Das vernetzte Labor: wie aus Geräten ein System wird

Diagnostik, biomedizinische Forschung, Screening von Wirkstoffkandidaten – Labore haben viele Aufgaben und müssen flexibel sein. Da auch die Anforderungen aus dem Gesundheitssystem wachsen, müssen sie immer mehr Proben verarbeiten. Mit aktuellen Laborinformationssystemen ist das zwar zu schaffen, besser geht es aber mit vernetzten, smarten Laborumgebungen.

Nicht nur durch die Verlaufskontrolle von chronischen Erkrankungen wie Diabetes oder die biomarkerbasierte Diagnostik fallen immer mehr Proben an. Im Zuge der Corona-Pandemie rücken diagnostische Labore und ihre Arbeit in die Öffentlichkeit. Es geht um die Kapazitäten von PCR- und Pool-Test-Verfahren, um eine Infektion mit dem Coronavirus SARS-CoV-2 nachzuweisen. Hier steht im Mittelpunkt, wie schnell Testergebnisse vorliegen können, um Menschen mit Infektionsverdacht Gewissheit zu geben und Infektionsketten zu unterbrechen. Solche standardisierten diagnostischen Verfahren lassen sich gut mit Laborautomaten durchführen, die mit Proben befüllt werden und dann die notwendigen Arbeitsschritte durchführen, deren Ergebnis vom Menschen ausgewertet wird.

In forschenden Laboren kann wiederum das Problem bestehen, dass mehrere Personen an denselben Versuchsreihen arbeiten oder auf dasselbe Material zugreifen. Außerdem müssen Versuche mitunter zur Qualitätssicherung wiederholt oder parallel durchgeführt werden, um Ergebnisse zu validieren. Die händische Verwaltung von Proben und Kulturen ist eine mögliche Fehlerquelle, gerade wenn sie nur handschriftlich gekennzeichnet sind.

Beide Laborszenarien profitieren von Digitalisierung und Vernetzung. In der Diagnostik sind dabei die Verwaltung von Patientendaten, die Optimierung der internen Laborlogistik und die korrekte Zuordnung von Proben und Testergebnissen wichtig. Für forschende Labore ist besonders interessant, wie Daten aus Versuchsreihen erhoben, verwaltet und interpretiert werden können.

Das Modell "Five-tiered approach towards digital transformation", das Dr. Felix Lenk von der TU Dresden im Interview mit MEDICA.de beschreibt, stellt den Ausbau einer digitalen Infrastruktur in Laboren in fünf Stufen dar. Es beginnt mit einfachen Sensoren, die Daten aufzeichnen, und reicht über die strukturierte Organisation der Daten in Datenbanken bis hin zu einer graphischen Darstellung, die sie für Menschen interpretierbar macht. Lenk und seine Forschungsgruppe "SmartLab-Systeme" beschäftigen sich damit, wie aus Insellösungen ein vernetztes Labor werden kann. "Für uns ist das SmartLab, oder synonym das Labor der Zukunft, der Begriff, der Automatisierung, Digitalisierung und Miniaturisierung zusammenfasst", so Lenk. "Wir sehen es so, dass wir die Lücke zwischen Biologie und Technik schließen."

Die Forschungsgruppe realisiert in Zusammenarbeit mit anderen Instituten an der TU und am Universitätsklinikum Dresden verschiedene Lösungen, die dazu beitragen, das vernetzte Labor Realität werden zu lassen. Dazu gehören etwa schwimmende Sensoren, die drahtlos Daten aus dem Inneren von Reaktionsgefäßen übertragen, oder die PetriJet-Plattform, die die Arbeit mit vielen Kulturen in Petrischalen automatisiert.

Sie kommt bei der Suche nach neuen antibiotischen Wirkstoffen mittels Hemmhoftest zum Einsatz: "Die Plattform kann Kulturschalen einzeln verarbeiten, öffnen, ausstreichen und den Inhalt in einer neuen Schale kultivieren. Dabei macht sie über den zeitlichen Verlauf auch Bilder, unter verschiedenen Lichteinflüssen und aus verschiedenen Perspektiven, und misst den Hemmhof", erklärt Lenk. Manuell durchgeführt sind die entsprechenden Versuchsreihen sehr langwierig, weil sie die Arbeit mit sehr vielen verschiedenen Kulturen umfassen.

Bevor das Labor komplett vernetzt wird, müssen allerdings weiterhin Insellösungen genutzt werden. Ein Beispiel dafür, das smarte Technologien wie Sensoren, Bilderkennung und Augmented Reality (AR) in einen typischen Laborprozess einbezieht, stellte die Helbling Technik Wil AG im MEDICA LABMED FORUM auf der MEDICA 2019 vor: "Wir haben uns gefragt: Wie kann das Pipettieren von morgen aussehen? Wie können wir mit Hilfe von Technologie Pipettierarbeiten unterstützen?" erklärt Lynda Metref im Interview mit MEDICA.de. "Mit AR können wir hier zum Beispiel Prozesshinweise für den Benutzer einblenden."

Damit ließen sich mehrere Ziele erreichen: Die eingeblendeten Hinweise können vor allem den Nutzer anleiten. Weitergedacht können Bilderkennung und Tracking von Gegenständen aus der Perspektive des Nutzers Fehler im Labor vermeiden, wenn die Prozessanleitung elektronisch hinterlegt und der korrekte Ablauf und die Reihenfolge von Arbeitsschritten überwacht wird. Umgekehrt könnte auch dokumentiert werden, welche Arbeitsschritte der Nutzer durchführt, um so automatisch ein Protokoll zu erstellen.

Diese Anwendungsfälle haben gemeinsam, dass sie den Nutzer entlasten, der sich dann wiederum besser auf andere Aspekte der Arbeit konzentrieren kann. Bei der smarten Pipette handelt es sich bis jetzt nur um einen Demonstrator, der erst noch zur Serienreife entwickelt werden muss. Er zeigt aber, welche Art von Produkten die Zukunft des Labors ausmachen können: "Intelligente Geräte werden auch im Labor die Arbeiten immer mehr unterstützen, und sie einfacher und zuverlässiger machen", so Fabian Kappeler von der Helbling Technik Wil AG.

Trotz aller guten Lösungen: Vorerst wird es noch so bleiben, dass Laborgeräte weitgehend unabhängig voneinander betrieben werden müssen, denn "derzeit sind viele Geräte noch nicht miteinander kompatibel, weil die Standards fehlen. Für jede Anwendung müssen individuell Treiber programmiert werden", wie Felix Lenk erklärt. Entsprechende Standards befinden sich gerade in der Entwicklung, etwa durch die OPCua-Initiative des Industrieverbandes SPECTARIS e.V. oder durch das Schweizer SiLA-Konsortium (Standardization in Laboratory Automation).

Moderne Labore sind bereits an vielen einzelnen Punkten digitalisiert. Wenn wir schließlich so weit sind, diese Punkte zu vernetzen, muss dieser Schritt Mitarbeiter entlasten, damit sie sich dann mehr auf die Aufgaben konzentrieren können, die tatsächlich ein Mensch manuell durchführen muss. Andere Aufgaben, wie die Überwachung der Abläufe oder die Dokumentation in Versuchsprotokollen und Datenbanken, können automatisiert werden. Die Verbesserung des Datenmanagements und des Datentransfers sichert dann nicht nur die Qualität von Forschungsergebnissen, sondern auch die Diagnostik und Versorgung der Patienten.