« SciSure nous a aidés à structurer réellement les opérations de notre laboratoire, notamment en matière de documentation et de conformité. La plateforme permet de voir beaucoup plus facilement ce qui se passe dans le laboratoire sans avoir à rechercher des informations entre plusieurs systèmes. L'équipe SciSure a été réactive chaque fois que nous avions des questions ou que nous avions besoin d'assistance. Au fur et à mesure que nos programmes de recherche se développent, cette visibilité et cette organisation sont de plus en plus précieuses. » ‍

- Sagar Anantatmula, chercheur I, Opérations et automatisation des laboratoires

À propos d'Evozyne

Evozyne est une société de biotechnologie native de l'IA qui conçoit de nouvelles protéines pour traiter des maladies complexes en immunologie. Sa plateforme associe un apprentissage automatique avancé à une biologie expérimentale à haut débit pour créer des protéines dont les capacités vont au-delà de l'évolution naturelle. En intégrant étroitement la conception informatique à la validation interne, Evozyne évalue et améliore rapidement les protéines candidates, accélérant ainsi le passage du concept aux molécules fonctionnelles ayant un potentiel thérapeutique.

Le défi : systèmes fragmentés et visibilité limitée

Avant de mettre en œuvre SciSure, Evozyne s'appuyait sur un système de carnet de laboratoire électronique qui rendait la coordination quotidienne plus difficile qu'elle ne devrait l'être.

Les informations étaient réparties sur plusieurs systèmes, obligeant les chercheurs à coordonner manuellement les expériences, les enregistrements et les protocoles pour que tout reste aligné. L'ancien système introduisait également des problèmes quotidiens liés à des restrictions de taille de fichier et de formatage.

Au fur et à mesure qu'Evozyne augmentait ses capacités de conception et de test, cette configuration fragmentée a rendu plus difficile le maintien de la visibilité sur les projets. Les chercheurs passaient plus de temps à rechercher les détails des expériences, à organiser la documentation et à assurer la cohérence des dossiers.

Pour un laboratoire construit autour de cycles expérimentaux rapides et de grands volumes de données, l'amélioration de la structure et de la visibilité est devenue essentielle.

La solution : un environnement de laboratoire plus connecté et structuré

Après avoir adopté SciSure, Evozyne s'est attachée à apporter plus de cohérence et d'organisation aux opérations quotidiennes des laboratoires.

L'une des premières améliorations a été apportée à la planification des laboratoires et à la visibilité des ressources. Grâce à une planification plus claire, l'équipe a pu mieux comprendre comment les instruments et les flux de travail étaient utilisés dans le laboratoire. Cette visibilité a permis d'identifier les goulots d'étranglement et de prendre de meilleures décisions en matière de couverture des équipements et de contrats de service.

L'équipe a également introduit une approche plus structurée de la création d'expériences. Les chercheurs utilisent désormais des modèles d'expériences lorsqu'ils créent de nouvelles entrées. Une fois qu'un protocole structuré est créé, il peut être réutilisé d'une expérience à l'autre, ce qui réduit le temps de configuration tout en garantissant une meilleure cohérence de la documentation entre les projets.

Pour un organisme de recherche qui passe rapidement par de nombreux cycles de conception-test-apprentissage, cette cohérence est importante. Les enregistrements standardisés permettent de comparer plus facilement le travail, de maintenir la continuité et de faire avancer les programmes sans frais de coordination inutiles.

Renforcer la documentation et la conformité

SciSure a également renforcé les processus de documentation et de conformité d'Evozyne.

Les flux de travail intégrés d'observation et d'examen créent une piste d'audit claire, aidant le laboratoire à conserver des dossiers structurés tout en favorisant la préparation réglementaire. Plutôt que de s'appuyer sur des systèmes déconnectés ou un suivi manuel, l'équipe dispose désormais d'un moyen plus fiable de documenter le travail au fur et à mesure et de préserver l'intégrité de ces enregistrements au fil du temps.

Cela a permis aux scientifiques de voir plus facilement ce qui se passe dans les projets sans avoir à rechercher des informations dans plusieurs systèmes. Il en résulte un environnement de laboratoire offrant une meilleure visibilité, un meilleur alignement et une base opérationnelle plus solide pour la croissance.

L'impact : permettre une recherche plus rapide et plus évolutive

Pour Evozyne, ces améliorations opérationnelles soutiennent quelque chose de plus important.

Le modèle de recherche de l'entreprise repose sur sa capacité à concevoir, tester et affiner rapidement des variants protéiques. Plus l'équipe peut générer et évaluer les données rapidement de manière structurée, plus elle peut identifier rapidement les candidats prometteurs et réduire les risques de développement en aval.

En améliorant la visibilité, en normalisant la documentation et en renforçant les flux de travail de conformité, SciSure contribue à soutenir ce modèle. Cela donne à Evozyne un système d'enregistrement plus organisé et consultable à mesure que les programmes de recherche se développent, tout en permettant aux scientifiques de passer moins de temps à coordonner les informations et plus de temps à faire avancer les travaux.

Perspectives d'avenir

Evozyne prévoit d'approfondir son utilisation de SciSure alors que le laboratoire continue de développer sa plateforme de recherche.

Deux priorités ressortent. La première consiste à intégrer des flux de travail automatisés afin que les données expérimentales soient transférées plus facilement dans le système. Le second consiste à affiner les modèles d'expériences et les structures de laboratoire afin de normaliser les meilleures pratiques entre les équipes.

À mesure qu'Evozyne étend ses programmes d'ingénierie des protéines, ces améliorations aideront le laboratoire à maintenir des dossiers organisés et consultables tout en accélérant les cycles expérimentaux.