IDBS Blogg | 11 mars 2016
Behov av informatik för screening: Del två
Många företag tillämpar idag en balanserad strategi för mål- och fenotypiska analyser, för att försöka optimera för sjukdomsrelevans och genomströmning. Förra veckan mitt blogginlägg ställa in scenen men med nya fenotypiska analysformat och plattformar som blir tillgängliga varje år, vad behöver man tänka på för att framtidssäkra sina lösningar?
Viktiga områden att titta på när det gäller Hantering av HCS-data teknik i labbet:
Funktioner: Kommer lösningen att lösa de specifika problem som jag vill åtgärda?
När man fattar beslut om programvara för screening måste flexibilitet vara en viktig faktor vid varje köp. Nya analystyper utvecklas hela tiden, kan din valda lösning anpassas till framtida behov?
Pris: är denna teknik prisvärd?
Vad kostar det för dig om din organisation inför ett nytt analysformat?
Att lösningen är prisvärd är oerhört viktigt, precis som vid alla inköpsbeslut som fattas i laboratoriet, men att se till att tekniken uppfyller alla dina krav är ett måste. Välj en lösning som tar hand om alla dina datahanteringsfrågor, från insamling och analys till delning och samarbete. Den bör växa med organisationen för att säkerställa en sund och framtidssäker investering.
Integration: kommer verktyget att fungera med mina andra instrument och labbteknik?
Integration med andra labbverktyg bör ingå som standard och gör det möjligt för användarna att snabbt och enkelt importera data och bilder av data från hela labbet. Flexibiliteten att sedan välja de funktioner som krävs för screening förhindrar behovet av processer i flera steg och sparar tid, eftersom bilder och data visas bredvid varandra för analys.
Ett exempel på detta är Inventiva
Rätt programvara kan stödja och effektivisera processen för läkemedelsupptäckt. Kolla in detta ny artikel i Financial Times om hur Inventiva har tiofaldigat analysen av både traditionella mål- och fenotypanalyser, efter att ha gått från äldre teknik till ActivityBase.
Fler nyheter
Varför AI-anpassade bioprocessdata börjar vid laboratoriebänken
Too much scientific data lives in disconnected systems, free text or spreadsheets. Without capturing structure and context at the bench, it is hard to reuse data for analytics, automation and AI at scale. Discover how to move from fragmented records to reusable scientific insight.
Vad är den ”reglerade mitten”? Att överbrygga klyftan mellan AI i ”torrlaboratoriet” och praktiskt genomförande i ”våttlaboratoriet”
AI is generating powerful hypotheses in biopharma but many of these insights stall at the bench. In this blog, Anirban Mudi introduces the concept of the governed middle – the operational layer that connects dry lab AI to governed wet lab execution.
Antibody Industrial Symposium 2026
IDBS är glada över att delta i den 25:e årliga Bio-IT World Conference & Expo. Besök oss i monter 511 för att upptäcka hur IDBS Polar effektiviserar dataarbetsflöden, förbättrar samarbete och påskyndar innovation inom biovetenskap.
IDBS och Alchemi ingår samarbete för att påskynda inlämningen av ansökningar inom bioläkemedelsbranschen med hjälp av AI-verktyg som uppfyller gällande krav
IDBS och Alchemi har ingått ett samarbete för att koppla samman Alchemys AI-agenter med reglerad data i IDBS Polar, vilket gör det möjligt för bioläkemedelsföretagens team att ta fram CMC-rapporter och ansökningsunderlag snabbare – samtidigt som efterlevnaden av 21 CFR Part 11 och den mänskliga granskningen upprätthålls genom hela processen.
