Neue Generationen von Analyse- und Produktionsgeräten produzieren Daten in immer größerer Detailschärfe und Messtiefe. Zusätzlich steigt die Menge der verfügbaren Daten vor allem dadurch, dass Regulationsbehörden und Geldgeber öffentlich finanzierter Forschung eine immer umfangreichere Hinterlegung von Daten aus Forschungsaktivitäten und klinischen Tests in öffentlichen Repositorien verlangen. Die zunehmenden Kollaborationen aus Big Pharma, öffentlichen Forschungseinrichtungen und CROs verlangen zudem, dass die gewonnen Datenmengen effizient ausgetauscht und analysiert werden können. Die Herausforderungen von Big Data in Labor und Pharmaproduktion bestehen daher aktuell insbesondere aus einem integrierten Datenmanagement der wachsenden Daten, aus einem vereinfachten Austausch und aus einer sinnhaften Aggregation der anfallenden Daten.
Das Internet der Dinge ist im Umfeld des Labors 4.0 einer der Innovationstreiber: Vernetzte, intelligente Labor- und Analysegeräte, smarte Prozesse und mobile Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion sind auch im Labor auf dem Vormarsch. Attraktiv wird das smart vernetzte Labor für die Pharmaproduktion deshalb, weil vernetzte Geräte Aufgaben im Qualitätsmanagement wie z. B. die Überwachung und Aufzeichnung von kritischen Prozessen übernehmen können und dadurch den Overhead verringern. Zudem werden Übertragungsfehler vermieden und die bessere Datenqualität führt zu einer höheren Reproduzierbarkeit in Forschung und Produktion.
Dadurch, dass in den letzten Jahren Anwendungen, die mit neuronalen Netzwerken arbeiten, durch immer weniger Expertenwissen implementierbar sind, setzen sich AI-Systeme zunehmend durch. Auch in Laboren sind sie angekommen: AI-Systeme kommen nicht nur bei der Auswertung von Genom- und Krankheitsdaten oder bei der Suche nach neuen Wirkstoffen zum Einsatz. Auch von Systemen, die eigenständig Fragestellungen bearbeiten oder Synthesewege optimieren, wurden bereits Prototypen vorgestellt. Wie schnell diese Trends in den Laboren und Produktionsstraßen dieser Welt vollumfänglich Realität werden, hängt davon ab, wie rasch die aktuellen Herausforderungen, vor denen die Branche steht, gemeistert werden.
Um das volle Potenzial der Daten und Interaktionen im vollvernetzten Labor zu nutzen, bedarf es breit implementierter Standards, die den Austausch und die Auswertung von Daten erlauben. Mit Initiativen wie SiLA und AniML sind hier bereits erste Erfolg versprechende Standards für Geräteanbindung und Analysedaten in der Entwicklung. Ein Prozessstandard, der Geräte und Messergebnisse in einen intelligenten Kontext einbindet, liegt jedoch noch in der Ferne.
Einen ersten Blick auf diese Zukunft können Sie bereits im Frühjahr 2017 wagen: Auf der Smartlab, einer Sonderausstellung der Messe Labvolution, die vom 16. bis 18. Mai in Hannover stattfindet, sehen Sie das vollvernetzte Labor, in dem herstellerübergreifend smarte Geräte auf einer einheitlichen Plattform intelligent vernetzt sind – und Forschern und Laboranten das Leben in der Zukunft leichter machen.
