AgiLab - LIMS QC et R&D - Article Spectra Analyse

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Article d'AgiLab paru dans Spectra Analyse sur les LIMS QC (Quality control) et R&D.

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  • 1. TECHNOLOGIE APPLIQUÉE 34 SPECTRA ANALYSE n° 277 • Décembre 2010 Renaud ACKER1 , Mohamed NDIAYE1 PratiqueLIMSQCetR&D Pratique 1 AgiLab–ParisInnovationBourse–5,rueD’Uzès75002Paris–E-mail:renaud.acker@agilab.fr–Tél.:0685339157–E-mail:mohamed.ndiaye@agilab.fr–Tél.:0615427044 RÉSUMÉ La plupart des LIMS déclarent fonctionner dans des environnements QC (Quality Control) et R&D. S’il est notoire que le contrôle qualité est le domaine d’intervention historique de la majorité des LIMS, qu’en est-t-il des laboratoires de recherche analytique, des laboratoires d’innovation en chimie, en biologie et en physique ? Cet article a pour objectif de montrer que les différences en termes d’objectifs, d’informations à gérer, de processus et d’organisation ne nécessitent pas seulement un effort plus ou moins important d’adaptation des LIMS QC mais plutôt un changement complet de paradigme et de modèle obligeant à concevoir des solutions destinées aux besoins propres de la R&D. MOTS-CLÉS LIMS, Laboratoire, Contrôle Qualité, Recherche & Développement, I - Les LIMS en contrôle qualité Les laboratoires de contrôle qualité constituent le domaine historique des LIMS. Ces laboratoires existent dans tous les secteurs d’activité où des analyses sont nécessaires pour maîtriser la qualité des produits : chimie, pétrochimie, environnement, cosmétique,agro-alimentaire,pharmacie,fabrication de biens de consommation et d’équipement. Ils analysent des matières premières, des produits de recherche ou des produits finis et peuvent être des laboratoires internes ou des prestataires de services. Leur principal objectif est d’analyser des échantillons selon des spécifications dans le cadre d’un référentiel qualité. 1. Les principes de base Le processus couvert par les LIMS dans les laboratoires QC est principalement centré sur le flux d’échantillons qui y est analysé. Le diagramme de la Figure 1 illustre de manière simplifiée ce processus, organisé en fonction du nombre d’échantillons à traiter par le laboratoire. Les différentes normes ou référentiels qualité s’appliquant aux laboratoires de QC, et ce quel que soit le domaine concerné, exigent de plus une sécurisation des accès, une segmentation des données et des fonctions par profil, une traçabilité plus ou moins détaillée et un suivi de toutes les modifications des résultats. 2. Le modèle Pour soutenir le processus de base présenté ci dessus, le modèle des LIMS QC est centré sur l’échantillon et son cycle de vie. En schématisant, l’objectif premier est d’associer aux échantillons les résultats analytiques produits par le laboratoire tel que présenté dans la Figure 2. Il est à noter que le modèle des LIMS QC est souvent extensible (création de nouvelles entités et données) et relativement adaptable (sémantique variable). Figure 1 Processusdebased’unlaboratoireQC Figure 2 Modèlesimplifiéd’unLIMSQC
  • 2. Technologie appliquée 35SPECTRA ANALYSE n° 277 • Décembre 2010 LIMS QC et R&D II - Les laboratoires de R&D Décrire l’organisation et les processus types d’un laboratoire de R&D est une vaste tâche tant est grande la diversité des disciplines, des métiers, des domainesd’activitéetdesobjectifsdesrechercheset développements menés dans ceux-ci. Il est tout de même possible d’identifier certains grands objectifs communs et de faire ainsi émerger des besoins génériques propres aux principales activités des laboratoires de R&D, présentés dans le Tableau 1. 1. Les besoins génériques Un rapide inventaire des préoccupations et objectifs des laboratoires de R&D permet de mettre en évidence des fonctionnements constants. - Gestion des activités par projets, études, expériences : contrairement aux laboratoires de QC qui gèrent un flux continu d’échantillons, les laboratoires de R&D organisent leur activité par projets, études et expériences qui sont des critères de différenciation importants permettant de segmenter, d’ordonner et de donner du sens aux résultats obtenus. - Mises au point et essais divers : une grande partie de l’activité des laboratoires de R&D est consacrée à la mise en place et à la validation de protocoles expérimentaux. Pour cela, les laboratoires peuvent multiplier les essais pour développer un test qui pourra être ensuite transposé et réalisé en routine. - Gestion des expériences