Datos: Instrumentación Diseño del Laboratorio Inteligente 2015


desarrollo y soporte resultan menos costosos. Si existe la opción, vale la pena sopesar


cuidadosamente la elección entre las combinaciones especializadas de instrumento- sistema informático y los paquetes multiusuario y multi-instrumentos. El ejemplo más corriente es la cromatografía, que cuenta con opciones tanto de la mano de proveedores de instrumento como de terceros. Una de las principales diferencias radica


en el acceso a los datos y su gestión. En un formato especializado, cada sistema de datos es independiente y se gestiona individualmente, incluido las copias de seguridad. Resultando en una búsqueda de datos más difícil. Con los sistemas multiusuario/multi- instrumentos existe una sola base de datos que gestionar y a donde buscar. En el caso de querer conectar los sistemas a un LIMS o a un ELN, las conexiones deben ser lo más sencillas posibles. Cuando sea necesario sustituir un instrumento, el cambio de la conexión será igualmente más sencillo. Los costes de licencia también son otro


factor a tener en cuenta. Los formatos especializados requieren una licencia para cada sistema. Los sistemas de acceso compartido siguen criterios más flexibles para las licencias. Unos tienen un coste por usuario y por instrumento conectado, otros por usuario activo o por esquema operativo del instrumento. En el caso de ocho instrumentos y cuatro analistas, activos solo la mitad de ellos a la vez, solo se necesitarían licencias para cuatro instrumentos y dos usuarios. El ahorro de costes puede ser sustancial. Otro factor que demanda la debida atención


es la formación del personal del laboratorio en lo referente al uso de los sistemas de instrumentos informatizados. Si bien los sistemas de soſtware del instrumento son multitarea, su capacidad para operar es definida a menudo por el usuario que atañen, por ejemplo en la cromatografía, a correcciones iniciales, asignación de áreas a los picos no resueltos, etc. Si los parámetros son ajustados con precisión rendirán buenos resultados, pero pueden surgir problemas si no se manejan y se comprueban en cada serie de análisis.


Gestión de los datos de instrumentación


El reto de la gestión de los datos de instrumentos es significativo y exige una planificación considerable. La conexión del instrumento con el LIMS o el ELN es una práctica habitual, pero a menudo no resulta sencilla si el proveedor informático no ha dispuesto un mecanismo para ello. Dependiendo de cómo se hayan ajustado las cosas, solo se transferirá una parte de la información del instrumento al sistema informático. Si la transferencia es el resultado


12


de la ejecución de una lista de tareas relativas a un análisis cuantitativo, es posible que sólo se transfiera el resultado final, quedando los datos de referencia en el instrumento. El resultado es una estructura de datos distribuida. En los mercados regulados esto implica que los enlaces a las copias de seguridad deben mantenerse dentro del LIMS o del ELN para poder remontarse al análisis original. La situación se vuelve aún más interesante


cuando se cambian o se retiran algunos sistemas de datos de instrumentos. Es necesario asegurarse el acceso a los datos contenidos en esos sistemas. Un planteamiento consiste en virtualizar el sistema de datos de instrumentos de modo que el sistema operativo, el soſtware de soporte del instrumento y los datos permanezcan archivados juntos en un servidor. (La virtualización es, en parte, un proceso de copia de todo en un ordenador, de tal forma que queda alojado en un servidor como si


“ El reto de la gestión de los datos de instrumentos es significativo y exige una planificación considerable”


fuera un fichero o un “contenedor virtual” y que después se ejecuta en dicho servidor sin necesidad del hardware original. Se pueden hacer copias de seguridad o archivar, quedando a salvo de posibles pérdidas.) En el laboratorio inteligente, la gestión del sistema es una función importante – el propio concepto puede ser nuevo en muchos centros. Las ventajas de hacerla inteligente son sustanciales.


