6 obstacles à l'adoption d'un cahier de laboratoire électronique (ELN) et comment aider votre équipe de recherche à les surmonter
Découvrez 6 raisons clés pour lesquelles les équipes de recherche résistent à l'adoption d'un cahier de laboratoire électronique (ELN) et comment SciSure aide les laboratoires à numériser leurs expériences, échantillons, protocoles, pistes d'audit et flux de travail avec un minimum de perturbations.
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TL;DR
L'adoption d'un ELN réussit lorsque vous commencez par un flux de travail de confiance, en connectant les expériences, les échantillons, les protocoles, les autorisations et les pistes d'audit, tout en prouvant la valeur ajoutée avant de passer à l'échelle supérieure.
- Commencez par un flux de travail « familier ».
Les équipes résistent aux ELN lorsque la migration semble risquée, chronophage ou floue. Commencez par un groupe de recherche, un projet, une étude et quelques modèles d'expérience afin que les scientifiques puissent numériser un travail qu'ils maîtrisent avant d'étendre le système aux flux de travail plus larges de type ELN, LIMS, gestion des stocks et conformité.
- Connectez le contexte de recherche.
Avec SciSure, vous pouvez lier les expériences, les échantillons, les protocoles, les fichiers, les registres d'inventaire, les structures de projet et l'historique des versions dans un environnement de recherche unique. Cela aide votre équipe à préserver l'intégralité du récit scientifique autour de chaque résultat : ce qui s'est passé, qui l'a fait, quels matériaux ont été utilisés et où se trouvent les preuves justificatives.
- Restez conforme aux normes de données.
L'adoption d'un ELN moderne doit tenir compte de la politique de gestion et de partage des données des NIH, des principes FAIR et des dossiers électroniques prêts pour l'audit. Des métadonnées interrogeables, des échantillons liés, des protocoles réutilisables, des signatures et des pistes d'audit facilitent la recherche, la vérification, la réutilisation et la justification des données de recherche.
- Établissez la confiance dès le début.
Assurez-vous d'aborder les questions de confidentialité, de sécurité et de conformité dès le début du déploiement. Avec SciSure, vous pouvez définir des autorisations pour les utilisateurs, les projets, les expériences, les échantillons, les unités de stockage et les protocoles, tout en prenant en charge le SSO SAML, les signatures numériques, la révision par témoin, le verrouillage des dossiers et les pistes d'audit pour les flux de travail réglementés ou sensibles.
- Prouvez le retour sur investissement de la recherche.
Food Brewer a utilisé SciSure pour numériser la R&D sur le cacao cultivé, standardiser les structures de projets et de jeux de données, coder par barres les cultures et les consommables, et automatiser les flux de travail via le SDK SciSure. L'entreprise a rapporté une augmentation de 60 % de la productivité en R&D et de 40 % de la productivité des processus en amont.
Cet article a été publié initialement en 2023 et a été entièrement mis à jour pour refléter le positionnement de SciSure en tant que plateforme de gestion scientifique, les recherches actuelles du secteur, les références en matière de sécurité et les nouveaux résultats obtenus par Food Brewer.
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Les cahiers de laboratoire électroniques sont devenus beaucoup plus faciles à évaluer qu'il y a dix ans. Vous pouvez comparer les outils open source, les ELN commerciaux, les plateformes connectées aux LIMS, les systèmes de gestion d'échantillons et les plateformes de gestion scientifique plus larges sans grande difficulté. La partie difficile consiste à aider un laboratoire réel à abandonner les cahiers papier, les feuilles de calcul, les pages OneNote, les lecteurs partagés, les bases de données héritées et le système du « demandez à la seule personne qui sait » sans ralentir la recherche.
Cette hésitation est compréhensible. Votre équipe gère déjà des expériences, des protocoles, des échantillons, des instruments, des approbations, des publications, des subventions et des exigences de conformité. Un nouvel ELN peut ressembler à un système supplémentaire à apprendre alors que la charge de travail est déjà conséquente.
Pourtant, les attentes concernant les dossiers de recherche ont changé.
- Politique de gestion et de partage des données 2023 des NIH exige des chercheurs financés qu'ils planifient la gestion et le partage de leurs données scientifiques.
