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Cambridge, MA — 10 juillet 2025 — SciSure, anciennement SciShield et eLabNext, est fière d'annoncer le parrainage officiel de The Engine, une organisation à but non lucratif fondée par le MIT pour incuber et accélérer les entreprises Tough Tech en phase de démarrage, de l'idée à l'impact. Ce parrainage marque la prochaine étape d'un partenariat ancré dans une mission commune : aider les startups à accélérer le développement de technologies, de traitements et de solutions de santé qui changent la vie.

SciSure a récemment été créée à la suite de la fusion de SciShield et d'eLabNext. Les deux sociétés étaient des partenaires de longue date de The Engine : pendant des années, SciShield a soutenu The Engine en lui fournissant une infrastructure de santé et de sécurité environnementales (EHS) et de conformité, tandis qu'eLabNext a alimenté la dorsale numérique de nombreuses entreprises résidentes. Aujourd'hui, en unissant leurs forces, SciShield et eLabNEXT étendent leur soutien en offrant aux entrepreneurs du secteur des technologies un accès connecté aux outils numériques essentiels, aux cadres de conformité et aux ressources opérationnelles dont ils ont besoin pour évoluer et réussir.

« Nous avons pu constater de première main à quel point il est important que les startups de Tough Tech disposent d'une infrastructure adaptée pour accéder au marché », a déclaré Jon Zibell, vice-président des alliances mondiales et du marketing pour SciSure. « En approfondissant notre partenariat avec The Engine, nous permettons aux innovateurs de se concentrer plus facilement sur ce qui compte le plus : réaliser des avancées qui ont un impact durable sur la société. »

« Étant donné que la science s'oriente de plus en plus vers les technologies difficiles et la bio (comme la technologie d'abord, en utilisant des outils informatiques avancés tels que l'IA, le ML, le cloud et l'ingénierie des données), il est très important de pouvoir créer un écosystème alimenté par des API/SDK pour les scientifiques qui savent que nous pouvons soutenir leurs plateformes, leur automatisation et leur évolutivité », a déclaré Zareh Zurabyan, vice-président commercial pour les Amériques pour SciSure.

Grâce à ce partenariat renforcé, les entreprises résidentes de The Engine bénéficieront des avantages suivants :

• Opérations numériques intégrées : Accès à la plateforme de laboratoire numérique (DLP) d'ELABnext, qui combine l'ELN, le LIMS, l'automatisation des laboratoires et le suivi de la conformité dans un seul système connecté.
• Support EHS et de conformité intégré : La plateforme SciShield garantit que les startups respectent les normes réglementaires dès le premier jour, ce qui réduit les risques et permet de gagner du temps.
• Incitatifs d'accès anticipé : Accès spécial à une intégration personnalisée, à des incitations et à une assistance continue pour l'adoption des solutions SciShield et eLabNEXT.
• Meilleur logiciel de sa catégorie : Une suite complète de solutions logicielles pour les scientifiques, les LabOps et l'EHS afin de garantir les meilleures chances de succès commercial et d'avoir un impact durable.
• Éducation et collaboration : De nouvelles opportunités pour les startups de participer à des ateliers co-organisés, à des formations pratiques et à des sessions de partage de connaissances sur la numérisation, la sécurité et la conformité des laboratoires.

« Depuis des années, SciShield et eLabNext fournissent des infrastructures et des ressources essentielles pour alimenter la croissance de nos résidents », a déclaré Alexa Monti, vice-présidente du développement commercial et des partenariats stratégiques chez The Engine. « Nous sommes maintenant ravis d'accueillir leur parrainage sous le nom de SciSure. De tels partenariats sont essentiels pour créer un écosystème d'innovation résilient qui permet aux fondateurs de transformer leurs idées révolutionnaires en un impact qui changera le monde. »

À propos du moteur :

The Engine est un incubateur et un accélérateur à but non lucratif qui vise à aider les entreprises Tough Tech en phase de démarrage à relever les plus grands défis du monde. Fondé par le MIT en 2016, The Engine fournit un soutien essentiel aux entreprises du secteur des technologies difficiles sous la forme d'infrastructures de laboratoire et de fabrication spécialisées, de programmation et de mentorat, ainsi que d'un écosystème d'experts et d'investisseurs. En comblant le fossé entre les idées révolutionnaires et leur impact sur le monde réel, The Engine joue un rôle crucial dans la recherche de solutions à des problèmes mondiaux complexes. Pour plus d'informations, rendez-vous sur moteur.xyz

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Contact pour les médias :

press@engine.xyz

Contact pour les médias :

Jon Zibell
Vice-président des alliances mondiales et du marketing
‍J.Zibell@scisure.com

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Au cours de la dernière décennie, le secteur des sciences de la vie a connu une transformation fondamentale, qui redéfinit la façon dont la biologie est explorée, comprise et mise à l'échelle.

La biotechnologie traditionnelle axée sur les laboratoires humides a évolué vers TechBio, un nouveau modèle fondé sur le génie logiciel, l'architecture des données et les plateformes natives de l'IA. Cette transition remplace l'expérimentation linéaire basée sur des hypothèses par des systèmes de découverte conçus par ordinateur, automatisés et guidés par le feedback.

Alors que les flux de travail biotechnologiques classiques tournaient autour de tests physiques et d'interprétation des données post-hoc, les organisations TechBio donnent la priorité à l'infrastructure de données en amont, aux sorties prêtes pour l'apprentissage automatique (ML) et aux piles technologiques modulaires dès le départ.

Les bioinformaticiens sont passés d'un rôle de soutien à un rôle de direction stratégique, tandis que l'exécution en laboratoire humide est devenue programmable. Les plateformes numériques, telles que les écosystèmes ELN/LIMS, sont devenues des infrastructures critiques. Des équipes interdisciplinaires couvrant la biologie, la science des données et le génie logiciel collaborent sur des modèles orientés produit, similaires à ceux que l'on trouve dans les entreprises SaaS. Les outils d'IA améliorent également la prise de décision à chaque étape, de l'identification des cibles à la fabrication.

Ce guide décrit ce qu'est TechBio et dix piliers qui le définissent, en fournissant des exemples détaillés. Il explore la manière dont les organisations TechBio conçoivent non seulement les thérapies, mais aussi les systèmes numériques qui les découvrent, les affinent et les valident.

Alors que la frontière entre la biologie et le calcul disparaît, TechBio se positionne comme le système d'exploitation des sciences de la vie du 21e siècle, offrant un modèle pour une innovation scientifique plus rapide, plus évolutive et plus reproductible.

Bienvenue sur TechBio, où la biologie rencontre le génie logiciel et où le futur est codé avant d'être cultivé.

Qu'est-ce que TechBio ?

TechBio est la convergence de la biologie, du génie logiciel et de l'IA, remplaçant les flux de travail traditionnels des laboratoires humides par des systèmes de découverte programmables pilotés par ordinateur. Il réimagine les sciences de la vie en tant que plateforme évolutive et centrée sur les données, où des équipes interdisciplinaires et une infrastructure numérique permettent une innovation plus rapide et plus reproductible.

10 piliers qui définissent la transition vers TechBio

1. L'architecture des données avant le travail sur sol mouillé

La biotechnologie traditionnelle a commencé par le laboratoire : mener des expériences, générer des données et interpréter les résultats plus tard.

Dans TechBio, c'est l'inverse qui est vrai. Les équipes conçoivent désormais d'abord le schéma de données, l'ontologie et le pipeline d'analyse, ce qui permet de concevoir des expériences intelligentes, des sorties prêtes pour le ML et des plateformes évolutives qui peuvent s'adapter au fil du temps.

Si vos données ne sont pas structurées de manière à fournir des informations dès le premier jour, vous êtes déjà en retard. Voici quelques exemples :

• Des entreprises comme Recursion Pharmaceuticals utilise l'imagerie et des pipelines de données structurés avant même que toute hypothèse thérapeutique ne soit proposée.
• La recherche analogique sur le GLP-1 est désormais modélisée à l'aide de modèles métaboliques pré-entraînés qui simulent les effets en aval avant la synthèse.
• De nouvelles bibliothèques CRISPR sont générées et filtrées in silico avec des modèles de notation prédictifs, optimisation des ARN guides sur la base de grands ensembles de données omiques.

Cette inversion, qui a commencé par la conception des données avant l'expérimentation, a réorienté les pipelines de R&D vers l'évolutivité à long terme. Les données structurées devenant un actif stratégique, les entreprises de TechBio sont de plus en plus appréciées, non seulement pour leurs avancées scientifiques, mais aussi pour la réutilisabilité de leurs couches de données. Cela a de profondes implications pour les modèles commerciaux des plateformes, les partenariats et les informations croisées entre études.

2. L'IA d'abord contre l'hypothèse d'abord

La biotechnologie fonctionne selon une logique séquentielle : formuler une hypothèse, la tester dans un in vitro modélisez et itérez.

TechBio construit des systèmes natifs de l'IA qui mettent en évidence des informations et des corrélations avant même que des hypothèses humaines ne soient formulées, accélérant ainsi les découvertes.

L'IA ne remplace pas le scientifique ; elle augmente son intuition à grande échelle. Les exemples incluent :

• Insitro et Inceptive génèrent des candidats médicaments avec le ML à partir de données génétiques/phénotypiques, en particulier pour des maladies comme la SLA et l'obésité.
• Le dépistage CRISPR utilise désormais L'IA pour prédire les cibles génétiques essentielles avant les expériences, ce qui réduit considérablement le délai de livraison.

Le passage d'une découverte basée sur des hypothèses à une découverte augmentée par l'IA marque un tournant dans la recherche biologique. Plutôt que de remplacer les scientifiques, l'IA fonctionne désormais comme un moteur collaboratif qui met en lumière de nouvelles dimensions de corrélation et de causalité. L'avantage concurrentiel se déplace vers les organisations capables d'orchestrer efficacement cette boucle homme-machine, en trouvant un équilibre entre les signaux statistiques et la plausibilité biologique.

3. L'ingénierie des plateformes en tant que compétence de base

Dans TechBio, les entreprises ne se contentent pas de développer des médicaments ; elles développent des plateformes logicielles qui normalisent les flux de travail, intègrent des outils tiers et transforment des recherches fragmentées en systèmes reproductibles.

Plateformes de données internes, Intégrations LIMS/ELN, et les pipelines ML sont des technologies de base essentielles pour la compétitivité. Voici quelques exemples concrets :

• Ginkgo Bioworks construit plateformes d'ingénierie cellulaire réutilisables similaire aux API pour les cellules.
• Arda Therapeutics a créé un pile modulaire de découverte de l'inflammation à partir de données unicellulaires, en normalisant l'exploration informatique des voies immunitaires et des cellules.

L'essor des équipes d'ingénierie internes et des plateformes logicielles réutilisables dans les sciences de la vie reflète l'évolution de l'industrie technologique. La plateforme permet aux entreprises de TechBio de lancer rapidement des programmes dans des domaines thérapeutiques, d'intégrer des partenaires et de générer des boucles de feedback en temps réel. Il en résulte une accélération de l'innovation et une meilleure efficacité du capital, caractéristiques que les investisseurs et les partenaires pharmaceutiques privilégient de plus en plus.

4. Les bioinformaticiens sont les nouveaux scientifiques de référence

Dans une organisation TechBio, le bioinformaticien n'est plus « dans les coulisses » ; il est au cœur de la stratégie, de la production et de la prise de décision. Les équipes donnent la priorité aux recrues capables d'extraire le signal du bruit, de créer des modèles prédictifs et d'interagir avec des biologistes et des ingénieurs back-end. Les bioinformaticiens sont désormais chargés de définir le plan de l'expérience, et pas seulement d'analyser les résultats après coup.
Alors que le goulot d'étranglement de la biologie moderne passe de l'expérimentation à l'interprétation, les bioinformaticiens sont devenus des architectes essentiels des découvertes. Les organisations qui font de la biologie computationnelle une discipline de première ligne, et non un service en aval, font preuve d'un délai d'obtention d'informations plus rapide, d'une meilleure validation des cibles et d'une conception d'essais plus intelligente. L'acquisition de talents dans ce domaine est désormais une priorité stratégique essentielle.

5. Piles technologiques de laboratoire composables

L'époque des systèmes de laboratoire rigides et cloisonnés est révolue. TechBio exige des écosystèmes modulaires connectés à des API qui permettre une intégration fluide entre l'ELN, le LIMS, les lacs de données, les instruments de test et les outils d'analyse du cloud.

La composabilité, c'est-à-dire la capacité de sélectionner, d'assembler et de reconfigurer des composants, tels que des services, des modules ou des API, constitue le nouvel avantage concurrentiel.

