作为药物开发过程中的无名英雄，适当的生物样本管理是确保科学研究的准确性和适用性的基础。Kevin Robinson博士(KSR)最近采访了Ziath的商务总监Steve Knight (SK)，以了解更多关于当前可用的技术，它是如何工作的，以及该公司正在为今天和明天的研究人员改进过程做些什么
在深入研究未来生物样本跟踪和管理学科的预知领域之前，我向史蒂夫建议，现在，这可能是当今更大的生命科学产业中最重要的方面之一。
“绝对是的，”他证实道:“在大流行期间，这一点变得尤为突出，当时在世界一些地方，COVID样本最初被储存在贴有粘性标签的塑料管中。这根本行不通，很多样本都丢失了。”
"世界卫生组织具有可嘉的远见，建议使用二维条形码管。因此，Ziath赢得了一份建造数百个阅读器的合同，这些阅读器可以一次性容纳和成像整个管架，并将数据导出到电子表格中。”
“因此，你确切地知道你的样本在哪里，这非常突出了数字样本管理的重要性，当你处理数百万个样本时。”
“除了COVID之外，这项技术还可以帮助制药化学家跟踪活性药物成分(api万博manbetx网页版登录)和潜在的新药——这些成分正在进入大型制药公司的大型化合物商店。”
“他们有数百万个样本，所以能够快速找到它们，与合作者有效地合作，制作子集，进行母女板复制等是非常重要的。如果你把所有这些都混在一起，你就会浪费大量的时间、宝贵的原材料，当然还有金钱。”
KSR:从台式研究和开发阶段一直到商业规模生产，这种应用程序会渗透到整个行业吗?
SK:在疫苗生产，纯原料药生产，甚至成品药物生产中，你必须在多年的开发过程中保存一系列样品。你必须把它们保存在一个稳定的环境中，这通常意味着冷藏。
所以，如果美国食品药品监督管理局或MHRA来了，想要看到这些样本，你必须能够找到它们……很快!
KSR:考虑到过去几年发生的事情，这是否为该行业敲响了警钟?
SK:的确如此。我认为人们对丢失样本的容易程度感到非常震惊。他们从来没有真正质疑过为什么标签上的一维条形码不合适。奇怪的是，我们早就知道，如果你把一个粘性标签贴在管子上，然后把它放入液氮中——即使是在气相中——它很可能会脱落。
有[特殊标签]解决方案来解决这个问题，但从成本角度来看，你还不如投资带有激光条形码的试管。
KSR:当然，这是广泛行业的基本操作程序:为什么样本处理人员花了这么长时间才意识到以前建立的工作方式不是100%有效的，容易出错，当然也不适合未来?
SK:改变正在进行中，英国和欧洲实际上走在了曲线的前面。我们最近在美国参加了一个生物银行会议，尽管他们知道他们需要转向数字样本管理，但他们仍然将生物(DNA和/或组织)材料存储在带有不干胶标签的试管中。
这是一种真正的惯性。然而，更大的制药公司，尤其是在欧洲，已经真正接受了2D条形码管。学术界的小型工作组、药物化学家和那些处于发现过程前端的人开始意识到，当处理小批量到中试批量时，跟踪样本、储存它们，然后能够在以后再次检索它们是一种非常方便的方式。
我们一直在设计工具来帮助他们;读卡器是一种解决方案，但我们也在开发基于关系数据库的软件，以帮助找到特定的管道，并通过使用Wi-Fi和近场通信(NFC)将样本信息传输到正确的存档中，使读卡器(本质上是一种光学设备)与当前的IT网络更加兼容。
我们希望用无数标签不好的塑料袋和一张带你的库存或样品要求的纸来制作塞满衣柜的冰柜。
在过去的3-4年里，我们一直致力于将数字样本管理应用到手持设备上。
你可以使用智能手机控制网络上的许多阅读器，然后将信息发送回桌面。此外，使用我们的独立手持设备，您可以查询样本数据库，例如，识别样本，调整剩余的体积(删除了一个aliquot)，并使用Wi-Fi实时添加新数据，这使得向数字样本管理的过渡对许多人来说更加简单。
KSR:在你提到的所有元素中，是否有一个速率限制步骤或一个特定的方面更难实现?
SK:COVID期间肯定有。当各种政策制定者决定使用2D条形码管的时候，你无法得到它们。我们预计12 - 18个月的交货时间，尽管供应商正在投资新的冲压工具和生产机械，但仍然需要时间来生产和验证工具和工厂(并确保管子不泄漏)。
当然，供应链正在恢复正常;由于有了新的工具，有了更多的试管，进入壁垒更低，而且由于我们在全球范围内没有做那么多的COVID检测，价格正在降低。
因此，对于那些可能想要实现数字样本管理的较小的学术团体来说，它比3年前便宜得多。
KSR:毫无疑问，COVID的负担比以前减轻了，但这肯定只是众多传染病中的一种吗?例如，我们已经经历了猴痘的威胁，样本跟踪和管理难道不仍然是全球疾病控制的关键部分吗?