- Les principes FAIR encouragent les équipes de recherche à produire des données faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables.
- Les équipes soumises aux réglementations de la FDA doivent également accorder une attention particulière aux dossiers électroniques fiables, aux pistes d'audit, aux signatures électroniques et aux contrôles d'accès conformément à la partie 11 du 21 CFR et Le guide 2024 de la FDA sur les systèmes électroniques, les dossiers et les signatures dans les essais cliniques.
Pour de nombreuses équipes, la question pratique est de savoir comment adopter un cahier de laboratoire électronique (ELN) en lequel vos scientifiques, responsables de laboratoire, parties prenantes informatiques et équipes de conformité peuvent avoir confiance. Dans cet article, nous aborderons certains des obstacles les plus courants à l'adoption d'un ELN un par un, et la manière dont vous pouvez aider votre équipe à les surmonter.
Pourquoi les équipes de recherche résistent-elles encore aux ELN ?
Les équipes de recherche résistent aux ELN car changer de système semble risqué lorsque les expériences, les échantillons, les protocoles et les exigences de conformité sont déjà en mouvement. Cette résistance provient généralement de six préoccupations pratiques que nous allons détailler :
- Manque d'informations
- Manque de temps
- La courbe d'apprentissage
- Peur de l'inconnu
- Changements dans le travail quotidien
- et questions de confidentialité ou de sécurité
Ces préoccupations sont des signaux concrets. Votre équipe a besoin d'un plan d'adoption plus clair.
6 obstacles à l'adoption d'un ELN et comment les surmonter
Un déploiement réussi d'un ELN doit montrer aux utilisateurs ce qu'il adviendra de leur travail actuel, comment les enregistrements resteront consultables, qui peut accéder à quoi, comment les échantillons sont liés aux expériences, et comment les enregistrements terminés peuvent être examinés, signés et conservés.
Que faire si votre équipe ne sait pas exactement ce qu'un ELN doit accomplir ?
Commencez par définir les enregistrements, échantillons, approbations et rapports dont votre équipe a besoin de garder le contrôle avant de comparer les fournisseurs. Un objectif vague tel que « Nous avons besoin d'un ELN » peut vous entraîner dans des démonstrations sans fin. Un objectif concret comme « Nous avons besoin d'enregistrements d'expériences consultables, liés à l'inventaire des échantillons, aux versions des protocoles, aux pièces jointes, aux autorisations des utilisateurs et aux signatures » offre à chacun un meilleur filtre de sélection.
Posez d'abord des questions pratiques à votre équipe :
- Quels enregistrements sont actuellement les plus difficiles à trouver ?
- Quels flux de travail dépendent de feuilles de calcul ou de lecteurs partagés ?
- Quels échantillons, réactifs ou équipements nécessitent une meilleure traçabilité ?
- Quels protocoles devraient devenir des modèles réutilisables ?
- Quels enregistrements nécessitent des signatures, une révision par un témoin ou des pistes d'audit ?
- Quelles données doivent appuyer des subventions, des publications, des examens d'assurance qualité ou des travaux réglementés ?
Un ELN comme celui de SciSure indique le type de structure qui aide à répondre à ces questions. Les expériences sont organisées par projets et études. Vous pouvez également créer des modèles d'expérience à partir de zéro ou à partir d'expériences existantes. Les protocoles peuvent être versionnés afin que les équipes puissent voir ce qui a été modifié et restaurer des versions antérieures en tant que nouvelle version. Enfin, les échantillons peuvent être recherchés, filtrés, liés aux expériences et examinés via une piste d'audit.
Ce niveau de détail transforme l'évaluation : on ne choisit plus un logiciel pour son apparence, mais pour son adéquation avec le flux de travail. Vous choisissez la manière dont votre équipe préservera le contexte autour du travail : l'expérience, le protocole, l'échantillon, la personne, l'horodatage, le fichier et la décision.
Que faire si personne n'a le temps de migrer vers un nouveau cahier de laboratoire électronique (ELN) ?
Dans ce cas, abordez la mise en œuvre comme un projet de flux de travail par étapes, en commençant par une équipe, un projet, une étude et un petit ensemble de modèles. Votre objectif est de valider le nouveau flux de travail dans un périmètre restreint avant de demander à l'ensemble de l'organisation de changer ses habitudes.
