Transforming Biospecimen Management: A Roadmap for Integrated Sample Traceability in the Era of Global Research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advancements in biomedical research depend on the quality and availability of biological samples. Despite their sophisticated storage capabilities, biobanks face significant challenges in sample management, with stored specimens often remaining unused and researchers struggling to access the required samples. OBJECTIVES: To analyze the challenges in biospecimen access and traceability, evaluate existing solutions, and propose a framework for integrated sample management in global research collaboration. METHODS: A scoping review was conducted across PubMed, Scopus, and Web of Science databases, supplemented by grey literature (2004-2024). The analysis included an examination of Biobank Information Management Systems and an evaluation of sample management systems, tracking technologies, and governance frameworks. RESULTS: The analysis revealed fragmented management systems, with at least 38 different biobanking software solutions offering limited interoperability. Proprietary systems and vendor lock-ins create significant barriers to data sharing. Sample tracking shows the evolution from manual to digital systems; however, cross-institutional tracking remains challenging. Reproducibility issues account for significant challenges in research, whereas inefficient resource utilization persists, with 67% of biobanks citing underutilization as a major concern. CONCLUSIONS: Addressing biobank sample access and traceability requires a shift from an institution-centric to an ecosystem-wide approach. Its success depends on integrating technological solutions such as Blockchain, the Internet of Things, and artificial intelligence with governance frameworks while ensuring alignment with stakeholder needs. Future developments should focus on implementing integrated traceability systems that support transparent and accountable sample management across the global research ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».