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Digitale Transformation im Labor Symposium zu Chancen und Herausforderungen im Labor von Morgen

| Redakteur: Christian Lüttmann

Wie das Labor zum Smart Lab wird, diskutierten am 6. Oktober 2020 zahlreiche Experten beim virtuell veranstalteten Symposium des Bundesamts für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL). Dabei standen Fragen zu „Big Data“ und „Künstlicher Intelligenz“ im Mittelpunkt.

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Smarte Laborwelten sind ein viel diskutiertes Thema (Symbolbild).
Smarte Laborwelten sind ein viel diskutiertes Thema (Symbolbild).
(Bild: ©metamorworks - stock.adobe.com)

Berlin – Bei dem erstmals virtuell per Livestream ausgerichteten Symposium „Data Science / Labor 4.0 – die digitale Transformation“ stellten Experten von staatlichen und privaten Forschungs- und Untersuchungseinrichtungen sowie aus der IT-Wirtschaft den aktuellen Stand der Wissenschaft in der sich rasant verändernden digitalen Laborwelt vor und wagten einen Blick in die Zukunft. Organisiert wurde die Veranstaltung am 6. Oktober 2020 wie jedes Jahr vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL).

Dass die Digitalisierung im Labor sehr viel mehr bedeutet als automatisierte Prozesse, Robotertechnik und digitale Auswertemöglichkeiten, hatte BVL-Präsident Friedel Cramer bereits in seiner Begrüßung herausgestellt: „Die digitale Transformation im Labor wirkt sich noch weitaus tiefgreifender aus. Die Komplexität der gewonnenen Daten, das Erfordernis von Referenzdatenbanken, der Einsatz von Künstlicher Intelligenz, die Normung und die Veränderungen in der Arbeitswelt sind Themen, die in den Digitalisierungsprozess einfließen und beachtet werden müssen.“

Dr. Markus Schick, Leiter der Abteilung Lebensmittelsicherheit und Tiergesundheit im Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL), betonte, dass die Digitalisierung keine Option mehr sei, sondern für den globalisierten Wettbewerb längst unverzichtbar.

Herausforderung Big Data

Welche konkreten Potenziale für neue Analysetechniken ergeben sich aber im Zuge der Digitalisierung? Ein Beispiel ist die hochauflösende Massenspektrometrie (HRMS) zur Proteinbestimmung. Ein anderes ist der Einsatz von Kernresonanzspektroskopie (NMR), die gerade bei der Überprüfung der Authentizität von Lebensmitteln genaue Ergebnisse liefere, wie Prof. Dr. Thomas Kuballa vom Chemischen und Veterinäruntersuchungsamt Karlsruhe erläuterte. Mithilfe des hierbei gewonnenen chemischen Fingerabdrucks würden derart viele Informationen vom untersuchten Objekt erfasst, dass die Manipulation von Lebensmitteln erschwert werde.

Eine andere Analysetechnik ist Metabolomics. Sie habe sich in den vergangenen Jahren zu einer Schlüsseltechnologie in der Ernährungswissenschaft entwickelt, verdeutlichte Prof. Dr. Sabine E. Kulling vom Max Rubner-Institut (MRI). Metabolomics liefert erstmals eine umfassende quantitative Beschreibung von Lebensmitteln. Bisher nicht bekannte Unterschiede zwischen verschiedenen Proben können damit erkannt werden. Dies eröffne viele Möglichkeiten, etwa um ganz spezifische Umwelteinflüsse in Lebensmitteln nachzuweisen.

Die immer größeren Datenmengen, die Analysetechniken heute produzieren, stellen neue Herausforderungen an die Speicherung, den Transport und die Archivierung von Daten sowie an Auswertetools. Herkömmliche Softwareprogramme zur Auswertung, zum Beispiel von massenspektrometrischen oder Sequenzierungsdaten, von mikrobiologischen Plattenverfahren, werden durch komplexere Untersuchungs- bzw. Auswerteverfahren abgelöst. Datenbanken müssen miteinander vernetzt werden, um die dort hinterlegten Referenzen vergleichen zu können. Die Experten diskutierten bei dem Symposium u.a. die Frage, welche Einfluss- und Entscheidungsmöglichkeiten dem Menschen erhalten bleiben müssen. Hier kam man zu dem Konsens, dass die finale Entscheidung letztendlich immer noch beim Menschen und nicht bei einer Künstlichen Intelligenz (KI) liegen sollte.

Validierungsstrategien entwickeln

Gewonnene Daten müssen zuverlässig, präzise und genau sein. Dies sind die gesetzlichen und normativen Vorgaben, die Untersuchungsverfahren in der Lebensmittelkontrolle einhalten müssen. Aber wie lässt sich dies realisieren mit Softwareprodukten für die Datenauswertung, die sich manchmal auf Referenzen aus Datenbanken beziehen, deren Inhalte dem Anwender gar nicht bekannt sind?

Klar scheint: Es müssen Validierungsstrategien entwickelt werden, die es erlauben, die tatsächliche Leistungsfähigkeit solcher Untersuchungsverfahren zu ermitteln. Derart validierte Verfahren könnten dann auch in der Standardisierung und Normung genutzt werden. Erste Konzepte und Ideen sowie Vorgehensweisen in der Normung für nationale und internationale Normungsprojekte stellten die Referenten auf dem Symposium vor. So berichtete Filiz Elmas vom Deutschen Institut für Normung (DIN) von der Erstellung einer Roadmap zu Normen und Standards im Bereich Künstliche Intelligenz.

Das smarte Labor 4.0

Die digitale Transformation findet auch im Laboralltag selbst statt. In einem Labor 4.0 sind sämtliche Abläufe idealerweise digitalisiert und aufeinander abgestimmt. So sind manuelle Arbeitsschritte, Sensoren, Analysengeräte, IT-Systeme und riesige Mengen an Daten miteinander über IT-Managementsysteme vernetzt. Im Hinblick auf neue Trends wie Internet of Things und Big Data müssen im Labor verschiedene Prozesse und Strukturen zusammengeführt und angepasst werden. Robotiksysteme übernehmen viele Routinetätigkeiten.

Wie ein künftiges smartes Labor aussehen könnte, demonstrierte Dr. Sascha Beutel von der Leibnitz Universität Hannover. Seine Arbeitsgruppe hat als Prototyp ein Smart Lab entwickelt, im dem standardisierte Abläufe vollständig digital unterstützt und bearbeitet werden. Datenbrille, Touchbeamer und Sprachsteuerungssysteme gehören zur Ausstattung eines solchen Zukunftslabors.

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