Les innovateurs en biotechnologie bénéficient d'un logiciel connectif

Les plateformes de laboratoire numérique qui améliorent la collaboration entre chimistes, biologistes et informaticiens sont en passe de devenir la norme dans un monde post-pandémique.

Près de l'apogée de la pandémie de COVID-19, Université de Boston a pris la décision audacieuse de reprendre l'apprentissage en personne pour son semestre d'automne 2020. Ce choix s'explique en partie par le fait que le campus a développé ses propres installations, capables de tester des milliers d'écouvillons et de fournir des résultats en moins de 24 heures.

Pour réaliser son approche de test rapide, l'université s'est tournée vers eLabNextun spécialiste qui aide les laboratoires à développer une infrastructure numérique. Grâce à des mises à l'échelle progressives, le partenariat a développé une solution logicielle qui intègre la manipulation robotisée d'échantillons aux dossiers médicaux électroniques de 40 000 employés et étudiants.

"Nous étions en plein cœur de l'action, veillant à ce que les systèmes robotiques puissent orchestrer le flux de données pour effectuer jusqu'à 10 000 tests par jour certaines semaines", se souvient Erwin Seinen, cofondateur et directeur général d'eLabNext. "Il a fallu une collaboration étroite entre de nombreux fournisseurs pour y parvenir.

À quelques kilomètres de l'université de Boston se trouve un autre grand défenseur de la collaboration : Fleuron PionnierL'Agence européenne pour l'innovation (AIE) est l'un des principaux incubateurs de talents en biotechnologie au monde. Il est surtout connu pour avoir soutenu très tôt Moderna et sa technologie de l'ARN messager (ARNm), ce groupe de capital-risque soutient aujourd'hui plusieurs jeunes entreprises axées sur l'amélioration de la santé humaine et du développement durable à l'aide de techniques faisant appel à une grande quantité de données.

"Il est difficile d'imaginer un Moderna sans l'intégration de ces infrastructures de données dès le départ", déclare le directeur général de l'Agence. Aram Adourianconseiller scientifique principal chez Flagship Pioneering. "Moderna a vraiment réduit le temps nécessaire pour faire passer les médicaments candidats de la recherche à la clinique et à la fabrication. C'est certainement un archétype pour l'avenir de la biotechnologie dans les entreprises des sciences de la vie".

Les réalisations de Moderna avec l'ARNm pendant la pandémie prouvent que la biotechnologie peut changer le monde, en particulier si les chimistes, les biologistes et les scientifiques des données peuvent travailler ensemble avec un minimum de décalage. La mise en place de l'infrastructure numérique nécessaire pour atteindre cet objectif devrait être une considération essentielle pour toute entreprise de biotechnologie qui aspire à l'agilité.

Faire tomber les barrières à la connectivité

Les vaccins ARNm sont un excellent exemple de collaboration dans la biotechnologie moderne, depuis les chimistes nécessaires pour créer des nanoparticules lipidiques spéciales qui permettent au vaccin de traverser les parois cellulaires, jusqu'aux spécialistes de l'informatique dont la modélisation a permis d'identifier les candidats possibles plus rapidement que prévu.

"Dans nos groupes, les expériences sont souvent planifiées entre les équipes de laboratoire humide et les équipes informatiques, ce qui permet une sorte de processus d'optimisation itératif, dans les deux sens, pour répondre aux questions biologiques qui se posent", explique M. Adourian. "Il faut établir ces partenariats très tôt, en particulier au stade de la conception de l'expérience.

Selon Wouter de Jong, cofondateur d'eLabNext, les laboratoires de biotechnologie désireux d'être à la pointe de l'innovation n'hésitent pas à adopter des outils tels que les carnets de laboratoire électroniques (ELN) pour garantir la précision des enregistrements et la conformité avec les pistes d'audit. Ce qui semble empêcher de nombreux clients de bénéficier d'une meilleure collaboration, c'est le manque de connectivité des données.

"L'une des difficultés réside dans le fait que ces laboratoires sont remplis d'outils logiciels différents - feuilles de calcul, bases de données sur un ordinateur portable quelque part - nous brisons ces silos pour fournir un système unifié de gestion des données", explique M. de Jong.

