Digitalisierung ist die Zukunft der Wissenschaft – fragen Sie einfach einen Biologen

Martin Demel

Phil Kay ist Learning Manager bei JMP Statistical Discovery, einer Tochtergesellschaft von SAS. Seine Aufgabe besteht darin, die wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen für Industrieunternehmen auf der ganzen Welt zu verstehen und sie bei der Entwicklung von Datenanalyselösungen zu beraten.

Vor der Entwicklung zahlreicher Prozesse für die Herstellung von Farbstoffen für den Digitaldruck bei FujiFilm Imaging Colorants war Phil maßgeblich an der Entwicklung beteiligt. Er verfügt über einen Masterabschluss in angewandter Statistik und verfasste seine Dissertation zum Thema Versuchsplanung (englisch: Design of Experiments, DOE). Darüber hinaus hat er einen Masterabschluss und Doktortitel in Chemie.

Er ist Fellow der Royal Statistical Society, Chartered Chemist und Mitglied des Ausschusses der Process Chemistry and Technology Group der Royal Society of Chemistry.

Phil zeigt anderen mit Begeisterung, wie Datenanalyse die Wissenschaft verbessert. Folgen Sie Phil Kay, begeisterter Befürworter der Datenanalyse, auf LinkedIn.

Unsere Werkzeuge zum Verständnis lebender Systeme haben sich zu meinen Lebzeiten enorm weiterentwickelt. In nur zwei Jahrzehnten sind die Kosten für die Sequenzierung eines ganzen menschlichen Genoms von hundert Millionen US-Dollar auf weniger als tausend gesunken, und im Gegenzug sind die erzeugten Datenmengen beträchtlich gestiegen. Chemische Innovationen wie Sequenzierungstechniken, fluoreszierende Markierungen und biorthogonale Reaktionen waren ausschlaggebend für viele dieser Fortschritte, und die Zusammenarbeit zwischen den Disziplinen wird sicherlich noch mehr Früchte tragen. Doch auch die Chemie könnte davon profitieren, einige Ideen aus der Biologie zu übernehmen.

Sie werden zugeben, dass die Biologen den Chemikern voraus sind, was den Wettlauf um die Digitalisierung des empirischen Lernens betrifft. Vom „Labor der Zukunft“ ganz zu schweigen, gibt es bereits heute kommerzielle biologische Labore, in denen die Automatisierung großer und komplexer biologischer Experimente schon zur Routine gehört. Da die Digitalisierung der Chemie gradueller verläuft, können die dort erzielten Ergebnisse eine nützliche Orientierungshilfe sein, aber wir können auch von einigen der weniger effektiven Anwendungen dieser Innovationen lernen.

Die Biologie hat die Vorteile hier schnell erkannt, teilweise aufgrund der Art ihrer Forschung. Biologen beschäftigen sich mit komplexen, miteinander verbundenen Systemen und den sich daraus ergebenden Eigenschaften. Daher sind umfangreiche Experimente vonnöten, um diese Komplexität zu erforschen und zu entschlüsseln und auf diese Weise die diversen Faktoren zu verstehen, die möglicherweise eine Rolle spielen. Wenn Sie beispielsweise eine Antwort auf die Frage finden möchten, wie sich Punktmutationen auf die Aktivität eines Proteins auswirken, werden Sie feststellen, dass die Änderung der Aminosäure an einer Position davon abhängt, welche Aminosäuren an anderen Positionen vorhanden sind. Durch Automatisierung und Ansätze mit hohem Durchsatz, die sich ideal für groß angelegte, sich wiederholende Protokolle eignen, wird die Erkundung dieses Spektrums an Möglichkeiten noch effizienter und erfordert einen weitaus geringeren Arbeitsaufwand.

Digitale Innovationen führen zu einer eindeutigen Verbesserung in Sachen Qualität, Umfang und Geschwindigkeit der Datenerfassung.

Auch hier haben biologische Experimente einige Vorteile: Sie umfassen üblicherweise nur einen relativ kleinen Bereich von Operationen, das Lösungsmittel ist immer Wasser, und die benötigte Temperatur liegt nur selten deutlich über der normalen Raumtemperatur. Bei den Technologien, die den größten Einfluss haben, geht es daher vor allem um die genaue Dosierung kleiner Mengen verschiedener wässriger Zutaten in sehr kleine Gefäße. Fluoreszierende Sonden sind gerade deshalb so wichtig geworden, weil sie es möglich machen, mithilfe von relativ einfacher Bildgebungstechnologie die Ergebnisse einer großen Anzahl von Experimenten gleichzeitig zu verfolgen.

