Das intelligentere ELN für moderne Forschung

Cambridge, MA — 10. Juli 2025 — SciSure, ehemals SciShield und eLabNext, ist stolz darauf, das offizielle Sponsoring von The Engine bekannt zu geben, einer gemeinnützigen Organisation, die vom MIT gegründet wurde, um Tough-Tech-Unternehmen in der Frühphase von der Idee bis zur Umsetzung zu fördern und zu beschleunigen. Dieses Sponsoring ist der nächste Schritt in einer Partnerschaft, die auf einer gemeinsamen Mission beruht: Startups dabei zu helfen, die Entwicklung lebensverändernder Technologien, Behandlungen und Gesundheitslösungen zu beschleunigen.

SciSure ist kürzlich aus der Fusion von SciShield und eLabNext hervorgegangen. Beide Unternehmen waren langjährige Partner von The Engine: Jahrelang unterstützte SciShield The Engine in den Bereichen Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS) und Compliance-Infrastruktur, während eLabNext das digitale Rückgrat vieler ansässiger Unternehmen bildete. Jetzt erweitern SciShield und eLabNext ihre Unterstützung und bieten Unternehmern von Tough Tech vernetzten Zugriff auf die wichtigen digitalen Tools, Compliance-Frameworks und Betriebsressourcen, die sie für ihre Skalierung und ihren Erfolg benötigen.

„Wir haben aus erster Hand gesehen, wie wichtig die richtige Infrastruktur für Tough Tech-Startups ist, um den Markt zu erreichen“, sagte Jon Zibell, VP of Global Alliances and Marketing bei SciSure. „Durch die Vertiefung unserer Partnerschaft mit The Engine erleichtern wir es Innovatoren, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist — Durchbrüche zu erzielen, die sich nachhaltig auf die Gesellschaft auswirken.“

„Angesichts der Tatsache, dass sich die Wissenschaft immer mehr in Richtung Tough Tech und Tech Bio bewegt (wie bei Technology-First, mit fortschrittlichen Rechenwerkzeugen wie KI, ML, Cloud und Datentechnik), ist es so wichtig, ein API/SDK-gestütztes Ökosystem für Wissenschaftler zu schaffen, die wissen, dass wir ihre Plattformen, Automatisierung und Skalierbarkeit unterstützen können“, sagte Zareh Zurabyan, VP of Commercial, Americas bei SciSure.

Durch diese erweiterte Partnerschaft werden die ansässigen Unternehmen von The Engine Folgendes gewinnen:

• Integrierter digitaler Betrieb: Zugriff auf die Digital Lab Platform (DLP) von eLabNext, die ELN, LIMS, Laborautomatisierung und Compliance-Tracking in einem verbundenen System kombiniert.
• Integrierte EHS- und Compliance-Unterstützung: Die Plattform von SciShield stellt sicher, dass Startups vom ersten Tag an die regulatorischen Standards erfüllen, wodurch Risiken reduziert und Zeit gespart werden.
• Anreize für den frühen Zugang: Spezieller Zugang zu maßgeschneidertem Onboarding, Anreizen und laufender Unterstützung für die Einführung von SciShield- und eLabNext-Lösungen.
• Erstklassige Software: Eine vollständige Suite von Softwarelösungen für Wissenschaftler, LabOps und EHS, um die höchste Wahrscheinlichkeit zu gewährleisten, kommerziellen Erfolg zu erzielen und eine nachhaltige Wirkung zu erzielen.
• Bildung und Zusammenarbeit: Neue Möglichkeiten für Startups, an gemeinsam veranstalteten Workshops, praktischen Schulungen und Wissensaustausch zu Labordigitalisierung, Sicherheit und Compliance teilzunehmen.

„Seit Jahren stellen SciShield und eLabNext wichtige Infrastrukturen und Ressourcen zur Verfügung, um das Wachstum unserer Einwohner voranzutreiben“, sagte Alexa Monti, Vizepräsidentin für Geschäftsentwicklung und strategische Partnerschaften bei The Engine. „Wir freuen uns sehr, ihr Sponsoring als SciSure begrüßen zu dürfen. Partnerschaften wie diese sind für den Aufbau eines widerstandsfähigen Innovationsökosystems unerlässlich, das es Gründern ermöglicht, bahnbrechende Ideen in weltverändernde Wirkungen umzusetzen.“

Über den Motor:

The Engine ist ein gemeinnütziger Inkubator und Accelerator, der sich der Unterstützung von Tough-Tech-Unternehmen in der Frühphase widmet, um die größten Herausforderungen der Welt zu bewältigen. The Engine wurde 2016 vom MIT gegründet und bietet Tough-Tech-Unternehmen wichtige Unterstützung in Form von spezialisierter Labor- und Fertigungsinfrastruktur, Programmierung und Mentoring sowie einem Ökosystem von Experten und Investoren. Indem The Engine die Lücke zwischen bahnbrechenden Ideen und realen Auswirkungen überbrückt, spielt The Engine eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von Lösungen für komplexe globale Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter engine.xyz

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Kontakt für die Medien:

press@engine.xyz

Kontakt für die Medien:

John Zibell
Vizepräsident für globale Allianzen und Marketing
‍J.Zibell@scisure.com

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In den letzten zehn Jahren hat die Life-Science-Branche einen grundlegenden Wandel erlebt, der neu definiert, wie Biologie erforscht, verstanden und skaliert wird.