"L'accessibilité est un véritable enjeu", ajoute M. Seinen. "Vous ne voulez pas vous retrouver dans une situation de boîte noire, incapable d'extraire vos données.

Des données accessibles à tous les scientifiques

Le cloisonnement inutile est un problème qui persiste avec les plateformes de laboratoire numérique conçues pour des domaines spécifiques. "Même la façon dont les chimistes et les biologistes recherchent des informations peut être différente, de sorte que lorsque les organisations cherchent un logiciel unique pour leur laboratoire, il y a inévitablement des laissés-pour-compte", explique M. Seinen. "D'après notre expérience, pour qu'une plateforme fonctionne vraiment, elle doit être accessible à tous les scientifiques.

Pour assurer l'interopérabilité, la plateforme eLabNext permet aux utilisateurs de choisir des modules complémentaires spécifiques pour répondre à leurs besoins, à l'instar du processus de sélection d'une application sur un smartphone. Les options vont de la chimie à la génétique et à la biologie végétale, toutes alimentant une plateforme parapluie où différents domaines peuvent se rencontrer. Le fait d'avoir une vue d'ensemble des opérations d'un laboratoire permet également de faciliter la prise de décision.

La création d'un environnement logiciel unifié qui soit utile à tous les scientifiques est l'une des clés de la santé numérique d'un laboratoire, mais la capacité à manipuler les données à l'aide d'outils de programmation tels que les kits de développement logiciel (SDK) et les interfaces de programmation d'applications (API) est de plus en plus importante. "Dans la fabrication de produits pharmaceutiques ou même dans les tests de laboratoire COVID-19, vous devrez interagir avec la robotique et d'autres solutions logicielles", explique M. de Jong. "Le fait de disposer d'API permet d'envoyer et de recevoir des données du système d'une manière très structurée et permet à tous ces systèmes de fonctionner ensemble.

D'autres chercheurs peuvent juger nécessaire de créer leur propre logiciel d'analyse et de gestion des données à l'aide de SDK. Pour donner une longueur d'avance aux éditeurs de logiciels, eLabNext propose un kit de développement de logiciels (SDK). marché où les utilisateurs intéressés peuvent accéder à ces outils. "Il s'agit d'un écosystème ouvert : nous invitons tous les acteurs qui souhaitent proposer des solutions numériques à leurs clients", explique M. de Jong. "Il est entièrement personnalisable et nos partenaires, qu'ils soient établis ou nouveaux, font preuve d'un grand engagement.

Ce qui est JUSTE est juste

Chez Flagship Pioneering, Adourian note que les laboratoires adhèrent aux principes FAIR Data, une philosophie développée par un consortium scientifique en 2016 qui vise à guider les chercheurs pour qu'ils produisent et publient des données qui soient trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables. Pour atteindre ces objectifs, il faut adopter une approche holistique de la numérisation. Si la mise en œuvre de ces principes a été simple pour le volet informatique des activités de Flagship, Adourian note que la transition numérique dans les laboratoires humides a nécessité une réflexion plus fondamentale.

"Il s'agit d'un ensemble plus vaste de défis", dit-il, en faisant référence aux énormes volumes de données hétérogènes générés, par exemple, par les technologies génomiques et protéomiques. Où ces informations seront-elles stockées et comment les scientifiques et les analystes de données pourront-ils s'y référer ? "Cela concerne les métadonnées que des plateformes comme eLabNext peuvent extraire pour l'analyse en aval, puis itérer et réintroduire les ensembles de données analysés dans la plateforme.

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour analyser les flux de travail riches en données gagne en popularité à l'ère de la collaboration multidisciplinaire - non seulement une fois les projets lancés, mais dès le début. Adourian révèle que des entreprises technologiques telles que Tesla et Facebook servent d'inspiration à de nombreuses jeunes entreprises de biotechnologie.

"Les entreprises technologiques disposent de grandes quantités de données qu'elles exploitent et fusionnent pour identifier les possibilités d'innovation", explique-t-il. "Nous visons à appliquer l'IA là où elle est utile et à en utiliser différentes variantes dans le continuum, qu'il s'agisse de données moléculaires à haut débit telles que l'expression des gènes, jusqu'aux processus de fabrication et à l'approbation réglementaire."

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