Laborautomatisierung verbessert Effizienz und Erkenntnisse

Computer-Vision und andere Arten von künstlicher Intelligenz beschleunigen die Arbeit im Labor.

Die Laborautomatisierung befreit Techniker und Wissenschaftler von zeitaufwendigen manuellen Aufgaben, sodass sie sich auf wichtigere Arbeiten konzentrieren können. Patienten können ihre Diagnosen und die für sie benötigte Behandlung schnell erhalten. Neue Medikamente können schnell getestet werden, wodurch neue Behandlungsmethoden möglich sind. In diesem Labor der Zukunft bringt künstliche Intelligenz die Automatisierung auf die nächste Ebene.

Einige der wichtigsten Erkenntnisse in den Bereichen Gesundheits- und Biowissenschaften stammen aus dem Labor. Dabei kann es sich um einen einfachen Bluttest oder um Analysen der Auswirkungen einer möglichen Behandlung auf eine Zellkultur handeln. Ein Labor strebt eine hohe Genauigkeit, schnelle Geschwindigkeit und hohen Durchsatz an. Je effizienter ein Labor läuft, desto schneller können Forscher Entdeckungen machen. Und Kliniker können Diagnosen stellen, was die Bereitstellung einer erstklassigen Versorgung beschleunigt.

Laborautomatisierung umfasst eine Reihe von Technologien, um manuelle, hochvolumige Aufgaben in klinischen oder Forschungslabors zu automatisieren. Bei einer wachsenden Zahl von Fällen handelt es sich bei diesen Technologien um Laborrobotik und künstliche Intelligenz (KI), darunter maschinelles Lernen, Deep-Learning und Computer-Vision. Laborrobotik und Automatisierung können auf verschiedene Prozesse und Geräte angewandt werden, von Laborgeräten über eigenständige Systeme bis hin zu Mikroskopen. Je nachdem, wie sie eingesetzt werden, können Laborautomatisierungssysteme eine einzelne Funktion sein oder viele verschiedene Funktionen kombinieren.

Klinische Laborautomatisierung

Die Automatisierung in einem klinischen Labor konzentriert sich hauptsächlich auf die Sicherstellung der Genauigkeit und beschleunigt gleichzeitig die Zeit und die Effizienz bei der Durchführung von diagnostischen Tests. Klinische Labors laufen tendenziell rund um die Uhr. In diesen Labors ist es für Techniker äußerst wichtig, eine große Anzahl von Tests aus einem oder mehreren Kliniken zu verwalten.

Die neuesten Lösungen in der klinischen Laborautomatisierung verwenden Computer-Vision, um Barcodes zu lesen, Proben zu identifizieren und Roboterarmen zu helfen, genaue Bewegungen auszuführen. Klinische Labors erforschen auch den Einsatz maschinellen Lernens in Bereichen wie der digitalen Pathologie. Dies erfordert ein hohes Maß an Rechenleistung auf Edge-Servern.

Forschung und pharmazeutische Entwicklung

Roboter zur Handhabung von Flüssigkeiten, Genomsequenzer, Screening mit hohem Gehalt (HCS) und Screening mit hohem Durchsatz (HTS) gehören zu den Laborautomatisierungssystemen, die den Wissenschaftlern bei der Beschleunigung der Forschung und der pharmazeutischen Entwicklung helfen. Forscher können eine unglaublich große Anzahl an Experimenten durchführen, was zur Entdeckung neuer Medikamente, Krebstherapeutika und anderer Behandlungen führen kann. Maschinelles Lernen und Deep-Learning sind in Forschungslabors besonders wertvoll, da Algorithmen HCS und andere Bildverarbeitungsaufgaben beschleunigen.

