L'ELN plus intelligent au service de la recherche moderne

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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