Life-Science-Technologie-Prognosen für 2021

Seit über 40 Jahren steht Molecular Devices an der Spitze der technologischen Fortschritte, die signifikant zu bahnbrechenden wissenschaftlichen Erfolgen beigetragen haben. Um das neue Jahr zu beginnen, haben wir einige unserer Mitarbeiter gebeten, uns ihre Ansichten darüber mitzuteilen, wohin die Life Sciences-Branche die Technologie 2021 bringen wird.

Entstehung der synthetischen Biologie

„In den kommenden Jahren wird die synthetische Biologie (Neugestaltung der größten Treffer der Natur) in unserer Welt noch mehr an Bedeutung gewinnen. Diese spannende Technologie hat bereits zu einigen unglaublichen Produkten geführt, von der Genbehandlung für vererbten Sehverlust (Luxturna), über kultivierten Fisch und Fleisch bis hin zu Enzymen, die Kunststoffabfälle abbauen können. Die meisten dieser Produkte befinden sich in einem frühen Stadium und müssen noch reifen, sie versprechen jedoch enorme Vorteile sowohl in der Pharmazie als auch in anderen Bereichen unseres Lebens.“

Sylvia de Bruin,
Anwendungswissenschaftler, Global Distribution

Merrit Savener,
BioPharma-Vertreter

COVID hat die Bedeutung der Erhöhung des Durchsatzes und der Beschleunigung von Forschungszyklen durch die zunehmende Automatisierung, die den Arbeitsbedarf senkt, hervorgehoben. Indem wir uns bei der Herstellung auf Zellen verlassen, reduzieren wir die Energie und den Arbeitsaufwand, die für die Herstellung biologischer Moleküle erforderlich sind. Das synthetische Biologieparadigma findet seinen Weg in alle Aspekte der Life Sciences – Biopharma und Therapeutika, Pflanzenlandwirtschaft, Lebensmittel und Industriematerialien. Durch die kontinuierliche Bereitstellung von Instrumenten, die sowohl die manuelle Arbeit als auch die Datenbewegung nahtlos automatisieren, kann Molecular Devices in dieser schnell wachsenden Branche führend bleiben.“

Verstärkte Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie

„Wenn uns etwas gezeigt 2020 hat, ist es wichtig, in die Life Science-Branche zu investieren und einen kollaborativeren Innovationsansatz zu verfolgen! In Übereinstimmung mit den bereits aufkommenden Trends werden in den nächsten Jahren in ganz Europa immer mehr Bioinkubatoren auftauchen, um den Aufstieg von Biotech-Unternehmen anzukurbeln. Darüber hinaus denke ich, dass wir eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen der akademischen Wissenschaft und der Industrie erleben werden, mit mehr ausgegliederten Biotech-Unternehmen, die aus vielversprechenden akademischen Forschungsprojekten hervorgehen, und akademischen Einrichtungen, die als Screening-Zentren in Partnerschaft mit Biotech- oder Pharmaunternehmen für das Profiling ihrer umfangreicheren Verbindungsbibliotheken dienen.“

Dr. Sarah Piper,
Senior Marketing Manager, Europa

Entwicklung personalisierter Medizin durch Gen-Editing und biomaterialbasierte Arzneimittelverabreichungssysteme

Young Mee Yoon, PhD,
BioResearch Field Applications Scientist Supervisor

„Die Entwicklung personalisierter Medizin mittels Gen-Editing (z. B. CRISPR) oder Biomaterial-basierten Wirkstoffverabreichungssystemen wird im Jahr Trends darstellen2021. Mikroplatten-Reader haben wesentlich zu diesem Bereich der Life Science-Forschung beigetragen und werden weiterhin einen erheblichen Beitrag leisten.“

Einführung von Plattformen für künstliche Intelligenz und Automatisierung

„Big Data hat in vielen Aspekten der Gesellschaft, einschließlich der Life Science, in den Mittelpunkt gerückt. In jüngster Zeit sehen wir Anwendungen von Big Data zusammen mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning, insbesondere im Bereich der Wirkstoffforschung. Bildbasiertes phänotypisches Profiling auf der Grundlage von Zell-Painting-Assays ist ein solches Beispiel. Dieser Ansatz spielte bereits eine Schlüsselrolle bei der Beschleunigung früher Wirkstoffscreenings, angefangen bei vielversprechenden Wirkstoff-Treffern für die Behandlung seltener genetischer Erkrankungen bis hin zur Neuverwendung von Wirkstoffen zur Behandlung von COVID-Infektionen.“

Angeline Lim, Ph.D.,
Anwendungswissenschaftler

Charles Ho, PhD,
China Market Development Manager

„Mit der Weiterentwicklung der Rechenleistung und der Deep-Learning-Algorithmen konnten wir einen drastischen Anstieg der künstlichen Intelligenz beobachten, die schwierige Probleme wie den OpenAI GPT-3 und den DeepMind AlphaFold löst, die selbst für die intelligentesten Forscher eine Herausforderung darstellen. Durch die Kombination von Technologien für künstliche Intelligenz und Automatisierung wird die Life Sciences-Branche in Kürze in der Lage sein, Roboterbiologen/Chemiker einzusetzen, die 24/7 arbeiten können, um umfassendere Einblicke zu erhalten und die Forschungs- und Entwicklungszeit zu verkürzen. Ich sehe in den kommenden zehn Jahren eine weitere Implementierung und schnelle Einführung intelligenter Funktionen in analytischen Instrumenten voraus.“
„Mit dem Aufkommen der globalen COVID-19-Pandemie im Jahr verzeichneten wir einen signifikanten Anstieg an Laboren und Unternehmen2020, die bereit waren, in automatisierte Plattformen mit hohem Durchsatz zu investieren. Dies wurde durch die Notwendigkeit angetrieben, das Probenvolumen und den Durchsatz zu erhöhen und gleichzeitig die Effizienz und Effektivität bei weniger Personal zu steigern. Der nächste Schritt in der Entwicklung automatisierter Systeme ist die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. KI-gesteuerte Lösungen für die Wirkstoffforschung in der frühen Phase sind unter den führenden Biopharmaunternehmen stetig gewachsen. Die Pandemie hat dies erheblich beschleunigt, und ich denke, wir werden große Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz in den Bereichen Identifizierung und Validierung von Wirkstoffzielmolekülen sowie zielbasierte phänotypische Wirkstoffforschung im Jahr sehen2021. Mit der Fülle an wissenschaftlichen Informationen – von der Treffersuche und -erweiterung über das Lead-Design/die Optimierung bis hin zu ADME- (Absorption, Verteilung, Stoffwechsel und Ausscheidung)/Toxizitätsvorhersagen – sehe ich KI-Plattformen, die mit Datenpunkten arbeiten können, die aus verschiedenen Prozessen gewonnen wurden. Dies umfasst High-Content-Phänotypik-Assays mit niedrigem Durchsatz sowie High-Throughput-Screening, strukturbasiertes Design und traditionelle Methoden. Daraus würde ich mir vorstellen, dass KI-gesteuerte Systeme in der Lage sind, sehr große chemische Räume zu untersuchen und die vielversprechendsten Wirkstoffkandidaten zu identifizieren, was zu schnelleren Durchbrüchen und Entdeckungen führt.“

Justin Dranschak,
Vertriebsleiter Nordamerika, BioPharma

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