Бизнес

Автономни лаборатории: дигитализацията променя биотех

Lab Thread — българо-британска компания — спечели първо място в категория „Стартъп“ на Forbes Business Awards 2026 за решение,

Автономни лаборатории: дигитализацията променя биотех

Lab Thread — българо-британска компания — спечели първо място в категория „Стартъп“ на Forbes Business Awards 2026 за решение, което дигитализира лабораторни процеси, с акцент върху проследимостта на данните и увеличаване на ефективността на научната работа. Това посочи основателят Деян Султов в предаването „UpDate“ по Bloomberg TV Bulgaria с водещ Антоанет Василева.

По думите на Султов наградата служи преди всичко като индикатор за доверие в сфера, където технологичните изисквания са изключително високи. В биотехнологичната индустрия въвеждането на нов софтуер е чувствителен процес, особено когато става въпрос за управление на научни данни и терапевтични разработки.

Предизвикателствата пред дигитализацията

Според Султов основната пречка пред широкото навлизане на цифрови платформи в лабораториите е консерватизмът в сектора и сложността на наличните системи. Много от съществуващите софтуерни решения са трудни за интеграция, скъпи за поддръжка и изискват дълги внедрителни цикли и интензивно обучение на персонала. Това създава естествена съпротива сред специалистите, които работят с чувствителни материали и терапии.

Lab Thread отговаря на тези бариери с по-интуитивен дизайн, разработен от хора със лабораторен опит, който намалява нуждата от тежки внедрявания и първоначални такси. Султов отбеляза, че компанията е успяла за шест месеца да премине от подкрепа от институционален инвеститор до наличен продукт, който вече функционира в бета режим — важен ускорител на приемането в практиката.

Подобряване на възпроизводимостта

Един от основните аргументи в полза на дигитализацията, посочени в разговора, е нейният принос за възпроизводимостта на научните изследвания. Системното събиране и структуриране на лабораторни данни позволява записване на всеки детайл от експериментите — кой е провел процедурите, кога са извършени, с какви материали и при какви конкретни условия. Това прави възможно повторението на експерименти с висока точност от изследователи на друго място.

Султов сравни дигитализацията с „лекарство“ срещу кризата на възпроизводимост, като подчерта необходимостта от проследими записи, които гарантират, че методите и резултатите могат да бъдат възпроизведени независимо от мястото или екипа.

Автономни лаборатории и следващата стъпка

Следващият етап във възприемането на дигитални платформи включва по-дълбока интеграция на изкуствен интелект и автоматизация. По думите на Султов вече има проекти и експерименти с „self-driving“ лаборатории в елитни институции, които преминават от научна фантастика към реални приложения.

Тези системи потенциално създават затворен цикъл между експеримент, анализ и формулиране на нови хипотези — с алгоритми и автоматизирани платформи, които изпълняват повтарящите се задачи и подготвят резултатите за интерпретация. В такава среда учените биха могли да концентрират усилията си върху формулирането на научната посока и критичния анализ, оставяйки голяма част от оперативните стъпки на автоматизираните системи.

Практически ефекти и приемане

Lab Thread позиционира своя продукт като решение, което съчетава лесна употреба и бързо внедряване, с цел да преодолее страхове и бариери пред приемането в реални лабораторни среди. Премахването на тежки първоначални такси и опростяването на интеграцията са част от стратегията за навлизане в чувствителни биотехнологични проекти, където грешките или несигурността при данните могат да имат сериозни последици.

Наградата от Forbes Business Awards 2026 даде на компанията публично признание, което според Султов е важно не само като отличаване на продукта, но и като знак за доверие в екосистемата — валута, която в биотех сферата има висока стойност и рядко се печели лесно.

Стъпките, описани от основателя, очертават пътя към по-широко използване на дигитални платформи и автоматизация в лабораториите, като следващата фаза на развитие на научните изследвания ще зависи от комбинирането на софтуерна достъпност, надеждност на данните и интеграция на интелигентни системи.