Voici une séquence de démarrage pratique :
- Choisissez un groupe de recherche ou un projet actif.
- Cartographiez le flux de travail actuel, du protocole à l'expérience, en passant par l'enregistrement des échantillons et les résultats.
- Créez un ou deux modèles d'expérience qui correspondent au travail existant.
- Importez ou créez les enregistrements d'échantillons nécessaires à ce projet.
- Déterminez quels fichiers, images, feuilles de calcul ou résultats d'instruments doivent être joints.
- Définissez qui peut créer, modifier, consulter, signer, valider, archiver ou restaurer les enregistrements.
- Passez en revue les premiers enregistrements terminés avec les scientifiques qui les ont créés.
Cela permet de maintenir l'adoption au plus près du terrain. Les utilisateurs peuvent effectuer un flux de travail familier dans un système plus performant avant d'avoir à maîtriser toutes les fonctionnalités.
Que faire si la courbe d'apprentissage ralentit la recherche ?
Réduisez la courbe d'apprentissage en transformant les flux de travail familiers en modèles et en structures réutilisables. Les scientifiques perçoivent la valeur ajoutée plus rapidement lorsque la première expérience, le premier protocole, la recherche d'échantillon ou l'étape de révision leur semblent familiers.
Les modèles d'expérience sont particulièrement utiles ici. Si votre équipe effectue régulièrement des tests, des études de stabilité, des flux de travail de synthèse, des processus de culture cellulaire ou des procédures de réception d'échantillons, la première tâche dans l'ELN doit être de convertir ce flux de travail en un modèle d'expérience ou de protocole réutilisable. La personne qui ouvre l'ELN doit y retrouver les étapes, les sections, les champs et les pièces jointes auxquels elle s'attend déjà.
Cela favorise également la reproductibilité. Directives du NIH sur la rigueur et la reproductibilité met l'accent sur une recherche transparente et rigoureuse. Concrètement, au laboratoire, cela signifie que votre équipe doit être en mesure de comprendre les travaux effectués, les matériaux utilisés, la version du protocole appliquée et l'emplacement des données justificatives.
La courbe d'apprentissage est plus courte lorsque le système reflète le travail réel. Un modèle bien conçu permet à un nouveau chercheur de suivre la même structure qu'un collègue expérimenté. Un enregistrement d'échantillon lié permet de trouver le bon matériel sans avoir à ouvrir un congélateur en espérant que l'étiquette soit encore lisible. Un protocole versionné aide l'équipe à éviter d'utiliser discrètement trois versions différentes d'une même méthode.
Que faire si les collaborateurs craignent de perdre le contrôle de leurs données ?
Montrez précisément aux utilisateurs comment le cahier de laboratoire électronique (ELN) préserve le contexte: qui a effectué le travail, quand il a eu lieu, où l'échantillon était stocké, quelle version du protocole a été utilisée et ce qui a changé au fil du temps. Le véritable contrôle vient de la capacité à retrouver, comprendre, protéger et vérifier le travail ultérieurement.
C'est ici que les normes de recherche et les fonctionnalités des produits se rejoignent. Les principes FAIR sont souvent abordés au niveau des dépôts de données, mais les bonnes habitudes se prennent bien plus tôt. Si vos enregistrements ELN sont interrogeables, richement décrits, liés aux échantillons et aux protocoles, et structurés avec des métadonnées utiles, le partage et la réutilisation des données futures deviennent beaucoup plus simples.
Ces détails sont importants car la peur de « perdre le contrôle » signifie souvent la peur de perdre le fil conducteur des données. Un bon ELN doit rendre ce fil conducteur plus facile à suivre.
Que faire si le travail quotidien en laboratoire change trop ?
Rendez le premier changement quotidien tangible : trouvez un échantillon, joignez un fichier, liez l'inventaire à une expérience ou signez un enregistrement terminé. L'adoption devient moins abstraite lorsque les utilisateurs constatent par eux-mêmes comment une petite tâche devient plus simple.
