorio pueden ser más útiles para los científicos
Datos y ciencias de la vida
La tecnología, la conectividad, el consumismo y un cambio en las actitudes sociales han brindado a los científicos un acceso incomparable a datos biofísicos, conductuales y biomédicos a escala global.
Estos datos han permitido comprender mucho mejor los problemas de salud pública y han descubierto muchos medios potenciales para responder a estos problemas. Si bien estos tratamientos en desarrollo requieren una serie compleja de datos para su racionalización, gran parte de esos datos no se obtuvieron con aplicaciones científicas en mente.
Debido a las disparidades en las técnicas de recopilación, por ejemplo, puede ser difícil encontrar puntos en común y, a menudo, pueden faltar elementos cruciales en los metadatos auxiliares o en la información de apoyo.
En los experimentos y las etapas de recopilación de datos también intervienen numerosos procesos manuales, lo que significa que garantizar la calidad de los datos puede llevar mucho tiempo.
El desarrollo de sistemas de laboratorio no conectados en red no ha sido de ayuda, como tampoco lo ha sido el bloqueo de controladores o archivos de datos. La falta de flexibilidad en las soluciones de automatización de laboratorios agrava este problema al generar datos inoperativos a un ritmo rápido.
Adoptar un nuevo enfoque para la automatización del laboratorio puede ayudar a abordar algunos de estos desafíos.
Repensar cómo los datos de la automatización del laboratorio pueden ser más útiles para los científicos
Para aprovechar al máximo este vasto conjunto de información, la automatización debe proporcionar datos de alta calidad, oportunos y utilizables, además de seguros, rastreables y conectados.
Datos de mayor calidad con automatización
Aunque hay una gran cantidad de datos, esto no significa que se necesiten menos. En ocasiones, es necesario recopilar más datos para contextualizar correctamente los hallazgos y lograr la calidad requerida. Depender de actividades manuales para esta recopilación de datos compromete la confiabilidad de los datos y aumenta el riesgo de errores de transcripción.
Más puntos de datos
Cuando la automatización de laboratorio conecta y transfiere datos a través de flujos de trabajo o celdas de trabajo integrados, se pueden introducir muchos más puntos de datos para respaldar el análisis y promover una mayor experimentación.
LINQ, la plataforma completa de automatización de laboratorio de Automata, transfiere datos desde todos los instrumentos integrados. Puede hacerlo directamente a un LIMS o a través de cualquier herramienta de datos de terceros.
LINQ también puede eliminar las tareas de transcripción manual y recopilar más datos directamente del experimento.
Crédito de la imagen: Automata
Un software de automatización de laboratorio óptimo ayudará a estandarizar y transferir los datos tanto como sea posible. Los sistemas que no poseen opciones avanzadas de gestión de datos agravan el problema.
Por ejemplo, un laboratorio de genómica clínica pasó de tres puntos de datos por placa a 39 después de automatizar con LINQ, lo que destaca cuán rápidamente el volumen de datos puede volverse abrumador sin una gestión de datos automatizada.
| 3 | 39 |
| puntos de datos por placa antes de LINQ | puntos de datos por placa después de LINQ |
Transferencia automatizada de datos
La automatización del laboratorio se centra en eliminar errores y mejorar la calidad y confiabilidad de los resultados, pero esto también debería extenderse a los datos.
La automatización que facilita el intercambio bidireccional de información entre bases de datos e instrumentos, y mejor aún, la automatización que estandariza esos datos, es esencial para los laboratorios de alto rendimiento.
LINQ ha sido diseñado arquitectónicamente para funcionar con la mayoría de los repositorios de datos y puede conectar los instrumentos y los datos generados a partir de flujos de trabajo automatizados a cualquier ELN/LIMS, y el usuario dicta qué datos se recopilan.
Esta integración directa puede ayudar a contextualizar la información al brindar al usuario acceso a los archivos de metadatos y eliminar la necesidad de ingresar datos manualmente, lo que puede generar errores.
Intercambio oportuno de información mediante automatización
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Los datos pueden quedar obsoletos rápidamente y puede resultar difícil mantener un registro preciso de la información más actualizada disponible.
Esta dificultad se vuelve más significativa cuando se ejecuta una automatización avanzada del flujo de trabajo que puede probar miles de compuestos durante un período de días.
Un ensayo de detección de alto rendimiento automatizado por Automata podría analizar 10.000 compuestos en cinco líneas celulares en tan solo un día y medio. En cambio, realizar este ensayo con soluciones semiautomatizadas comparables llevaría una semana y media.
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| 10.000 compuestos | 5 líneas celulares | 1,5 días |
Con un sistema que procesa hasta 100 placas por día por configuración, el volumen de datos generados sería enorme. Si estos datos no se enviaran a un LIMS en tiempo real, podrían quedar obsoletos, incluso al final de ese día.