Um etwa die frühe Wirkstoffentwicklung durch HCS-Beschleunigung unterstützen zu können, nutzten Intel und Novartis tiefe neuronale Netzwerke (DNN), sodass die Zeit, die benötigt wird, um Bildanalysemodelle zu trainieren, von 11 Stunden auf 31 Minuten reduziert werden kann. 1 Das Team verwendete acht CPU-basierte Server, eine Highspeed-Fabric-Interconnect und optimierte TensorFlow, um mikroskopische Bilder deutlich schneller zu verarbeiten. Diese Lösung unterstützt die Forscher bei der Untersuchung der Auswirkungen von Tausenden von chemischen Behandlungen auf verschiedenen Zellkulturen und bei der Bewertung der möglichen Wirksamkeit verschiedener Arzneimittel

Vorteile der Laborautomatisierung

Die Automatisierung manueller Prozesse im Labor bietet eine Reihe von Vorteilen, insbesondere um Zeit zu sparen. Aber noch wichtiger ist es, wenn es darum geht, die Aufgaben schneller abzuschließen und gleichzeitig die Genauigkeit zu gewährleisten. Wenn Forscher beispielsweise eine Million Verbindungen gegen ein Arzneimittelziel testen, können sie eine bahnbrechende Behandlungen mit einer noch nie zuvor möglichen Geschwindigkeit entdecken.

  • Fehlerreduzierung. Durch die Planung reduziert die Laborautomatisierung die Möglichkeit menschlicher Fehler, indem sie manuelle Arbeiten aus dem Prozess entfernt. 2 Dies unterstützt auch die Reproduzierbarkeit und Konsistenz bei Tests.
  • Schnelle Durchlaufzeit. Automatisierte Systeme können Hochdurchsatz-Screenings und andere Experimente in einem Tempo durchführen, das für Menschen unerreichbar ist, ohne dabei die Genauigkeit zu vernachlässigen. accuracy.2
  • Strategischer Einsatz menschlicher Mitarbeiter. Labortechniker und Wissenschaftler können sich um höherwertige Tätigkeiten kümmern und sich auf strategische Ziele konzentrieren, anstatt sich mit wiederholenden Aufgaben abzumühen.
  • Kostenreduzierung. Laborautomatisierungssysteme können die Kosten durch die Reduzierung der benötigten Reagenzmengen und die Minimierung von Abfällen senken.
  • Arbeitssicherheit. Durch Minimierung des Bedarfs an menschlichen Eingriffen kommen Techniker bei der Laborautomatisierung weniger mit Pathogenen und schädlichen Chemikalien in Kontakt. Gleichzeitig kann sich die Zahl der Verletzungen auf Grund sich wiederholender Bewegungen verringern.

Intel und Novartis nutzten tiefe neuronale Netzwerke (DNN), um die Zeit, die für das Schulen von Bildanalysemodellen benötigt wird, von 11 Stunden auf 31 Minuten zu verringern.¹

Automatisierungstechniken im Labor

Intel® Technik bietet von Roboterarmen bis hin zur Bildverarbeitung die neuesten Lösungen für die Laborautomatisierung. Unser breites Portfolio an Rechentechnologien bietet Herstellern medizinische Instrumente eine Reihe von Rechenoptionen, die die Energie- und Leistungsanforderungen erfüllen, sowie softwarefähige Eigenschaften für Vision und andere Arten von KI.

Darüber hinaus bieten Server und Datenspeicher, die auf Intel® Technik basieren, eine starke Grundlage für das Datenmanagement im gesamten Labor. Dies unterstützt das Prinzip von FAIR-Daten: Daten werden für automatisierte Systeme findbar, zugänglich, kompatibel und wiederverwendbar, ohne dass der Mensch eingreifen muss.

