Predicciones para 2021 sobre la tecnología en ciencias biológicas

Durante más de 40 años, Molecular Devices ha estado a la vanguardia de los avances técnicos que han contribuido a importantes avances científicos. Para comenzar el nuevo año, pedimos a algunos de nuestros asociados que compartieran sus puntos de vista sobre dónde la tecnología llevará a la industria de las ciencias de la vida dentro 2021 y más allá.

Aparición de la biología sintética

“En los próximos años, la biología sintética (rediseño de los mayores éxitos de la naturaleza) tendrá aún más importancia en nuestro mundo. Esta excitante tecnología ya ha dado lugar a algunos productos increíbles, desde el tratamiento génico para la pérdida de visión heredada (Luxturna), hasta pescado y carne cultivados, y las encimas que pueden descomponer los residuos plásticos. La mayoría de estos productos se encuentran en las primeras etapas y todavía necesitan madurar, sin embargo, prometen enormes ventajas tanto en los productos farmacéuticos como en otras áreas de nuestras vidas”.

Sylvia de Bruin,
Científico de aplicaciones, distribución global

Salvaguardia de Merrit,
Representante de ventas de BioFarma

“LaCOVID ha puesto de relieve la importancia de aumentar el rendimiento y acelerar los ciclos de investigación mediante el aumento de la automatización que disminuye las demandas de mano de obra. Al depender de las células para realizar el trabajo de fabricación, reducimos la energía y la mano de obra necesarias para producir moléculas biológicas. El paradigma de la biología sintética está encontrando su camino en todos los aspectos de las ciencias de la vida: biofarmacéutico y terapéutico, agricultura de la planta, alimentación y materiales industriales. Al seguir suministrando instrumentos que automaticen a la perfección tanto el trabajo manual como el movimiento de datos, los dispositivos moleculares pueden permanecer a la cabeza de esta industria en rápido crecimiento”.

Aumento de las colaboraciones entre el mundo académico y la industria

“Si nos 2020 ha mostrado algo, es importante invertir en la industria de las ciencias de la vida y tener un enfoque más colaborativo hacia la innovación. En línea con las ya emergentes tendencias, pienso que en los próximos años habrá más bioincubadores en toda Europa para dar a las incipientes empresas de biotecnología un impulso para comenzar. Además, pienso que veremos una mayor colaboración entre el mundo académico y la industria, con más empresas de biotecnología escindidas que surgen de proyectos de investigación académica prometedores, e instalaciones académicas que actúan como centros de selección en asociación con empresas de biotecnología o farmacéuticas para perfilar sus más completas librerías de compuestos”.

Dr. Sarah Piper,
Directora principal de Mercadeo, Europa

Desarrollo de medicina personalizada a través de la edición de gen y sistemas de entrega de medicamentos basados en biomateriales

Joven Mee Yoon, PhD,
Supervisor científico de aplicaciones de campo de BioResearch

“Desarrollar una medicina personalizada a través de la edición de gen (p. ej., CRISPR) o sistemas de entrega de medicamentos basados en materiales biológicos va a ser una tendencia en 2021. Los lectores de microplacas han contribuido enormemente a esta área de investigación en ciencias biológicas y seguirán teniendo un impacto significativo”.

Adopción de plataformas de automatización e inteligencia artificial

“Los grandes datos han sido el centro de atención en muchos aspectos de la sociedad, incluidas las ciencias de la vida. Más recientemente, estamos viendo aplicaciones de big data junto con inteligencia artificial y aprendizaje profundo, en particular en el campo de detección de fármacos. El perfilado fenotípico basado en imágenes basado en ensayos de pintura de celdas es un ejemplo de ello. Este enfoque ya ha desempeñado un papel clave en el rápido seguimiento de las primeras pruebas de detección de fármacos, desde los éxitos de compuestos prometedores para el tratamiento de las enfermedades genéticas raras hasta la readaptación de los fármacos para tratar las infecciones por COVID”.

Angeline Lim, PhD,
Científico de aplicaciones

El Dr. Charles Ho,
Director de desarrollo del mercado de China

“Con el avance de la potencia informática y los algoritmos de aprendizaje profundo, hemos visto un aumento drástico en la inteligencia artificial que resuelve problemas difíciles, como el OpenAI GPT-3 y el DeepMind AlphaFold, que son difíciles incluso para los investigadores más inteligentes. Mediante la combinación de tecnología de automatización e información artificial, la industria de las ciencias de la vida pronto podrá emplear a biólogos/quimios de la robótica que puedan trabajar las 24horas del día7, los días de la semana para obtener información más completa y acortar el tiempo de investigación y desarrollo. Preveo una mayor implementación y una rápida adopción de funciones inteligentes en los instrumentos analíticos en la próxima década".
“Con la aparición de la pandemia global de la COVID-19 en 2020, vimos un aumento significativo en los laboratorio y las empresas dispuestas a invertir en plataformas automáticas de alto rendimiento. Esto se debió a la necesidad de aumentar los volúmenes de muestra y el rendimiento al tiempo que se aumentaba la eficiencia y la eficacia con menos personal. El siguiente paso en la evolución de los sistemas automáticos es la incorporación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las soluciones impulsadas por AI para el descubrimiento de fármacos en fase temprana han estado aumentando de forma constante entre los responsables de la industria biofarmacéutica. La pandemia se ha acelerado significativamente y pienso que veremos importantes avances en la inteligencia artificial en las áreas de identificación y validación de los fármacos objetivo, así como en el descubrimiento de fármacos fenotípicos basados en objetivo en 2021. Con la gran cantidad de información científica, desde la búsqueda de golpes y la expansión a través del diseño/optimización del cable hasta las predicciones de ADME (absorción, distribución, metabolismo y excreción)/toxicidad, preveo que las plataformas de AI tendrán la capacidad de trabajar con puntos de datos que se obtengan de diferentes procesos. Esto incluye ensayos fenotípicos de alto contenido y bajo rendimiento, así como selección de alto rendimiento, diseño basado en estructura y métodos tradicionales. A partir de esto, Iría a ver que los sistemas controlados por AI son capaces de sondear espacios químicos muy grandes e identificar a los posibles fármacos más prometedores, lo que conduciría a avances y descubrimientos más rápidos”.

Justin Dranschak,
Director de ventas de Norteamérica, BioFarma

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