Les principales organisations TechBio créent des écosystèmes intégrés dans lesquels les données ELN, LIMS et de test se synchronisent en temps réel, réduisant ainsi les erreurs de lots et améliorant la reproductibilité. L'architecture composable transforme les laboratoires d'environnements cloisonnés en écosystèmes interopérables connectés au cloud.

Cette flexibilité permet un échange rapide d'outils, une synchronisation des données en temps réel et des opérations numériques évolutives. La composabilité devenant une condition préalable, le marché se tourne vers des fournisseurs et des plateformes qui mettent l'accent sur l'intégration, la standardisation et l'orchestration interdomaines.

6. Automatisation expérimentale en tant que logiciel

Automatisation des laboratoires humides a évolué au-delà de l'utilisation de bras robotiques. Maintenant c'est programmable. Les équipes de TechBio traitent l'exécution en laboratoire comme du code : les expériences sont contrôlées par version et modularisées, ce qui les rend reproductibles sur différents sites géographiques. Strateos et Emerald Cloud Lab sont exemples commerciaux de la façon dont cela peut fonctionner, en permettant aux scientifiques d'effectuer des tests à distance, un contrôle qualité et un traitement des échantillons avec du code.
En considérant l'exécution en laboratoire comme une infrastructure programmable, TechBio ferme la boucle entre in silico design et in vitro exécution. L'automatisation accélère non seulement le débit, mais ouvre également la voie à un nouveau paradigme de science contrôlée des versions, où la reproductibilité et la traçabilité sont codifiées. Les gagnants de cet espace seront ceux qui peuvent résumer la biologie en code sans sacrifier la fidélité.

7. Équipes de produits interdisciplinaires

Les organisations TechBio sont structurées comme des entreprises SaaS. Les chefs de produit, les ingénieurs logiciels, les scientifiques des données et les biologistes de laboratoire contribuent tous à l'orientation stratégique des produits. L'adéquation entre les produits et le marché n'est pas seulement une question d'efficacité ; il s'agit de la facilité d'utilisation des flux de travail, de l'interopérabilité des données et de l'évolutivité analytique.

Dyno Therapeutics, une société qui utilise l'IA pour découvrir et optimiser l'administration de meilleures thérapies géniques, emploie des chefs de produits et des responsables du ML aux côtés de virologues pour concevoir des plateformes de capsides AAV avec des tropismes spécifiques.
La production scientifique, dans le cadre de laquelle des équipes multidisciplinaires sont propriétaires des fonctionnalités, des feuilles de route et des résultats, brouille les frontières entre la R&D et le développement de produits. Les équipes de TechBio fonctionnent désormais comme des startups agiles, itérant sur des modèles thérapeutiques avec la même vélocité et les mêmes mécanismes de feedback que les entreprises SaaS. Cela accélère à la fois la découverte et l'alignement sur le marché, réduisant ainsi le décalage translationnel entre la R&D et l'impact.

8. Quand la science ouverte rencontre l'infrastructure protégée par la propriété intellectuelle

Plutôt que de stocker les résultats dans des PDF ou des publications, les entreprises de TechBio publient des ensembles de données, des API et des outils tout en protégeant leurs informations via des modèles de machine learning et des plateformes de données propriétaires. Il ne s'agit pas seulement de la molécule ou de la cible ; il s'agit de l'écosystème qui la découvre.

TechBio redéfinit l'équilibre entre ouverture et défendabilité. En publiant des outils et des ensembles de données tout en protégeant l'infrastructure qui les rend opérationnels, les entreprises peuvent créer des communautés, accélérer l'adoption et établir des douves défendables autour de couches propriétaires. Cette approche hybride de la stratégie de propriété intellectuelle reflète le modèle open core des logiciels et est en train de devenir rapidement la norme dans les organisations à la pointe de la science.

9. Prise de décision assistée par l'IA en R&D

De l'identification des cibles à la conception des essais, L'IA est intégrée tout au long du cycle de vie de la R&D. Les modèles de PNL extraient des informations de la littérature, les modèles génératifs conçoivent des structures protéiques et les modèles prédictifs signalent les risques avant qu'ils ne se manifestent. Par exemple :

• La recherche sur le GLP-1 et les incrétines est accélérée par modèles d'IA multimodaux qui prédisent la réponse cardiométabolique sur la base de données génétiques et alimentaires.
• Outils de prédiction hors cible CRISPR, tels que CRISPR profond et Réseau CRISPR, minimisez les risques avant de commencer le montage.

De la découverte au développement en passant par la fabrication, les entreprises de TechBio utilisent des modèles prédictifs pour prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Cette transition réduit les risques, réduit les coûts et améliore les résultats, positionnant les pipelines augmentés par l'IA comme la référence absolue en matière de thérapies de nouvelle génération.

10. Vitesse, échelle et signal

Les entreprises de TechBio fonctionnent selon des calendriers de démarrage, et non selon des calendriers scientifiques. Ils utilisent une infrastructure cloud, un flux de données continu et des boucles de rétroaction rapides pour réduire les temps de cycle de plusieurs mois à quelques jours. L'extraction du signal et le débit sont les indicateurs clés. Ce qui prenait auparavant 18 mois dans un laboratoire humide se produit désormais en 6 semaines grâce à la modélisation informatique et à l'exécution robotique.

En adoptant une infrastructure cloud, une expérimentation continue et des pipelines agiles, les entreprises peuvent réduire le temps de cycle entre la question et la réponse et entre l'idée et l'impact. L'extraction du signal devenant la métrique qui définit la productivité, les entreprises sont désormais jugées en fonction de l'efficacité de leur apprentissage, et pas seulement de la quantité de tests qu'elles peuvent effectuer.

Les perspectives du capital-risque (VC) et du capital-investissement (PE) : pourquoi TechBio est le nouveau mandat d'investisseur

La transition vers TechBio a fondamentalement transformé la psychologie des investisseurs dans le secteur des sciences de la vie. Alors que les biotechnologies traditionnelles reposaient sur de longs délais, un risque binaire et des évaluations centrées sur les molécules, les sociétés de capital-risque et de capital-investissement d'aujourd'hui recherchent des sociétés de biologie axées sur les logiciels, orientées vers les plateformes et natives de l'IA qui font preuve d'une innovation reproductible, d'une évolutivité et d'une valeur d'entreprise au-delà d'un seul actif thérapeutique.

Principales tendances d'investissement qui stimulent le déploiement de capitaux dans TechBio

Le paysage de l'investissement dans les biotechnologies est en train de changer, le déploiement du capital-risque s'accélérant fin 2025 et favorisant les entreprises TechBio natives de l'IA, inspirées des entreprises SaaS à forte croissance. Le capital-investissement s'éloigne des regroupements biotechnologiques traditionnels pour se tourner vers des infrastructures axées sur le numérique, telles que le LIMS et les plateformes d'automatisation. Les valorisations se compriment pour les entreprises de biotechnologie à actif unique, mais s'étendent aux plateformes multimodales dotées de capacités internes d'IA et de ML. La préparation à l'introduction en bourse et à la sortie nécessite désormais une maturité à la fois clinique et technologique, tandis que les entreprises dépourvues d'infrastructures numériques sont confrontées au plus grand risque de financement.

TechBio étant solidement ancrée, voici à quoi ressemblera un avenir pas si lointain :

• Privilégier la plateforme par rapport au pipeline : Les investisseurs privilégient les entreprises dotées de plateformes de données ou de moteurs de découverte d'IA capables de générer de multiples actifs, plutôt qu'un seul pipeline de médicaments. Regardez Flagship et Andreessen Horowitz (a16z) qui continuent de soutenir des systèmes de découverte répétables, tels que Générez des biomédicaments et Inceptif, au lieu d'approches privilégiant les molécules.
• La biologie computationnelle à la pointe de la technologie : Les entreprises dotées de flux de travail natifs du ML, d'ontologies de données structurées et in silico les capacités de conception commandent des évaluations plus élevées. Introduction en bourse et valorisation de Recursion Pharmaceuticals, par exemple, étaient davantage liés à son infrastructure d'IA basée sur l'image qu'à son programme principal.
• Les équipes interdisciplinaires, gage de qualité : Les équipes fondatrices interdisciplinaires qui combinent l'apprentissage automatique, la biologie des systèmes et l'ingénierie sont considérées comme des moyens d'atténuer les risques liés à l'exécution. Les sociétés de capital-investissement mènent de plus en plus de due diligence technique, non seulement sur les pipelines, mais également sur l'infrastructure, les opérations de données et le génie logiciel.
• Passage à des modèles B2B et SaaS dans les sciences de la vie : Une vague d'investissements est en train d'affluer vers les entreprises qui desservent l'écosystème TechBio, notamment les plateformes LIMS/ELN natives du cloud, les CRO informatiques et les systèmes de laboratoire automatisés. Ils fournissent des revenus récurrents, des cycles de vente plus rapides et un verrouillage de l'infrastructure, des indicateurs qui correspondent étroitement aux critères d'investissement du secteur technologique.
• L'IA en tant que couche de défendabilité : Les sociétés de capital-risque accordent une grande importance aux modèles d'IA propriétaires dans le cadre des douves en matière de propriété intellectuelle. Il ne suffit plus de posséder une séquence ; les entreprises doivent posséder le système qui conçoit ou prédit la séquence. Les investisseurs s'intéressent désormais à l'exclusivité des données, aux performances des modèles, à l'extensibilité des API, à l'intégration des partenaires et à l'amélioration des modèles au fil du temps.

TechBio : Redéfinir l'avenir des sciences de la vie

L'environnement de financement des sciences de la vie connaît les mêmes bouleversements que ceux qui ont transformé la fintech, les médias et la cybersécurité : de l'investissement centré sur les actifs à l'investissement centré sur les plateformes et les systèmes. À mesure que la biologie devient programmable, les investisseurs ne recherchent plus le meilleur médicament ; ils recherchent le meilleur moteur pour découvrir, concevoir et optimiser les médicaments.

Les principales implications de cette situation incluent le passage à :

• Embaucher plus d'ingénieurs logiciels et d'experts en machine learning que de techniciens de laboratoire
• Les sociétés de capital-risque recherchent des modèles axés sur la plateforme avec des actifs de données récurrents
• Les entreprises privilégient les flux de travail natifs du cloud et compatibles avec le ML.
• Des découvertes plus rapides, reproductibles et optimisées par l'IA.

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Pour les entreprises, cela signifie :

• Construire des infrastructures avant les oléoducs
• Valoriser la reproductibilité en tant que produit
• Donner la priorité aux ingénieurs logiciels et aux bioinformaticiens en tant que cofondateurs
• Concevoir des modèles commerciaux autour de boucles de feedback, et pas seulement de points finaux

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Les leaders de ce prochain chapitre ne se contenteront pas de découvrir, ils concevront la biologie comme un système d'ingénierie, construit sur des plateformes, alimenté par des données et évolutif grâce à l'IA.

Alors que Biotech commercialisait la biologie, TechBio transformera la biologie en informatique.

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If you manage environmental health and/or safety (EHS) in a life science laboratory, you can set up safety protocols, and put up eye-spray stations that you test daily, but building a culture of compliance is a whole other can of worms. Furthermore, the link between EHS and sustainability efforts are not always top-of-mind for lab personnel.

So, how can you educate and compel researchers to be more sustainable?

In the modern lab, where digitalization continues to make research more efficient and streamlined, leveraging software platforms that centralize lab operations – including EHS and sustainability efforts – can help you avoid safety and sustainability mistakes that can cost millions of dollars and could lead to personnel injuries.

In this article, we’ll cover EHS in the life sciences, its link to sustainability,  how to enforce compliance digitally, leveraging tools such as ELN/LIMS, and the best practices for achieving this. Using a decentralized platform for EHS and other lab operations is a mistake you do not want to make, so we also introduce a new type of software tool for laboratories called a Scientific Management Platform (SMP), that combines EHS (especially Exposure Control), with your day-to-day ELN/LIMS.

Environment, Health, and Safety (EHS) in Life Sciences and Biotech

What is EHS?

EHS in life sciences and biotech involves policies and procedures designed to:

• Protect the environment from biohazards and chemical pollutants.
• Ensure employee health through safe practices and exposure controls.
• Maintain workplace safety in laboratories, manufacturing, and research facilities.

EHS Areas of Focus

Environmental Protection

• Waste Management: Disposal of biohazardous and chemical waste following strict guidelines.
• Energy Efficiency: Implementation of green lab initiatives to reduce energy use.
• Sustainable Practices: Incorporating biodegradable materials and reducing water use in lab operations.

