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    Höhere Automatisierung im Labor
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    Labor & Feststoff

    Höhere Automatisierung im Labor

    In der modernen pharmazeutischen Forschung und Entwicklung (F&E) ist Zeit die kritischste Ressource. Angesichts steigender Anforderungen an die
    Veröffentlicht
    09. Februar 2026
    Lesezeit
    3 Minuten
    Rubrik
    Labor & Feststoff

    Die Notwendigkeit, Prozesse zu beschleunigen, resultiert nicht nur aus dem Kostendruck, sondern auch aus dem Anspruch an die Datenqualität. Während die manuelle Bearbeitung von Assays fehleranfällig ist und eine geringe Reproduzierbarkeit aufweist, ermöglichen automatisierte Systeme eine Standardisierung auf höchstem Niveau.

    Aktuelle Marktanalysen zeigen, dass der Bereich der Protein- und Nukleinsäure-Detektion bis 2026 den Markt dominieren wird, getrieben durch Fortschritte in der Genomik und Proteomik. Hierbei spielen Mikroplatten-Lesegeräte (Microplate Reader) eine Schlüsselrolle. Sie bilden die Schnittstelle zwischen der biochemischen Reaktion und der digitalen Datenanalyse.

    Multi-Mode-Systeme: Flexibilität als Standard

    Ein wesentlicher Trend in der Prozesstechnik ist die Abkehr von spezialisierten Einzelgeräten hin zu flexiblen Multi-Mode-Mikroplatten-Lesegeräten. Diese Systeme vereinen verschiedene Detektionsmodi wie:

    • UV/Vis-Absorption: zur Quantifizierung von Nukleinsäuren und Proteinen
    • Fluoreszenzintensität (FI): für hochempfindliche Bindungsstudien
    • Lumineszenz: ideal für Reportergen-Assays und Zellviabilitätstests
    • Spezialisierte Modi: z. B. zeitaufgelöste Fluoreszenz (TRF) oder Fluoreszenz-Polarisation (FP)

    Die Integration mehrerer Funktionen in einem Gerät spart nicht nur wertvolle Laborfläche, sondern ermöglicht es Forschern auch, komplexe Assays ohne Gerätewechsel durchzuführen. Für Labore, die ihre Kapazitäten zukunftssicher aufbauen möchten, bieten Multi-Mode Mikroplatten-Lesegeräte eine modulare Plattform, die mit den Anforderungen der Projekte wachsen kann.

    Innovationen für den Hochdurchsatz: Autofokus und Probenvorbereitung

    Um den Durchsatz signifikant zu steigern (High-Throughput Screening, HTS), setzen moderne Geräte auf intelligente Bedienkonzepte. Funktionen wie der automatisierte Autofokus und die automatische Barcode-Erkennung eliminieren zeitfressende manuelle Justierungen und reduzieren die Fehlerquote.

    Die Automatisierung endet jedoch nicht beim Lesevorgang. Die nahtlose Einbindung der Reader in größere Automatisierungssysteme ist heute Standard.

    • 1. Vorbereitung: Pipettierroboter übernehmen die präzise Dosierung von Reagenzien und Proben in 384-, 1536– oder sogar 3456-Well-Platten.
    • 2. Transfer: Automatisierte Platten-Stacker oder Roboterarme transportieren die Proben direkt in den Reader.
    • 3. Analyse: Moderne Software-Schnittstellen (wie SiLA oder ActiveX) ermöglichen eine direkte Datenübertragung an LIMS-Systeme (Labor-Informations-Management-Systeme).

    Gerade bei der Auswahl eines Systems ist die Kompatibilität der Software-Schnittstellen wichtig. Eine offene Architektur ist entscheidend, um den Reader in bestehende Workflows zu integrieren und die Daten nach den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) zu verwalten.

    Aktuelle Trends: Kompaktheit und KI-Integration

    Ein Blick auf aktuelle Branchen-News zeigt zwei klare Entwicklungsrichtungen:

    • All-in-One-Geräte: Kompakte Systeme, die neben der Detektion auch Imaging-Funktionen (z. B. digitale Phasenkontrast-Bildgebung für Lebendzell-Assays) integrieren. Dies erlaubt die Beobachtung von Zellwachstum und Morphologie in Echtzeit direkt im Reader.
    • KI-gestützte Analytik: Bis 2026 werden schätzungsweise über 60 Prozent der neuen Microplate Reader über integrierte KI-Tools verfügen. Diese unterstützen bei der Echtzeit-Analyse und der Anomalie-Erkennung, was die Zeit für die Dateninterpretation um bis zu 40 % verkürzen kann.

    Auch bei der visuellen Inspektion bei der Qualitätskontrolle wird KI bereits eingesetzt. Während herkömmliche regelbasierte Bildverarbeitungssysteme oft an komplexen Aufgaben wie der Unterscheidung zwischen harmlosen Luftblasen und kritischen Fremdkörpern in Vials scheitern, setzen moderne Ansätze auf Deep Learning.

    KI-gestützte Systeme werden mit riesigen Datenmengen trainiert, um Defekte wie Risse im Glas, Partikelverunreinigungen oder fehlerhafte Versiegelungen mit einer Zuverlässigkeit zu erkennen, die die menschliche Leistungsfähigkeit weit übertrifft. Diese Systeme „lernen“ kontinuierlich dazu und reduzieren so die Rate an fälschlicherweise aussortierten Produkten (False Rejects) signifikant. Dies schützt nicht nur die Patientensicherheit, sondern optimiert auch die Wirtschaftlichkeit der Produktion, indem Ausschuss minimiert und der Durchsatz bei der Endkontrolle massiv gesteigert wird.

    Reproduzierbarkeit als Innovationsmotor

    Die Beschleunigung der Pharma-F&E gelingt nicht allein durch „schnellere“ Geräte, sondern durch die intelligente Vernetzung von Prozessschritten. Höhere Automatisierung in der Prozesstechnik führt zu einer drastischen Reduktion manueller Eingriffe, minimiert den Reagenzienverbrauch und sorgt für eine Datenqualität, die regulatorischen Anforderungen (wie GxP) mühelos standhält.

    Für Unternehmen bedeutet die Investition in moderne Multi-Mode-Technologie und automatisierte Probenvorbereitung einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Rennen um neue Therapeutika und Impfstoffe.

    Autorin: Ulrike König

    Freie Autorin im Bereich Medizin, Pflege und Gesundheit

    Pharma

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