Erfolgsgeschichte

Rasche Innovationen bei COVID-19-Diagnosen haben die Testmöglichkeiten zu einem entscheidenden Zeitpunkt in der Pandemie beschleunigt

Forscher am Imperial College London haben die intelligente Prozessentwicklungssoftware Riffyn Nexus® zusammen mit dem JMP® Add-in verwendet, um einen reagens- und instrumentenagnostischen Diagnose-Assay für SARS-CoV-2 zu entwickeln und zu validieren – und das in nur neun Wochen.

Die rasche Ausbreitung des Virus bereits in der Frühphase der COVID-19-Pandemie veranlasste Klinikärzte und Epidemiologen weltweit dazu, mit Nachdruck umfassende Tests einzufordern, um so den durch SARS-CoV-2 verursachten Schaden zu begrenzen. Die Wissenschaftler machten sich in Windeseile an die Entwicklung der geforderten Tests für dieses neuartige Corona-Virus, doch schon bald mussten sie in ihren Bemühungen einen herben Rückschlag hinnehmen: Die Lockdowns vonseiten der Regierungen hatten zu einer massiven Unterbrechung der globalen Lieferketten geführt, wodurch der Zugang zu chemischen Ausgangsstoffen und Instrumenten für die Verarbeitung von Flüssigkeiten begrenzt war.

In Großbritannien verfügte der National Health Service (NHS) lediglich über einige wenige Vorräte an Ausgangsstoffen, sodass pro Woche nicht mehr als 34.000 Corona-Tests durchgeführt werden konnten. Mit der Ausbreitung der Krankheit war die Grenze der nationalen Testkapazität schon bald überschritten. Die Labore benötigten dringend neue und an die bestehenden Bestände an Ausgangsstoffen und Instrumenten angepasste Assays, damit der NHS die Versorgungslücken schließen und die Ausbreitung des Virus eindämmen konnte.

Bislang ungekannte Herausforderungen bei Lieferketten – und deren Dringlichkeit – erfordern Flexibilität

„Wir versuchten vorherzusagen, wo es zu Beginn die meisten Engpässe geben würde“, erzählt Michael Crone, Doktorand in der Abteilung für Infektionskrankheiten des Imperial College in London. Anfang Januar 2020 wandten sich Crone und sein Kollege Paul Freemont, Professor für synthetische Biologie sowie Co-Direktor des London Biofoundry am Imperial College, an Kollegen aus China und baten sie um Einschätzungen zu den bevorstehenden Herausforderungen.

Nachdem sie erfuhren, dass durch die Lieferengpässe die RNA-Extraktion beeinträchtigt wurde, entschied das Forscherteam am Imperial College herauszufinden, wie sich bestehende Plattformen in akkreditierten Einrichtungen in Großbritannien für die RNA-Extraktion umfunktionieren lassen würden, berichtet Crone. „Bei der Entscheidung, was wir verwenden wollten, mussten wir sehr flexibel sein – wir konnten nicht einfach sagen: ,Das ist das ideale Szenario’“, erinnert er sich. „Stattdessen mussten wir sagen: ,Das ist alles, was wir haben; können wir also X testen und zusehen, dass es funktioniert?’“

Lange bevor erstmals Berichte über COVID-19 an die Öffentlichkeit gelangten, war Crone, der ursprünglich als Arzt tätig war, mit der Entwicklung von wirksameren HIV-Tests beschäftigt. Der zentrale Punkt seines Ansatzes war die sogenannte „Optimierung bei höchstem Durchsatz“. Dazu analysierte er einen Parameterraum und wendete diesen dann auf eine bestimmte individuelle Reaktion an. „Ich hatte großes Interesse an der Kombination von klinischer Medizin mit der synthetischen Biologie“, erzählt er.

Als Crone und Freemont das Potenzial der gerade in der Entwicklung befindlichen Assays für die Diagnose des SARS-CoV-2 erkannten, begannen sie, nach Wegen zu suchen, um unter Berücksichtigung der versorgungstechnischen und finanziellen Einschränkungen die HIV-Diagnosetechnologien für den Kontext von COVID-19 umzufunktionieren. Dies erforderte einen optimierten und noch stärker am Prozess orientierten Ansatz, der es ihnen ermöglichte, Experimente zu analysieren und zu wiederholen, um so letztendlich in kürzerer Zeit als je zuvor ein neues Diagnosemodell zu entwickeln und zu validieren. Dabei griffen sie auf Riffyn Nexus zurück, ein Cloud-basiertes System für die Verarbeitung von wissenschaftlichen Daten, das Datenspeicherung und -analyse in einem einzigen Workflow vereint. Riffyn war der entscheidende Schlüssel, mit dem das Forscherteam sein Ziel erreichte, so Crone.

Riffyn Nexus kontextualisiert Datenprozesse

Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Ansatz, bei dem Wissenschaftler die Daten mithilfe einer strukturierten Datenbank oder eines elektronischen Laborbuchs mit angehängten Excel-Dateien erfassen und speichern, ermöglicht Riffyn Nexus den Wissenschaftlern die Nutzung eines anderen Paradigmas für die Erfassung und Organisation der Daten. So bekommen Forscher das Beste von beidem. „In gewisser Weise ist das, wie wenn man beim Entwerfen des Experiments schon die Datenverarbeitung im Hinterkopf hat“, fügt Crone hinzu.

