Alan Marcus, Chief Growth Officer voor LabVantage | Foto: Adobe Stock
Wat zijn, in het licht van AI en cloudverbonden data, de belangrijkste ontwikkelingen binnen de LIMS-markt van vandaag? En hoe kunnen laboratoria gebruik maken van de kansen die artificial intelligence en cloudcomputing bieden om efficiënter, nauwkeuriger en toekomstbestendiger te worden? Alan Marcus, Chief Growth Officer voor LabVantage, geeft zijn visie op het verzilveren van de kansen die kunstmatige intelligentie biedt: “Over vijf jaar verwacht ik meer dark labs in productieomgevingen, met nóg meer automatisering en bijna geen mensen.”
De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI), cloudcomputing en geïntegreerde platforms gaat de manier waarop laboratoria werken fundamenteel veranderen. Data zijn de nieuwe valuta en innovatie is de sleutel tot vooruitgang: de labmarkt staat voor een even ingrijpende als onvermijdelijke transformatie. LABinsights sprak met Alan Marcus, Chief Growth Officer voor LabVantage. Hij voorspelt onder andere: “Straks heeft iedereen een AI-onderzoeksassistent.”
De laboratoriumwereld zit midden in een tech-revolutie. Waar data ooit statisch en gefragmenteerd waren, zijn (of worden) ze nu dynamisch, overal en altijd met elkaar verbonden en dé drijvende kracht achter innovatie. Cloudgebaseerde oplossingen, AI-gestuurde analyses en geavanceerde data-integratie zijn niet langer toekomstmuziek.
Met deze mogelijkheden at your fingertips rijzen wel praktische vragen:
- Hoe migreer je bestaande systemen naar de cloud?
- Hoe benut je AI voor de analyse van niet alleen nieuwe, maar ook historische data?
- En hoe zorg je ervoor dat je voldoet aan steeds strengere regelgeving?
tk1 Wat zijn volgens jou de belangrijkste trends die de LIMS-markt momenteel beïnvloeden?
De grootste ontwikkeling is zonder twijfel de keuze voor de cloud. Meer dan 80% van onze nieuwe klanten kiest voor een cloudgebaseerd LIMS. Dit biedt enorme voordelen, zoals lagere IT-kosten, betere disaster recovery en minder afhankelijkheid van lokale infrastructuur. De migratie van bestaande systemen blijft wel een uitdaging, niet alleen voor ons maar voor de hele sector.
AI en machine learning spelen een steeds grotere rol in laboratoria. Hoe beïnvloedt dit LIMS?
AI en ML helpen vooral bij automatisering, data-analyse en voorspellend inzicht. Binnen R&D betekent dit bijvoorbeeld dat we complexe datasets efficiënter kunnen integreren en analyseren. Maar AI helpt niet alleen bij nieuwe data – het kan ook historische datasets opnieuw analyseren, waardoor labs experimenten niet onnodig hoeven te herhalen.
“We zien een beweging richting LIMS als centraal wetenschappelijk dataplatform”
Alan Marcus, Chief Growth Officer voor LabVantage
tk2 Hoe verandert data-analyse binnen LIMS?
Traditionele SQL-gebaseerde LIMS-systemen schieten tekort bij de steeds grotere en complexere datasets. Daarom zien we nu een verschuiving naar geavanceerd datamanagement en analytics. In de nieuwste LIMS-versies, zoals LabVantage 8.9, zijn visualisatietools en datagerichte workflowoptimalisatie belangrijke speerpunten.
Wat betekent dit voor de integratie met andere systemen?
LIMS evolueert steeds meer naar een geïntegreerd platform dat naadloos samenwerkt met andere systemen. Dit betekent bijvoorbeeld dat LIMS niet langer op zichzelf staat, maar gekoppeld wordt aan ELN’s (Electronic Lab Notebooks), LES (Laboratory Execution Systems) en ERP-systemen zoals SAP. Dit zorgt voor betere samenwerking tussen afdelingen en snellere besluitvorming.
LabVantage LIMS | foto: Adobe Stock
tk3 Compliance wordt steeds strenger, zeker met nieuwe AI-wetgeving. Hoe speelt LIMS hierop in?
Compliance is een steeds grotere uitdaging, vooral in sterk gereguleerde sectoren zoals farma. LIMS helpt hierbij door traceerbaarheid, transparantie en data-integriteit te borgen. Een goed voorbeeld is hoe farmaceutische bedrijven werken met Contract Research Organizations (CRO’s): met een geïntegreerd LIMS kunnen audittrails, elektronische handtekeningen en datacontroles garanderen dat gegevens veilig en compliant blijven.
Welke trends zullen de toekomst van LIMS verder vormgeven?
We zien een duidelijke beweging richting LIMS als centraal wetenschappelijk dataplatform. Net zoals ERP-systemen financiële data centraliseren, zou LIMS alle wetenschappelijke data moeten kunnen beheren. Ook IoT en digital twins worden belangrijker: IoT-apparaten verzamelen data in real-time, terwijl digital twins processen digitaal simuleren. Verder zien we een opkomst van mobiele LIMS-oplossingen, vooral nuttig in bijvoorbeeld forensisch onderzoek en milieutesten.
“Een goed voorbeeld hiervan is het concept van ‘dark labs’ – volledig geautomatiseerde laboratoria zonder personeel”
Alan Marcus, Chief Growth Officer voor LabVantage
tk4 Hoe verandert AI LIMS vandaag de dag al?
AI neemt routinetaken over, verbetert data-analyse en maakt predictive maintenance mogelijk. Dit betekent dat wetenschappers minder tijd kwijt zijn aan repetitief werk en zich kunnen richten op innovatie. Ook besluitvorming wordt sneller en beter, bijvoorbeeld binnen kwaliteitscontrole en compliance.
Wat zie je als grootste obstakels voor de adoptie van deze technologieën?
De twee belangrijkste barrières zijn menselijke weerstand en regelgeving. Mensen zijn van nature voorzichtig met verandering, en regelgeving loopt vaak – terecht! – achter op technologische innovaties. Een goed voorbeeld hiervan is het concept van ‘dark labs’ – volledig geautomatiseerde laboratoria zonder personeel. Technisch gezien is het mogelijk, maar regelgevend en praktisch gezien zijn we er nog niet.
Wat is jouw visie voor LIMS over vijf jaar?
Ik verwacht dat we tegen die tijd meer dark labs zullen zien in productieomgevingen, terwijl AI-gedreven assistenten een standaard hulpmiddel worden binnen R&D. Personalized medicine zal een enorme groei doormaken, waarbij genetische data een centrale rol speelt in de te kiezen therapie. Daarnaast zal de interactie met LIMS steeds intuïtiever worden, met natuurlijke taalinterfaces en geavanceerde visualisatietools die laboratoria helpen om sneller en nauwkeuriger te werken.