Occupational Health

• Exposure Control: Limiting exposure to pathogens, hazardous chemicals, and radiation.
• Health Monitoring: Regular health screenings for employees working with toxic substances.
• Mental Well-being: Programs addressing stress in high-pressure research environments.

Workplace Safety

• Equipment Safety: Regular maintenance of autoclaves, centrifuges, and lab machinery.
• PPE Compliance: Ensuring the use of lab coats, gloves, goggles, and respirators where necessary.
• Emergency Readiness: Spill response training and protocols for accidents involving biological or chemical agents.

Top 10 EHS Examples in Life Sciences and Biotech

Academic and industry labs handle hazardous materials, dangerous equipment, and harmful biological agents. Effective EHS programs ensure compliance to mitigate the risks of these activities. Below are ten examples that highlight essential safety measures in these high-risk settings.

1. Biowaste Management: Segregation and sterilization of biological waste.

2. Fume Hood Usage: Safe handling of volatile chemicals and reagents.

3. Pathogen Containment: Use of biosafety cabinets for handling infectious agents.

4. Radiation Safety: Monitoring and control for radiological materials in research.

5. Chemical Inventory Systems: Tracking and proper storage of hazardous substances.

6. Ventilation Systems: Preventing air contamination in laboratories.

7. Incident Reporting: Documenting and analyzing lab accidents and near misses.

8. Ergonomic Lab Design: Preventing repetitive strain injuries among researchers.

9. Hazard Communication: Clear labeling and documentation of chemical and biological hazards.

10. Training Programs: Regular EHS training tailored to biotech-specific risks.

Real-World Applications of EHS

The examples above apply to various sectors within the industry, from R&D to large-scale manufacturing.

• Pharmaceutical R&D: Safely handling toxic reagents and ensuring GMP compliance.
• Biomanufacturing: Managing emissions and waste from large-scale bioreactors.
• Clinical Trials: Protecting researchers from potential pathogen exposure during specimen handling.
• Gene Therapy Labs: Strict protocols for handling genetically modified organisms (GMOs).

Benefits of EHS in Life Sciences and Biotech

By tailoring EHS practices to the unique challenges of life sciences and biotech, organizations can achieve safer and more compliant operations while driving innovation. The benefits of EHS compliance include:

• Ensures regulatory compliance (e.g., OSHA, WHO, IFC).
• Reduces environmental impact of high-tech lab activities.
• Enhances employee safety and operational efficiency.
• Builds public trust by prioritizing ethical and sustainable practices.

What is the Link Between EHS and Sustainability?

EHS provides a foundation for a laboratory or organizations sustainability practices, by mitigating the environmental impacts of research, ensuring worker safety, and promoting efficient use of resources. In this context, sustainability refers to the adoption of business practices that meet present needs without compromising the ability of future generations to meet theirs. It involves integrating environmental stewardship, social responsibility, and economic viability to achieve long-term success.

EHS Integration with Sustainability:

• Energy Use Reduction: Transitioning to energy-efficient lab equipment.
• Carbon Neutral Labs: Offsetting carbon emissions from lab processes.
• Water Recycling: Using closed-loop systems in biomanufacturing.

Sustainability Through Digitization: The Role of a Scientific Management Platform (SMP) in Labs and Institutions

Introduction to Lab Sustainability through Digitization

Sustainability in labs and research institutions extends beyond environmental conservation; it encompasses efficient resource use, minimizing waste, and adopting practices that ensure long-term viability.

Digitization, particularly through the adoption of Electronic Lab Notebooks (ELNs), Laboratory Information Management Systems (LIMS), or all-in-one SMPs plays a pivotal role in driving sustainability by reducing physical resource dependence and enhancing operational efficiency.

What is an SMP?

An SMP is a digital ecosystem that unifies lab operations, digital research, and EHS. It’s distinguished from other ELN and LIMS platforms in that it is a single platform that serves the needs of an entire life science organization, including scientists, lab operations professionals, EHS and compliance personnel, and leadership.

Impact of an SMP on Lab Sustainability

1. Reduction of Paper and Physical Resource Use

• Traditional Practices: Labs have historically relied on paper-based lab notebooks, forms, and records, leading to significant paper waste.
• Digitized Solution: SMPs, as well as ELNs and LIMS, eliminate the need for physical notebooks and documentation, significantly reducing paper usage. A large institution can save thousands of sheets of paper annually by transitioning to digital systems.

2. Streamlining Data Management

• Resource Optimization: SMPs, ELNs, and LIMS centralize data storage, eliminating redundancies and enhancing accessibility, thereby reducing the energy costs associated with manual data retrieval and storage.
• Cloud Integration: Many systems operate on energy-efficient cloud platforms, further reducing on-site energy consumption.

3. Decreasing Redundancy and Waste

• Inventory Control: SMPs and LIMS improve inventory management, ensuring efficient use of reagents and consumables, reducing overstocking, and minimizing expired materials.
• Experimentation Efficiency: SMPs and ELNs support accurate experiment tracking, preventing redundant trials and saving time and resources.

4. Energy Efficiency in Lab Operations

• Digitally Monitored Systems: SMPs and LIMS can integrate with lab equipment to optimize energy usage, such as monitoring freezers, incubators, and other devices.
• Scheduling and Maintenance: These platforms help schedule equipment usage and maintenance, reducing unnecessary energy consumption.

5. Waste Management and Compliance

• Traceability: LIMS and SMPs enhance the traceability of samples and reagents, ensuring proper disposal of hazardous materials and compliance with environmental regulations.
• Analytics: The analytics modules in these systems can identify wasteful practices and recommend more sustainable workflows.

6. Remote Collaboration and Access

• Virtual Collaboration: SMPs and ELNs enable remote data sharing and collaboration, reducing the need for physical presence and associated travel, contributing to lower carbon footprints.
• Global Integration: Institutions can collaborate globally without duplicating experiments or resources.

Impact of an SMP on Institutional Sustainability

1. Institution-Wide Standardization

Digital systems promote uniformity across labs, ensuring sustainable practices are maintained at every level. Standardization also enables new personnel to quickly and easily adopt standardized practices during onboarding.

2. Educational and Training Benefits

Digital platforms make sustainability training more effective by integrating real-time data tracking and eco-conscious decision-making.

3. Long-Term Cost Efficiency

Though initial implementation costs are high, digitization reduces operational costs in the long term by minimizing resource wastage and improving process efficiency.

4. Scalability and Growth

Digitized labs are better equipped to scale sustainably as they require fewer physical expansions and utilize resources more efficiently.

Impact of an SMP on Global Sustainability

1. Alignment with SDGs

Digitized labs contribute to the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) by promoting responsible consumption and production (Goal 12) and climate action (Goal 13).

2. Carbon Footprint Reduction

Digitally driven labs contribute to global carbon reduction efforts through energy efficiency, reduced paper use, and waste minimization.

3. Circular Economy Participation

By optimizing resources and ensuring traceability, labs using ELNs and LIMS align with the principles of a circular economy.

Driving Safety and Sustainability Through Lab Digitalization

Les outils numériques, tels que les SMP, transforment les laboratoires et les organisations des sciences de la vie en améliorant la sécurité, la durabilité et l'efficacité. Alors que les initiatives EHS s'alignent sur les objectifs de développement durable, des plateformes telles que les ELN, LIMS et SMP rationalisent la conformité, réduisent les déchets et optimisent les opérations.

Les SMP, en particulier, centralisent la gestion des laboratoires, garantissant l'efficacité des ressources, la traçabilité des données et des mesures de sécurité proactives. En adoptant la transformation numérique, les laboratoires peuvent favoriser une culture de durabilité, minimiser l'impact environnemental et améliorer l'excellence opérationnelle, se positionnant ainsi pour réussir à long terme dans un paysage scientifique en évolution.

Pour en savoir plus sur les SMP et leur rôle dans la sécurité et la durabilité des laboratoires, nous contacter.

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Les sciences de la vie traversent une crise discrète.

Ce n'est pas une question de découverte, mais de confiance.

Pendant des décennies, les chercheurs ont repoussé les limites de ce que nous pouvons guérir, concevoir et séquencer. Mais derrière cette innovation se cache une base d'une fragilité inquiétante.

L'inconfortable vérité ?

La plupart des études publiées en biologie ne peuvent pas être reproduites, même par les auteurs originaux.

Le coût ?

Des milliards de dollars en R&D perdus, en échec de programmes de médicaments et en une érosion de la confiance dans le processus scientifique lui-même.

Il ne s'agit pas d'une histoire de mauvais acteurs ou de fabrication de données malveillantes (bien que cela se produise certainement). C'est une histoire de fragmentation, de friction et de dysfonctionnements fondamentaux.

Problèmes de reproductibilité : les faits

Au cours des deux dernières décennies, plusieurs dures vérités concernant la reproductibilité scientifique ont été révélées :

• UNE 2016 La nature enquête a révélé que 70 % des chercheurs n'ont pas réussi à reproduire les expériences de quelqu'un d'autre et que plus de 50 % n'ont pas pu reproduire leurs propres travaux
• Amgen a indiqué qu'elle ne pouvait que se répliquer 6 études oncologiques majeures sur 53, à peine 11 %
• Bayer HealthCare a constaté que seule ~20 à 25 % de ses projets internes de validation des cibles étaient totalement reproductibles. Environ les deux tiers des projets avaient des délais prolongés ou ont été annulés en raison d'incohérences entre les données publiées et les données internes.
• Un estimé à 28 milliards de dollars est gaspillé chaque année, rien qu'aux États-Unis, pour des recherches précliniques non reproductibles.
• Le Lancet a estimé que 85 % de la recherche biomédicale est en fin de compte un effort inutile en raison d'une méthodologie, de rapports et d'une conception médiocres.
  

Ces chiffres ne font pas que faire les gros titres ; ils sont le reflet de l'industrie. Ces rapports proviennent de sociétés possédant des pipelines de médicaments d'un milliard de dollars et publiés dans des revues réputées. Les données ne peuvent être ignorées et les implications se répercutent bien au-delà du laboratoire.

Des problèmes de stylos et de papier au chaos numérique

Les problèmes de reproductibilité ne sont pas nouveaux.

À l'ère de cahiers de laboratoire en papier, les coupables étaient souvent simples : notes illisibles, détails manquants, matériaux incohérents et documentation médiocre. Mais aujourd'hui, la communauté scientifique est confrontée à un autre type de problème, créé par la surcharge numérique et la fragmentation systémique.

Les laboratoires d'aujourd'hui regorgent d'outils numériques (carnets de laboratoire électroniques (ELN), systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), etc. — qui rationalisent un certain nombre de tâches quotidiennes.

Cependant, l'infrastructure nécessaire pour intégrer ces différents outils et leurs utilisateurs fait défaut :

• Les protocoles peuvent résider dans l'un des nombreux ELN, mais ils ne sont souvent pas standardisés entre les équipes.
• Les échantillons de données et les résultats expérimentaux sont regroupés dans des feuilles de calcul, des dossiers cloud ou des plateformes LIMS vieillissantes.
• Les API, si tant est qu'elles existent, sont fragiles et permettent rarement l'harmonisation des données en temps réel.
• Les plateformes d'automatisation créent des données structurées qui ne peuvent pas être facilement intégrées ou analysées avec d'autres outils.
• Les données contextuelles, y compris les décisions, les anomalies et les connaissances tribales, ne sont pas officiellement documentées à partir d'outils de communication numériques tels que Slack et les fils de discussion.

Nous avons abandonné les ordinateurs portables au profit d'une tenue de dossiers numériques « plus organisée », pour aboutir à un environnement de laboratoire distribué plus complexe. La crise de reproductibilité n'est pas le résultat d'une négligence ; elle provient d'un écosystème de laboratoires numériques inefficace.

La pile Franken : comment nous en sommes arrivés là

La plupart des laboratoires n'ont pas été conçus pour évoluer, ils ont appliqué des correctifs.

Une feuille de calcul ici.

Un ELN là-bas.

Un LIMS local que personne n'ose toucher.

Au fur et à mesure que la science devenait plus complexe, la suite logicielle s'est développée, mais sans plan d'intégration de toutes ces technologies.

Il ne nous reste plus qu'un « Frankenstack » : des dizaines de systèmes déconnectés, dont aucun ne communique clairement entre eux.

• Les ELN existent dans des silos, sans aucun lien avec les registres d'échantillons.
• Les LIMS sont souvent personnalisés et rigides, conçus pour les flux de travail de contrôle qualité, et non pour les expériences de R&D.
• Les outils d'analyse de données nécessitent un nettoyage manuel des données avant utilisation.
• Les systèmes d'inventaire sont soit basés sur Excel, soit complètement déconnectés de la conception des expériences.
• La communication sur le contexte expérimental se fait en dehors de ces systèmes : par e-mail, Slack ou mémoire.

