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¿Qué es biotecnología?
La biotecnología consiste en el uso de organismos vivos o componentes celulares para desarrollar o modificar productos y procesos específicos. Se trata de una disciplina que aúna conocimientos de biología, ingeniería y tecnología para manipular sistemas biológicos con un fin práctico.
Biotecnología e inteligencia artificial
La biotecnología ha empezado a utilizar técnicas en las que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático desempeñan un papel importante. Estas metodologías de investigación basadas en la IA se han utilizado en las pruebas farmacológicas y farmacogenéticas, lo que ha dado lugar a la creación de nuevos canales (métodos para desarrollar un medicamento por fases) que han obtenido buenos resultados en términos de aprobación y seguridad de los pacientes.
La contribución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la biotecnología
El nuevo software de aprendizaje automático ha permitido a los laboratorios analizar y estructurar grandes bases de datos, sacando a la luz las correlaciones en los campos genómico funcional y estructural. Esta metodología de investigación ha ayudado a los investigadores a comprender las formas en que los genes dirigen el desarrollo y el funcionamiento de nuestro cuerpo, y cómo su mal funcionamiento induce un estado patológico. También se han realizado importantes contribuciones a la investigación en proteómica (la identificación de proteínas y el seguimiento de sus alteraciones) y en la metabolómica (el estudio de las reacciones químicas dentro de nuestro cuerpo).
Las estadísticas muestran que la industria farmacéutica gastará alrededor de 3.000 millones de dólares en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos de aquí a 2025
El uso de la inteligencia artificial en medicina implica el uso de modelos de aprendizaje automático para analizar los datos médicos, recopilados a través de herramientas como el Big Data, y derivar modelos que ayuden a mejorar los resultados de los tratamientos y las experiencias de los pacientes. Las aplicaciones de aprendizaje automático tienen como objetivo respaldar las decisiones clínicas y están adquiriendo cada vez más importancia en el análisis de imágenes médicas, ya que colaboran en el diseño de canales específicos para casos patológicos específicos.
Diagnóstico temprano de enfermedades
La IA contribuye a la detección y el diagnóstico tempranos de enfermedades: los modelos de aprendizaje automático se utilizan para observar los síntomas de los pacientes y alertar a los médicos si aumentan ciertos riesgos, recopilan datos de los dispositivos médicos y los comparan con los registros médicos almacenados en formato digital.
El aprendizaje automático facilita el diseño de tratamientos personalizados, gracias a las experiencias clínicas catalogadas en modelos de aprendizaje y a las redes neuronales capaces de interactuar en tiempo real con los pacientes. Los hospitales y los servicios de salud pueden ofrecer a los pacientes un acceso continuo a un asistente virtual capaz de comunicarse gracias a la inteligencia artificial generativa. El bot puede ofrecer un primer nivel de triaje, asesorar sobre las enfermedades más comunes y asesorar al personal especializado a partir del análisis del historial médico del paciente.
La IA y el desarrollo de fármacos
Cada vez son más las empresas biotecnológicas que utilizan la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos y reducir sus costes de desarrollo. La IA, gracias a un software específico, horizontal o propio de cada empresa, es capaz de mejorar el diseño de los fármacos, modelando el diseño de la molécula para enfermedades específicas. Gracias al uso del Big Data, el software tiene acceso a patrones de análisis que permiten introducir mejoras significativas en las estrategias de gestión de los tumores y las enfermedades raras.
El software desarrollado específicamente para las necesidades de la industria farmacéutica y biotecnológica permite a las empresas que producen dispositivos médicos o desarrollan medicamentos mejorar las operaciones, maximizar las tasas de éxito y cumplir con las regulaciones de la industria. El alcance del software farmacéutico y biotecnológico puede abarcar desde la gestión de la calidad y la normativa hasta la gestión de ensayos y descubrimientos, pasando por el procesamiento de datos y la provisión de un módulo ERP o CRM. En las fases de investigación y desarrollo, las soluciones farmacéuticas y biotecnológicas se pueden integrar con el software de distribución farmacéutica y con diversas soluciones de gestión de laboratorios.
La IA, el aprendizaje automático y la robótica al servicio de la investigación
Las enormes inversiones en el desarrollo de software de inteligencia artificial han permitido crear plataformas SAAS innovadoras capaces de combatir enfermedades complejas, revolucionando la forma en que se crean y validan los fármacos experimentales. Se han logrado avances significativos en la lucha contra los diferentes tipos de cáncer, mediante el desarrollo de biomarcadores farmacodinámicos cada vez más precisos, capaces de proporcionar información sobre un tratamiento específico o, en términos más generales, sobre la respuesta de la enfermedad.
Esto ha sido posible gracias al uso de simulaciones de software combinadas con inteligencia artificial, que han esbozado una imagen cada vez más detallada de la respuesta de las proteínas diana, lo que ha fomentado el desarrollo de terapias diana moleculares, capaces de explotar las características específicas de un tumor para retrasar o inhibir su crecimiento.
Algunas empresas biotecnológicas emergentes se centran en el diseño y la ingeniería de terapias con miniproteínas sintéticas, combinando el software de diseño basado en el aprendizaje automático con la robótica de laboratorio para facilitar la creación de proteínas para su uso en fármacos innovadores. Se invierten importantes inversiones en la creación de tecnologías capaces de descifrar la complejidad de las estructuras biológicas, mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial especializados en el análisis celular. Estas tecnologías permiten obtener «fotografías» (instantáneas) extremadamente precisas de la dinámica celular que se desencadena tras la administración de un ciclo de tratamientos, cuyo análisis puede revelar valiosas indicaciones para las etapas posteriores del desarrollo de una farmacoterapia.
Las estadísticas muestran que la industria farmacéutica gastará alrededor de 3.000 millones de dólares en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos de aquí a 2025. Los expertos del sector creen que la industria seguirá adoptando software de aprendizaje automático en consonancia con el proceso de digitalización iniciado durante la pandemia de la COVID-19, de modo que la inteligencia artificial siga acelerando el desarrollo de fármacos innovadores y pase a formar parte del núcleo de la industria biofarmacéutica.
Fuente: Zerounoweb.it, Network Digital360