Intel® Technik für Laborautomatisierung
Intel® Core™ Prozessoren und Intel Atom® Prozessoren Prozessoren von Intel liefern das richtige Niveau an Leistung und Stromverbrauch, die für die Automatisierung von Prozessoren im Labor erforderlich sind. Ideal für Probenbearbeitung und Untersuchung, Sortierung, Zentrifugation sowie weitere vor- und postanalytische Funktionen.
Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren bieten hohe Leistung für Edge-Server im Labor. Die ist besonders für das Screening mit hohem Gehalt (HCS) und andere Bildgebungen geeignet.
Intel® Movidius™ VPUs Intel® Movidius™ VPUs sind für Computer-Vision am Netzwerkrand konzipiert. Diese VPUs mit geringem Energieverbrauch werden für Barcode-Lesungen, Roboterarmbewegungen, Probenanalysen und vieles mehr eingesetzt.
Persistenter Intel® Optane™ Speicher und SSDs Persistenter Intel® Optane™ Speicher und Solid-State-Laufwerke (SSDs) unterstützen große In-Memory-Anwendungen, die für Bildgebungs- und KI-Workloads in der Laborautomatisierung geeignet sind.
KI-Software-Tools3 Für Entwickler bietet Intel Software-Bibliotheken und Optimierungen für beliebte Frameworks wie TensorFlow und Caffe, um die Leistung auf der Intel® Architektur zu steigern. Das Intel® Distribution OpenVINO™ Toolkit optimiert die Entwicklung von Vision-Anwendungen auf Intel-Plattformen, darunter VPUs und CPUs.
Intel® Wi-Fi 6 und Intel 5G Mit Hilfe der neuesten Wi-Fi- und 5G-Standards optimiert Intel den Verbindungsprozess von Instrumenten im Labor. Highspeed-Verbindungen ermöglichen Fernverwaltung, Echtzeit-Überwachung und andere Anwendungsfälle von der Edge zur Cloud.

Das Labor der Zukunft nutzen

Das Internet der Dinge hat bereits begonnen, Datensilos zu zerlegen und so eine neue Automatisierungsebene zu ermöglichen. Mikroskopische Bilder werden in Echtzeit verarbeitet. Experimentelle Ergebnisse können analysiert und mit Labors weltweit geteilt werden. Sensordaten können auf KI-Algorithmen angewandt werden, um die vorausschauende Wartung mit Daten zu versorgen, wodurch die Ausfallzeiten von Geräten vermieden werden.

Eine schnellere Verarbeitung, Datenspeicher und Netzwerktechnik werden auch künftig die Effizienz des Labors verbessern. Forscher am Translational Genomics Research Institute (TGen) führen beispielsweise Genomsequenzierungen am Patienten durch. Anschließend werden Genomanalysen auf einer hochleistungsstarken Recheninfrastruktur (HPC) mit skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren durchgeführt. Mit moderner HPC-Hardware zur schnelleren Durchführung von Analysen können genetische Berater und Ärzte rasche Behandlungsoptionen identifizieren. Moderne HPC-Hardware bietet auch die Grundlage, die Forscher dazu befähigt, maschinelle Lernmethoden auf große Datenmengen anzuwenden. Dadurch können Erkenntnisse erlangt werden, die Präzisionsmedizin auf einen neuen Level bringen.

TGen hat eine High-Performance-Computing (HPC)-Infrastruktur aufgebaut. Sie ist für die Biowissenschaften optimiert und umfasst skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren, Intel® Optane™ Speicher und Dell Rack-Server.

Da die klinische Forschung und pharmazeutische Labore stärker vernetzt und automatisiert arbeiten, bietet Intel eine technische Grundlage, um Daten effizient zu bewegen, zu speichern und zu verarbeiten. Ob Genomanalysen in der Cloud oder Roboterarme am Netzwerkrand, Intel® Technik bietet die Intelligenz bei jedem Schritt im automatisierten Labor.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Laborautomatisierung nutzt Robotik, KI und andere Technologien, um manuelle, hochauflösende Aufgaben in klinischen oder Forschungslabors zu automatisieren.

Automatisierung kann Durchlaufzeiten und Entdeckungen sowohl in klinischen als auch in Forschungslabors beschleunigen. Dazu gehören Labore in Krankenhäusern, pharmazeutische und Biotech-Unternehmen, Universitäten und andere Forschungseinrichtungen.

