Wie lassen sich pharmazeutische Laborprozesse effizienter, schneller und zugleich GMP-gerecht gestalten? Welche digitalen Grundlagen braucht ein automatisiertes Labor – und wo schafft Künstliche Intelligenz bereits heute einen konkreten Mehrwert? Mit diesen Fragen befassen sich bei der PharmaLab 2026 am 24. und 25. November die Konferenzreihen «Laboratory Optimization, Automation and Digitalization» sowie «Artificial Intelligence in Laboratories».
Der Druck, Kosten zu senken sowie Effizienz und Effektivität zu steigern, betrifft auch die pharmazeutische Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung. Die Bereitstellung von Prüfergebnissen ist häufig ein zeitbestimmender Faktor für nachgelagerte Entscheidungen und damit für den gesamten Herstellungsprozess. Die angenommenen Vorträge zeigen deshalb nicht nur technologische Möglichkeiten auf, sondern auch Wege von der Analyse bestehender Prozesse bis hin zur tragfähigen Umsetzung und messbaren Verbesserung.
Praxisbeispiele aus Lean-Labor-Ansätzen in der QC-Mikrobiologie, aus der Planung von Laborfazilitäten und aus der Führung von GMP-Laboren zeigen, wie Standardisierung, geeignete Kennzahlen, klare Entscheidungsstrukturen und realistische Ressourcenplanung zu mehr Kosteneffizienz beitragen. Dabei wird auch diskutiert, ob Automatisierung und Digitalisierung tatsächlich das Ziel jeder Verbesserung sein müssen – oder ob zunächst der Prozess selbst im Mittelpunkt stehen sollte.
Weitere Beiträge widmen sich den digitalen Grundlagen automatisierter Workflows: elektronische Laborbücher, digitale Reinraumprobenahme, QR-Codes, Geräteanbindung sowie dem Management von Reagenzien und Verbrauchsmaterialien. «Robotic-friendly consumables» werden im Hinblick auf Rückverfolgbarkeit, Abweichungsmanagement und automatisierte Umweltmonitoring- und Bioburden-Workflows betrachtet. Ergänzend geht es um Audit-Trail-Reviews, Review by Exception sowie digitale Wartungs- und Gerätenutzungsprotokolle.
Die Mikrobiologie zeigt besonders anschaulich, wie Automatisierung, Digitalisierung und schnellere Entscheidungen zusammenwirken. Vorgestellt werden die Ein-Temperatur-Inkubation und das automatisierte Auslesen von EM-Platten, zentralisierte Proof-of-Concept- und Änderungsstudien sowie ein skalierbarer Validierungsansatz für alternative mikrobiologische Methoden. Im Zentrum steht außerdem die KI-gestützte Agarplatten-Interpretation: Kontinuierliche Bildaufnahmen und die Erkennung langsam wachsender oder gestresster Umweltkeime sollen die Zeit bis zur Detektion verkürzen, die Anwender-Variabilität reduzieren und die Datenintegrität stärken.
Künstliche Intelligenz wird zudem entlang des analytischen Workflows betrachtet. Die Themen reichen von der Harmonisierung komplexer Chromatographiedaten und der Erstellung KI-fähiger Datensätze über die Erkennung von Trends und Out of Trend (OOT)-Ergebnissen bis hin zur Unterstützung von Out of Specification ( OOS)-Untersuchungen, Abweichungsbearbeitung und Ursachenanalyse. Auch chemische Screenings, etwa zu PFAS und NIAS, sowie die Überführung statischer Failure Mode and Effects Analysis (FMEAs) in dynamische, prädiktive Risikomodelle werden anhand konkreter Ansätze beleuchtet.
Technologie allein reicht jedoch nicht aus. Deshalb geht es auch um regulatorische Erwartungen, Validierung, Erklärbarkeit, Rückverfolgbarkeit und die Überwachung von KI-Modellen über ihren Lebenszyklus. Diskutiert werden die Anforderungen an KI in GxP-Laboren, die neue EU-Annex-22 Artifical Intelligence-Thematik und die Umsetzung von Innovation ohne zusätzliche Compliance-Risiken. Abgerundet wird das Programm durch Beiträge zur analytischen und bioanalytischen Methodenleistung – von statistischen und performance-basierten Ansätzen für biologische Wirkstoffe bis zur Verbindung von QTPP (Quality Target Product Profile) , ATP (,Analytical Target Profile ) Total Analytical Error und Messunsicherheit unter ICH Q2(R2) und ICH Q14.
PharmaLab 2026 richtet sich an Laborleitungen, QC- und QA-Verantwortliche, analytische und bioanalytische Wissenschaftler, QPs, erfahrene Laborfachkräfte, Behördenvertreter und Dienstleister. Die Beiträge verbinden Fallstudien mit strategischen und regulatorischen Perspektiven – für Labore in der Routineherstellung ebenso wie für analytische Aufgaben in Entwicklung, klinischen Phasen und ausgewählten R&D-Anwendungen.
