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IDBS Blog | 29 février 2024

Les ELN d'aujourd'hui peuvent-ils prendre en charge les laboratoires de demain ?

Les ELN d'aujourd'hui peuvent-ils prendre en charge les laboratoires de demain ?

Par Stuart Ward, responsable de la stratégie des plateformes, IDBS

Le marché mondial des cahiers de laboratoire électroniques (ELN) devrait passer de $626 millions en 2022 à $935 millions en 2030.1 Cette croissance est attribuée à l'intensification de la concurrence dans le secteur pharmaceutique, aux offres d'ELN basées sur le web et dans le nuage, à leurs avantages et à l'évolution de la technologie. Mais ces dernières sont-elles dans une impasse ?

Ne vous y trompez pas. ELNs sont toujours d'actualité dans les laboratoires pharmaceutiques, car elles permettent d'accélérer la délivrance des médicaments, d'assurer une bonne gestion des données, d'améliorer la sécurité des données, de soutenir les audits et de renforcer la collaboration et la communication. Cependant, elles peuvent être limitées lorsqu'elles sont isolées. Comme l'écrit Matt Clifford, directeur de la stratégie de recherche et d'innovation à l'IDBS, dans Le monde de la découverte de médicamentsSelon lui, si les ELN autonomes "ne font pas partie d'une stratégie et d'un écosystème de données plus complets, ils peuvent également constituer un obstacle".

Que signifie ELN ?

Pour comprendre comment un ELN peut faire partie d'une stratégie intégrée de données, il faut d'abord comprendre ce qu'est un cahier de laboratoire électronique. En termes simples, un ELN est destiné à remplacer les carnets papier encombrants et fastidieux et les feuilles de calcul Excel, tous deux sujets au manque de reproductibilité et à l'erreur humaine. Les ELN répondent aux besoins de saisie de données non structurées, telles que des données disjointes et disparates, qui seraient autrement stockées à différents endroits. L'ELN est une plate-forme centralisée pour la saisie et le stockage des protocoles, des observations, des notes et d'autres données.

Malgré ces avantages, certains directeurs de laboratoire sont réticents à l'égard des ELN parce qu'ils hésitent à numériser les données, ne pensent pas avoir le temps de mettre en place un système, ne veulent pas perturber les routines manuelles actuelles et s'inquiètent de la sécurité des données. En fait, 60% des scientifiques utilisent du papier ou des feuilles de calcul Excel à un moment ou à un autre de leur processus pour gérer leurs données.2 Selon une étude partagée par Le monde du calcul scientifiqueSeuls 20% des non-utilisateurs du réseau ELN se sentent à l'aise dans la mise en place d'un environnement entièrement électronique pour la protection de leur propriété intellectuelle.3

Cela dit, les systèmes améliorés et automatisés retiennent effectivement l'attention des scientifiques, puisque 20% des organisations commerciales du secteur des sciences de la vie utilisent, mettent en œuvre ou sont sur le point de finaliser l'achat d'un ELN. 83% ont un certain intérêt pour les ELN ; 43% d'entre eux envisagent sérieusement un achat, définissent des exigences ou évaluent des systèmes.3

Mais les ELN ne suffisent pas ; les gens en veulent plus, pour être en mesure d'obtenir de vrais résultats. transformation numérique. Les résultats de l'enquête de Deloitte suggèrent que les organisations donnent la priorité aux investissements dans le cloud (80%) et l'IA (76%) pour... développement de médicaments à l'appui de cette démarche.4

Alternatives aux ELN de base

Les cahiers de laboratoire électroniques génériques constituent un référentiel sécurisé pour documenter la recherche, partager des idées et assurer la conformité à la norme 21 CFR Part 11. Les données non structurées contenues dans le cahier de laboratoire électronique ne sont pas faciles à rechercher ou à analyser, ce qui limite la production de rapports normalisés et d'analyses de données significatives. Les flux de travail des laboratoires ne peuvent pas être gérés et l'intégration avec d'autres logiciels de laboratoire courants est limitée, ce qui conduit à un isolement potentiel par rapport aux autres technologies de laboratoire et à des données cloisonnées. Par exemple, le manque de données relatives aux échantillons oblige les organismes de R&D à utiliser un autre système, tel qu'un système de gestion de l'information de laboratoire (LIMS), ce qui, à son tour, réduit la visibilité des flux de travail de bout en bout, limitant ainsi les informations qui peuvent être utilisées pour optimiser les processus et accélérer la mise sur le marché.

