O Institut Pasteur é uma das principais instituições de pesquisa biomédica do mundo, reconhecido internacionalmente por suas contribuições à medicina e à ciência. Fundado em 1887 e sediado em Paris, o instituto desempenha um papel essencial no avanço da pesquisa sobre doenças infecciosas, imunologia e vacinas. Sua rede global abrange mais de 30 institutos em diversos países, promovendo colaborações científicas e contribuindo para o avanço da saúde pública mundial.

No Institut Pasteur, diariamente são gerados terabytes de Tilt-Series, dados cruciais para o estudo detalhado de bactérias e a compreensão de suas estruturas microscópicas. Atualmente, essas informações são armazenadas e gerenciadas em planilhas do Google Sheets, um processo que apresenta desafios significativos. Além da dificuldade em organizar e acessar os dados, essa abordagem aumenta a possibilidade de perda de informações e sobrecarrega os pesquisadores, que já lidam com uma rotina exigente de análise e experimentação.

Com um volume crescente de dados e uma necessidade urgente de eficiência, o Institut Pasteur enfrentava um grande desafio: encontrar uma solução moderna para gerenciar, compartilhar e processar tomogramas de bactérias de maneira colaborativa. O uso de planilhas dificultava a rastreabilidade e segurança das informações, exigindo uma abordagem mais robusta e integrada para otimizar o fluxo de trabalho dos pesquisadores e acelerar os avanços científicos.

O primeiro passo na criação de um produto digital é explorar o problema, evoluindo a ideia e saindo do óbvio. Nesse sentido, trabalhamos com uma equipe de designers parceira para desenhar uma solução completa que atendesse o cliente.

Com uma visão clara da solução desenhada na fase de design, desenvolvemos uma plataforma web altamente eficiente e intuitiva para a gestão de tomogramas de bactérias. O sistema permite o armazenamento seguro e estruturado dos dados, além de oferecer funcionalidades colaborativas e análise dos tomogramas.

Com essa solução, os pesquisadores ganharam um ambiente otimizado para análise e processamento, reduzindo significativamente o tempo gasto na organização dos dados e aumentando a produtividade da equipe científica.