„Labore verfügen traditionell über Qualitätsmanagementsysteme, mit denen man die Chargennummer erfassen kann. Wenn man aber nachschauen muss, wo etwas schiefgegangen ist, kann das sehr, sehr schwierig werden. Mit Riffyn Nexus ist es kinderleicht, die Unterschiede zwischen zwei Experimenten festzustellen und zu analysieren, wie die Varianz höchstwahrscheinlich zustande gekommen ist – vorausgesetzt, man hat den Prozess so entwickelt, dass alle benötigten Informationen auch erfasst werden.“

Zusätzlich zur iterativen Verarbeitung von historischen Daten bietet Riffyn Nexus ein weiteres höchst wertvolles Feature: Die Integration mit JMP, die Software, welche gemeinhin als Branchenführer im Bereich der statistischen Versuchsplanung (SVP) angesehen wird. „Riffyn hat sich für die strategisch günstige Partnerschaft mit JMP entschieden, um von Visualisierung und komplexer Datenanalyse zu profitieren, anstatt unnötig Ressourcen für die Neuerfindung des Rads aufzuwenden“, erklärt Herm.

Alle Vorteile von JMP und Riffyn Nexus in einem Paket ergeben statistisch robuste, iterative und randomisierte Experimente

Das JMP-Add-in von Riffyn Nexus ist ein zentraler Bestandteil der neuen Innovation. „Mithilfe der statistischen Versuchsplanung können Daten in einer bestimmten Weise gespeichert werden“, erklärt Crone. „Sie macht die Randomisierung um ein Vielfaches leichter und lässt sich in ein bestimmtes Format exportieren, das ich dann direkt mit unserer Automatisierungsausstattung im Labor nutzen kann. Das macht den Workflow wirklich angenehm.“

Durch die Nutzung von Riffyn Nexus und seinem JMP-Add-in sind Wissenschaftler in der Lage, Experimente flexibel weiterzuentwickeln und zu wiederholen. Außerdem können sie historische Daten automatisch in neue Designs einbauen. Das Toolset bietet Randomisierung und ein Menü an Optionen für die SVP, darunter vollfaktorielle und personalisierte Designs mit automatisch ausgefüllten Datenbereichen.

Dieser End-to-End-Workflow aus Erfassung, Speicherung, Analyse und Visualisierung der Daten ist nur ein Teil der Gesamtwerts des Systems: Mit dem JMP-Add-in haben Benutzer Zugang zu topmodernen SVP-Features und profitieren gleichzeitig von allen Funktionen, die Nexus zu bieten hat. „Das von Riffyn eigens entwickelte SVP-Add-in für JMP ist wirklich optimiert“, betont Herm. „Es schafft an einem Nachmittag, was sonst eine Woche oder noch länger gedauert und dabei wahrscheinlich sogar schlechtere Ergebnisse geliefert hätte. Mit dem Statistik-Softwarepaket JMP funktioniert die SVP besonders gut.“

Letztendlich werden Riffyn Nexus und JMP die Haltung von Wissenschaftlern zu Daten und Prozessen verändern, meint Crone. Und durch die Optimierung der unzähligen Schritte eines Workflows zur Datenerfassung minimiert das System das Risiko menschlicher Fehler – und spart dadurch Zeit. „Man kann sich wirklich auf das Konzept hinter der SVP konzentrieren, anstatt die ganze Zeit mit Kopieren und Einfügen beschäftigt zu sein oder darüber nachdenken zu müssen, ob die SOP- oder ELN-Einträge kategorisch oder stetig sein werden und wie dann die Bereiche sein müssen“, berichtet Herm. „Riffyn Nexus übernimmt die ganze Arbeit, die fehleranfällig und anstrengend ist. So kann man sich darauf konzentrieren, was wirklich wichtig ist, nämlich ein gutes Design zu entwerfen.“ Angesichts des Zeitdrucks für den NHS, noch mehr umfassende Tests und Nachverfolgungen bereitzustellen, hätte der beschleunigte Zeitplan für die Entwicklung nicht entscheidender sein können.

Ein automatischer klinischer Test für SARS-CoV-2 wird in nur neun Wochen für die klinische Verwendung validiert

In nur neun Wochen zwischen Januar und März 2020 gelang es Crone und seinen Kollegen, die RNA-Extraktion und die RT-qPCR-Workflows – ein weltweiter Standard – erfolgreich zu validieren, zusätzlich zu zwei neuen Erkennungs-Assays auf der Grundlage von CRISPR-Cas und schleifenvermittelter isothermaler Amplifikation. Alle drei waren Gegenstand eines Artikels, der im September 2020 in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht wurde. Bis jetzt wurde der qPCR-Workflow in ganz London etabliert, wodurch die Testkapazität um 1.000 Tests pro Maschine pro Tag erhöht werden konnte. Außerdem hat der NHS auf der Grundlage von Crones Innovation mehr als 700.000 Tests durchgeführt, zusätzlich zu den über 100.000 am Imperial College in London.

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