Une alternative consistait à faire converger l'ELN centré sur l'expérience et le LIMS centré sur l'échantillon en un seul système de gestion de l'information. solution hybride appelé système d'exécution en laboratoire (LES). Cette variante spécialisée d'un ELN permet d'appliquer les procédures d'exécution des modes opératoires normalisés ou des instructions de travail. Cependant, le LES peut avoir une application limitée dans les environnements où le développement des procédures est en cours et où la flexibilité est nécessaire.

Les entreprises innovantes veulent aller plus loin. Elles sont prêtes à adopter des solutions qui incluent des flux de travail numériques conçus pour créer une colonne vertébrale de données persistantes et dynamiques tout au long du cycle de vie de BioPharma. Cela constitue une base solide pour l'analyse, l'accélération de la prise de conscience et l'avenir. jumeau numérique et la modélisation in silico.

En voici un exemple IDBS PolarL'équipe de gestion du cycle de vie des produits biopharmaceutiques (BioPharma Lifecycle Management) est chargée de la mise en œuvre du projet.BPLM) pour la saisie des données, l'exécution des processus, l'analyse avancée, la visualisation des données et l'établissement de rapports tout au long du cycle de développement des médicaments. La combinaison de résultats expérimentaux et fondés sur des modèles élimine les processus manuels et rend les flux de travail numériques plus efficaces et transparents.

Davantage de fonctionnalités pour les scientifiques

Tout comme les ELN, les fournisseurs d'ELN évoluent. Aujourd'hui, des dizaines de fournisseurs développent des modules d'application spécialisés et/ou s'intègrent à d'autres technologies pour répondre aux besoins des utilisateurs, dépassant ainsi clairement les attentes initiales vis-à-vis des ELN il y a quelques années seulement. Les scientifiques doivent capturer des données structurées, alignées sur des catalogues et des modèles de données, afin de pouvoir faire confiance à leurs données et d'en tirer de la valeur. Les fournisseurs d'ELN concluent des partenariats avec d'autres fournisseurs de technologies et fabricants d'équipements de laboratoire afin d'intégrer les ELN à des solutions complémentaires et d'améliorer l'interopérabilité.5 Par exemple, l'intégration des ELN dans les systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) et de gestion des données scientifiques (SDMS) gagne en effet du terrain en raison des promesses de transfert transparent des données, d'amélioration de l'efficacité du flux de travail et d'amélioration de la traçabilité des données.5

M. Clifford note que lorsque les entreprises définissent leur stratégie de gestion des données, il est très utile de penser à court et à long terme et qu'"il est important d'avoir un objectif clair à long terme sur la manière dont les données seront utilisées - de préférence un objectif centré sur les besoins concrets d'analyse des données qui feront avancer l'entreprise"6.

IDBS a reconnu ce besoin dans la manière dont les données doivent être traitées et gérées tout au long du cycle de vie du produit et du processus, ici et maintenant, et à long terme. Au sein de la plateforme cloud-native, IDBS offre une gestion des stocks biologiques et de laboratoire, une fonctionnalité de demande d'essai et des capacités de collaboration, en plus de la capture de données expérimentales non structurées et structurées sous-jacentes. En outre, IDBS excelle dans deux domaines clés. Tout d'abord, il offre un ensemble clair de points d'intégration et d'API pour communiquer avec des instruments et des applications tiers. Deuxièmement, l'intégration de l'IA/ML et de l'analyse visuelle au sein d'une plateforme unique. Ensemble, ils éliminent l'alignement manuel des ensembles de données, qui prend du temps et est source d'erreurs, améliorent les capacités d'analyse des données et, en fin de compte, permettent une prise de décision plus rapide et plus éclairée.