SK:由于我们与动物的关系，世界各地的许多人，特别是低收入经济体的许多人，在与牲畜密切接触的环境中工作。从异种生物学的角度来看，我们将看到更多的人畜共患病从一个物种转移到另一个物种。
会有更多的流行病，但我认为，我们已经做好了更好的准备来应对它们。生物银行在这里发挥了作用;在COVID大流行开始后的3-4个月内，我们积累了200万个病毒样本，这意味着我们可以对它们进行测序，并确定可能导致问题的突变。
作为一个全球科学界，我们现在明白，当下一次病毒出现时，如猴痘，对病毒进行测序，将它们生物储存起来以备将来参考，并监测它们如何变异而变得更具传染性或毒性，这些突变对病毒有什么好处，等等，是非常重要的。
因此，许多为进行COVID筛查——然后开发疫苗和治疗方法——而建立的系统将更容易获得，对下一次疫情显然更有用。
KSR:计算机能力的增强是否有助于信息的收集和解释?
SK:大数据和生物信息学发挥着关键作用。从测序到在不同人群中进行流行病学研究，以了解他们对病毒的反应，以及哪些突变普遍存在，你需要能够操纵大量数据。因此，样本库变得越来越大，所有与之相关的(患者)数据都必须安全保存。
另外，它必须是可访问和搜索的。因此，大型关系数据库，开始于药物化学中的化合物管理，现在正在适应于在生物环境中工作。我们在这个领域非常活跃，因为目前我们还没有一种标准化生物筛查的方法。
我们需要了解这些生物实体的重要因素是什么，这样我们才能在一个组织和另一个组织的研究中进行比较。
化学很简单;我们知道它的分子量、结构、沸点/熔点等，以及它是否具有手性，所以比较很简单。
但是，如果两个人在研究COVID变体，他们可能不会研究相同的片段;没有标准的方法来描述这些可用于开发未来疫苗的生物实体，这使得从不同研究中获得的结果很难关联起来。
DNA测序方法可能不同，提取程序也可能不同，甚至宿主生物体也不同，所以绝对需要一个标准化的生物筛选系统，类似于IUPAC存在的化学系统。
KSR:从监管的角度来看，目前的情况如何?
SK:好问题!如果你开发了一种基于生物学的疫苗或新的癌症疗法，你不能依靠第三方研究来通过监管程序，因为没有办法进行比较。你必须自己做，你需要列举所有的东西来满足监管机构的要求，这很昂贵。
这与研究一种有充分记录的化合物和已知的合成途径完全不同。你真的不能在别人的成果的基础上，仅仅把你的新分子标记在现有的分子上，就能创造出一种新药。一切都必须从头开始。
KSR:我们似乎已经远离了2D条形码!
SK:在某种意义上，我们做到了;但是，当涉及到跟踪样本时，它们是一个必不可少的工具，正因为如此，它们帮助揭示了制药行业如何筛选生物材料的一些当前问题。
这是Ziath的主要动力;我们的目标是消除瓶颈，消除处理错误，改善整个流程。读者是一回事(可视化代码并验证您有正确的示例);下一步是确保读取条形码后，实际上选择了正确的试管。
我们需要将条形码的读取链接到一个设备，该设备从100个管中选择正确的管，并将其转移到另一个机架或位置。将样品ID与管处理联系起来，同时最大限度地减少人工错误的风险是至关重要的，自然，软件控制的自动化是基础。
操作员需要做的是准确地识别样本，定位并挑选它。这是我们的下一个级别的项目，我们将继续克服障碍，改进化学合成实验室的工作流程程序。
使用大型液体处理机器人的公司通常会在生产线的一端安装Ziath阅读器，以便在管架进入工作流程之前扫描它;然后，当所有液体处理操作完成后，再次读取目标机架，以确保一切都在它应该在的地方。
这很理想，但这样的机器人并不便宜。好消息是，你不需要投入那么大的资金就能找到可行的解决方案。我们制作的单管读取器比你的手机还小，所以实现样本跟踪相对来说成本更低。
您还可以为较大的物体(例如烧瓶、小瓶或瓶子)提供带有2D条形码的标签，并且仍然使用相同的读取功能和跟踪软件来管理这些样品。
KSR:这是否方便扩展这项技术?
SK:与QR代码相反，数据矩阵代码的美妙之处在于它具有显著的可伸缩性。不过，值得注意的是，当管子从冰箱里拿出来时，它通常被冰覆盖着。考虑到这一点，我们正在使用人工智能和神经网络来帮助我们定位管道，发现空井，并在收集图像后破译模糊的条形码。
机器需要计算出条形码是否存在，或者井是否是空的，这是我们最新的机架读卡器已经实现的解决方案。下一个迭代，将进入我们的新阅读器(将于明年第一季度推出)，实际上将能够用人工智能解码条形码，即使它被冰覆盖;它将预测缺失的数字，并使用内置的冗余和检查数据矩阵的总和，以真正加快速度。
通常，在读取条形码之前，需要一段时间来设置一个管;从错误打印或隐藏的代码中获得更快的结果具有显著的优势。我们计划将该软件集成到小型现场可编程门阵列(FPGA)设备中，这意味着您不需要附加计算机;你可以用一个专用的小型仪器，很快地完成这一切。
KSR:因此，最终的目标是提供一个全面的一体化解决方案吗?
SK:我真的认为这是我们想要达到的水平;我们已经有了库存管理软件，我们有了读卡器，我们很快就会有管分类设备。我们不打算做冰柜，但是，否则，你会有一个完整的样本管理工作站。
您将能够从您的LIMS中选择感兴趣的管，它将告诉您需要哪些机架。它们有线性条形码(有些底座上还有二维条形码)，以便进一步确认，因此我们可以识别正确的架子，挑选正确的管子，对它们进行分类，并将它们放在目的地架子上，以便分发给同事。
所以，是的，一个一体化的解决方案正是我们的目标。它现在还在开发中，但乐观地说，我预测明年年中我们会有东西展示。