ponctuelles : dans de nombreuxcas,lesactivitésderecherchenécessitent de procéder à des essais non initialement prévus. Ainsi des études de confirmation, validation ou de caractérisation intermédiaires doivent souvent être menées, nécessitant une grande capacité d’adaptation. - Bonnes pratiques de laboratoire : les laboratoires de recherche ne sont généralement pas soumis aux contraintes qualité de type « BPL ». En effet, les protocoles peuvent être remaniés, les résultats revus, recalculés, ré-analysés,… Dans ce cadre, l’application d’un référentiel qualité est trop contraignant. Les laboratoires de développement, eux, sont par contre soumis à ces normes qualité strictes. Leurs méthodes, techniques et protocoles doivent être validés, ce qui implique que les résultats ne peuvent sans raison majeure (et tracée) être repris et modifiés. Sécurité, segmentation et traçabilité doivent être garanties. - Analyse fine et statistique des résultats : l’exploitation des résultats dans un laboratoire de QC se fait sur l’échantillon concerné et éventuellement par rapport à un échantillon blanc, contrôle ou de référence. En R&D, l’exploitation des résultats se fait plus généralement sur une série de résultats répétés et groupés en fonction de différents facteurs : souche, substance, dose… Les calculs effectués peuvent être faits en regard d’autres résultats calculés au cours d’autres expériences ou études. Des analyses statistiques sont généralement effectuées sur les résultats. 2. Les besoins spécifiques A ces besoins génériques, s’en ajoutent d’autres, plus spécifiques à chaque discipline : a. Chimie Les chimistes de R&D travaillent sur des structures moléculaires, des réactions et des schémas de synthèse.Ilsdoiventpouvoirvisualiseretmanipuler les structures qu’ils utilisent dans les réactions mises en œuvre. Ces structures et réactions doivent de plus être porteuses de l’information chimique : atomes, liaisons, stœchiométrie, structure 2D et 3D, sites réactionnels… et ne pas être de simples images. Des éditeurs spécialisés sont donc nécessaires pour dessiner, afficher et rechercher ces structures et réactions. De plus, les chimistes produisent des lots de substances, dont la pureté et la quantité doivent être déterminées et déclarées. b. Physico-chimie Les laboratoires de recherche analytique en physico-chimie ont pour objectif de caractériser des substances. Ils reçoivent des échantillons à Tableau 1 Principauxobjectifs delaR&Dpargrande discipline Discipline R&D Principaux objectifs Chimie Recherche Concevoir, modéliser et synthétiser de nouvelles substances Développement Optimiser le procédé de synthèse et changer l’échelle des lots produits Physico- chimie Recherche Caractériser les substances Développement Déterminer les propriétés physico-chimiques Biologie Recherche Modéliser, décrire des mécanismes biologiques Identifier des cibles biologiques Caractériser les mécanismes d’action et valider l’activité biologique de substances Développement Evaluer la toxicité, la cinétique de substances Physique Recherche Concevoir de nouveaux matériaux, sources d’énergie,… Développement Développer de nouveaux matériaux et de nouveaux procédés
  • 3. TECHNOLOGIE APPLIQUÉE 36 SPECTRA ANALYSE n° 277 • Décembre 2010 analyser et les résultats qu’ils produisent vont d’un résultat chiffré à un spectre complet. Les spectres sont porteurs d’information sur la structure de la substance analysée et doivent être consultables comme tout autre résultat. Leurs techniques et instruments sont comparables à ceux utilisés en routine en analyse QC. Toutefois chaque expérience est souvent unique car ces laboratoires ne pratiquent généralement pas des analyses en routine. c. Biologie Les biologistes de R&D peuvent soit directement étudier les mécanismes et les cibles biologiques des organismes qu’ils étudient, soit étudier les effets pharmacologiques, ou toxiques, de substances sur leurs modèles. Leurs résultats sont de toute nature : nombre, score, annotation, image, ensemble de points, graphe, courbe,… Des analyses biochimiques sont souvent nécessaires pour doser une protéine, identifier un gène,… d. Physique Les études de physique en R&D sont très variées : recherche de nouveaux matériaux, nouvelle énergie,… Ces études sont basées sur des analyses physiques ou physico-chimiques permettant de déterminer les propriétés des produits. La variété des techniques pouvant être employées, les expériences ponctuelles et adaptées au contexte d’un projet ou d’une étude sont les principales