Die traditionelle, im Nasslabor betriebene Biotechnologie hat sich in Richtung TechBio verlagert, einem neuen Modell, das auf Softwaretechnik, Datenarchitektur und KI-nativen Plattformen basiert. Dieser Übergang ersetzt lineare, hypothesengestützte Experimente durch rechnergestützte, automatisierte und feedbackgestützte Entdeckungssysteme.

Während sich klassische Biotech-Workflows um physikalische Tests und Post-hoc-Dateninterpretation drehten, priorisieren die Unternehmen von TechBio von Anfang an die Upstream-Dateninfrastruktur, Ergebnisse für maschinelles Lernen (ML) und modulare Technologie-Stacks.

Bioinformatiker sind von unterstützenden Rollen zur strategischen Führung übergegangen, während die Durchführung von Nasslabors programmierbar geworden ist. Digitale Plattformen wie ELN/LIMS-Ökosysteme sind zu einer unternehmenskritischen Infrastruktur geworden. Interdisziplinäre Teams aus Biologie, Datenwissenschaft und Softwaretechnik arbeiten an produktorientierten Modellen zusammen, die denen von SaaS-Unternehmen ähneln. KI-Tools unterstützen auch die Entscheidungsfindung in jeder Phase, von der Zielidentifikation bis zur Herstellung.

Dieser Leitfaden beschreibt, was TechBio ist, und zeigt zehn wichtige Säulen auf und enthält detaillierte Beispiele. Es wird untersucht, wie TechBio-Organisationen nicht nur Therapien entwickeln, sondern auch digitale Systeme, mit denen sie entdeckt, verfeinert und validiert werden.

Während sich die Grenze zwischen Biologie und Informatik auflöst, positioniert sich TechBio als das Betriebssystem der Biowissenschaften des 21. Jahrhunderts und bietet eine Blaupause für schnellere, skalierbarere und reproduzierbare wissenschaftliche Innovationen.

Willkommen bei TechBio, wo Biologie auf Softwaretechnik trifft und die Zukunft programmiert wird, bevor sie kultiviert wird.

Was ist TechBio?

TechBio ist die Konvergenz von Biologie, Softwaretechnik und KI und ersetzt traditionelle Nasslabor-Workflows durch rechnergestützte, programmierbare Discovery-Systeme. Es definiert die Biowissenschaften als skalierbare, datenzentrierte Plattform neu, auf der interdisziplinäre Teams und digitale Infrastrukturen schnellere und reproduzierbarere Innovationen vorantreiben.

10 Säulen, die den TechBio-Übergang definieren

1. Datenarchitektur vor der nassen Arbeit

Traditionelle Biotechnologie begann mit dem Labor: Führen Sie Experimente durch, generieren Sie Daten und interpretieren Sie die Ergebnisse später.

In TechBio ist das Gegenteil der Fall. Die Teams entwerfen jetzt zuerst das Datenschema, die Ontologie und die Analysepipeline und ermöglichen so ein intelligentes Experimentdesign, ML-fähige Ausgaben und skalierbare Plattformen, die sich im Laufe der Zeit anpassen können.

Wenn Ihre Daten am ersten Tag nicht strukturiert sind, um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Sie bereits im Rückstand. Hier sind einige Beispiele:

• Unternehmen wie Recursion Pharmaceuticals verwendet Bildgebung und strukturierte Datenpipelines bevor überhaupt eine therapeutische Hypothese vorgeschlagen wird.
• GLP-1-Analogforschung wird jetzt modelliert mit vortrainierte Stoffwechselmodelle die nachgelagerte Effekte vor der Synthese simulieren.
• Neue CRISPR-Bibliotheken werden generiert und gescreent in siliko mit prädiktiven Bewertungsmodellen, Optimierung von Leit-RNAs basierend auf großen Omics-Datensätzen.

Diese Umkehrung — angefangen beim Datendesign vor dem Experimentieren — hat die F&E-Pipelines im Hinblick auf langfristige Skalierbarkeit neu ausgerichtet. Da strukturierte Daten zu einem strategischen Vorteil werden, werden TechBio-Unternehmen zunehmend nicht nur für ihre wissenschaftlichen Durchbrüche, sondern auch für die Wiederverwendbarkeit ihrer Datenschichten geschätzt. Dies hat tiefgreifende Auswirkungen auf Plattform-Geschäftsmodelle, Partnerschaften und studienübergreifende Erkenntnisse.

2. KI an erster Stelle im Vergleich zu Hypothesen

Biotech arbeitet in einer sequentiellen Logik: Bilden Sie eine Hypothese, testen Sie sie in einer in vitro modellieren und iterieren.

TechBio entwickelt KI-native Systeme, die Erkenntnisse und Korrelationen aufdecken, bevor sich menschliche Hypothesen überhaupt bilden, was die Entdeckung beschleunigt.

Die KI ersetzt nicht den Wissenschaftler; sie erweitert seine Intuition in großem Maßstab. Zu den Beispielen gehören:

• Insitro und Inceptive generieren anhand genetischer/phänotypischer Daten Arzneimittelkandidaten mit ML, insbesondere bei Krankheiten wie ALS und Adipositas.
• CRISPR-Screening nutzt jetzt KI zur Vorhersage wichtiger Genziele vor den Experimenten, wodurch die Zeit bis zur Durchführung erheblich verkürzt wird.