Par exemple, la recherche d'échantillons est une victoire rapide et efficace. Dans un flux de travail basé sur le papier ou les tableurs, un scientifique peut avoir besoin de fouiller dans un congélateur, de vérifier une feuille d'inventaire séparée, de demander à un collègue et d'ouvrir un cahier pour confirmer quel échantillon a été utilisé. Dans le flux de travail ELN et inventaire de SciSure, les utilisateurs peuvent effectuer des recherches parmi les informations sur les échantillons stockés, utiliser des filtres, enregistrer des modèles de filtres, visualiser le contexte de stockage dans le navigateur d'inventaire et lier directement les éléments d'inventaire aux expériences.
Ce type de changement est concret. Il permet de réduire les pertes de temps, de limiter les accès inutiles aux congélateurs et de diminuer le risque d'utiliser le mauvais matériel.
Le même principe s'applique aux protocoles et aux fichiers. Un protocole importé dans l'ELN peut être lié à une expérience spécifique. Un fichier joint à un enregistrement peut conserver un historique des versions. Une expérience terminée peut être signée et verrouillée. Chaque étape est petite en soi. Ensemble, elles aident votre équipe à passer d'un travail basé sur la mémoire à un travail traçable.
Que faire si des préoccupations liées à la confidentialité, à la sécurité ou à la conformité bloquent l'adoption ?
Impliquez rapidement l'informatique, l'assurance qualité, la direction du laboratoire et les utilisateurs scientifiques, car la confiance repose sur les autorisations, l'identité, les pistes d'audit, les signatures et la conservation. Considérez les exigences de sécurité comme des prérequis à l'adoption dès le départ.
Pour la plupart des équipes de recherche, les questions pratiques sont les suivantes :
- Pouvons-nous contrôler qui peut consulter, modifier, signer, valider, archiver, restaurer ou déplacer des enregistrements ?
- Les autorisations relatives aux projets, aux expériences, aux échantillons, au stockage et aux utilisateurs peuvent-elles refléter le fonctionnement réel de notre laboratoire ?
- Notre organisation peut-elle utiliser le SSO ou des flux de travail de fournisseur d'identité tels que SAML ?
- Est-il possible de verrouiller des enregistrements terminés tout en les laissant accessibles pour examen ?
- Les pistes d'audit des échantillons et des expériences peuvent-elles indiquer qui a effectué des modifications, quoi et quand ?
- Pouvons-nous prendre en charge l'examen interne, les rapports de subventions, les exigences d'assurance qualité ou les travaux réglementés sans avoir à reconstruire l'enregistrement ultérieurement ?
Avec SciSure, vous pouvez définir des contrôles d'autorisation pour les utilisateurs, les projets, les expériences, les échantillons, les unités de stockage, les protocoles et autres objets. Vous bénéficiez également de la prise en charge de l'authentification unique SAML pour les fournisseurs d'identité tels que Microsoft Entra ID, AD FS, Okta, OneLogin, Keycloak et SimpleSAMLphp dans les configurations prises en charge. Pour les équipes utilisant une connexion spécifique à l'organisation, les signatures d'expérience peuvent utiliser un code de vérification en deux étapes dans les configurations de fournisseur d'identité prises en charge.
Si votre équipe travaille dans un environnement réglementé par la FDA, la partie 11 du 21 CFR et les directives 2024 de la FDA font des enregistrements et des signatures électroniques un sujet d'évaluation sérieux. Pour les laboratoires en dehors du champ d'application de la partie 11, ces mêmes questions restent pertinentes : pouvez-vous faire confiance à l'enregistrement, le récupérer, comprendre son historique et démontrer qu'il a été contrôlé par les bonnes personnes ?
Comment SciSure peut-il rendre l'adoption d'un cahier de laboratoire électronique (ELN) plus pratique ?
SciSure aide les équipes à passer d'enregistrements dispersés à des flux de travail de recherche connectés en combinant la structure ELN, le contexte des échantillons et des stocks, les autorisations, les signatures, les pistes d'audit et les intégrations dans un seul environnement. C'est essentiel, car l'adoption réussit lorsque le logiciel s'adapte à la manière dont votre équipe travaille réellement.
Avec SciSure, vous pouvez structurer votre déploiement autour d'étapes pratiques :
- Définissez les projets et les études avant d'ajouter des expériences.
- Créez des modèles d'expérience pour les flux de travail récurrents.
