Biotech-Software-Entwicklungsunternehmen

Aufbau eines konfigurierbaren LIMS zur Automatisierung von Probenannahme, Chain-of-Custody, Plate Maps, Inventar und QC. Das AI unterstützt die Erkennung von Anomalien (z. B. Ergebnisse außerhalb des Messbereichs), den Gerätezustand und die Arbeitslastprognose; Barcode/RFID und rollenbasierte Berechtigungen gewährleisten eine durchgängige Rückverfolgbarkeit.

Implementierung von Pipelines für Assay-Setup, Kurvenanpassung, Normalisierung und Ergebnisüberprüfung mit Leitplanken und Überprüfungs-/Genehmigungsworkflows. ML-Modelle markieren Ausreißer, sagen Assay-Drift voraus und empfehlen Wiederholungen, was die Durchlaufzeit verkürzt und das Vertrauen in die gemeldeten Werte erhöht.

Entwicklung eines CTMS mit Standort-/Startup-Verfolgung, Besuchsplänen, Problemmanagement und KPIs. Prädiktive Analysen unterstützen die Einschreibungsplanung und die risikobasierte Überwachung; Integrationen mit EDC-, eTMF- und Sicherheitssystemen machen den manuellen Abgleich überflüssig und verbessern die Prüfbereitschaft.

Bereitstellung von ELNs mit strukturierten Vorlagen, eingebetteter Datenerfassung, Reagenziensuche und konformen e-Signaturen. NLP kennzeichnet Einträge automatisch, schlägt verwandte Experimente vor und zeigt den Stand der Technik an, sodass Teams Wissen wiederverwenden können, anstatt es neu zu erfinden.

Aufbau skalierbarer Pipelines für Sequenzierung, Alignment, Variantenaufruf, Expressionsprofilierung und proteomische Quantifizierung. AI/ML hebt signifikante Varianten, Pfade und Biomarker-Kandidaten hervor; Kohortenanalysen und Berechtigungen sorgen für die Sicherheit von PHI und ermöglichen die Zusammenarbeit.

Erstellung virtueller Screening-, Molekülmodellierungs-, De-novo-Design- und QSAR/ADMET-Vorhersage-Workflows auf HPC/GPU-Backends. Generative Modelle schlagen Kandidaten innerhalb synthetischer Beschränkungen vor; Docking/Scoring und MD-Simulationen helfen bei der Priorisierung von Treffern und reduzieren die Iteration im Nasslabor.

Erstellung von Analyse-Suites für gezielte Panels und WES/WGS mit automatischer QC, Varianteninterpretation und Berichterstellung. Die Verknüpfung von Wissensdatenbanken (ClinVar, gnomAD, COSMIC) und die AI-gestützte Klassifizierung beschleunigen die Variantenprüfung und verringern die Abwanderung von VUS.

Engineering von Apps für Kliniker und Patienten zur Testbestellung, Gerätekonnektivität und Langzeitüberwachung. Modelle unterstützen eine frühere Erkennung und Triage, während Prüfpfade und Zustimmungsmanagement die Erwartungen der Behörden erfüllen.

Bereitstellung von Pipelines für Mikroskopie/HCS, MRI/CT und Histopathologie mit robuster Segmentierung, Registrierung und Quantifizierung. AI-Modelle beschleunigen die Zellzählung, das Clustering von Phänotypen und die Erkennung von Anomalien; Viewer sind für große Kachelbilder und kollaborative Überprüfung optimiert.

Implementierung einer durchgängigen Probenverfolgung über Entnahme, Lagerungsbedingungen, Auftau- und Einfrierzyklen und Entsorgung. Prognosemodelle sagen den Verbrauch und die Lagernachfrage voraus; Warnmeldungen helfen bei Stabilitätsfenstern und Umweltabweichungen, um die Probenintegrität zu schützen.