实验室数字化转型：生命科学研发实验室的机遇
生命科学行业面临着越来越多的挑战：数据复杂度不断增加、药物开发成本不断上升、效率亟待提高。数字化转型工具能大幅降低成本并节省时间，但有效实施这些工具对许多机构组织而言仍然是个不小的挑战。本篇文章将探讨研发团队所面临的成本上升和数据量增加等问题，并分析数字化转型的益处，以及实验室为充分释放其潜力所需经历的过程。
挑战：不断增加的成本和数据量
由于多组学分析等技术的发展，生物技术公司所面对的数据量正呈指数式增长。凯捷2023年的报告[1]表明，90%的组织苦于应对庞大的数据量和数据格式不统一等问题。这些问题会产生巨大的经济影响。据欧盟估计，不符合FAIR（可发现、可访问、可互操作、可重复使用）原则的数据每年要使欧洲耗费260亿欧元[2]。
与此同时，生物制药行业的成本持续攀升。到2013年，一款新药上市的平均成本高达28亿美元[3]。而该行业的研发回报率跌至1.2%[4]。显然，制药企业若要保持竞争力，必须将实验室效率列为首要考量。
为什么要打造数字化实验室？
二十多年来，实验室持续经历着数字化转型。这轮转型始于实验室信息管理系统的出现，现阶段还包含了高级分析工具、自动化、云计算、生物信息学，以及虚拟现实和增强现实（VR和AR）。AI和机器学习领域的新进展增强了实验室的数据分析能力。
在区块链（可用于安全数据交易）、数字孪生（可在虚拟环境中重复实验）和物联网（可实时数据收集）等新兴技术的加持下，实验室效率和数据完整性有望得到进一步提高。
根据麦肯锡的研究[5]，这些创新技术完全融入生命科学价值链之后，每年在全球能产生1300–1900亿美元的经济效益。
实验室数字化转型不仅能降低成本，而且能增强数据完整性并提高研究的可重复性。实验室机器人能自动处理重复性任务，减轻单调感，使研究人员能专注于更复杂的工作。
实验室数字化转型的现状如何？
尽管能带来明显的益处，但实验室实施数字化转型战略仍然充满挑战。凯捷的报告显示，只有11%的研发实验室在局部扩大了数字化转型的规模，仅2%的研发实验室全面实施了数字化转型。
德勤指出，生命科学公司正在优先开展AI和云计算的投资。AI在处理大型数据集方面的潜力巨大。训练大语言模型并结合数据集有助于识别哪些药物具有开发潜力或能够再利用。然而安永发现，尽管98%的生命科学公司都对AI进行了投资，但还没有哪一家能够充分发挥其潜力[6]。
麦肯锡的发现表明，对分析工具以外的技术进行扩大投资将带来可观的创新和价值。弗雷斯特近期的一项研究强调了这种转型的紧迫性——69%的研发机构认为，未能实现实验室互连和自动化将导致竞争优势的丧失[7]。
如何推进数字化实验室的发展？
生命科学研发领域的数字化转型正在稳步推进，并充满重大机遇。全面融入AI、实验室机器人、临床实验室自动化、云计算和其他数字工具，是生命科学实验室保持竞争力、驱动创新的关键。随着生命科学行业不断发展，那些成功开展数字化转型的组织将有能力引领研究、药物开发以及患者照护。
在您的数字化转型之旅中，施普林格·自然能为您提供哪些支持？
如前所述，科学的快速发展带来了前所未有的海量信息，新研究和新论文层出不穷。在实施数字化转型的过程中，如何让您的研究人员无需为了获取有用信息而研读数百篇文章？您不妨了解下施普林格·自然的TDM工具。
TDM（text and data mining，文本和数据挖掘）使用计算工具和技术自动选择和分析大型文本数据集，能够从大量的科学数据中提取有价值的信息，并识别出通过传统人工分析难以或无法发现的模式、关联和趋势。TDM近年来已逐渐发展成为一种强大的工具，为研究人员提供了一种高效处理并充分利用工作中大量信息的方法，进而有助于提供实验室效率。
施普林格·自然创建了一套正式的TDM流程并开发了多个API工具，此外，我们丰富的出版物资源和数据库包含大量扎实且经过验证的研究。先进的技术加持高质量的学术资源，赋予您的科研人员以“传统”渠道所不具备的检索和发现能力，让他们能够轻松获取前沿且值得信赖的信息。（阅读更多：何为文本和数据挖掘？对研发有何助益？）
相关阅读：
参考文献：
[1] https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2024/02/BUILDING-THE-NEXT-GEN-PHARMA-LAB-160224-Web.pdf
[2] https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d375368c-1a0a-11e9-8d04-01aa75ed71a1/language-en
[3] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26928437/
[4] https://www.deloitte.com/content/dam/Deloitte/br/Documents/life-sciences-health-care/deloitte-life-sciences-outlook-2022.pdf
[5] https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/top-ten-observations-from-2022-in-life-sciences-digital-and-analytics
[6] https://www.ey.com/en_be/strategy/life-sciences-digital-strategy-long-term-value
[7] https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/CMD/Reference-Materials/wp-74045-lab-future-wp74045-en.pdf
版权声明：
本文由施普林格∙自然上海办公室负责整理翻译。中文内容仅供参考，一切内容请以原文为准。欢迎转发分享本文，如需转载，请留言或联系China@nature.com。
© 2024 Springer Nature Limited. All Rights Reserved
欢迎点击“阅读原文”访问官网详细了解施普林格·自然的TDM