Der Übergang von hypothesengesteuerten zu KI-gestützten Entdeckungen markiert einen Wendepunkt in der biologischen Forschung. Anstatt Wissenschaftler zu ersetzen, arbeitet KI heute als kollaborativer Motor, der neue Dimensionen von Korrelation und Kausalität ermöglicht. Der Wettbewerbsvorteil verlagert sich hin zu Organisationen, die in der Lage sind, diesen Kreislauf zwischen Mensch und Maschine effizient zu orchestrieren und dabei ein Gleichgewicht zwischen statistischen Signalen und biologischer Plausibilität herzustellen.

3. Platform Engineering als Kernkompetenz

Bei TechBio entwickeln Unternehmen nicht nur Medikamente, sondern auch Softwareplattformen, die Arbeitsabläufe standardisieren, Tools von Drittanbietern integrieren und fragmentierte Forschungsergebnisse in reproduzierbare Systeme umwandeln.

Interne Datenplattformen, LIMS/ELN-Integrationen, und ML-Pipelines sind wichtige Basistechnologien für die Wettbewerbsfähigkeit. Zu den Beispielen aus der Praxis gehören:

• Ginkgo Bioworks baut wiederverwendbare Zelltechnikplattformen ähnlich wie APIs für Zellen.
• Arda Therapeutics hat eine geschaffen modularer Stack zur Entzündungserkennung aus Einzelzelldaten zur Standardisierung der rechnerischen Erforschung von Immunwegen und Zellen.

Der Aufstieg interner Entwicklungsteams und wiederverwendbarer Softwareplattformen in den Biowissenschaften spiegelt die Entwicklung der Technologiebranche wider. Die Plattformisierung ermöglicht es TechBio-Unternehmen, schnell Programme in allen Therapiebereichen zu starten, Partner einzubinden und Feedback-Schleifen in Echtzeit zu generieren. Das Ergebnis ist eine höhere Innovationsgeschwindigkeit und eine bessere Kapitaleffizienz — Eigenschaften, die Investoren und Pharmapartner zunehmend bevorzugen.

4. Bioinformatiker sind die neuen Laborwissenschaftler

In einer TechBio-Organisation ist der Bioinformatiker nicht mehr „hinter den Kulissen“, er steht im Mittelpunkt von Strategie, Produktisierung und Entscheidungsfindung. Die Teams priorisieren Mitarbeiter, die Signale aus Rauschen extrahieren, Prognosemodelle erstellen und sowohl mit Biologen als auch mit Backend-Ingenieuren zusammenarbeiten können. Bioinformatiker haben nun die Aufgabe, das Versuchsdesign zu definieren und nicht nur die Ergebnisse im Nachhinein zu analysieren.
Da der Engpass in der modernen Biologie vom Experiment zur Interpretation übergeht, haben sich Bioinformatiker zu unverzichtbaren Architekten der Entdeckung entwickelt. Organisationen, die die Computerbiologie als Disziplin an vorderster Front — und nicht als nachgelagerte Dienstleistung — einsetzen, beweisen, dass Erkenntnisse schneller gewonnen werden, die Zielvalidierung verbessert und das Versuchsdesign intelligenter ist. Die Gewinnung von Talenten in diesem Bereich ist heute eine zentrale strategische Priorität.

5. Zusammensetzbare Labor-Tech-Stacks

Vorbei sind die Zeiten starrer, isolierter Laborsysteme. TechBio verlangt modulare, API-verbundene Ökosysteme, die ermöglichen eine nahtlose Integration zwischen ELN, LIMS, Data Lakes, Testinstrumenten und Cloud-Analysetools.

Zusammensetzbarkeit — die Fähigkeit, Komponenten wie Dienste, Module oder APIs auszuwählen, zusammenzustellen und neu zu konfigurieren — ist der neue Wettbewerbsvorteil.

Führende TechBio-Organisationen bauen integrierte Ökosysteme auf, in denen ELN-, LIMS- und Testdaten in Echtzeit synchronisiert werden, wodurch Chargenfehler reduziert und die Reproduzierbarkeit verbessert werden. Die Composable Architecture verwandelt Labore von isolierten Umgebungen in interoperable, mit der Cloud verbundene Ökosysteme.

Diese Flexibilität ermöglicht einen schnellen Werkzeugwechsel, Datensynchronisierung in Echtzeit und skalierbare digitale Abläufe. Da Zusammensetzbarkeit zur Grundvoraussetzung wird, verlagert sich der Markt hin zu Anbietern und Plattformen, die Wert auf Integration, Standardisierung und domänenübergreifende Orchestrierung legen.