- Versionnez les protocoles afin que les équipes sachent quelle méthode était active.
- Liez les échantillons, les fichiers et les enregistrements d'inventaire aux expériences.
- Recherchez des informations sur les échantillons dans tous les champs et enregistrez des filtres réutilisables.
- Utilisez les autorisations pour contrôler l'accès par rôle et par flux de travail.
- Signez, validez, verrouillez et examinez les enregistrements terminés lorsque cela est nécessaire.
- Utilisez des modules complémentaires et des intégrations, tels que DMP Tool, Protocols.io, l'édition de fichiers sur ordinateur, la synchronisation de fichiers, l'accès mobile, les flux de travail par codes-barres et les téléchargements de fichiers pris en charge par API, là où ils s'intègrent à votre laboratoire.
Cela offre à votre équipe une voie concrète vers des opérations de recherche numériques. Commencez par un flux de travail en lequel les collaborateurs ont confiance, une structure d'enregistrement évolutive et une explication claire de la manière dont le cahier de laboratoire électronique (ELN) soutient les normes de recherche que votre organisation doit déjà respecter.
Numérisation des opérations de R&D avec SciSure chez Food Brewer
Food Brewer est une entreprise de cacao cultivé en phase de croissance qui adapte ses flux de travail de culture cellulaire végétale, de la sélection des tissus aux bioréacteurs de 2 500 litres. Avec SciSure, Food Brewer a :
- Organisé ses tâches de R&D et de bioprocédés dans un format numérique
- Standardisé les structures de projets, d'expériences et de jeux de données
- Utilisé le codage à barres pour les cultures cellulaires, les équipements, les produits chimiques et les consommables,
- et a mis en place une automatisation via le SDK de SciSure
Les gains rapportés ont été concrets : 60 % de productivité supplémentaire en R&D et 40 % de productivité supplémentaire dans le traitement en amont, grâce à une réduction du suivi manuel des cultures, des produits chimiques, des consommables et de l'intégration des données.
Pour le déploiement de votre ELN, la leçon est pratique : commencez par un goulot d'étranglement que les équipes ressentent déjà, prouvez la valeur ajoutée au quotidien, puis étendez-vous à des flux de travail connectés. Cela offre à votre équipe une voie concrète vers des opérations de recherche numériques. L'adoption d'un ELN est facilitée lorsque les scientifiques commencent avec un flux de travail en lequel ils ont déjà confiance, une structure d'enregistrement évolutive et une explication claire de la manière dont l'ELN soutient les normes de recherche que votre organisation doit déjà respecter.
Que faire avant de choisir ou de déployer un ELN ?
Avant de choisir ou d'étendre un ELN, mettez votre équipe d'accord sur ces cinq décisions :
- Le premier flux de travail à numériser.
- Les enregistrements, échantillons, protocoles et fichiers qui doivent rester connectés.
- Les métadonnées et les champs de recherche dont votre équipe aura besoin plus tard.
- Les autorisations et les flux de travail de signature requis pour votre environnement.
- Les indicateurs de réussite pour les 30, 60 et 90 premiers jours.
Ensuite, élaborez un plan d'adoption court qui relie vos flux de travail scientifiques à vos besoins en matière de tenue de registres, de gestion des données et de conformité. Le plan peut rester simple tant qu'il est précis.
Une bonne adoption se manifeste lorsqu'un scientifique est capable de répéter un flux de travail, de trouver le bon échantillon, de comprendre le protocole actif, de joindre les preuves appropriées, de consulter l'enregistrement terminé et de faire confiance à ce qu'il voit.
Si votre système actuel ne permet pas de le faire de manière fiable, le coût du statu quo se fait déjà sentir de diverses manières : travail en double, manque de contexte, confusion sur les versions, incertitude concernant les échantillons, intégration lente et mémoire institutionnelle fragile. Un déploiement réfléchi de cahier de laboratoire électronique (ELN) offre à votre équipe un moyen de résoudre ces problèmes, flux de travail par flux de travail.
Si c'est le genre de laboratoire que vous souhaitez diriger, contactez-nous. Construisons ensemble un système qui garantit que vos travaux scientifiques restent reproductibles, connectés et prêts pour un audit à tout moment.
En savoir plus:
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