Cette pile disparate fragmente le contexte, introduit l'erreur humaine et rend les connaissances non transférables.

La conséquence ?

La reproductibilité est impossible à garantir car les entrées, les conditions et les points de décision sont dispersés et éphémères.

Pourquoi l'infrastructure est plus importante que jamais

La reproductibilité n'échoue pas au moment de l'analyse, elle échoue au moment où les données sont capturées, enregistrées et stockées. Si les résultats scientifiques sont générés sans structure, traçabilité ou contexte, la capacité de les reproduire devient désespérée.

La solution ne réside pas dans l'utilisation de nouveaux outils.

C'est une meilleure infrastructure :

• Plateformes centralisées qui unifient le suivi des échantillons, la saisie des données, la gestion des versions des protocoles et les résultats dans un seul flux de travail.
• Des API qui ne se contentent pas de connecter les systèmes ; elles normalisent les données entre eux.
• Des pistes d'audit automatiques, complètes et lisibles par l'homme.
• Des outils qui ne se contentent pas de collecter des informations, mais qui les transforment en informations structurées et exploitables.

Ce ne sont pas des « choses agréables à avoir ». Ils constituent la base de la création d'organisations scientifiques modernes et résilientes.

Pourquoi l'infrastructure est primordiale

Il est facile de considérer l'infrastructure comme « les tuyaux derrière les murs ». Mais dans le domaine des sciences de la vie, votre infrastructure est votre science.

Que vous gériez des tests moléculaires, des modifications CRISPR, des transferts d'échantillons ou des données réglementaires, votre infrastructure technologique définit ce qui est possible, ce qui est traçable et, en fin de compte, ce qui est reproductible.

À l'heure actuelle, trop d'organisations développent une science à enjeux élevés sur des bases numériques peu fiables.

Que signifie réellement l'infrastructure dans les sciences de la vie ?

C'est bien plus qu'un logiciel. Une véritable infrastructure numérique pour la R&D scientifique signifie :

• Modèles de données normalisés : Formatage, structure et taxonomie cohérents entre les expériences, les instruments et les départements.
• Systèmes pilotés par le flux de travail : Des outils qui reflètent la façon dont les travaux scientifiques se déroulent réellement, et pas seulement des formulaires de saisie de données génériques.
• Interopérabilité dès la conception : Des API et des intégrations robustes, en temps réel, qui permettent un flux de données fluide entre les systèmes.
• Responsabilité des utilisateurs et pistes d'audit : Chaque action est suivie et contextualisée automatiquement.
• Configuration évolutive : La capacité d'évoluer au fur et à mesure de l'évolution de la science, sans dette technique ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
• Lacs de données structurés et consultables : Il ne s'agit pas seulement de stockage, mais aussi de connaissances interrogeables à des fins d'analyse rétrospective, de méta-études et de préparation au machine learning.

Cette infrastructure est ce qui distingue la documentation scientifique de l'intelligence scientifique.

À quoi ressemble une bonne infrastructure

Pour garantir une reproductibilité optimale, nous devons penser comme des architectes de systèmes, et pas seulement comme des scientifiques.

Une infrastructure prête pour la reproductibilité est la suivante :

1. Unifié

Toutes les fonctions expérimentales de base, y compris le suivi des échantillons, l'exécution de protocoles, la capture de données et l'analyse des résultats, sont hébergées sur une seule plateforme connectée ou sont interopérables de par leur conception.

2. Riche en contexte

Chaque résultat est automatiquement lié à ses conditions expérimentales, à la lignée des échantillons, à la version du protocole et à l'historique des interactions utilisateur.

3. Priorité à l'API

Le système est conçu pour transmettre et extraire des données en temps réel, permettant ainsi l'automatisation, les tableaux de bord et les analyses sans silos de données.

4. Flexible

Vous ne devriez pas avoir besoin d'une migration complète à chaque fois que votre type d'échantillon, votre équipement, votre flux de travail expérimental ou vos réactifs changent. Une bonne infrastructure est modulaire, configurable et adaptable à l'évolution des flux de travail.

5. Conçu pour la découverte

Les données ne sont pas stockées dans des silos. Il est structuré et indexé afin que les équipes puissent en tirer des enseignements. L'IA et le ML ne peuvent apporter de la valeur que si les données sont cohérentes et consultables.

Il ne s'agit pas uniquement d'un travail informatique ; c'est une priorité stratégique

Chaque flux de travail repose sur une décision d'infrastructure, prise intentionnellement ou par défaut.

Si l'objectif est d'accélérer le développement de médicaments, de réussir des audits réglementaires ou de développer des équipes à l'échelle mondiale, l'infrastructure n'est pas une fonction principale, mais un moteur essentiel de la rapidité scientifique.

La différence entre un laboratoire qui innove constamment et un laboratoire qui se noie dans ses propres données se résume souvent à ceci :

Contrôlez-vous votre infrastructure ou est-ce votre infrastructure qui vous contrôle ?

Améliorer l'expérience utilisateur (UX)

Demandez à n'importe quel scientifique comment il passe sa journée, et vous n'entendrez pas « repousser les limites de l'innovation moléculaire ».

Vous entendrez quelque chose comme : « J'étais en train de fouiller dans d'anciennes entrées ELN, de rechercher une version du protocole, de recouper une feuille de calcul et d'essayer de me rappeler ce que signifiait cet étrange exemple d'étiquette. »

Il ne s'agit pas d'un problème logiciel.

Il s'agit d'un problème d'expérience utilisateur (UX).

La solution : une plateforme de laboratoire unifiée qui donne la priorité à SX

L'avenir des travaux scientifiques ne sera pas défini par des listes de fonctionnalités ou des tableaux de bord tape-à-l'œil ; il sera défini par la facilité avec laquelle il est possible de trouver des données critiques, de s'y fier et d'agir sur celles-ci.

C'est là qu'une plateforme unifiée devient essentielle, en particulier une plateforme qui :

• Regroupe les expériences, les échantillons, les protocoles et les résultats dans un espace de travail unique et connecté
• Permet aux scientifiques de passer facilement de la planification à l'exécution et à l'analyse, sans quitter le système
• Intégre la communication, les approbations et l'auditabilité au flux de travail lui-même
• Propose des informations contextuelles, et pas seulement des fichiers, au moment où elles sont le plus nécessaires
• Est conçu pour les scientifiques eux-mêmes, et pas seulement pour les administrateurs informatiques ou les réviseurs réglementaires

C'est ce que signifie donner la priorité à l'UX.

Ce que permettent les plateformes de laboratoire pilotées par l'expérience utilisateur : reproductibilité et plus encore

Lorsque la plateforme est unifiée et intuitive, les avantages sont immédiats et exponentiels :

• Des résultats plus reproductibles car toutes les actions et les données sont saisies dans leur contexte
• Intégration plus rapide pour les nouveaux scientifiques qui n'ont plus besoin d'apprendre six outils pour démarrer
• Une meilleure collaboration entre les scientifiques de laboratoire, les équipes informatiques, l'assurance qualité et la direction
• Des transferts plus clairs entre les services professionnels, la réussite des clients et les équipes commerciales
• Intégrité des données renforcée tout au long du cycle de vie d'un projet

L'expérience utilisateur n'est pas un luxe ; c'est la couche essentielle qui permet à la science d'évoluer de manière sûre et intelligente.

On ne peut pas réparer la science sans réparer l'expérience scientifique

Si nous nous soucions de la rapidité, de la reproductibilité et de la collaboration, nous devons nous intéresser à l'expérience. Parce que les scientifiques n'ont pas seulement besoin de meilleurs outils, ils ont besoin de meilleurs systèmes qui correspondent à leur façon de penser, de travailler et de partager leurs connaissances.

Et ce système doit être unifié, intuitif et adapté aux réalités de la R&D moderne.

L'UX doit occuper une place centrale dans la manière dont nous construisons la prochaine génération de plateformes scientifiques.

Parce que lorsque les scientifiques sont en mesure de se concentrer, de trouver de la clarté et de faire confiance à leurs systèmes, ils ne se contentent pas de travailler mieux, ils découvrent plus rapidement.

Pour en savoir plus sur la façon d'optimiser votre laboratoire, nous contacter pour une consultation gratuite de 30 minutes.

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Boston, Massachusetts--SciSure, la plateforme de gestion scientifique (SMP) conçue pour unifier la recherche scientifique, la sécurité, les opérations et la conformité, a annoncé aujourd'hui un partenariat stratégique avec US Lab Partners, un leader des opérations de laboratoire et d'installations et du conseil EHS (Environmental Health & Safety). Ensemble, les organisations lancent un « modèle d'incubateur virtuel » transformateur qui donne aux organisations des sciences de la vie émergentes et en pleine expansion un accès abordable à une infrastructure de laboratoire numérique de classe mondiale et à un soutien opérationnel.

Débloquer la gestion moderne des laboratoires pour les entrepreneurs scientifiques

Les organisations émergentes du secteur des sciences de la vie sont depuis longtemps confrontées à un défi coûteux : accéder à l'EHS, aux opérations de laboratoire et à une infrastructure de conformité de haute qualité avant de disposer des ressources ou de la taille nécessaires pour faire face à d'importants investissements logiciels. La nouvelle collaboration entre SciSure et US Lab Partners élimine cet obstacle. En combinant la suite logicielle complète et évolutive de SciSure avec les services d'experts de conseil et de mise en œuvre d'US Lab Partners, ces organisations peuvent désormais exploiter des laboratoires efficaces, sûrs et conformes dès le premier jour.

« Nos clients nous ont souvent dit qu'ils avaient besoin d'une infrastructure numérique bien avant de disposer du budget ou des ressources internes nécessaires pour la gérer », explique Philip Meer, PDG de SciSure. « Grâce à ce partenariat, ils n'ont plus à choisir entre un logiciel haut de gamme ou des services d'experts sur le terrain : ils bénéficient d'une intégration parfaite des deux. »

Mieux ensemble : une solution complète pour les laboratoires émergents

US Lab Partners fournit une expertise approfondie et pratique en matière de configuration, d'exploitation et de conformité EHS des laboratoires. Ils deviennent une extension de l'équipe interne du client, guidant les laboratoires à travers les exigences complexes et les opérations quotidiennes. SciSure complète cela avec une plateforme de pointe comprenant des blocs-notes de laboratoire électroniques (ELN), des systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), le suivi des stocks et des flux de travail EHS, le tout dans un environnement sécurisé et évolutif.

« Trop souvent, les entreprises scientifiques émergentes sont obligées de s'appuyer sur des outils peu performants, des systèmes qui créent des silos de données et qui ne sont rien de plus que de simples feuilles de calcul », explique Jon Zibell, vice-président des alliances mondiales et du marketing chez SciSure. « Ce partenariat est conçu pour changer cela. Nous proposons une expérience numérique fluide dès le premier jour, sans sacrifier la sécurité, la conformité ou l'intégrité des données. »

« La numérisation des opérations des laboratoires n'est plus une option, elle est essentielle pour la continuité, la sécurité et l'intégrité scientifique », a déclaré Demet Aybar, PDG et fondateur de US Lab Partners. « En collaboration avec SciSure, nous proposons des logiciels de classe mondiale et une expertise pratique qui étaient traditionnellement réservés aux grandes entreprises pharmaceutiques, désormais accessibles aux startups et aux innovateurs universitaires. »

Influer sur l'avenir de l'innovation scientifique

Ce partenariat marque un tournant décisif dans la manière dont les organisations scientifiques peuvent se lancer et fonctionner. En éliminant le fardeau traditionnel des coûts élevés, de la fragmentation des systèmes et du manque de ressources techniques, le modèle d'incubateur virtuel accélère l'innovation tout en réduisant les frais généraux et les risques.

Les clients ont désormais accès à :

• Un système de tenue de dossiers entièrement numérique et parfaitement intégré dès le premier jour
• Logiciels et services complets de gestion de l'EHS et des stocks
• Un LMS robuste avec bibliothèque de contenus de formation
• Des partenaires de confiance qui proposent à la fois des logiciels et des services pour gérer la configuration, la sécurité et la conformité des laboratoires
• ELN, LIMS, SOP et gestion des échantillons intégrés

« Ce modèle reflète notre mission commune : aider la science brillante à prospérer sans obstacles opérationnels », a ajouté Aybar. « Nous sommes là pour mettre à disposition une infrastructure de laboratoire de premier ordre sans compromis. »

À propos de SciSure

SciSure est la première plateforme de gestion scientifique (SMP) au monde, combinant la plateforme de laboratoire numérique d'eLabNEXT et les logiciels LabOps et EHS fiables de SciShield dans une solution unifiée conçue par des scientifiques, pour des scientifiques. SciSure soutient plus de 550 000 scientifiques, plus de 40 000 laboratoires et plus de 8100 organisations scientifiques dans le monde.