6. Experimentelle Automatisierung als Software

Automatisierung im Nasslabor hat sich über den Einsatz von Roboterarmen hinaus weiterentwickelt. Jetzt ist es programmierbar. Die TechBio-Teams behandeln die Ausführung im Labor als Code: Experimente sind versionskontrolliert und modularisiert, sodass sie an verschiedenen geografischen Standorten reproduzierbar sind. Strateos und Emerald Cloud Lab sind kommerzielle Beispiele wie das funktionieren kann, indem Wissenschaftler Ferntests, QC und Probenverarbeitung mit Code durchführen können.
Durch die Behandlung der Laborausführung als programmierbare Infrastruktur schließt TechBio den Kreislauf zwischen in siliko Design und in vitro Hinrichtung. Die Automatisierung beschleunigt nicht nur den Durchsatz, sondern eröffnet auch ein neues Paradigma der versionskontrollierten Wissenschaft, in dem Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit kodifiziert werden. Die Gewinner in diesem Bereich werden diejenigen sein, die Biologie in Code abstrahieren können, ohne Abstriche bei der Genauigkeit machen zu müssen.

7. Interdisziplinäre Produktteams

TechBio-Organisationen sind wie SaaS-Unternehmen strukturiert. Produktmanager, Softwareingenieure, Datenwissenschaftler und Laborbiologen tragen alle zur strategischen Entwicklung von Produkten bei. Bei der Marktreife eines Produkts geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um die Benutzerfreundlichkeit der Arbeitsabläufe, die Interoperabilität der Daten und die analytische Skalierbarkeit.

Dyno Therapeutics, ein Unternehmen, das KI einsetzt, um eine bessere Verabreichung von Gentherapien zu entdecken und zu optimieren, beschäftigt Produktmanager und ML-Leiter sowie Virologen, um AAV-Kapsidplattformen mit spezifischen Tropismen zu entwickeln.
Die Produktisierung der Wissenschaft, bei der multidisziplinäre Teams eigene Funktionen, Roadmaps und Ergebnisse besitzen, verwischt die Grenzen zwischen Forschung und Entwicklung und Produktentwicklung. Die Teams von TechBio arbeiten heute wie agile Startups und iterieren an therapeutischen Konzepten mit der gleichen Geschwindigkeit und den gleichen Feedback-Mechanismen wie SaaS-Unternehmen. Dies beschleunigt sowohl die Entdeckung als auch die Marktanpassung und verringert so die Übersetzungsverzögerung zwischen F&E und Wirkung.

8. Open Science trifft auf IP-geschützte Infrastruktur

Anstatt Ergebnisse in PDFs oder Veröffentlichungen zu horten, veröffentlichen TechBio-Unternehmen Datensätze, APIs und Tools und schützen gleichzeitig ihre Erkenntnisse über proprietäre ML-Modelle und Datenplattformen. Es geht nicht nur um das Molekül oder das Ziel; es geht um das Ökosystem, das es entdeckt.

TechBio definiert das Gleichgewicht zwischen Offenheit und Verteidigbarkeit neu. Durch die Veröffentlichung von Tools und Datensätzen bei gleichzeitigem Schutz der Infrastruktur, mit der sie operationalisiert werden, können Unternehmen Gemeinschaften aufbauen, die Einführung beschleunigen und verteidigungsfähige Schutzmechanismen rund um proprietäre Ebenen einrichten. Dieser hybride Ansatz für die IP-Strategie spiegelt das Open-Core-Modell in der Softwareentwicklung wider und wird in wissenschaftsorientierten Organisationen schnell zur Norm.

9. KI-gestützte Entscheidungsfindung in Forschung und Entwicklung

Von der Zielidentifikation bis zum Studiendesign KI ist im gesamten F&E-Lebenszyklus integriert. NLP-Modelle extrahieren Erkenntnisse aus der Literatur, generative Modelle entwerfen Proteinstrukturen und Prognosemodelle erkennen Risiken, bevor sie sich manifestieren. Zum Beispiel:

• Die GLP-1- und Inkretin-Forschung wird beschleunigt durch multimodale KI-Modelle die die kardiometabolische Reaktion auf der Grundlage genetischer und diätetischer Daten vorhersagen.
• CRISPR-Tools zur Off-Target-Vorhersage, wie Tiefes CRISPR und CRISPR-Netz, minimieren Sie das Risiko, bevor die Bearbeitung beginnt.

Von der Entdeckung über die Entwicklung bis hin zur Fertigung verwenden TechBio-Unternehmen Prognosemodelle, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dieser Übergang senkt das Risiko, senkt die Kosten und verbessert die Ergebnisse, wodurch KI-gestützte Pipelines zum Goldstandard für Therapeutika der nächsten Generation werden.

10. Geschwindigkeit, Skala und Signal

TechBio-Unternehmen arbeiten nach Startup-Zeitplänen, nicht nach wissenschaftlichen Zeitplänen. Sie nutzen Cloud-Infrastruktur, kontinuierliches Datenstreaming und schnelle Feedback-Schleifen, um die Zykluszeiten von Monaten auf Tage zu verkürzen. Signalextraktion und Durchsatz sind die wichtigsten Kennzahlen. Was früher in einem Nasslabor 18 Monate dauerte, geschieht jetzt in 6 Wochen mithilfe von Computermodellierung und robotergestützter Ausführung.

Durch die Einführung einer Cloud-Infrastruktur, kontinuierlicher Experimente und agiler Pipelines können Unternehmen die Zykluszeit von der Frage bis zur Antwort und von der Idee bis zur Umsetzung verkürzen. Da die Signalextraktion zur Kennzahl wird, die Produktivität definiert, werden Unternehmen heute danach beurteilt, wie effizient sie lernen können, und nicht nur danach, wie viel sie testen können.

