Eppendorf SE, una empresa líder en ciencias biológicas, y DataHow AG, pionera en análisis de datos avanzados y software de predicción impulsado por inteligencia artificial, se complacen en anunciar una colaboración estratégica destinada a transformar el desarrollo de bioprocesos. Esta asociación integrará la innovadora solución de análisis habilitada para IA de DataHow, DataHowLab, con la plataforma de análisis y monitoreo basada en la nube de Eppendorf, BioNsight® cloud, brindando a los científicos capacidades de análisis y conocimientos incomparables.
Mejora de la eficiencia y la colaboración en el desarrollo de bioprocesos
En el campo altamente especializado del desarrollo de bioprocesos, la capacidad de diseñar y optimizar procesos complejos que cumplan con estrictos estándares de calidad con la máxima eficiencia es crucial. Los datos de proceso son un activo fundamental en este esfuerzo, pero aprovecharlos de manera efectiva sigue siendo un desafío analítico importante para los científicos de procesos. La integración del software DataHowLab dentro de la nube de BioNsight aborda esta necesidad al ofrecer un viaje simplificado desde la generación de datos hasta análisis e información avanzados, lo que permite a los investigadores tomar decisiones informadas de manera rápida y eficiente. La armonía de datos en torno a los biorreactores es esencial para permitir un ecosistema de bioprocesos sólido. La ingeniería de bioprocesos exige una convergencia perfecta entre investigación y desarrollo, así como producción escalable. Esta colaboración aborda los complejos requisitos de los servicios digitales en este contexto.
Integración y accesibilidad de datos perfecta
“A veces se pasa por alto la integración y la colaboración, pero son cruciales para el éxito de los proyectos de bioprocesos. Nuestras soluciones permiten compartir y contextualizar datos sin problemas en múltiples dispositivos y ubicaciones, lo que garantiza que los científicos puedan hacer comparaciones significativas y generar conocimientos valiosos”, afirma Lina Tao, senior. Vicepresidente de Eppendorf Bioprocess. “La plataforma combinada permitirá a los científicos acceder y modelar datos desde múltiples dispositivos (ya sea una PC, una computadora portátil o un dispositivo móvil) en laboratorios, industrias e incluso países”, afirma el Dr. Alessandro Butté, director ejecutivo de DataHow. “Este nivel de accesibilidad permite realizar comparaciones fáciles y significativas, generando conocimientos en diferentes escalas y ejecuciones”.
Automatización de la preparación de datos
La limpieza y el formateo manual de datos suelen ser tareas tediosas y propensas a errores que pueden impedir significativamente el proceso de investigación. Al automatizar estos procesos, la plataforma integrada ahorra tiempo valioso y reduce el riesgo de errores, lo que permite a los investigadores centrarse en el análisis de valor agregado y en generar información crítica para la toma de decisiones. Aquí es donde la tecnología de la nube realmente sobresale, ya que brinda fácil acceso a datos limpios y formateados que están listos para el análisis.
Liberando el poder del modelado predictivo
Con datos limpios y bien organizados, DataHowLab democratiza el acceso a análisis avanzados habilitados por IA, lo que permite a expertos ajenos a la ciencia de datos realizar análisis complejos con flujos de trabajo guiados. Los científicos pueden utilizar el software para realizar análisis avanzados de datos de procesos, ejecutar simulaciones in silico para generar información fuera del laboratorio húmedo o para un diseño experimental óptimo habilitado para IA. Con una comprensión más rápida del proceso, la I+D puede operar de manera más eficiente al reducir el esfuerzo experimental y acelerar los cronogramas de los proyectos.
Fomentar la colaboración y la integración
La colaboración entre Eppendorf y DataHow establece un nuevo estándar para la integración y colaboración de datos en el campo del bioprocesamiento. Al permitir el intercambio fluido de datos y la contextualización entre la nube de BioNsight y DataHowLab. Esto es crucial para mejorar nuestra comprensión de los procesos biológicos complejos y, en última instancia, para el éxito de los proyectos de investigación.