caractéristiques de l’activité de ces laboratoires. III - LIMS pour la R&D Gestion des structures chimiques, description des expériences en biologie, gestion des microplaques, capacité de créer des essais ponctuels ou des mises au point de protocole, analyses statistiques des résultats, tous ces besoins ne sont pas standard dans les LIMS QC. Il est donc évident que les besoins spécifiques des laboratoires de R&D sont loin d’être complètement couverts par les LIMS classiques. Ceux-ci peuvent cependant répondre aux besoins de certains laboratoires œuvrant en R&D, principalement des laboratoires d’analyse dont le fonctionnement est très proche des laboratoires QC. De nombreux éditeurs de LIMS ont effectué ce constat et, après avoir ajouté à leur solution les notions de projet, d’étude et d’expérience, qui permettent de structurer les résultats analytiques, ils ont proposé une « version » R&D de leur LIMS. Pourtant, satisfaire les besoins de la plupart des laboratoires de R&D, nécessite de ré-analyser en profondeur les processus et les données à mettre en œuvre. 1. Les principes – 4 grands métiers Le diagramme de la Figure 3 présente schéma- tiquement quatre types d’expériences commu- nément effectuées en R&D. Les synthèses chimiques, analyses physico- chimiques de substances, études biologiques in Figure 3 Synoptiquedes expériencesenR&D
  • 4. Technologie appliquée 37SPECTRA ANALYSE n° 277 • Décembre 2010 LIMS QC et R&D vivo ou in vitro, analyses génomiques et dosages biochimiques, présentées ici comme exemples, sont autant d’expériences pouvant se décliner dans différents contextes, faisant appel à des techniques multiples, nécessitant des organisations et des approches variées et produisant une diversité de types de données et de résultats. 2. Le modèle L’analyse des différentes expériences présentées ci-dessus permet de réaliser que le modèle QC n’est pas suffisant pour répondre aux besoins des laboratoires de R&D. Le modèle simplifié de la Figure 4 présente un début de solution pour intégrer la diversité des besoins des laboratoires de R&D. La comparaison de ce modèle en regard du modèle QC (figure 2) rend évident le fait que gérer les différentes problématiques de la R&D, pourtant présentées ici de manière simplifiée, nécessite de repenser complètement les fondements du LIMS qui voudrait couvrir ces besoins spécifiques. L’expérience montre qu’il est dangereux, au cours de projets d’installation de LIMS dans des laboratoires R&D, de vouloir céder à la tentation de combler le delta entre les modèles QC et R&D par la mise en œuvre de nombreuses extensions, développements et adaptations. Le risque est d’une part que le modèle QC soit dénaturé par de trop importantes adaptations (perte de sens, sémantique floue) et d’autre part qu’une solution quasi spécifique soit construite pour chaque laboratoire. IV - Conclusion En regard de l’utilisation du terme générique de laboratoire de R&D, il convient, pour les responsables de projet LIMS de ces entités, de bien qualifier leurs besoins et de s’assurer que les concepts rapidement présentés ici sont couverts dans les offres de solutions LIMS qu’ils envisagent d’installer. Les principales notions nécessaires dans un LIMS R&D et qui en sont souvent absentes sont : • en chimie : gestion des réactions et molécules, déclaration des lots synthétisés • enbiologie :gestiondes« unitésexpérimentales »(les sujetsdesexpériences :animaux,lignéescellulaires,…), prise en charge des « substances » pour les études de pharmacologie, toxicologie et pharmacocinétique, possibilité de décrire des mises en œuvre complexes (groupe expérimentaux, répliques,…) en fonction de critères variés, capture et traitement des résultats (statistiques, calculs, transformations,…). • en analyse physico-chimique, physique, bio- chimique : gestion des essais ponctuels, mise au point de méthode par essais successifs, intégration des techniques de caractérisation de substances,… Cette liste n’est bien sûr pas exhaustive. L’évaluation d’un LIMS se fait en notant sa capacité à répondre à des besoins décrits dans des cas d’utilisation. Le choix de ces derniers est encore plus déterminant dans le cas des laboratoires R&D. En effet, il convient non seulement de sélectionner les cas d’utilisation les plus représentatifs mais aussi certains des plus spécifiques. Ce sont ces cas d’utilisation qui seront à même de déterminer si la solution LIMS évaluée peut répondre aux objectifs et contraintes du laboratoire de R&D. Figure 4 Modèlesimplifiépour laR&D