LINQ es una plataforma de automatización completa, lo que significa que cada acción se rastrea sin intervención y se registra de forma segura mediante el software LINQ Cloud. Todos los datos que el sistema debe recopilar de los componentes del flujo de trabajo se transferirán al lago de datos correspondiente en tiempo real, lo que los pondrá a disposición de inmediato para su uso.
Mejorar la trazabilidad de los datos mediante la automatización
Los datos perderán su valor si no se puede rastrear su origen y no se comprende el entorno en el que fueron recopilados.
Si bien los grupos de usuarios de datos suelen comenzar siendo pequeños y especializados, puede surgir la necesidad de compartir incluso la información más matizada fuera de las comunidades originales. La respuesta a la pandemia de COVID-19, por ejemplo, vio a empresas públicas y privadas trabajando juntas para desarrollar una vacuna.
Para que los datos sean utilizables y preserven su vida útil, se requiere un elemento de trazabilidad, algo que la automatización de laboratorio puede facilitar fácilmente.
Al eliminar las interacciones manuales en el laboratorio y controlarlas digitalmente, los usuarios pueden beneficiarse de las capacidades de transferencia de información dinámica de software avanzado como LINQ Cloud.
LINQ Cloud es el componente de software de la plataforma de automatización de flujo de trabajo de extremo a extremo LINQ de Automata. Permite a los usuarios determinar sus necesidades, probar los parámetros de sus experimentos y visualizar los resultados.
Los usuarios pueden ingresar parámetros y ejecutar instrucciones, simular y programar experimentos para garantizar la confianza en los resultados y analizar cada acción que haya tenido lugar durante la ejecución.
Puede capturar datos de todos los eventos en ejecución y los usuarios pueden exportar fácilmente registros de auditoría a través del acceso controlado por permisos.
Crédito de la imagen: Automata
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LINQ Cloud estandariza la información que recibe del flujo de trabajo y sus instrumentos y la transfiere a cualquier lago de datos especificado, mejorando la trazabilidad de los datos experimentales.
Conecte la automatización para una mejor colaboración
Los datos FAIR se pueden encontrar, acceder, interoperar y reutilizar, lo que significa que también deben estar disponibles digitalmente.
Las soluciones de automatización basadas en la nube como LINQ permiten enviar datos a un recurso centralizado en tiempo real para su uso inmediato por parte de quien tenga acceso (en equipos u organizaciones enteras).
LINQ Cloud posee capacidades de gestión de usuarios aprobadas por el Título 21 del CFR para la colaboración interna, lo que promueve la confianza a través de reglas de acceso seguras. Los permisos se pueden configurar a nivel de operador, creador y administrador, lo que significa que cada usuario ve lo que necesita ver. También habrá registros de auditoría para fines de transparencia y trazabilidad.
LINQ Cloud tiene como objetivo brindar a los laboratorios la capacidad y la confianza para trabajar en colaboración, haciendo que ese proceso sea más sencillo y al mismo tiempo protegiendo la repetibilidad y la reproducibilidad.
Colaboración en toda la infraestructura y más allá
Las ventajas de centralizar el diseño, la ejecución, la resolución de problemas y la recopilación de datos aumentan exponencialmente cuando se aplican a la automatización a nivel de infraestructura que conecta todos los sistemas de automatización de una red de laboratorio a una plataforma de software altamente capaz como LINQ Cloud.
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La centralización produce un banco de datos e instrumentos compartido digitalmente que cualquiera puede utilizar para adaptar, simular y analizar experimentos sin afectar las actividades diarias de los sistemas.
La tecnología y las ciencias biológicas pueden combinarse para generar el tipo de datos necesarios para revolucionar la terapia y el descubrimiento de fármacos. Esos datos se generan ahora a gran escala, por lo que es fundamental utilizar la tecnología para garantizar su interoperabilidad y su preparación para futuros avances en materia de conectividad.
El director ejecutivo de Automata, Mosfata ElSayed, lo resumió en su actualización más reciente:
“El auge de la automatización, las tecnologías de alto rendimiento y la integración de sensores y datos en los laboratorios húmedos representa un cambio de paradigma en el trabajo científico. Estas tecnologías, junto con la integración perfecta de la producción y el análisis de datos, están marcando el comienzo de una nueva era de eficiencia, precisión y escala.
“Los laboratorios automatizados ahora pueden realizar tareas repetitivas con una precisión incomparable, lo que permite a los científicos centrarse en aspectos más complejos de su investigación; además, los datos generados en estos procesos automatizados se pueden capturar, analizar y visualizar instantáneamente, a escala”.
“Eso no solo acelera el ritmo del descubrimiento científico, sino que también abre la puerta a las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial que recién están comenzando a transformar la forma en que se llevan a cabo los diagnósticos, el descubrimiento de fármacos y la investigación”.
Fuente: https://www.news-medical.net/whitepaper/20240913/The-challenges-of-data-in-science.aspx