Digitale Tools tragen zudem entscheidend zur Überwindung einer der großen Herausforderungen der Biologie bei. Lebende Systeme sind störanfällig, was sowohl zu falsch positiven als auch zu falsch negativen Ergebnissen führen kann. Die Vorgabe „Alles in dreifacher Ausfertigung tun“ wird in der Biologie daher als Standard angesehen. Alles, was zufällige oder systematische Fehler reduziert und das Signal-Rausch-Verhältnis erhöht, ist sehr willkommen. Die heutigen Laborroboter werden aufgrund ihrer Fähigkeit, einfache, aber kritische Aufgaben wie das Pipettieren konsequent zu wiederholen, sehr geschätzt.

Der andere große Vorteil der digitalen Biologie liegt nicht ausschließlich in der Automatisierung. Digitalisierte Experimente sorgen dafür, dass die Anweisungen auf eine Weise erfasst werden, die leicht strukturiert werden kann, um so den Lerneffekt zu maximieren. Wenn alle relevanten Laboroperationen im Versuchsplan explizit codiert sind, können sie leicht in Funktionen für datengesteuerte Modelle umgewandelt werden. Unabhängig davon, wer das Experiment durchführt, bleiben die Anweisungen gleich, sodass die Ergebnisse zuverlässiger sind. Die Anweisungen können auch mit anderen Wissenschaftlern geteilt werden, wodurch die Reproduzierbarkeit der Forschung erhöht wird. Wenn Sie dann noch die Erfassung der Ergebnisse und der Datenströme von verschiedenen Geräten automatisieren können, wird die Forschung sogar noch leistungsstärker.

Die Fähigkeit, Hunderte oder sogar Tausende verschiedener Möglichkeiten gleichzeitig zu testen, bedeutet, dass Biologen jetzt Fragen stellen können, die zuvor unbeantwortbar waren. Sicher würden sich Chemiker das auch wünschen, oder? Die Durchführung der gesamten Vielfalt chemischer Experimente zu digitalisieren wird eine viel größere Herausforderung sein, aber wir können immer noch viel von der Biologie lernen – unter anderem auch, wie wir die Fallstricke vermeiden können.

Wir sollten uns stets darauf konzentrieren, das Beste aus unseren Experimenten herauszuholen und sicherzustellen, dass jeder Durchlauf zählt.

Digitalisierte Experimente stellen ein neues Paradigma dar, und wir sollten mit einigen Fehltritten rechnen, während wir unsere Methoden und Denkweisen anpassen. Als Entwicklungschemiker habe ich früher drei Tage mit einer einzigen Studie verbracht. Daher sind die neuesten Möglichkeiten für mich einfach sensationell, und es überrascht mich nicht, dass die Aussicht auf einen massiv erhöhten experimentellen Durchsatz für viele überwältigend ist. Mehr Experimente durchzuführen und mehr Daten zu sammeln, führt jedoch nicht automatisch zu einer besseren Wissenschaft. Tatsächlich können diese Ansätze zu einem höheren Verbrauch von Ressourcen führen, wenn ein Projekt nicht darauf ausgelegt ist, das jeweilige Potenzial optimal auszuschöpfen.

Die statistische Versuchsplanung und -analyse (DOE) hat sich seit den 1950er Jahren als wertvolle Methode in der Chemie erwiesen. Dadurch wird ein maximaler Lerneffekt erzielt, insbesondere in Situationen, in denen es nur möglich ist, eine Handvoll aller möglichen Kombinationen von Faktoreinstellungen zu testen, weil dies mühsam, zeitaufwändig und teuer ist. DOE wird weiterhin von Bedeutung sein, da diese praktischen Einschränkungen für die meisten Laborarbeiten in der chemischen Forschung und Entwicklung immer noch die Norm sind und es einige Zeit dauern wird, bis die Automatisierung dies ändert. Wenn DOE auch weiterhin eine zentrale Rolle in unseren Überlegungen spielt, wird es uns gelingen, die Effizienz auf dem Weg zu vollständig digitalen chemischen Experimenten zu gewährleisten.

Digitale Innovationen führen zu einer eindeutigen Verbesserung in Sachen Qualität, Umfang und Geschwindigkeit der Datenerfassung für das empirische Lernen in der Biologie. Dieselbe Entwicklung sehen wir auch in der Chemie, und es wird sehr spannend und zugleich herausfordernd sein, diese Anpassung weiter voranzutreiben. Trotzdem sollten wir uns stets darauf konzentrieren, das Beste aus unseren Experimenten herauszuholen und sicherzustellen, dass jeder Durchlauf zählt.

Wenn Sie DOE nicht bereits nutzen, erhalten Sie eine Einführung in dieses wertvolle Tool in einem kostenlosen Online-Workshop mit Statistik-Experten von JMP. Erfahren Sie mehr und registrieren Sie sich bei der Chemistry World Design of Experiments Collection als Partner von JMP.