Optimierung des Labor-Managements mit integrierten Systemen

Forschungslabore müssen Proben, Experimente und Daten im Blick behalten. Gute Organisation ist der Schlüssel für effektive Forschung. Neben der Verwaltung von Proben und Daten schreiben Forscher in der Regel Notizen zu ihren Experimenten. Diese Notizen werden oft in physischen Laborheften oder digitalen Formaten aufbewahrt.

Da die Biowissenschaften zunehmend industrielle Methoden anwenden, haben viele Labore und kleine Unternehmen Schwierigkeiten, grosse Datenbanksysteme zu übernehmen, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Ihnen fehlen in der Regel die Mittel, um solche komplexen Systeme zu betreiben. Eine Umfrage unter 233 Biowissenschaftslaboren hat gezeigt, dass die häufigste Methode für Forscher die Verwendung von Laborheften, sei es physisch oder elektronisch, zusammen mit Tabellenkalkulationen ist, um ihre Proben zu verfolgen.

#Herausforderungen mit traditionellen Methoden

Laborhefte ermöglichen es Forschern, Notizen so zu machen, dass es für sie sinnvoll ist. Diese Hefte haben jedoch oft kein standardisiertes Format. Sie dienen dazu, Experimente zu dokumentieren, können aber verwirrend sein, wenn man später bestimmte Informationen finden will. Da jedes Heft anders aussieht, kann es für Teams schwierig sein, die Arbeiten des anderen zu teilen und zu verstehen. Ausserdem kann die Fluktuation des Personals in akademischen Laboren die Situation verschärfen, was zu Informationsverlust und verringerter Produktivität führt.

Um Proben zu verwalten, nutzen Forscher oft Tabellenkalkulationen. Obwohl Tabellenkalkulationen eine organisiertere Möglichkeit bieten, Forschungsgegenstände und deren Details aufzulisten, haben sie auch ihre Einschränkungen. Sie zeigen nicht, wie verschiedene Forschungsgegenstände miteinander verbunden sind. Darüber hinaus können Tabellenkalkulationen keine verschiedenen Arten von Informationen wie Dateien oder Bilder speichern und können Probleme verursachen, wenn mehrere Personen sie gleichzeitig bearbeiten. Infolgedessen können Forscher manchmal Daten inkonsistent aufzeichnen oder wichtige Informationen übersehen.

Elektronische Laborhefte zielen darauf ab, Notizen mit Datenbankfunktionen zu verbinden. Diese Systeme ermöglichen es Forschern, Beziehungen zwischen verschiedenen Forschungsobjekten zu speichern, was das Finden, Teilen und Referenzieren von Informationen erleichtert. Es gibt viele Optionen, von speziellen Systemen, die für Laboratorien entwickelt wurden, bis hin zu allgemeiner Software, die für wissenschaftliche Anwendungen angepasst wurde. Während einige Open-Source-Systeme entwickelt wurden, entsprechen viele von ihnen nicht modernen Standards oder fehlen wichtige Funktionen für die biowissenschaftliche Forschung.

#Beobachtungen aus der Praxis

Während unserer Bewertung bestehender Tools haben wir festgestellt, dass sie oft nicht den gesamten Workflow eines Labors abdecken. Das war überraschend, da ein gut integriertes System einen grossen Unterschied in der Effizienz machen könnte. Wir glaubten, dass wir, wenn wir ein einziges Managementsystem schaffen könnten, das alle Aspekte der Laborarbeit umfasst, die Prozesse straffen, Fehler reduzieren und die Produktivität verbessern könnten.

Um diese Idee zu testen, haben wir den Workflow eines synthetischen Biologielabors skizziert. Dieser Workflow umfasste verschiedene Arten von Objekten, die miteinander interagieren. Zum Beispiel könnte ein "Konstrukt" eine DNA-Sequenz darstellen, während "Moleküle" die tatsächlichen DNA-Proben sind, die mit diesem Konstrukt verbunden sind. Wir haben auch verschiedene Elemente dokumentiert, die an Experimenten beteiligt sind, wie Protokolle, Personen und Datensätze.