À propos de US Lab Partners

US Lab Partners est un leader de confiance en matière d'exploitation de laboratoires et d'installations et de conseil en matière d'EHS, qui aide les entreprises du secteur des sciences de la vie et les institutions universitaires à concevoir, lancer et exploiter des environnements de laboratoire évolutifs et conformes. Leurs experts aident les clients à naviguer dans le paysage réglementaire, à garantir la conformité et à créer des environnements de laboratoire adaptés aux ambitions scientifiques.

Contact pour les médias :
Jon Zibell
Vice-président des alliances mondiales et du marketing
j.zibell@scisure.com

Kyrie Stevens
Directeur commercial, US Lab Partners, LLC
‍kyrie@uslabpartners.com

‍BOSTON, MA (April 2, 2025) – GA International, a global leader in laboratory identification solutions, under its LabTAG brand, announced today that its DYMO® LabelWriter™ 5-Series Printing Kits are now compatible with SciSure (formerly eLabNext)—an intuitive and flexible system for collecting, managing, and analyzing laboratory information. The integration is available in the eLabMarketplace through an Add-on, and provides researchers with a reliable, precise, and user-friendly solution for labeling in critical laboratory workflows.

“We’re excited to expand our partnership with SciSure by introducing this Dymo® LabelWriter™ 550 Add-On,” comments George Ambartsoumian, Founder and CEO of GA International. “This tool allows researchers to print labels directly from the eLabNext interface, making sample identification faster, easier, and more reliable. It’s another step forward in our shared mission to streamline lab workflows and improve sample and data management in laboratories.” 

The Add-on allows users access to pre-designed label templates tailored for LabTAG’s specialized DYMO-Branded CryoSTUCK® Labels directly within SciSure. These templates are optimized for the Dymo® LabelWriter™ 5-series printers, ensuring perfect formatting, dimensions, and layout alignment. This eliminates the need for manual adjustments and enables effortless label printing in just a few clicks. By combining the affordability of the Dymo® LabelWriter™5-Series (550, 550 Turbo, and 5XL) with LabTAG's durable cryogenic labels, the Add-on also offers a cost-effective labeling solution, particularly beneficial for labs working on a tight budget.

“We jump on every opportunity to enhance our platform by integrating tools that simplify workflows, collaborating with companies that share our passion for sample and data management, and streamlining lab operations for our users,” says Zareh Zurabyan, VP of Commercial, Americas. “This recent collaboration with LabTAG is a win for everyone and ensures that labs can focus on their research with confidence, knowing their labeling needs are met with innovative and reliable technology.” 

To learn more about SciSure and how to connect with LabTAG’s Dymo® LabelWriter™ 550 Printer Add-on, visit the Marketplace.

About LabTAG

GA International has over 25 years of experience as a leading manufacturer of specialty labels, supplying laboratory identification solutions to biomedical research labs, biobanks, hospitals, and other healthcare institutions. Since its inception, GA International has become a worldwide leader in cryogenic and chemical-resistant labels, strongly dedicated to R&D and customer service. 

For more information about GA International, please visit www.labtag.com

Press contacts

For Media & Communication Inquiries‍

Ishan Wadi, Marketing Leader
ishan.wadi@ga-international.com

For Technical Inquiries Related to the Add-On

Alexandre Beaudoin Gagne, IT Director
alexandre.beaudoin@ga-international.com

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On May 6, 2025, a significant shift will take place in the regulatory environment with the implementation of the new United States Government Policy for Oversight of Dual Use Research of Concern (DURC) and Pathogens with Enhanced Pandemic Potential (PEPP). Dual use research refers to studies that, although intended for beneficial purposes, may also pose risks if misused or if the knowledge gained could be exploited for harmful purposes. Enhanced pandemic potential refers to research involving pathogens that could potentially lead to widespread outbreaks.

This enhanced DURC/PEPP Policy expands the scope of research previously overseen by the 2012 Federal DURC, the 2014 Institutional DURC, and the 2017 P3CO Framework policies and organizes research into Category 1: involving dual use research of concern (DURC), and Category 2: involving pathogens with enhanced pandemic potential (PEPP).

This policy comes in the wake of heightened global concerns about biosecurity and the potential misuse of research, particularly in light of recent events that have underscored the need for stringent safety and oversight measures. It aims to ensure that sensitive research does not pose risks to public health and national security while fostering responsible scientific innovation.

All research institutions that receive funding from federal agencies are obligated to fully follow this Policy as a condition of their funding. According to section 5.6 of the Policy, “failure to follow the research oversight framework under this Policy may result in suspension, limitation, or termination of federal funding and loss of future federal funding opportunities for the research proposal and for other life sciences research at the research institution, as imposed by the federal funding agency.”

Breaking Down the New Policy Requirements

Under the new policy, research entities involved in DURC or PEPP must adhere to several key requirements:

1. Risk Assessment: Institutions must conduct thorough risk assessments for proposed research to identify any potential dual-use implications. This will involve evaluating how results can be used or misused and detailing necessary mitigation strategies.
2. Review Processes: The research institution, through an IRE (sometimes as a component of an IBC), reviews the PI’s initial assessment and confirms whether proposed or ongoing research is within the scope of Category 1 or Category 2 research
3. Training and Compliance: Institutions must ensure that all personnel involved in relevant research are adequately trained on the ethical, legal, and safety concerns associated with DURC and PEPP. A risk mitigation plan must be drafted if research falls under Category 1 or Category 2.
4. Transparency and Reporting: Research entities will be required to maintain transparent records and report any incidents or concerns related to misuse or safety violations promptly to relevant oversight bodies.

Concerns for Research Entities

This new oversight policy is understandably causing concerns among research entities due to fear of increased administrative burdens for researchers and reviewers, as well as potential for delays as institutions implement the new policy. The NIH has released a Notice for their implementation of the Policy for all NIH-funded research, including grants and cooperative agreements; with other funding agency implementation plans yet to be published.

How SciSure Can Help

The responsibility of assessing whether or not research falls under the scope of Category 1 and Category 2 research, as defined in the new USG Policy, falls on Principal Investigators and Researchers named in the application for which federal funding is received or proposed, at the proposal stage and continuously throughout the research lifecycle.

While the onus is on the PI to make these assessments, the DURC/PEPP Policy posits that the research institution is responsible for “ensuring that PIs are aware of and executing this responsibility appropriately.” One key approach to achieving this is by arming researchers with the tools to make compliance faster and easier.

With SciSure’s new DURC/PEPP Assessment in the Biosafety Management Module, researchers may easily self-assess whether research falls under Category 1 and/or Category 2 research. This speeds up the assessment cycle for Institutional Review Entity (IRE) and Institutional Contact for Dual Use Research (ICDUR).

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When you’re reviewing different chemical inventory systems, you need to be able to spot the bad ones quickly.

Not knowing which red flags signal potential problems can lead to a lot of wasted time, money, and energy. Much like buying a car, if you're not careful, you could end up with a lemon.

To help you weed out the wrong system (and to make sure you end up with a good one), here are four must-check warning signs to look for when you're purchasing chemical inventory software.

Chemical Inventory System Red Flags

Chemical inventory systems come in a wide range of sizes, specialties, and services. From free systems that only ask for an email, to home-brewed solutions using spreadsheets, to high-powered systems capable of handling multinational inventories and performing reports.

So what is the most important thing about a chemical inventory system? It meets your needs. An hour or two of thought about what your organization needs to accomplish with a chemical inventory system can save you ten times as much time (or more) in the future.

1. It’s a Glorified Excel Spreadsheet

Every chemical inventory system allows you to store chemical names and quantities and do a simple lookup. But if that's all it can do, then it's just a fancy (and expensive!) version of Excel.

The point of chemical inventory software isn't solely to store information, it's to help you use that information to increase lab safety, reduce risk, and lower costs. That includes monitoring purchases, overseeing chemical use and access, tracking chemicals by hazard class, ensuring appropriate disposal, and creating accurate regulatory reports (just to name a few).

To perform those tasks, your software must include a robust chemical database. An effective chemical database provides all the chemical information you rely on — chemical identity, properties, known regulatory implications, fire code information — right within the system.

It should also include some form of data validation. Unlike spreadsheets, data validation helps prevent errors or duplicate entries from being entered into the system and ensures your system is operating from an accurate, single source of truth.

Finally, your chemical inventory software should provide a clean user interface and intuitive workflows that allow researchers and inventory specialists to get in, get out, and get back to their work in the shortest time possible. Otherwise, your team will likely avoid using the system. If the interface feels clunky, more often than not, that clunkiness will also show up in the way your data is organized.

2. Regulatory Report Constraints

No brainer, right? A chemical inventory system that can't generate regulatory reports (not just raw data) isn't worth the price. Without the value-add of one-click report generation, your team will still be stuck with the burden of compiling data by hand, reducing bandwidth and increasing the likelihood of human error.

If your system isn’t giving you a big leg up in terms of efficiency, then you’re missing out on a huge portion of the benefits you should be receiving.

To avoid investing in the wrong software, spend time developing a list of which reports you’ll need to create before you approach a potential vendor. These may include:

• EPCRA Tier II/Right-to-Know
• State and local reports (CERS, NYC RTK)
• Fire and building code reports
• And many more...

Each of these reports requires specific information based on context. Sometimes a system cannot support the management of non-chemical data, such as control areas or buildings. Other times, the system can provide the data you need, but in the wrong units. The last thing you want to deal with right before a deadline are manual measurement conversions from kilograms and liters to pounds and gallons (don’t get us started on gases…).

If the software does not meet your reporting needs, don’t waste your resources.

3. No Implementation Support

Even top-notch chemical inventory software can end up costing you time and money if it's not used to its full potential. Effective software comes from an effective business that provides support and a tested, trusted approach to implementation. It might seem obvious, but many buyers focus too heavily on features and overlook the headaches that come with a poor implementation process.

Instead, be sure to review the vendor's implementation services and come prepared to ask for details, like:

• How will data initially be imported into the system, and who will be responsible for importing it?
• Is there a clear timeline for implementation with major milestones so that your project stays on track?
• Does the vendor's team have a lot of experience with successful software implementations?

And perhaps most importantly:

• Do they make you feel comfortable reaching out for help?

Any vendor who doesn't have a formal implementation plan or avoids giving a clear answer should go straight to the "NO" pile — a failed implementation presents too much risk for monetary loss and time spent without sufficient coverage.

4. The System isn’t Built for Labs

It's hard to overstate the importance of finding a system that is specifically designed for lab settings. You need a chemical inventory system built by scientists, for scientists.

Think about it: You wouldn’t buy a Ferrari to pull a boat trailer, would you? It might be a great car for a corporate executive, but it would be a terrible choice for your needs — one use later, and you might be looking at a broken car, a huge bill for repairs, and a boat trailer that’s still right there in the same place it started.

Similarly, it doesn’t make sense for organizations to purchase a chemical inventory system that’s designed for an industrial setting. What works well for a plastics manufacturer could end up being near-useless in a research setting.

While both organizations need chemical inventory systems, their workflows, regulatory requirements, reporting needs, and even the types of users are much different, and their systems should reflect and support that.

One quick litmus test to determine whether a system was built specifically for labs is to look at the wording on their website. Steer clear of solutions that are marketed as “suitable for all industries” or employ wording like “sublocation 1” that feels foreign to your lab environment.

Another tip-off: If you notice a client list or testimonial page filled with industrial companies, that system may not be able to meet the specific needs of your research laboratory environment.

If you still aren’t sure, try floating a few example use cases and see how the vendor responds. You’ll know quickly whether the vendor understands your challenges and can help solve your problems.

Fool-Proof Your Software Shopping

Just like screening general EHS software, screening chemical inventory systems can be a difficult and time-consuming process — unless you know what to look for.

Here are a few things to remember so you don’t get stuck with a lemon:

• Chemical inventory software should do more than just store information like a spreadsheet — it should help you use that information to improve safety and lower costs.
• The best-fit chemical inventory software is designed specifically for lab settings and the types of reports and tasks they need to do.
• Don’t forget to look beyond the software itself to the vendor’s team that will be your partner and guide before, during, and after setup.

SciSure’s Chemical Inventory Software was built by scientists, for scientists. Built with a proprietary chemical database software originally developed by Stanford University, ChemTracker empowers EHS professionals by simplifying your chemical inventory management to reduce operating costs, streamline internal processes, and enhance site safety. Leverage our scalable SaaS solution to meet your unique laboratory needs.

