화학 분야 전체를 스캐닝하는 것은 흥미로운 이론적 주제이지만, 보다 현실적인 가상 스크리닝 시나리오는 집중적인 조합 라이브러리를 개발하고 개선하고 사내 화합물 저장소나 공급업체 제안에서 접근 가능한 화합물 라이브러리를 보강하는 데 중점을 둡니다 카이안과.
퓨처랩스의 효과성:
현대 실험실은 검사 수행 방식과 바이오제약 제품 개발 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다. 이러한 실험실은 유전체학 및 단백질체학 분야의 검증, 지식 관리, 새로운 분석법 개발, 위탁 연구, 신기술 평가, 그리고 R&D 서비스에 중점을 두고 의사와 환자에게 최신 혁신, 첨단 개념 및 기술을 제공할 것입니다.
인간은 면역 분석, 혈청학, 임상 화학, 진료 시점, 임상 미생물학, 임상 현미경, 혈액학, 세포 병리학, 수혈 및 분자 진단에 대한 테스트 기능을 지원하는 최첨단의 체계적이고 표준화된 진단 시스템을 기대합니다.
이를 통해 지금까지 불가능하고, 소형화되고, 어려웠던 테스트들이 연구 개발 과정에서 일상화되고 완전 자동화될 것입니다. 또한, 품질 관리 측면에서는 기술 이전, 교육 및 기술 지원 제공을 새로운 방식으로 보장하기 위해 확장 현실(XR)의 사용이 더욱 빈번해질 것입니다.
실험실의 “기술 부채” 문제:
디지털 혁신을 염두에 두고 많은 최신 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)이 개발되었습니다. 수동 시스템은 프로세스를 문서화하고 추적하는 데 어려움을 겪을 수 있지만, LIMS는 이러한 목적에 매우 적합합니다. 실험실의 모든 활동을 모니터링하는 내장 감사 추적 기능의 데이터 품질과 개방성은 데이터 수요를 훨씬 더 쉽게 충족할 수 있도록 합니다.
“기술 부채”에 대한 우려는 구식 시스템과 실험실 장비를 현대화하고 교체하면서 해결해야 합니다.
이 장비로 수행된 실험은 획득한 데이터를 기반으로 검증하거나, 시스템의 적합성을 입증하기 위해 추가 테스트를 수행해야 합니다. 시정 및 예방 조치를 수립하기 위한 조사가 필요할 것입니다. 정보학 플랫폼을 활용하면 열악한 장비 사용으로 인한 재작업에 소요되는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것입니다.
혁신을 가져오는 기술:
사람들은 태초부터 질병과 감염을 치료할 수 있는 화학물질을 찾아왔습니다. 식물 추출물과 동물 세포가 예전에는 질병 치료에 사용되었으며, 이러한 의약품의 개발은 실험적 방법을 통해 이루어졌습니다.
하지만 디지털 기술은 신약 개발 방식을 크게 변화시켰습니다. 진화 알고리즘, 신경망, 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 웨어러블 기기, 사물인터넷(IoT)은 기존의 정기적이고 수동적인 절차를 자동화하고 신약 개발 프로세스를 크게 가속화함으로써 제약 워크플로우를 개선합니다.
이 장비를 사용하여 수행된 연구는 획득한 데이터를 기반으로 검증하거나, 시스템의 적합성을 입증하기 위한 추가 테스트를 수행해야 합니다. 시정 및 예방 조치를 수립하기 위한 조사가 필요할 것입니다. 정보학 플랫폼은 부적합 장비 사용으로 인한 재작업에 불필요한 시간과 비용 낭비를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
개발 사항:
새롭게 등장하는 솔루션들은 가젯의 휴대성을 높였을 뿐만 아니라 검체 채취 과정도 개선하여 검사 과정의 방해 요소를 최소화했습니다. 이 기술이 비교적 사용자 친화적인 것은 일회용 검사 카트리지와 마이크로프로세서 기반 분석기의 발전 덕분입니다.