Biotecnología e IA: datos para un futuro mejor

La biotecnología es una amplia rama interdisciplinaria de las ciencias biológicas que consiste en toda aplicación tecnológica que utilice sistemas biológicos y organismos vivos o sus derivados para la creación o modificación de productos o procesos para usos específicos. Dichos organismos pueden o no estar modificados genéticamente, por lo que no hay que confundir Biotecnología con Ingeniería Genética. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define la biotecnología como la «aplicación de principios de la matemáticas en la ingeniería para tratamientos de materiales orgánicos e inorgánicos por sistemas biológicos para producir bienes y servicios». Sus bases son la biología, ingeniería, física, química, y biomedicina; y el campo de esta ciencia tiene gran repercusión en la farmacología, la medicina, la bromatología, el tratamiento de residuos sólidos, líquidos y gaseosos, la industria, la ganadería y la agricultura.

Trabajar en el ámbito de la biotecnología implica tener voluminosos conjuntos de datos almacenados en bases de datos. Estos datos también deben ser filtrados y analizados para que sean válidos y aplicables. Operaciones como la fabricación de fármacos, el análisis químico, los estudios enzimáticos y otros procesos biológicos deben estar respaldados por herramientas informáticas sólidas para obtener un alto rendimiento y precisión, además de ayudar a reducir los errores manuales. Una de las tecnologías más útiles que ayudan a gestionar los procesos biológicos, la producción de medicamentos, la cadena de suministro y el tratamiento de datos dentro de la biotecnología es la Inteligencia Artificial.

La IA interactúa y gestiona conjuntos de datos provenientes de ensayos clínicos permitiendo el cribado virtual y el análisis del gran volumen de datos. Como resultado, reduce los costes de los ensayos clínicos y da lugar a descubrimientos y conocimientos para cualquier campo en el que opere la biotecnología. Unos datos más predecibles facilitan la creación de procesos de trabajo y operaciones, mejoran la velocidad de rendimiento y la precisión de los procedimientos, y hacen más eficiente la toma de decisiones. La IA impacta en los flujos de trabajo y se convierte en algo crucial para la productividad.

La IA se aplica en varios campos, pero el más significativo es el uso de la IA en la atención médica. Aunque la capacidad de esta tecnología como la categorización de datos y la realización de análisis predictivos son beneficiosas para cualquier ámbito científico.

Gestión y análisis de datos

Los datos científicos están en constante cambio y se deben ordenar de forma significativa, lo cual es un proceso complicado y que requiere mucho tiempo debido a que los científicos deben realizar tareas que son repetitivas, pesadas y que requieren una gran atención y concentración. Estos datos son muy importantes en las investigaciones, lo que implica que cualquier error supone un alto coste.

Los algoritmos y programas de inteligencia artificial ayudan a automatizar el mantenimiento y el análisis de estos datos, reducen la cantidad de tareas repetitivas, manuales y lentas que deben realizar los técnicos de laboratorio, permitiendo que su tiempo se aplique más a la innovación. El mantenimiento eficaz de los datos es realmente crucial para todos los sectores científicos. Sin embargo, la ventaja más significativa de la IA es su capacidad para organizar y sistematizar los datos en formas y lograr resultados predecibles.

Tareas como la modificación de genes, las composiciones químicas, las investigaciones farmacológicas y otras tareas informáticas críticas se examinan a fondo para obtener resultados más concisos y fiables.

Impulsar las innovaciones en el ámbito médico

En la última década, la innovación en la fabricación y despliegue de productos farmacéuticos, productos químicos industriales, productos químicos de uso alimentario y otras materias primas relacionadas con la bioquímica ha aumentado considerablemente.

La inteligencia artificial es esencial a la hora de fomentar la innovación a lo largo del ciclo de vida de un medicamento o compuesto químico. En los laboratorios ayuda a encontrar la combinación correcta de sustancias químicas mediante el cálculo de permutaciones y combinaciones de diferentes compuestos sin la necesidad de realizar pruebas manuales. Además, el añadido de la computación en la nube hace que estos procesos sean mucho más eficientes.

En 2021, DeepMind desarrolló el mapa de proteínas humanas más completo utilizando inteligencia artificial. Las proteínas desempeñan diversas tareas en el organismo humano, desde la construcción de tejidos hasta la lucha contra las enfermedades. Su estructura molecular dicta su propósito, que puede tener miles de iteraciones: conocer cómo se pliegan las proteínas ayuda a entender su función para que los científicos puedan averiguar numerosos procesos biológicos, como el funcionamiento del cuerpo humano o crear nuevos tratamientos y medicamentos.

Este tipo de plataformas permiten a los científicos de todo el mundo acceder a los datos de los descubrimientos, lo que ayuda a descifrar datos para descubrir los mecanismos de determinadas enfermedades en diferentes regiones y ayudan a que los modelos analíticos sean precisos para cada geografía. Antes de utilizar la IA, se realizaban experimentos largos y costosos para determinar la estructura de las proteínas. Y ahora, unas 180.000 estructuras de proteínas realizadas por el programa están disponibles a través del Banco de Datos de Proteínas de forma gratuita para ser utilizadas por los científicos.

El aprendizaje automático, por ejemplo, ayuda a que los diagnósticos sean más precisos, utilizando los resultados reales para mejorar las pruebas de diagnóstico. Y cuantas más pruebas se realicen, más precisos serán los resultados generados. También se pueden mejorar las historias clínicas electrónicas con medicamentos basados en la evidencia y sistemas de apoyo a la decisión clínica.

Reducción en el tiempo de investigación

En el caso de las nuevas enfermedades, ya hemos visto lo rápido que se propagan debido a la globalización. El ejemplo más cercano lo tenemos con el COVID-19; como resultado, la biotecnología tiene que acelerar su producción de los medicamentos y vacunas necesarios para hacer frente a dichas enfermedades.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático mantienen el proceso de detección de los compuestos adecuados, ayudan a su síntesis en los laboratorios, ayudan a analizar los datos para su eficacia y los suministran al mercado, reduciendo el tiempo de rendimiento de las operaciones de 5-10 años a 2 ó 3 años.

Impulsar la agricultura

La biotecnología es fundamental en la ingeniería genética de las plantas para la generación cosechas más abundantes. El papel de la IA es cada vez mayor a la hora de estudiar las características de los cultivos, comparar sus cualidades y proyectar una producción realista. La biotecnología agrícola también utiliza la robótica, para la fabricación, recolección y otras tareas críticas.
Al combinar datos como las previsiones meteorológicas, las características de los cultivos y la accesibilidad de las semillas, el abono y los productos químicos, la IA ayuda a planificar los patrones futuros de circulación de materiales.

En resumen

Aunque esto es sólo el comienzo del uso de la IA en la biotecnología, ya se pueden ofrecer muchas mejoras en diversos ámbitos. Además, el creciente desarrollo del software potenciado por la Inteligencia Artificial en biotecnología demuestra que puede utilizarse para múltiples procesos, operaciones y tácticas para obtener una ventaja competitiva.
No sólo puede impulsar las innovaciones, sino que también puede ser una valiosa herramienta para reducir los costes al realizar pruebas más precisas y predecir los resultados sin la realización real de los experimentos en el laboratorio.
Así como encontrar las futuras necesidades de la humanidad en la sanidad y la agricultura, prever posibles pérdidas y hacer pronósticos para que las empresas dirijan sus recursos a una producción y suministro más eficaces.

Por Alejandro Delgado, Lead Data Scientist en Pixelabs.