If you'd like to learn more about how to build a better chemical inventory system, schedule a demo today!

Dans le monde en évolution rapide de la biotechnologie et des sciences de la vie, les pratiques EHS (environnement, santé et sécurité) sans numérisation risquent de devenir obsolètes. Compte tenu des exigences réglementaires croissantes, des objectifs de développement durable et des avancées technologiques, les cadres EHS traditionnels n'ont pas l'agilité et la précision nécessaires pour garantir la conformité et protéger à la fois les employés et l'environnement.

Les entreprises qui n'adoptent pas les systèmes EHS numériques risquent de prendre du retard, d'être confrontées à des inefficacités opérationnelles, à des risques de sécurité accrus et à des coûts accrus en cas de non-conformité.

L'industrie des biotechnologies connaît une transformation significative des pratiques EHS en raison des progrès technologiques, des attentes réglementaires accrues et de l'intégration des objectifs de durabilité.

Voici un aperçu des tendances et des attentes émergentes pour 2025.

1. Numérisation des systèmes EHS

La numérisation des laboratoires est en hausse dans les universités et l'industrie depuis un certain temps. Et aujourd'hui, il fait son entrée dans l'EHS, apportant de nombreux avantages à la recherche et aux opérations.

Les processus EHS sont intégrés aux carnets de laboratoire électroniques (ELN), aux systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), aux plateformes de gestion scientifique (SMP) et aux appareils IoT pour une surveillance en temps réel. Les plateformes qui combinent les flux de travail EHS avec les données de laboratoire, comme SciSure, deviennent essentielles pour garantir la conformité et la sécurité. La numérisation a également permis à l'EHS de devenir mobile : les applications mobiles pour le signalement des incidents en temps réel, les listes de contrôle de sécurité et le suivi de la conformité sont de plus en plus populaires.

L'EHS se modernise également en adoptant l'IA, des systèmes pilotés par l'IA étant utilisés pour prévoir les risques, surveiller la conformité et automatiser les évaluations des dangers. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les problèmes de sécurité potentiels sur la base de données historiques et suggérer des mesures préventives.

2. Contrôle avancé de l'exposition

Les appareils intelligents automatisés permettent un contrôle de l'exposition plus proactif et en temps réel. Les appareils et capteurs IoT suivent la qualité de l'air, l'exposition aux produits chimiques et les conditions de laboratoire en temps réel pour garantir la sécurité des employés. Les systèmes automatisés peuvent arrêter les activités des laboratoires en réponse à des déversements de produits chimiques ou à une exposition aux rayonnements.

En outre, des équipements de protection individuelle (EPI) intelligents dotés de capteurs intégrés sont utilisés pour suivre la durée d'usure et alerter les utilisateurs des risques d'exposition.

3. Durabilité en matière d'EHS

De plus en plus, les laboratoires adopter des initiatives écologiques tels que les énergies renouvelables, les équipements économes en énergie et les pratiques de réduction des déchets. Des programmes tels que les certifications LEED et Conformité à la norme ISO 14001 continuent de gagner du terrain.

Les entreprises de biotechnologie mettent l'accent sur des méthodes d'élimination durables des déchets biodangereux et chimiques. Les systèmes LIMS et SMP sont intégrés au suivi des déchets afin d'optimiser l'élimination et le recyclage.

4. Pleins feux sur la santé mentale et l'ergonomie

L'accent a été davantage mis sur la prise en charge des aspects physiques et santé mentale du personnel de laboratoire.

Les environnements très stressants dans les laboratoires de biotechnologie incitent les entreprises à intégrer des ressources en santé mentale, des programmes de gestion du stress et des options de travail flexibles. Sur le plan de la santé physique, les laboratoires redessinent les postes de travail afin de prévenir les microtraumatismes répétés, en particulier pour les tâches de pipetage et de saisie de données.

5. Progrès réglementaires et conformité

L'atténuation de l'impact de l'activité humaine sur l'environnement a donné lieu à un renforcement des mesures réglementaires et des normes dans le secteur des sciences de la vie. La pression provient en grande partie des investisseurs et des parties prenantes, qui exigent des pratiques EHS transparentes liées à la durabilité et à une gouvernance éthique.

Les normes EHS mondiales, telles que NORME ISO 45001 et ISO 14001, ainsi que la surveillance accrue de la FDA et de l'EPA, ont poussé l'industrie des biotechnologies vers un espace plus sûr et plus durable. La FDA a établi des réglementations plus strictes concernant les essais cliniques et la sécurité de la fabrication, y compris des audits concernant la conformité EHS, tandis que l'EPA accorde une plus grande attention aux émissions biotechnologiques et à l'élimination des déchets biologiques dangereux.

6. Centralisation des fonctions EHS et de conformité

Dans le but de rationaliser les rapports et la responsabilisation, les sociétés de biotechnologie centralisent les efforts en matière d'EHS au sein de cadres de gestion des risques plus larges afin de rationaliser les rapports et la responsabilisation. Les systèmes basés sur le cloud contribuent à cet égard, en permettant des tableaux de bord centralisés pour le suivi en temps réel des incidents, des lacunes en matière de conformité et des indicateurs de performance clés de sécurité.

7. Collaboration avec la transformation numérique

Alors que les opérations et la recherche dans le domaine des sciences de la vie sont de plus en plus numérisées, les entreprises de biotechnologie s'assurent que l'EHS s'aligne sur leurs stratégies de transformation numérique, permettant ainsi une collaboration interfonctionnelle entre les équipes de sécurité, l'informatique et la R&D. La technologie blockchain est explorée pour conserver des enregistrements transparents et immuables des données de sécurité et de conformité.

Prévisions pour 2025

Les tendances ci-dessus prenant de l'ampleur au début de 2025, nous avons quelques prévisions pour le reste de l'année et au-delà.

Nous prévoyons ce qui suit :

• ‍Adoption accrue de l'IA : L'IA permettra d'affiner le contrôle de l'exposition, la prévision des risques et le suivi de la conformité.‍
• Modèles de sécurité hybrides : Les entreprises combineront les cadres EHS traditionnels avec des systèmes numériques en temps réel pour un impact maximal.‍
• Hausse des coûts liés à la non-conformité : Des sanctions plus strictes pour les violations de l'EHS inciteront les entreprises à adopter des mesures de sécurité avancées.‍
• Collaboration mondiale : La collaboration transfrontalière en matière de pratiques EHS sera essentielle alors que les biotechnologies continuent de se développer à l'échelle mondiale.

Conclusion

La numérisation n'est plus une option pour les systèmes EHS ; c'est une nécessité pour survivre. Les plateformes numériques, telles que le SciSure SMP, intègrent les flux de travail EHS aux données de laboratoire, permettant une surveillance en temps réel, des analyses prédictives et un suivi de conformité transparent. Les technologies avancées telles que les capteurs IoT, les évaluations des risques pilotées par l'IA et les dossiers de conformité basés sur la blockchain améliorent la sécurité tout en améliorant l'efficacité.

Les conséquences de la négligence de la numérisation sont claires : les entreprises sont confrontées à des sanctions accrues, à une surveillance réglementaire et à une atteinte à leur réputation, car les tendances prévues pour 2025 mettent l'accent sur une surveillance plus stricte et une hausse des coûts liés à la non-conformité. En adoptant la transformation numérique, les entreprises de biotechnologie non seulement assurent la pérennité de leurs systèmes EHS, mais favorisent également la durabilité et l'innovation dans un paysage réglementaire de plus en plus complexe.

Pour en savoir plus sur la façon dont SciSure peut créer un écosystème unifié unique pour votre laboratoire, contactez-nous ici.

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Like an unannounced visit from your in-laws, chemical regulators usually show up when you’re least prepared and often throw your whole operation into a panic.

One of the best ways to be prepared for a chemical regulatory inspection is to perform regular internal audits of your chemical inventory and safety management. Internal audits can help your team identify gaps in your processes, procedures, and inventory before they get flagged (and possibly fined) by an outside regulator. Internal audits can also uncover hazards that could lead to accidents or injuries. What's more, they can help your organization operate with greater efficiency on a day-to-day basis.

So which issues should you look for during an internal chemical audit? Each organization will look a little different depending on the types of research performed and the chemicals on site. However, there are a few common problems that pop up frequently. To help you on your next internal audit, we’ve compiled a list of five common issues to watch for.

5 Common Issues to Look for During an Internal Audit

1. Incompatible chemicals stored together
2. Expired peroxide formers
3. Flammables stored in a regular fridge or freezer
4. Chemical inventory is out of date
5. Chemicals from other groups or spaces found

1. Incompatible Chemicals Stored Together

Chances are you’ve been on an inspection and seen this before: acids stored with bases. Or oxidizers stored with flammable solvents. Storing incompatible chemicals together can lead to an unintended reaction such as a fire, explosion, or the production of hazardous gasses.

Fortunately, internal audits can help identify storage issues before problems occur. For example, flags for the most common issues — such as acids and bases stored together — may be easy enough to spot that you can have multiple different inspectors keep an eye out for them. This will greatly reduce the potential for an accident without creating more work for your team.

There are also some controls you can implement to prevent these situations from happening in the first place. It starts with educating your user base on proper storage procedures. Make sure researchers know how to identify problematic chemical pairs, how to properly store chemicals, as well as what to do if they find chemicals stored incorrectly. Appointing a point person in each group can help ensure that these procedures are being followed and provide some much-needed accountability. Add to that a good chemical inventory system that gives you visibility into your chemical inventory, and you’ll be well-positioned to pass your next compliance inspection.

2. Expired Peroxide Formers

Peroxide formers are a common class of chemicals in many research spaces. They encompass a broad range of substances including ethers, acetals, and aldehydes. While peroxide formers are stable under normal conditions, expired peroxide formers can degrade and become unstable explosive materials. Like any hazardous chemical, expired peroxide formers need to be identified and disposed of properly. This includes peroxide formers that are opened without “date opened” marked on the bottle.

As we said before, the hallmark of an effective chemical safety management program is education. Ensure that everyone who uses peroxide formers (or works in a lab where they are used) has been trained on the correct procedures for adding dates, checking dates, and disposing of expired chemicals.

A robust chemical inventory system helps you not only locate peroxide formers, but also stores information about containers and users, manages training, and sends reminders about proper handling procedures. Taking a holistic approach to peroxide former safety will lead to much more effective chemical safety management initiatives.

3. Flammables Stored in a Regular Fridge or Freezer

Another common — and dangerous — issue frequently seen in research spaces is flammable substances, such as ether, stored in a conventional fridge or freezer instead of an explosion-proof one. Sometimes, this happens because a particular lab doesn’t have an explosion-proof fridge or freezer. Other times, it’s an oversight, a lack of knowledge, or simple complacency (“This chemical doesn’t really need to be stored in that fridge down the hall, does it?”).

It’s worth adding this item to your regular inspection checklist so it doesn’t get overlooked. Additionally, you can assign self-inspections to members of a group to specifically check for this issue. Making this the lab personnel’s responsibility improves awareness and accountability.

Your equipment tracking system should help you quickly locate labs that don’t have an explosion-proof fridge or freezer, and you can cross-reference that with the information from your chemical inventory system to ID the labs that also appear to have explosive substances that should be refrigerated.

When you inspect these labs, you can quickly double-check the regular fridge or freezer to make sure there aren’t any flammables stored improperly and talk to the lab members to see if there is anything you can do to help them store their chemicals safely.

4. Out-of-Date Chemical Inventory

An out-of-date chemical inventory is unsurprisingly a particularly common problem. Whatever the reason, if your internal audits don’t catch these instances, it can lead to a serious violation or fine from a regulator depending on the infraction.

As with most things, an ounce of prevention is worth a pound of cure. In the same way that it’s much easier to keep your house clean if you put your dishes in the dishwasher after every meal instead of letting them pile up, it’ll be much easier to keep your chemical inventory tidy if you have routine workflows for entering and updating information.

To do that, you’ll need to invest in a chemical inventory system that can not only accurately quantify your inventory but also enable scientists and inventory specialists to access, manage, and share information. When it comes to chemical inventory, the volume of work is simply too large to rely on hacked-together systems that aren’t carrying a great deal of the administrative burden for you.

5. Chemicals from Other Groups Found

In fast-paced research environments, it’s not unusual for containers from one group to end up in another. Researchers may borrow chemicals and forget to return them to their original shelf or storage location. At best, containers get misplaced and people waste time looking for what they need. At worst, hazardous materials end up unaccounted for or “temporarily” stored in a dangerous location.

