L’industrie biopharmaceutique a accès à plus d’informations que jamais, grâce à des techniques avancées à haut débit telles que le séquençage de nouvelle génération et la spectrométrie de masse qui sont capables de générer des données multidimensionnelles à une échelle sans précédent. Bien que ces approches contribuent à accélérer la livraison de traitements innovants en permettant aux scientifiques de sonder la biologie humaine de plus en plus en détail, elles présentent également des défis importants en termes de gestion et d’interprétation des données.

À mesure que les technologies de laboratoire ont évolué et que la recherche et le développement biopharmaceutiques ont progressé, les données générées ont rapidement augmenté en volume et en complexité. L’adoption de nouvelles techniques et disciplines a entraîné une avalanche de nouveaux types de données qui doivent être stockés, gérés et finalement analysés de la manière la plus efficace pour faire avancer le développement de traitements sûrs et efficaces. Pour déverrouiller les informations cachées parmi leurs résultats, les scientifiques ont besoin d’outils puissants avec lesquels traiter et interpréter les très grandes quantités de données multidimensionnelles générées.
Révéler plus rapidement les informations cachées grâce à la visualisation des données
Les solutions numériques qui visualisent les informations sont devenues de plus en plus importantes pour les scientifiques, les aidant à analyser et à communiquer les résultats pour obtenir une compréhension plus précise des données.

L’un des progiciels les plus populaires pour la visualisation des données scientifiques est Shiny, un outil open source qui permet aux scientifiques des données de créer facilement de nouvelles applications Web interactives existantes et de les adapter à l’aide du langage de programmation statistique R. Il s’agit notamment des applications de type tableau de bord avec des fonctionnalités puissantes qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec une visualisation pour sélectionner, par exemple, les types de données et les paramètres qui sont utilisés.

Souvent développées par les scientifiques eux-mêmes pour résoudre les principaux défis des workflows de découverte et de développement de médicaments, les applications Shiny peuvent être utilisées pour surveiller les processus afin de fournir aux décideurs des informations en temps réel sur les paramètres clés. De nombreuses approches intègrent également les dernières techniques statistiques, y compris l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé.

L’utilisation répandue des applications Shiny au sein de la communauté scientifique a conduit à la création de sites Web de marché tels que RStudio Connect, qui permettent aux scientifiques de partager des outils qu’ils ont développés pour aider les autres dans leurs recherches. Ceci est amélioré par la nature open source du langage de programmation, qui permet aux applications d’être davantage personnalisées en fonction des besoins spécifiques des applications individuelles.
Se tourner vers le cloud pour relever les défis de la visualisation des données de demain
L’utilisation croissante d’outils d’analyse et de visualisation des données présente un défi pour les sociétés biopharmaceutiques en termes de gestion des données. Cette tendance devant se poursuivre, les entreprises ont besoin de solutions évolutives et sécurisées qui leur permettent d’étendre leurs capacités à mesure que leurs pipelines de R&D se développent et que leurs besoins évoluent, tout en maintenant la sécurité des données de la collecte à la visualisation.

Pour se préparer aux changements futurs dans les types de données qu’ils gèrent, de nombreuses sociétés biopharmaceutiques avant-gardistes se tournent vers des plateformes informatiques de laboratoire basées sur le cloud, qui offrent la flexibilité et l’évolutivité nécessaires pour prendre en charge non seulement les exigences analytiques d’aujourd’hui, mais aussi les données pipelines de demain.

La visualisation des données étant un élément clé des flux de travail biopharmaceutiques modernes, certaines solutions informatiques de laboratoire basées sur le cloud offrent désormais une intégration complète avec Shiny, permettant aux scientifiques de gagner du temps et de rationaliser leurs analyses de données en visualisant les données via une plate-forme unique. La plateforme Thermo Fisher Platform for Science, par exemple, est une plate-forme informatique de laboratoire modulaire basée sur le cloud qui permet aux scientifiques de créer de puissantes applications Shiny, ou d’exploiter la multitude d’applications Shiny qui ont été publiées sur la plate-forme RStudio Connect afin que collègues et collaborateurs puissent accéder directement à cette œuvre.

En regroupant la visualisation et la gestion des données dans un seul système, ces types de plates-formes éliminent le besoin de transférer des informations entre des outils disparates, préservant l’intégrité et la sécurité des données tout en facilitant un travail plus efficace.

Des fournisseurs tels que Thermo Fisher Scientific soutiennent davantage les scientifiques en publiant un catalogue croissant d’applications Shiny pour prendre en charge une gamme d’applications biopharmaceutiques, y compris l’analyse de données in vitro et in vivo, la découverte de médicaments macromoléculaires, la génomique et le rendu d’échantillons 3D.

Avec des plates-formes informatiques de laboratoire extensibles qui facilitent plus que jamais la visualisation des données à l’aide des applications Shiny, les scientifiques sont mieux placés pour découvrir les informations cachées dans leurs données afin de découvrir de nouvelles façons de résoudre certains des problèmes de santé les plus urgents.