#Aufbau eines Datenbanksystems

Wir haben den gesamten Labor-Workflow in Tabellen innerhalb einer Datenbank auf einer cloudbasierten Plattform organisiert. Diese Art von Plattform ermöglicht es Forschern, Informationen ohne Programmierkenntnisse zu verwalten. Für jede Kategorie von Forschungsobjekten haben wir eine Tabelle erstellt und diese Tabellen miteinander verknüpft, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten im Workflow abzubilden.

Zum Beispiel haben wir in der Tabelle "PCR-Reaktionen" Verknüpfungen zu anderen Tabellen hergestellt, die Informationen über Primer und Moleküle speichern, die in den Reaktionen verwendet werden. Jede Tabelle erlaubte es, spezifische Arten von Informationen zu speichern, einschliesslich Dateien oder Bilder, im Gegensatz zu traditionellen Tabellenkalkulationen. Dieses Design erleichterte es, Informationen über die gesamte Datenbank hinweg zu propagieren. Wenn sich etwas in einem Teil der Daten änderte, wurden automatisch alle verwandten Einträge aktualisiert.

Praktisch wurde jedes Element des Workflows als einzigartiger Eintrag in seiner jeweiligen Tabelle erfasst und erhielt ein leicht identifizierbares Label. Zum Beispiel, wenn ein Plasmid aus einer Bakterienkultur neu gereinigt wurde, würde es eine neue ID erhalten, aber mit dem ursprünglichen Konstrukt verbunden bleiben. Dieser Ansatz galt auch für andere Arten von Informationen wie experimentelle Daten und Projektdesigns. Jedes Stück Information wurde mit seiner einzigartigen ID erfasst, was einen klaren Bezug für die Teammitglieder bot.

#Hinzufügen von Automatisierung

Die Integration des gesamten Labor-Workflows in ein System ermöglichte es uns, massgeschneiderte Automatisierungen einzurichten, die Informationen aus der Datenbank abrufen. Wir haben Skripte erstellt, die automatisch genetische Designs überprüfen, Karten für Plasmide generieren und Datensätze verarbeiten können, sobald sie ins System aufgenommen werden. Änderungen oder neue Einträge konnten diese automatisierten Prozesse auslösen.

Zum Beispiel, wenn eine neue DNA-Zusammenbau-Reaktion erfasst wurde, konnte ein Skript überprüfen, ob der Zusammenbau korrekt war, eine Karte des Plasmids generieren und sofortiges Feedback geben. Diese Automatisierung reduziert den manuellen Arbeitsaufwand, minimiert Fehler und erleichtert die Kommunikation innerhalb des Teams.

#Vorteile des neuen Systems

Nachdem wir dieses System über mehrere Jahre in zwei akademischen Laboren und zwei Start-up-Unternehmen getestet haben, fanden wir heraus, dass es die Forschungsproduktivität erheblich steigert. Es bietet detaillierte, durchsuchbare Aufzeichnungen der Laborarbeit und eliminiert die Notwendigkeit traditioneller Laborhefte. Das System ist anpassungsfähig und ermöglicht eine schrittweise Einführung, wenn sich die Bedürfnisse ändern. Es wächst auch gut mit den Organisationen, sodass Mitglieder effektiv interagieren und Informationen teilen können, selbst wenn nicht alle anwesend sind.

Der Rahmen reduziert die Kommunikationsbelastung unter den Teammitgliedern, da qualitativ hochwertige Daten abgerufen und verstanden werden können, ohne ständige Interaktion. Insgesamt sind diese Verbesserungen in der Organisation und Effizienz besonders vorteilhaft für grössere Teams.

#Fazit

Forschungslabore stehen vor vielen Herausforderungen bei der Verwaltung von Proben, Experimenten und Daten. Obwohl traditionelle Methoden wie Laborhefte und Tabellenkalkulationen ihren Zweck erfüllt haben, reichen sie oft nicht aus, um effiziente Workflows zu ermöglichen. Durch die Schaffung eines integrierten Datenbanksystems, das alle Aspekte der Laborarbeit erfasst, können Forscher die Produktivität und Zusammenarbeit erheblich verbessern. Dieser moderne Ansatz vereinfacht nicht nur, wie Informationen gespeichert und abgerufen werden, sondern befähigt Teams auch, effektiver zusammenzuarbeiten.