Der Ausblick auf Risikokapital (VC) und Private Equity (PE): Warum TechBio das neue Investorenmandat ist

Die TechBio-Umstellung hat die Anlegerpsychologie in den Biowissenschaften grundlegend verändert. Während die traditionelle Biotechnologie auf langen Zeitplänen, binären Risiken und molekularen Bewertungen beruhte, suchen VC- und PE-Unternehmen von heute nach softwareorientierten, plattformorientierten und KI-nativen Biologieunternehmen, die sich durch wiederholbare Innovation, Skalierbarkeit und einen Unternehmenswert auszeichnen, der über ein einzelnes therapeutisches Asset hinausgeht.

Wichtige Anlagetrends, die den Kapitaleinsatz bei TechBio vorantreiben

Die Biotech-Investmentlandschaft verändert sich. Ende 2025 beschleunigte sich der Einsatz von Risikokapital und bevorzugte KI-native TechBio-Unternehmen, die sich an wachstumsstarken SaaS-Unternehmen orientieren. Private Equity bewegt sich weg von traditionellen Biotech-Roll-ups hin zu Infrastrukturprojekten, bei denen die Digitalisierung an erster Stelle steht, wie LIMS und Automatisierungsplattformen. Die Bewertungen von Biotech-Unternehmen, die nur einen Vermögenswert besitzen, sinken, während sie für multimodale Plattformen mit internen KI/ML-Funktionen steigen. Börsengang und Ausstiegsbereitschaft erfordern heute sowohl klinische als auch technische Reife, während Unternehmen ohne digitale Infrastruktur dem größten Finanzierungsrisiko ausgesetzt sind.

Da TechBio fest verankert ist, sieht die nicht allzu ferne Zukunft so aus:

• Priorisierung der Plattform gegenüber der Pipeline: Investoren bevorzugen Unternehmen mit Datenplattformen oder KI-Discovery-Engines, die mehrere Vermögenswerte generieren können, und nicht eine einzige Arzneimittelpipeline. Schauen Sie sich Flagship und Andreessen Horowitz (a16z) an, die sich weiterhin für wiederholbare Discovery-Systeme einsetzen, wie Biomedizinen generieren und Inzeptiv, statt molekularer Ansätze.
• Computerbiologie auf höchstem Niveau: Unternehmen mit ML-nativen Workflows, strukturierten Datenontologien und in siliko Konstruktionsfähigkeiten erfordern höhere Bewertungen. Börsengang und Bewertung von Recursion Pharmaceuticals, waren beispielsweise mehr an ihre bildbasierte KI-Infrastruktur gebunden als an ihr Hauptprogramm.
• Fachübergreifende Teams als Qualitätssignal: Interdisziplinäre Gründungsteams, die maschinelles Lernen, Systembiologie und Technik miteinander verbinden, gelten als Mittel zur Risikominderung mit höherer Ausführungsrate. PE-Unternehmen führen zunehmend technische Due-Diligence-Prüfungen durch, nicht nur für Pipelines, sondern auch für den Infrastruktur-Stack, den Datenbetrieb und die Softwareentwicklung.
• Umstellung auf B2B- und SaaS-Modelle in den Biowissenschaften: Eine Welle von Investitionen fließt in Unternehmen, die das TechBio-Ökosystem bedienen, darunter Cloud-native LIMS/ELN-Plattformen, rechnergestützte CROs und automatisierte Laborsysteme. Diese bieten wiederkehrende Umsätze, schnellere Verkaufszyklen und eine Anbindung an die Infrastruktur — Kennzahlen, die eng mit den Investitionsbenchmarks des Technologiesektors übereinstimmen.
• KI als Verteidigungsebene: VCs wägen proprietäre KI-Modelle als Teil des IP-Graben stark ab. Es reicht nicht mehr aus, eine Sequenz zu besitzen; Unternehmen müssen das System besitzen, das die Sequenz entwirft oder vorhersagt. Investoren achten heute auf Datenexklusivität, Modellleistung, API-Erweiterbarkeit, Partnerintegrationen und Modellverbesserungen im Laufe der Zeit.

TechBio: Die Zukunft der Biowissenschaften neu definieren

Das Finanzierungsumfeld der Biowissenschaften erlebt denselben Umbruch, der Fintech, Medien und Cybersicherheit verändert hat: von vermögensorientierten Investitionen hin zu plattform- und systemorientierten Investitionen. In dem Maße, in dem die Biologie programmierbar wird, suchen Anleger nicht mehr nach dem besten Medikament, sondern nach dem besten Motor für die Entdeckung, Entwicklung und Optimierung von Medikamenten.

Zu den übergeordneten Implikationen gehört eine Verlagerung zu:

• Wir stellen mehr Softwareingenieure und ML-Experten ein als Labortechniker
• VCs, die plattformorientierte Modelle mit wiederkehrenden Datenbeständen suchen
• Unternehmen, die Cloud-native, ML-fähige Workflows priorisieren.
• Schnellere, reproduzierbare und KI-gestützte Entdeckungen.

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Für Unternehmen bedeutet das:

• Infrastruktur vor Pipelines bauen
• Wertschätzung der Reproduzierbarkeit als Produkt
• Priorisierung von Softwareingenieuren und Bioinformatikern als Mitbegründer
• Entwicklung von Geschäftsmodellen rund um Feedback-Schleifen, nicht nur um Endpunkte

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Die Leiter dieses nächsten Kapitels werden die Biologie nicht nur entdecken, sondern auch als technisches System entwerfen, das auf Plattformen basiert, auf Daten basiert und mit KI skaliert wird.

