DataChaperone rejoint SciSure Marketplace pour fournir une automatisation des données d'IA aux utilisateurs de l'ELN

Groningen, NL (13 janvier 2026)--SCisure et Data Chaperone a annoncé aujourd'hui une nouvelle intégration disponible via le SciSure Marketplace. Le module complémentaire relie le carnet de laboratoire de SciSure à Plateforme d'analyse et d'IA de DataChaperone, offrant aux laboratoires un moyen plus rapide et plus conforme de traiter les données scientifiques. Les scientifiques peuvent déplacer les données entre les systèmes en un clic, automatiser les flux d'analyse et générer des résultats standardisés prêts à être révisés.

Le traitement manuel des données (étapes de copier-coller, feuilles de calcul personnalisées et calculs incohérents) reste l'une des principales sources de retard et de variabilité dans la recherche en sciences de la vie. En permettant des flux de travail automatisés et des modèles de décision pilotés par l'IA directement accessibles dans l'ELN de SciSure, DataChaperone aide les laboratoires à éliminer ces étapes manuelles, à améliorer la reproductibilité et à assurer la conformité GxP.

« Aucune plateforme unique ne peut couvrir l'intégralité du flux de travail scientifique », a déclaré Lars-Eric Fielmich, PDG de DataChaperone BV. « Les laboratoires les plus performants choisissent des systèmes modulaires qui s'intègrent parfaitement et la place de marché de SciSure incarne cette philosophie. L'ELN/LIMS est le point de départ des travaux scientifiques. L'intégration des flux de travail d'analyse automatisés de DataChaperone ici est donc une étape naturelle. Le résultat est un laboratoire connecté où l'automatisation élimine réellement les goulots d'étranglement au lieu d'en créer de nouveaux. »

Avec DataChaperone, les laboratoires peuvent :

• Exécutez des analyses directement depuis l'ELN, en conservant les expériences, les données et les résultats dans un flux de travail continu et traçable.
• Garantissez une interprétation cohérente et objective des données, entre les expériences et les chercheurs.
• Réduisez les délais d'exécution de plusieurs semaines à quelques heures grâce à des pipelines rapides et standardisés.
• Générez des résultats entièrement vérifiables et prêts pour GXP sans avoir recours à des feuilles de calcul manuelles.

Le module complémentaire payant est disponible dès maintenant sur SciSure Marketplace. Les clients peuvent réserver une démonstration pour découvrir comment DataChaperone transforme les flux de données grâce à une automatisation rapide et intelligente.

À propos de DataChaperone BV

DataChaperone automatise et normalise l'analyse des données pour les laboratoires CROS/CDMO, les biotechnologies et les laboratoires de recherche. La plateforme remplace les tâches manuelles, telles que le nettoyage des données des expériences, les analyses, la génération de contrôles de qualité, la visualisation et la production de rapports, par des pipelines intelligents et auditables. Ces flux de travail automatisés fournissent des résultats rapides, traçables et entièrement prêts à être révisés, aidant les équipes à développer leur science tout en réduisant la charge opérationnelle.

À propos de SciSure

SciSure est la plate-forme de gestion scientifique (SMP) spécialement conçue pour unifier les opérations de recherche et de sécurité des organisations des sciences de la vie. Fruit de la fusion d'eLabNext et de SciShield, SciSure associe une gestion avancée de l'ELN, des échantillons et des protocoles à des outils de sécurité, de formation et de conformité de pointe. La plateforme intégrée centralise les données scientifiques, connecte les flux de travail des laboratoires et de l'EHS et applique les normes réglementaires tout au long du cycle de vie de la R&D, afin que les équipes puissent fonctionner efficacement, réduire les risques et développer leurs activités scientifiques en toute confiance.

Contacts pour la presse :

Lars-Eric Fielmich, PDG

lars-eric@datachaperone.nl

Jon Zibell, vice-président des alliances mondiales et du marketing

j.zibell@scisure.com

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