Each chemical should have a designated storage area and be returned there after use. Of course, that’s easier said than done. Regular reminders can not only help researchers remember to put things back, but they can also help build better habits. By automating these reminders with chemical inventory software, you can dramatically improve compliance.

Regular internal audits can also help to uncover chemicals that are out of place. However, taking inventory with a pen and clipboard can be a time-consuming exercise — especially if you have hundreds or thousands of containers. Using chemical inventory software along with barcoding or RFID speeds up the process, making the auditing process a much more sustainable one.

Additionally, this is another great place to leverage self-inspections, as the personnel in research spaces might have an easier time recognizing when that tub of salts they borrowed or lent out last week wasn’t returned.

Final thoughts

Internal audits are a valuable tool to identify common issues such as incompatible chemical storage, expired or missing chemicals, and out-of-date inventory. Today, chemical inventory management technology has streamlined and improved the internal audit process. What once took weeks now can be completed in a single day, and you can reap the rewards of a safer, more organized research environment.

SciSure’s Chemical Inventory System was built by scientists, for scientists. Built with a proprietary chemical database originally developed by Stanford University, ChemTracker empowers EHS professionals by simplifying your chemical safety management to increase accuracy, streamline internal processes, and ultimately enhance site safety.

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Today, protocols.io, a platform that enables academic and industry researchers to record and share up-to-date methods for research, announced that, under SciSure (formerly eLabNext) leadership, its platform is now available for integration with SciSure, an intuitive and flexible system for collecting, managing, and analyzing laboratory information. The seamless connections between protocols.io and the DLP enable users to better understand what protocol was used, by whom, on which samples, and when. This comprehensive digital documentation and trackability help ensure experimental reproducibility in the scientific research fields.

“Scientific research faces challenges with experimental reproducibility, and having tools to combat them is a top priority,” says Zareh Zurabyan, (formerly) Head of eLabNext, Americas.

“Integrating the protocols.io platform with SciSure puts reproducible protocols at each user's fingertips, allowing researchers to conduct more reproducible and trustworthy science. We are excited to further this goal with the protocols.io team.”

With the integration of the protocols.io add-on, SciSure users can access comprehensive, step-by-step protocols directly from their protocols.io account. In addition, the integration allows users to search a library of private and public protocols, which can be easily imported into their DLP.

“From our first meeting with SciSure to discuss integration options, it was clear that we share the same mission and approach to serving the research community,” explains Lenny Teytelman, Founder and President at protocols.io. “As we strive to encourage and support collaboration among researchers, it is essential that the tool makers collaborate as well. Working with the eLabNext team is a pleasure!” 

To learn more about SciSure and how to connect with the protocols.io add-on, visit the Marketplace.

About protocols.io

Protocols.io is a secure platform for developing and sharing reproducible methods. The platform enables scientists to make, exchange, improve, and discuss protocols. It was conceived in 2012 by geneticist Lenny Teytelman, and computer scientists Alexei Stoliartchouk and Irinia Makkaveeva to facilitate science communication and rapid sharing of knowledge. The protocols.io platform enables academic and industry researchers to record and share detailed up-to-date methods for research. It is part of Springer Nature and is headquartered in Berkeley, CA. 

Press contact 

Name: Emma Ganley, Director of Strategic Initiatives
Email: emma@protocols.io
Website: https://www.protocols.io/

Data integrity is a critical pillar of scientific research. It forms the foundation for credible, trustworthy results, ensuring that findings are valid and reproducible. Without it, the scientific process falters, and breakthroughs lose their impact. Yet, maintaining data integrity is far from easy. Labs today face a host of challenges, from human errors during manual data entry and fragmented systems to the constant evolution of complex regulatory requirements.

So, how can labs rise to these challenges and ensure their data remains accurate and reliable? 

In this blog, we will highlight:

• What is data integrity?
• Common threats to lab data integrity
• The role of digital tools in safeguarding data integrity
• How SciSure safeguards data integrity
• Practical tips for maximizing data integrity in your lab 

Read on as we dive into the critical importance of data integrity, uncover the common risks that jeopardize it, and highlight how innovative digital tools, like SciSure, can revolutionize data management for researchers and lab managers. With the right tools and strategies, labs can not only protect their data but also streamline operations and unlock new potential for groundbreaking discoveries.

What is data integrity?

Data integrity refers to the accuracy, consistency, and reliability of data throughout its lifecycle. It ensures that information remains unaltered and trustworthy from creation to storage and beyond. The core components of data integrity include:

• Accuracy: Data must reflect the true values or results it represents without errors or discrepancies.
• Consistency: Information should remain coherent and uniform across different systems, workflows, and datasets.
• Completeness: No critical information should be missing, ensuring a full and accurate picture of lab activities.

Why does data integrity matter?

• Research integrity: Data integrity underpins the credibility and reproducibility of research findings, a cornerstone of scientific progress.
• Regulatory compliance: Many lab operations require strict adherence to standards like EU Good Laboratory Practice, FDA 21 CFR Part 11, and ISO/IEC 27001, all of which hinge on robust data integrity practices.
• Operational efficiency: Consistent and accurate data streamline workflows, improve collaboration, and reduce errors, saving time and resources.

Common threats to lab data integrity 

Despite its importance, data integrity is often at risk due to a variety of factors. Understanding these challenges is the first step toward mitigating them:

• Manual data entry errors
  Handwritten notes and manual transcription are prone to mistakes, leading to inaccuracies in records and experimental outcomes. This can result in wasted resources and compromised results.
• Data fragmentation
  Disconnected systems or siloed datasets make it difficult to maintain consistent, accessible, and reliable information. Researchers may struggle to retrieve critical data quickly, delaying projects.
• Unauthorized access
  Without proper access controls, sensitive data is vulnerable to unauthorized modifications, compromising its integrity and leading to potential data misuse.
• Outdated systems
  Legacy software and paper-based methods lack the precision, security, and scalability needed for modern lab operations. These systems also make it harder to adapt to new regulatory or technological requirements.
• Compliance risks
  Manual processes and disparate systems make it challenging to meet regulatory standards, increasing the risk of non-conformities and penalties. Inconsistent documentation can exacerbate these risks.
• Data migration challenges
  Transferring historical data from legacy systems into modern platforms must be handled carefully. This process requires meticulous planning and execution.
• Time-consuming audits
  Preparing for audits without centralized data systems is labor-intensive and increases the likelihood of oversight or errors. This can lead to delays in regulatory approval processes.

These challenges underline the necessity for a modern solution that can streamline operations while reinforcing robust data management practices.

The role of digital tools in safeguarding data integrity

Digital solutions, from Electronic Lab Notebooks (ELNs), to Laboratory Information Management Systems (LIMS) and beyond, are transforming how laboratories manage and interact with data, providing significant advantages that address common data integrity risks. 

These benefits include:

Centralization of data 

By consolidating all lab data within a single, unified platform, digital solutions eliminate data silos and ensure coherence across the board. This reduces the risk of fragmentation, enabling lab teams to access, analyze, and share consistent, reliable information from one central source.

Automation and precision 

Automated workflows, data logging, and error-checking mechanisms reduce the likelihood of human error, a common issue in manual processes. These systems ensure accurate and consistent data capture, improving the reliability of results and freeing up time for lab personnel to focus on higher-value tasks.

Real-time data logging and tracking 

Digital tools enable labs to monitor data in real time, ensuring that the most current and accurate datasets are always available. This is particularly useful for labs that need to make time-sensitive decisions, as it provides immediate visibility into ongoing processes and results.

Access control and security 

Robust features such as role-based access, advanced encryption, and detailed audit trails provide an extra layer of security to protect sensitive information. By restricting access to authorized personnel and tracking every action, these tools minimize the risk of data breaches and unauthorized modifications.

Audit readiness 

Preparing for audits and inspections becomes much easier with digital platforms. Built-in audit trails automatically log activities, creating a transparent and easily accessible record of all data interactions. This ensures compliance with regulatory standards, saving labs time and effort during inspections or validations.

By embracing digital solutions, labs can not only reduce risks but also improve efficiency, accuracy, and overall data management, ultimately leading to better outcomes and streamlined operations.

How SciSure safeguards data integrity

SciSure is designed to address the unique challenges labs face in maintaining data integrity. Its comprehensive features ensure accurate, secure, and compliant data management. By combining the functionality of ELNs, LIMS, inventory management software and more into a single platform, it eliminates the fragmentation and inefficiencies often seen with separate systems.

By choosing SciSure, labs can achieve unparalleled efficiency and security, safeguarding their most valuable resource—their data.

Talk to one of our Lab Digitization Specialists—scientists who understand your needs—to guide you through your lab's digital transformation.

Practical tips for maximizing data integrity in your lab

Implementing data integrity practices in your lab doesn't have to be overwhelming. By focusing on clear, actionable steps, you can create a more efficient and reliable data management system that benefits both your team and your research outcomes. Here are 5 practical tips to get you started: 

1. Evaluate current practices
   Start by assessing your existing data management systems and workflows. Look for inefficiencies, risks of data loss, or areas where human error is more likely to occur. This evaluation will help you identify the most critical areas that need improvement and provide a foundation for implementing better practices. 

2. Digitize your operations
   Transitioning from paper-based systems to digital tools is one of the best ways to ensure consistency, accuracy, and ease of access. Digital platforms reduce the risk of misplaced data, ensure standardization, and often come with built-in features to enhance security and compliance. Consider adopting solutions that integrate seamlessly into your workflows. 

3. Train your team
   Proper training is essential to maintain data integrity. Make sure all team members understand the importance of accurate data handling and are familiar with the tools and systems in place. Regular training sessions can also address updates to protocols or software, ensuring everyone stays aligned with best practices.

4. Leverage vendor support
   Utilize the resources offered by your digital platform vendors. Platforms like SciSure often provide onboarding, training, and technical support to help labs implement their systems effectively. Take advantage of these services to ensure a smooth transition to new tools and to help your team maximize their potential. 

5. Monitor and audit regularly
   Routine monitoring and audits are key to ensuring long-term compliance and high-quality data management. Establish a schedule for reviewing your systems and processes and address any gaps or issues that arise. Regular audits not only improve accountability but also create opportunities to refine and optimize your workflows over time. 

Research integrity is non-negotiable

Data integrity is more than a regulatory requirement—it’s a foundation for credible and impactful science. It ensures the accuracy of research, streamlines compliance, and facilitates collaboration. If you’re ready to take research integrity in your lab to the next level, consider partnering with SciSure. Our platform is engineered to help labs like yours achieve exceptional standards in data management and operational efficiency.

Take the next step in safeguarding your lab data. Schedule a free demo!

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When you begin the process of searching for chemical inventory management software, it can be difficult to distinguish between all the different options — many of which may seem similar on the surface.

You might see several systems that offer similar features, such as container tracking, safety data sheets, and reporting. One thing you’ll see no matter what is vendors claiming their system is “the best”.

But how do you know that the software you're considering will be the best fit for your organization specifically? At SciSure, we want you to find the right software for your needs — whether that means working with us or not.

In this article, we'll walk you through some key indicators that you've found the right software for your organization so you can confidently recommend the best solution to your team.

Signs You Found the Right Software for Chemical Inventory Management:

1. The software tracks key data in a report-forward database structure (Think MAQ's & CFATS Reports)
2. It’s easy to imagine using the software in your everyday tasks
3. The workflows available can seamlessly scale
4. Searching and filtering tools are available to easily answer inventory questions
5. Maintaining your inventory feels sustainable
6. The software can connect to systems that fulfill other safety needs

1. The software tracks key data in a report-forward database structure

Chemical reporting is one of the most time-consuming and expensive aspects of chemical inventory management. So, it makes sense that reporting should be one of the first things you look for when evaluating a prospective software system.

When you need to create a report, the last thing you want is scattered or incomplete data. Reporting should be integrated with your chemical inventory and not exist in a separate sphere. Any time your team needs to produce a report, they should have the information they need at their fingertips.

Reporting capabilities can differ widely between systems, so it’s important to weigh your options carefully. When you’re looking at a new system, consider all the different reports your team needs to generate. Do you need to create reports for DHS CFATS/COI? Do you spend a lot of time compiling data for Tier II reporting, or is that one you aren’t concerned about? Having a list will help you narrow down your search to software systems that will meet your reporting needs (or quickly ID systems that won’t work), saving you time down the road.

2. It’s easy to imagine using the software in your everyday tasks

When searching for new chemical inventory management software, what matters most is selecting a system you’ll actually use. You know you’ve found the right system if you can immediately envision yourself using it to locate chemicals across your organization. Or if you can picture using it to run one-click reports. A good system should not only save you time – it should result in less uncertainty, greater confidence, and fewer headaches.