Possibilités d'exploiter les données

Les ELN des années passées ne suffisent plus et l'industrie a besoin d'outils plus sophistiqués. L'introduction d'ELN moins génériques et plus "spécifiques" doit comporter des outils intégrés pour aider les chercheurs, tels que des bases de données de réactions consultables, la planification de la synthèse chimique et l'inventaire chimique intégré.3

Selon M. Clifford, l'ELN de base est en fin de compte un outil de collecte de données et non un système de recherche ou une stratégie de gestion des données. Les solutions plus avancées présentent des avantages tangibles par rapport aux carnets de notes en papier et aux feuilles de calcul Excel, car elles garantissent l'intégrité des données. Il souligne que si les ELN auront toujours leur place dans les laboratoires scientifiques, ceux qui n'ont pas accès à des données bien structurées resteront à la traîne. "La quantité de données que nous pouvons désormais collecter et analyser à partir de chaque expérience est stupéfiante. Nous avons d'immenses possibilités de développer une meilleure compréhension des cibles et de permettre la découverte de nouveaux médicaments plus efficaces, mais seulement si nous pouvons exploiter ces données".6

 

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A propos de l'auteur

Stuart Ward, responsable de la stratégie des plateformes, IDBSStuart est le directeur de la plate-forme et des solutions et il est chargé de veiller à ce que les produits IDBS répondent aux besoins des clients. Il a développé l'équipe IDBS Platform, qui comprend des Product Owners, des User Experience Designers et des Technical Authors, afin qu'elle puisse fournir l'expérience commerciale et sectorielle nécessaire pour créer des logiciels et des solutions permettant à BioPharma et à d'autres industries de réaliser plus rapidement des percées scientifiques. En outre, il a dirigé la création et le lancement de The E-WorkBook GxP Cloud, qui a été le premier produit SaaS d'IDBS à être utilisé dans des environnements réglementés (21 CFR Part 11, GxP).
Avant de prendre ses fonctions en janvier 2014, il était chef de produit pour E-WorkBook pendant quatre ans et a travaillé pendant cinq ans dans les services professionnels mondiaux d'IDBS, où il était responsable du déploiement des produits d'IDBS d'un point de vue technique et de la gestion de projets.
Avant de travailler à l'IDBS, Stuart a effectué un stage post-doctoral au NIH et a ensuite travaillé pour Ionix Pharmaceuticals. Il a obtenu son doctorat en pharmacologie au MRC National Institute for Medical Research (Université de Londres).

 

 

Références

  1. Yahoo Finance. (2023). Global Electronic Laboratory Notebooks (ELNs) Strategic Business Report 2023: Myriad Advantages of ELNs Promote Use of Electronic Lab Notebooks. Retrieved from [https://finance.yahoo.com/news/global-electronic-laboratory-notebooks-elns-101300070.html]
  2. IDBS. (n.d.). IDBS Polar. Retrieved from [https://www.idbs.com/polar/]
  3. Scientific Computing World. (n.d.). The State of the ELN Market. Retrieved from [https://www.scientific-computing.com/feature/state-eln-market]
  4. Deloitte. (n.d.). Biopharma digital transformation. Retrieved from [https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/life-sciences/biopharma-digital-transformation.html]
  5. MarketWide Research Report. (n.d.). Electronic Lab Notebook Market Analysis 2024-2032. Retrieved from [https://markwideresearch.com/electronic-lab-notebook-market/]
  6. Clifford, M. (2023, August 23). You think you need an ELN… but are you asking the right questions? Drug Discovery World. Retrieved from [https://www.ddw-online.com/you-think-you-need-an-eln-but-are-you-asking-the-right-questions-25481-202308/]
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