Laborrobotik und Automatisierung werden von einer Reihe von Hardware und Software angetrieben, manchmal mit speziellen Funktionen für Computer-Vision oder andere KI-Arten.

Weitere Ressourcen in den Gesundheits- und Biowissenschaften

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Technik für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften

Gesundheits- und Biowissenschaften sind mithilfe von Intel® Technik bei medizinischer Bildgebung, Datenanalysen, Genomik, Telemedizin und Robotik auf dem Vormarsch.

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Beschleunigung bei der Erforschung von Medikamenten

Intel hat mit Novartis zusammengearbeitet, um das High Content Screening mithilfe von Multiscale Convolutional Neural Networks (CNNs) zu beschleunigen. Dies ist ein wichtiges Element bei der frühen Arzneimittelforschung.

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Beschleunigte Genomforschung

Intel und das Broad Institute arbeiten zusammen an Rechenzentrumslösungen, um Genomanalysen und Forschung weltweit voranzutreiben.

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Edge Computing platziert Server, Geräte und Datenverarbeitung da, wo Ressourcen am meisten benötigt werden.

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Hinweise und Disclaimer

Für die Funktion bestimmter Technik von Intel® kann entsprechend konfigurierte Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erforderlich sein.

Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.

Ihre Kosten und Ergebnisse können variieren.

Produkt- und Leistungsinformationen

1 20-fache Aussage basiert auf 21,7-facher Beschleunigung durch Skalierung von einem einzelnen Knotensystem auf ein 8-Sockel-Cluster. 8-Sockel Cluster-Knotenkonfiguation: CPU: Intel® Xeon® 6148 Prozessor mit 2,4 GHz, Kerne: 40, Sockel: 2, Hyper-Threading: aktiviert, Arbeitsspeicher/Knoten: 192 GB, 2666 MHz, NIC: Intel® Omni-Path Host Fabric-Schnittstelle (Intel® OP HFI), TensorFlow: v1.7.0, Horovod: 0.12.1, Open MPI: 3.0.0, Cluster: ToR, Switch: Intel® Omni-Path Switch. Einzelknoten-Konfiguration: CPU: Intel® Xeon Phi™ 7290F Prozessor, 192 GB DDR4 RAM, 1x 1,6 TB Intel® S3610 DC SSDs der Produktreihe SC2BX016T4, 1x 480 GB Intel® S3520 DC SSDs der Produktreihe SC2BB480G7, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) 2017/DAAL/Intel Caffe. *Referenzen: BBBC-021: Ljosa V, Sokolnicki KL, Carpenter AE, Annotated high-throughput microscopy image sets for validation, Nature Methods, 2012. ImageNet: Russakovsky O et al, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, IJCV, 2015. TensorFlow: Abadi M et al, Großangelegtes maschinelles Lernen auf heterogenen Systemen, Software bei tensorflow.org verfügbar. Tests dokumentieren die Leistung von Komponenten bei einem bestimmten Test und mit bestimmten Systemen. Unterschiede in der Hardware, der Software oder der Konfiguration des Systems beeinflussen die tatsächliche Leistung. Um vor dem Kauf die Leistungsfähigkeit bewerten zu können, sollten Sie zusätzliche Informationsquellen heranziehen. Ausführlichere Angaben über die Leistung und Benchmarkergebnisse finden Sie unter www.intel.com/benchmarks. Die Funktionsmerkmale und Vorteile von Intel® Produkten hängen von der Systemkonfiguration ab und können geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern. Die Leistungsmerkmale variieren je nach Systemkonfiguration. Kein Computersystem bietet absolute Sicherheit. Informieren Sie sich beim Systemhersteller oder Fachhändler oder auf intel.com.
2„Advantages and limitations of total laboratory automation: a personal overview“, Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) Februar 2019, degruyter.com/view/journal/cclm/57/6/product-p802.xml.
3

Die Leistung variiert je nach Verwendung, Konfiguration und anderen Faktoren. Weitere Informationen siehe www.Intel.com/PerformanceIndex.