Während Biotech die Biologie kommerzialisierte, wird TechBio die Biologie computergestützt machen.

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Wenn Sie in einem biowissenschaftlichen Labor für Umweltgesundheit und/oder Sicherheit (EHS) zuständig sind, können Sie Sicherheitsprotokolle einrichten und Augenspraystationen aufstellen, die Sie täglich testen, aber der Aufbau einer Kultur der Konformität ist eine ganz andere Büchse der Pandora. Darüber hinaus steht der Zusammenhang zwischen EHS- und Nachhaltigkeitsbemühungen für das Laborpersonal nicht immer im Vordergrund.

Also, wie kann man Forscher ausbilden und dazu zwingen, nachhaltiger zu handeln?

Im modernen Labor, in dem die Digitalisierung die Forschung immer effizienter und rationeller macht, können Sie mithilfe von Softwareplattformen, die den Laborbetrieb zentralisieren — einschließlich EHS- und Nachhaltigkeitsmaßnahmen — Fehler in den Bereichen Sicherheit und Nachhaltigkeit vermeiden, die Millionen von Dollar kosten und zu Verletzungen des Personals führen können.

In diesem Artikel befassen wir uns mit EHS in den Biowissenschaften, ihrem Zusammenhang mit Nachhaltigkeit, der digitalen Durchsetzung von Vorschriften mithilfe von Tools wie ELN/LIMS und den besten Praktiken, um dies zu erreichen. Die Verwendung einer dezentralen Plattform für EHS und andere Laboroperationen ist ein Fehler, den Sie nicht machen möchten. Deshalb führen wir auch eine neue Art von Softwaretool für Labore ein, die als Scientific Management Platform (SMP) bezeichnet wird und EHS (insbesondere Exposure Control) mit Ihrem täglichen ELN/LIMS kombiniert.

Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS) in Biowissenschaften und Biotechnologie

Was ist EHS?

EHS in Biowissenschaften und Biotechnologie beinhaltet Richtlinien und Verfahren, die darauf abzielen:

• Schützen Sie die Umwelt vor biologischen Gefahren und chemischen Schadstoffen.
• Stellen Sie die Gesundheit Ihrer Mitarbeiter durch sichere Verfahren und Expositionskontrollen sicher.
• Sorgen Sie für die Sicherheit am Arbeitsplatz in Labors, Produktions- und Forschungseinrichtungen.

EHS-Schwerpunktbereiche

Schutz der Umwelt

• Abfallmanagement: Entsorgung biogefährlicher und chemischer Abfälle nach strengen Richtlinien.
• Energieeffizienz: Umsetzung von Green-Lab-Initiativen zur Reduzierung des Energieverbrauchs.
• Nachhaltige Praktiken: Verwendung biologisch abbaubarer Materialien und Reduzierung des Wasserverbrauchs im Laborbetrieb.

Gesundheit am Arbeitsplatz

• Expositionskontrolle: Begrenzung der Exposition gegenüber Krankheitserregern, gefährlichen Chemikalien und Strahlung.
• Gesundheitsüberwachung: Regelmäßige Gesundheitsuntersuchungen für Mitarbeiter, die mit giftigen Substanzen arbeiten.
• Psychisches Wohlbefinden: Programme zur Bekämpfung von Stress in Forschungsumgebungen mit hohem Forschungsdruck.

Sicherheit am Arbeitsplatz

• Gerätesicherheit: Regelmäßige Wartung von Autoklaven, Zentrifugen und Laborgeräten.
• PSA-Konformität: Sicherstellung der Verwendung von Laborkitteln, Handschuhen, Schutzbrillen und Atemschutzmasken, sofern erforderlich.
• Notfallbereitschaft: Schulung und Protokolle zur Reaktion auf verschüttete Flüssigkeiten bei Unfällen mit biologischen oder chemischen Stoffen.

Die 10 besten EHS-Beispiele in Biowissenschaften und Biotechnologie

Labore in Wissenschaft und Industrie befassen sich mit Gefahrstoffen, gefährlichen Geräten und schädlichen biologischen Arbeitsstoffen. Wirksame EHS-Programme stellen die Einhaltung der Vorschriften sicher, um die mit diesen Aktivitäten verbundenen Risiken zu mindern. Im Folgenden finden Sie zehn Beispiele, die wichtige Sicherheitsmaßnahmen in diesen Umgebungen mit hohem Risiko hervorheben.

1. Bioabfallmanagement: Trennung und Sterilisation biologischer Abfälle.

2. Verwendung der Dunstabzugshaube: Sicherer Umgang mit flüchtigen Chemikalien und Reagenzien.

3. Eindämmung von Krankheitserregern: Verwendung von Biosicherheitsschränken für den Umgang mit Infektionserregern.

4. Strahlenschutz: Überwachung und Kontrolle radiologischer Materialien in der Forschung.

5. Chemische Inventarsysteme: Verfolgung und ordnungsgemäße Lagerung von Gefahrstoffen.

6. Lüftungssysteme: Vermeidung von Luftverunreinigung in Laboratorien.

7. Meldung von Vorfällen: Dokumentation und Analyse von Laborunfällen und Beinaheunfällen.

8. Ergonomisches Labordesign: Vorbeugung von Verletzungen durch wiederholte Belastung bei Forschern.

9. Gefahrenkommunikation: Klare Kennzeichnung und Dokumentation chemischer und biologischer Gefahren.

10. Schulungsprogramme: Regelmäßige EHS-Schulungen, die auf biotechnologiespezifische Risiken zugeschnitten sind.

Echte Anwendungen von EHS

Die obigen Beispiele gelten für verschiedene Branchen innerhalb der Branche, von Forschung und Entwicklung bis hin zur Serienfertigung.