We recommend creating a list of your most common tasks, such as data entry, reporting, ordering and disposal, and so on. Then think about how long it takes to complete these tasks. Some people may even find it helpful to keep a time log over a week or two to see how much time they’re spending on various activities.

When evaluating a potential system, consider whether the new system will save you substantial time and energy on the most critical, or tedious, tasks. Many vendors will help you calculate the potential time savings. Ask for “lookalike” customer success stories to gain insight into the potential impact of this software for your organization.

3. The workflows available will seamlessly scale

Purchasing chemical inventory software is a big investment. It's important to choose a system that not only meets your needs today but can scale with you in the future. Will this software meet your organization’s needs five years from now?

A lot can change over a year, and a system that seems like a dream today can turn into a nightmare if your organization grows. Look at the workflows you outlined above, and imagine you’ve got to perform those tasks with double the chemical volume, or with a new class of hazard you haven’t had to track before. Does it still seem manageable? Or is it hard to imagine how you could get it all done? Ideally, you want to license a system that fits your needs now and can accommodate your requirements in the future.

A big part of this comes down to the vendor’s team. They should be willing to listen and explain how the system can scale to accommodate your future needs. Ultimately, you want a customer support team you can rely on if the road gets bumpy.

4. Searching and filtering tools are available to quickly answer inventory questions

You’ll know in a matter of minutes if the software you’re considering checks this box. A good chemical inventory management system should allow you to answer questions like, “Where are all our peroxide formers?” and “How much flammable solvent do we have in this building?” quickly and accurately. After all, there’s a reason you’re moving away from spreadsheets and disorganized filing cabinets to an advanced organizational system.

A good search tool should return information fast. You shouldn’t have time to get up for a cup of tea while you’re waiting for your results to populate. It should also return all relevant results — not leave you scratching your head at why a particular chemical isn’t showing up when you know it should be.

When it comes to filtering, there are two big things to look for. First, you should be able to filter on several dimensions at once — for example, filtering for oxidizers within a specific building. Second, you should have a diverse range of filtering options, such as location, hazard class, and regulatory implications. There’s nothing more frustrating than when you go to filter results by certain criteria, only to realize that option doesn’t exist.

5. Maintaining your inventory feels sustainable

A chemical inventory system is only as good as the data within it. So even if a software system has all the features you’re looking for, you might want to reconsider if it seems like a lot of work to maintain.

Try to keep in mind that maintaining an accurate chemical inventory is an ongoing effort with many moving parts. Activities like bulk edits, controlling spaces and groups, and ensuring consistency in chemical identification are all important aspects of maintaining your inventory. You know you've found the right software if you can perform these tasks easily. Otherwise, if it’s a lot of work to keep up with your inventory, there’s a good chance you’ll end up with outdated and unreliable results.

6. The software can connect to systems that fulfill other safety needs

Although it’s great to find a solution that meets your chemical inventory requirements, it’s important to remember that you’re not buying a software solution in a vacuum. Before you even consider buying chemical inventory management software, you should make sure that it can work with your other safety systems.

For example, is the data in your chemical inventory management system accessible to inspectors or internal auditors? If you need to share data with regulators or first responders, how will that work?

It's a good idea to explore these possibilities thoroughly before you sign on the dotted line. No matter how much you like the look of a new chemical inventory system, if it isolates your data from other groups or systems that need to share information, it’s not the right software for you.

Final Thoughts

Chemical inventory management software offers many advantages. It can help your organization save time, answer questions with confidence, and maintain a high state of audit readiness — but that’s only if you select the right system.

Finding the right software for your organization is no small challenge, and there’s a lot to think about before you commit to a purchase decision. By paying attention to the six signs we’ve outlined in this article, you’ll be able to make a smart choice and reap the full rewards of a chemical inventory management system.  

SciSure’s Chemical Inventory Management Software was built by scientists, for scientists. Built with a proprietary chemical database originally developed by Stanford University, ChemTracker empowers EHS professionals by simplifying your chemical safety management to increase accuracy, streamline internal processes, and ultimately enhance site safety.

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‍BOSTON, MA – Elemental Machines and SciSure (formerly eLabNext) announced today that the Elemental Machines’ Connector add-on will now be available for free in the eLab Marketplace, eLabNext’s application library for extending and personalizing the functionality of their Digital Lab Platform. The Elemental Machines’ Connector supports wireless Element Machines' sensors, which can monitor and record real-time data on temperature, humidity, and other environmental factors, allowing labs to respond instantly to temperature deviations among storage devices with customizable cellular alerts. 

“We are proud to continue partnering with SciSure and serving customers worldwide,” says Ed Seguine, CEO of Elemental Machines. “With the launch of our new Elemental Machines’ Connector add-on, we’re showcasing our long-term vision and commitment to this partnership. This release not only supports our existing customers but offers new customers the chance to experience the value of the integration. By merging insights from Elemental Machines with eLabNext, users can gain a deeper, more sophisticated understanding of samples before and during scientific processes.”

The integration also gives users full visibility into equipment status and sample storage, driving informed decision-making, better resource management, greater reproducibility and compliance, and enhanced lab workflows. The Elemental Machines’ Connector automatically captures, documents, and provides access to data through cellular networks on a variety of environmental factors for audits and reviews to improve experimental accuracy.

“Centralizing lab data is one of the core missions of our platform,” explains Zareh Zurabyan, VP of Commericial, Americas. “The Elemental Machines’ Connector opens up SciSure software to collect environmental data generated by lab equipment, giving users easy access to all temperature readings, including the duration and magnitude of deviations. Whether you are doing clinical work, R&D, diagnostics, or long-term biobanking, it is important to have insight into sample integrity, which generates terabytes of data using a range of equipment. This integration allows users to collect historical data on temperature deviations across the entire sample journey through the lab, giving them more confidence in their sample data.”

The Element-T sensors are capable of continuously monitoring and transmitting temperature data from freezers, refrigerators, and lab spaces. Download the Elemental Machines' Connector for SciSure from the Marketplace and start integrating real-time data into your lab operations today.

About Elemental Machines

Elemental Machines’ Intelligent Operations Platform leverages the best of Internet of Things (IoT) technology and custom hardware/software solutions, delivering actionable insights to operators in life sciences, biopharma labs, biobanks, analytical labs, and manufacturing facilities. By connecting the physical and digital worlds, the platform simplifies, optimizes, and augments operations. Leaders in science, facilities, and technology trust Elemental Machines’ ecosystem for insights that accelerate innovation, predict outcomes, and shift from reactive to proactive management. With scalable solutions from incubator to enterprise, custom integrations to fit each operation’s unique needs, and a wide ecosystem of partnerships, Elemental Machines ensures operational excellence and the future-proofing of lab and manufacturing processes. 

Press contact: 
Name: Kevin Ghiasi, Vice President of Global Alliances
Email: kevin@elementalmachines.com
Website: elementalmachines.com

**Disclaimer: Sorry, tech enthusiasts — this article focuses on the general concept of the SSOT, and not the definition related to Information Architecture.

If you’re like most research organizations, your laboratory data is probably scattered across a number of binders, spreadsheets, databases, and email correspondences.

Training records are stored in one place, directory information in a different place, equipment certifications in another, audits in yet another, and so on. What's more, you probably have several different systems within each of these categories, and for each building or lab space.

Often, the same piece of information is stored in more than one location. When that information changes, it must be manually updated across all these different locations. As we all know, this is a classic recipe to make a lot of errors, to make a lot of work, or (worse yet) both.

Of course, that doesn't always happen — so you end up with multiple conflicting versions of the same information and no way to know which is true and accurate. When you're working through the challenging task of solving open-ended problems, you need all the help and information you can get.

As a result, only 34% of decision makers say they feel confident in their data, according to a survey by KPMG and Forrester.

Fortunately, there’s a solution to that problem — and it’s called a Single Source of Truth.

What is a Single Source of Truth?

In simple terms, a Single Source of Truth (SSoT) refers to one source of data that everyone agrees is the real, trusted number.

Before we go too far, we should point out that ‘Single Source of Truth’ is also used in information systems design to describe the practice of structuring a database so that each data point is stored exactly once (coupled with certain parameters related to database performance). For the purpose of this article, though, we'll focus on the general concept of a Single Source of Truth rather than the technical aspects.

To understand what a Single Source of Truth is, imagine you’re watching baseball and eating wings when your friend declares that Babe Ruth is the best baseball player of all time. You insist that it's Hank Aaron.

In order to settle the debate once and for all, you first need to agree on the website you'll use (ESPN.com vs MLB.com) and which statistic you'll look at (home runs, RBIs, batting average). What you both agree to use in the comparison is your Single Source of Truth.

It’s important to note here that if you two disagreed (“Only a fool would use Home Run stats from ESPN!” “Oh yeah? Well while you’re off in fantasy land, I’m going to use a real, meaningful number like batting average from MLB”), you would not have a Single Source of Truth.

The importance here is partly on the agreement of the database/metric, and partly in the trust/accuracy of the data found within it.

Why is a Single Source of Truth important?

A Single Source of Truth is important anytime you need one and only one right answer. That's true whether you're settling a bar bet or trying to figure out who has had training at your organization.

When your organization has a Single Source of Truth, everyone is on the same page. You know exactly where to look when you need to answer a question like, “How many people are delinquent in training at this exact moment?" or "Where are our flammable liquids stored?" Not only that, but everyone in your organization relies on the same information to make decisions.

But it doesn’t stop there. A Single Source of Truth offers several advantages that siloed systems don't otherwise provide:

• Increases productivity because you don’t have to toggle between systems to find an answer or transcribe data across multiple tools.
• Reduces the chances of human error by eliminating the need to copy and paste or manually update information from one system to another.
• Prevents duplicate records from being created.
• Improves communication because everyone agrees which numbers you should be discussing.
• Empowers better decision-making by putting the right information into people’s hands.

How does not having a Single Source of Truth increase risk?

Without a Single Source of Truth, it’s easy to end up with conflicting versions of information. Researchers move from one lab or group to another, but their training records don't move with them. Chemicals exist on your shelves, but not on your inventory. Due to a compounded series of errors, a space goes over a year without being inspected. Training is being delivered, but there is a constant worry that the records are inaccurate or delayed.

For any organization that relies on data to make decisions, that’s a huge risk to have present.

Let’s say you’re in a meeting to discuss laboratory safety challenges facing your organization. Everyone at the meeting comes to the table with different numbers gathered from different systems at different points in time.

With so much disparity between these numbers, you can’t even agree which safety risks are present and how serious they are — much less what to do about them. How old is each data point? Is it still accurate? Even if you eventually reach an agreement, if you’re using inaccurate or incomplete data, you end up wasting your time and resources on initiatives that fail to make your organization safer.

How do you establish a Single Source of Truth?

For most organizations, the best way to establish a Single Source of Truth is to consolidate your existing data into laboratory safety and risk management software. We live in the age of information, and it’s nearly impossible to keep up with the pace of research without integrated software.

Software is capable of connecting and organizing all your data — training records, chemical inventory, equipment certifications, inspection history, and any other information related to your research programs — in one place. It's available to EHS leaders, researchers, and management, so everyone can see the same information (where appropriate). And by choosing an off-the-shelf solution from a credible and proven vendor, you can implement a Single Source of Truth in a surprisingly short period of time.

However, you can easily start applying the principles of a Single Source of Truth today — even if you don’t yet have a software system in place. For example, Jeanne Ross, director of MIT Sloan School’s Center for Information Systems, recommends that organizations simply declare one.

Decide on a source from your existing systems, says Ross, and declare that this is now the one version everyone will use to make decisions. “Once you tell everyone 'This is our single source,' they work pretty hard to make it more accurate.”

Not only will this approach take you past the daunting task of getting started, but it will also help you move forward sooner so you don’t waste time waiting for perfect data or going down the wrong path.

Be warned, though, that this approach will certainly come with its fair share of struggles and growing pains, especially if this is a process your team or organization is unfamiliar with.

Regardless of how you go about it, establishing a Single Source of Truth for critical organizational operations data is becoming more and more essential. As the number of systems in use increases and the amount of complexity in operations increases, the greater the likelihood is that data will be duplicated, go un-updated, or not make it into the hands of the people who need it most. And when it comes to safety, this kind of risk cannot be tolerated.

Your takeaway

• A Single Source of Truth is the one source of data that everyone agrees is the real, trusted number.
• Having a Single Source of Truth is important anytime you need one, and only one, right answer.
• While an integrated software system is the best way to house a Single Source of Truth, you can benefit from implementing the principles of SSoT in your organization today.

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