Procesamiento de las muestras y experimentos controlados por ordenador


Añadir inteligencia cibernética a las operaciones del laboratorio lejos de limitarse al procesamiento de los datos de instrumentos se extiende a una fase anterior al análisis: la preparación de las muestras. Los sistemas robóticos toman las muestras en el formato en que llegan al laboratorio y las convierten en el formato requerido por el instrumento. Por consiguiente, las muestras cambian sustancialmente. Los brazos robóticos – útiles aún en muchas aplicaciones– han sido sustituidos por componentes más idóneos para la tarea, especialmente en aquellas disciplinas en que predomina la manipulación de líquidos, como las ciencias de la vida. El éxito de una buena automatización de


la preparación de las muestras depende de un análisis meticuloso del proceso y de poder determinar: • Si el proceso está documentado y perfectamente delimitado (sin atajos o


soluciones alternativas no documentados que sean críticos), y si las mejoras o cambios se pueden aplicar sin influir negativamente en los procesos científicos


• Si es susceptible de automatización: presencia de algún obstáculo importante (equipamiento, etc.) para la automatización y, de ser así, si es resoluble


• Que la recuperación de la inversión sea aceptable y la automatización sea mejor que otras alternativas como la externalización, sobre todo si son aplicaciones a corto plazo


• Que las personas encargadas de implementar el proyecto posean la formación técnica y de gestión necesaria para desempeñar el trabajo Las herramientas actuales para la


implementación de procesos son netamente superiores que las disponibles antaño. Ya no es preciso adaptar un robot para que manipule equipamiento concebido para el ser humano, el equipo ha sido diseñado de un principio para la automatización – un gran avance. En las ciencias de la vida, la adopción de la microplaca como soporte de formato estándar para albergar múltiples muestras (normalmente 96, pero también 384 o 1536 pocillos, sin mencionar los arrays o microchips) ha impulsado la comercialización de lectores, agitadores, lavadoras, manipuladoras, apiladoras y sistemas de dispensación de líquidos que facilitan el diseño de los sistemas de preparación y análisis. El proceso se vuelve industrial procesando múltiples muestras en paralelo, con el lógico incremento de productividad. El mundo no comienza y acaba con las


ciencias de la vida, y se han diseñado otros equipos para sustentar el trabajo analítico. El inyector automático básico utilizado para inyectar las muestras en los instrumentos ha sido actualizado para abordar adiciones estándar de forma interna: calentamiento, agitación, disolución, derivatización, enfriamiento, de headspace y lectores de código de barras. Otro campo de desarrollo es la capacidad


para centralizar la preparación de las muestras y su posterior distribución a los diversos instrumentos fuera de la zona de preparación a través de tubos neumáticos. Esta tecnología mejora la eficiencia concentrando la fase de preparación en un solo lugar, de modo que el manejo de los disolventes y del equipo de preparación se simplifica, pues los análisis tienen lugar en otra parte. Esta disposición resulta especialmente apropiada cuando la seguridad es un factor relevante. Los viales con las muestras pueden ser devueltos a una zona de eliminación centralizada. La incorporación de la robótica a la


preparación de muestras a lo largo de los distintos tipos de laboratorios y sectores es, a lo sumo, desigual. El éxito y el interés comercial han favorecido los campos en que ha tenido lugar la estandarización de los formatos de muestra.


www.scientific-computing.com/BASL2015


Page 1  |  Page 2  |  Page 3  |  Page 4  |  Page 5  |  Page 6  |  Page 7  |  Page 8  |  Page 9  |  Page 10  |  Page 11  |  Page 12  |  Page 13  |  Page 14  |  Page 15  |  Page 16  |  Page 17  |  Page 18  |  Page 19  |  Page 20  |  Page 21  |  Page 22  |  Page 23  |  Page 24  |  Page 25  |  Page 26  |  Page 27  |  Page 28  |  Page 29  |  Page 30  |  Page 31  |  Page 32  |  Page 33  |  Page 34  |  Page 35  |  Page 36  |  Page 37  |  Page 38  |  Page 39  |  Page 40  |  Page 41  |  Page 42  |  Page 43  |  Page 44