• Pharmazeutische Forschung und Entwicklung: Sicherer Umgang mit toxischen Reagenzien und Sicherstellung der GMP-Konformität.
• Bioproduktion: Umgang mit Emissionen und Abfällen aus großen Bioreaktoren.
• Klinische Studien: Schutz der Forscher vor einer möglichen Exposition gegenüber Krankheitserregern bei der Probenhandhabung.
• Gentherapielabore: Strenge Protokolle für den Umgang mit gentechnisch veränderten Organismen (GVO).

Vorteile von EHS in Biowissenschaften und Biotechnologie

Durch die Anpassung der EHS-Praktiken an die einzigartigen Herausforderungen der Biowissenschaften und Biotechnologie können Unternehmen sicherere und regelkonformere Abläufe erreichen und gleichzeitig Innovationen vorantreiben. Zu den Vorteilen der EHS-Konformität gehören:

• Stellt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher (z. B. OSHA, WHO, IFC).
• Reduziert die Umweltbelastung durch Hightech-Laboraktivitäten.
• Verbessert die Sicherheit und Betriebseffizienz der Mitarbeiter.
• Baut das Vertrauen der Öffentlichkeit auf, indem ethischen und nachhaltigen Praktiken Priorität eingeräumt wird.

Was ist der Zusammenhang zwischen EHS und Nachhaltigkeit?

EHS bietet eine Grundlage für die Nachhaltigkeitspraktiken eines Labors oder einer Organisation, indem es die Umweltauswirkungen der Forschung mindert, die Sicherheit der Arbeitnehmer gewährleistet und die effiziente Nutzung von Ressourcen fördert. In diesem Zusammenhang bezieht sich Nachhaltigkeit auf die Einführung von Geschäftspraktiken, die den gegenwärtigen Bedürfnissen entsprechen, ohne die Fähigkeit künftiger Generationen zu gefährden, ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Es beinhaltet die Integration von Umweltschutz, sozialer Verantwortung und wirtschaftlicher Rentabilität, um langfristigen Erfolg zu erzielen.

EHS-Integration mit Nachhaltigkeit:

• Reduzierung des Energieverbrauchs: Umstellung auf energieeffiziente Laborgeräte.
• Klimaneutrale Labore: Ausgleich der CO2-Emissionen aus Laborprozessen.
• Wasserrecycling: Einsatz geschlossener Kreislaufsysteme in der Bioproduktion.

Nachhaltigkeit durch Digitalisierung: Die Rolle einer wissenschaftlichen Managementplattform (SMP) in Laboren und Institutionen

Einführung in das Thema Nachhaltigkeit durch Digitalisierung im Labor

Nachhaltigkeit in Laboren und Forschungseinrichtungen geht über den Umweltschutz hinaus. Sie umfasst die effiziente Nutzung von Ressourcen, die Minimierung von Verschwendung und die Einführung von Praktiken, die eine langfristige Rentabilität gewährleisten.

Die Digitalisierung, insbesondere durch die Einführung von elektronischen Labornotizbüchern (ELNs), Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS) oder All-in-One-SMPs, spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Nachhaltigkeit, indem sie die Abhängigkeit von physischen Ressourcen verringert und die betriebliche Effizienz verbessert.

Was ist ein SMP?

Ein SMP ist ein digitales Ökosystem, das Laborbetrieb, digitale Forschung und EHS vereint. Es unterscheidet sich von anderen ELN- und LIMS-Plattformen dadurch, dass es sich um eine einzige Plattform handelt, die die Bedürfnisse einer gesamten Life-Science-Organisation erfüllt, einschließlich Wissenschaftlern, Laborbetriebsexperten, EHS- und Compliance-Mitarbeitern sowie Führungskräften.

Auswirkungen eines SMP auf die Nachhaltigkeit im Labor

1. Reduzierung des Papier- und Ressourcenverbrauchs

• Traditionelle Verfahren: Labore haben sich in der Vergangenheit auf Labornotizbücher, Formulare und Aufzeichnungen in Papierform verlassen, was zu erheblichem Papierverbrauch führte.
• Digitalisierte Lösung: SMPs sowie ELNs und LIMS machen physische Notizbücher und Dokumentationen überflüssig, wodurch der Papierverbrauch erheblich reduziert wird. Eine große Institution kann durch die Umstellung auf digitale Systeme jährlich Tausende von Blättern Papier einsparen.

2. Rationalisierung des Datenmanagements

• Ressourcenoptimierung: SMPs, ELNs und LIMS zentralisieren die Datenspeicherung, wodurch Redundanzen vermieden und die Zugänglichkeit verbessert werden, wodurch die Energiekosten reduziert werden, die mit dem manuellen Abrufen und Speichern von Daten verbunden sind.
• Cloud-Integration: Viele Systeme werden auf energieeffizienten Cloud-Plattformen betrieben, wodurch der Energieverbrauch vor Ort weiter reduziert wird.

