生物製剤の研究開発データ管理:研究室が潜在能力をフルに発揮できない理由と、軌道修正するためのベストプラクティス

ウェビナー|2018年6月28日開催

今日、生物製剤研究所が直面している重要な課題の核心は、科学的プロセスを通じて作成されるデータの量と複雑さにある。

細胞株開発の一部として記録された生物製剤の実験データであれ、上流、下流、分析プロセスであれ、あるいは機器を通して生成された結果や生データであれ、これらのデータを異なるフォーマットで、異なるソースから抽出、分析、報告することは、ビジネスの成果、時間、コストを犠牲にする可能性がある。

インダストリー4.0やハイスループットシステム(HTS)の台頭のようなトレンドは、科学におけるビッグデータの存在と創出を増加させ続けるだろう。バイオプロセス産業は、自動化と連続的バイオプロセスの領域へと急速に移行しており、これらはどちらも生きた手順の合理化に役立つ。しかし、科学者は、生成したデータを一貫性のあるフォーマットで保存し、再利用のためにデータを簡単にマイニングし、必要なデータのみを可視化できる、日常的でエンド・ツー・エンドなツールを必要としている。

このウェビナーに参加して、以下について学びましょう:

  • 生物製剤の研究者が今日直面している主な課題:時代遅れの技術、手作業によるプロセス、サイロ化したデータ、研究開発の革新に対するプレッシャーの高まり
  • 不十分なデータ管理がラボに及ぼす影響 - データマイニングの実施、チーム間での情報共有、文脈に沿ったデータ収集の調和を可能にするために取り組むべき様々な側面について
  • 効率性を高め、製品品質を向上させ、チームとの効果的なコラボレーションを可能にするために、ワークフローを実行することでどのようにプロセスを最適化できるか。
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