3. Verringerung von Redundanz und Verschwendung

• Bestandskontrolle: SMPs und LIMS verbessern die Bestandsverwaltung und sorgen für einen effizienten Einsatz von Reagenzien und Verbrauchsmaterialien, reduzieren Überbestände und minimieren die Anzahl abgelaufener Materialien.
• Experimentiereffizienz: SMPs und ELNs unterstützen eine genaue Versuchsverfolgung, verhindern redundante Versuche und sparen Zeit und Ressourcen.

4. Energieeffizienz im Laborbetrieb

• Digital überwachte Systeme: SMPs und LIMS können in Laborgeräte integriert werden, um den Energieverbrauch zu optimieren, z. B. Überwachung von Gefrierschränken, Inkubatoren und andere Geräte.
• Planung und Wartung: Diese Plattformen helfen bei der Planung von Gerätenutzung und Wartung und reduzieren so den unnötigen Energieverbrauch.

5. Abfallmanagement und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

• Rückverfolgbarkeit: LIMS und SMPs verbessern die Rückverfolgbarkeit von Proben und Reagenzien und gewährleisten so die ordnungsgemäße Entsorgung von Gefahrstoffen und die Einhaltung der Umweltvorschriften.
• Analytik: Die Analysemodule in diesen Systemen können verschwenderische Praktiken identifizieren und nachhaltigere Arbeitsabläufe empfehlen.

6. Zusammenarbeit und Zugriff aus der Ferne

• Virtuelle Zusammenarbeit: SMPs und ELNs ermöglichen den Datenaustausch und die Zusammenarbeit aus der Ferne, wodurch die Notwendigkeit der physischen Präsenz und der damit verbundenen Reisen reduziert werden, was zu einem geringeren CO2-Fußabdruck beiträgt.
• Globale Integration: Institutionen können weltweit zusammenarbeiten, ohne Experimente oder Ressourcen zu duplizieren.

Auswirkungen eines SMP auf die institutionelle Nachhaltigkeit

1. Institutionsweite Standardisierung

Digitale Systeme fördern die Einheitlichkeit in den Laboren und stellen sicher, dass nachhaltige Praktiken auf allen Ebenen eingehalten werden. Die Standardisierung ermöglicht es auch neuen Mitarbeitern, beim Onboarding schnell und einfach standardisierte Verfahren anzuwenden.

2. Leistungen im Bereich der allgemeinen und beruflichen Bildung

Digitale Plattformen machen Nachhaltigkeitstraining effektiver, indem sie Datenerfassung in Echtzeit und umweltbewusste Entscheidungsfindung integrieren.

3. Langfristige Kosteneffizienz

Obwohl die anfänglichen Implementierungskosten hoch sind, senkt die Digitalisierung langfristig die Betriebskosten, indem sie die Ressourcenverschwendung minimiert und die Prozesseffizienz verbessert.

4. Skalierbarkeit und Wachstum

Digitalisierte Labore sind besser für eine nachhaltige Skalierung gerüstet, da sie weniger physische Erweiterungen benötigen und Ressourcen effizienter nutzen.

Auswirkungen eines SMP auf die globale Nachhaltigkeit

1. Ausrichtung auf die SDGs

Digitalisierte Labore tragen dazu bei Die Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) durch Förderung von verantwortungsvollem Konsum und Produktion (Ziel 12) und Klimaschutzmaßnahmen (Ziel 13).

2. Reduzierung des CO2-Fußabdrucks

Digital betriebene Labore tragen durch Energieeffizienz, geringeren Papierverbrauch und Abfallminimierung zu den weltweiten Bemühungen zur CO2-Reduzierung bei.

3. Teilnahme an der Kreislaufwirtschaft

Durch die Optimierung der Ressourcen und die Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit orientieren sich Labore, die ELNs und LIMS verwenden, an den Prinzipien einer Kreislaufwirtschaft.

Förderung von Sicherheit und Nachhaltigkeit durch Digitalisierung im Labor

Digitale Tools wie SMPs verändern Labore und Organisationen im Bereich Biowissenschaften, indem sie Sicherheit, Nachhaltigkeit und Effizienz verbessern. Da EHS-Initiativen auf Nachhaltigkeitsziele ausgerichtet sind, optimieren Plattformen wie ELNs, LIMS und SMPs die Einhaltung von Vorschriften, reduzieren Verschwendung und optimieren Betriebsabläufe.

Insbesondere SMPs zentralisieren das Labormanagement und sorgen so für Ressourceneffizienz, Datenrückverfolgbarkeit und proaktive Sicherheitsmaßnahmen. Indem Labore die digitale Transformation nutzen, können sie eine Kultur der Nachhaltigkeit fördern, die Auswirkungen auf die Umwelt minimieren und die betriebliche Exzellenz verbessern und sich so für langfristigen Erfolg in einer sich entwickelnden wissenschaftlichen Landschaft positionieren.

Um mehr über SMPs und ihre Rolle in Bezug auf Laborsicherheit und Nachhaltigkeit zu erfahren, kontaktiere uns.

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