Ventajas e inconvenientes de la IA generativa en biotecnología

La I+D en biotecnología ha dado a luz algunas de las innovaciones más impresionantes, desde el ADN recombinante hasta la edición del genoma. Aunque el camino hacia la comercialización siempre ha sido difícil, muchas barreras fundamentales a la innovación se han hecho mayores. Actualmente, hay una sobrecarga de datos e ideas sin estructurar. Convertirlas en ideas que cambien el mundo supone un enorme reto organizativo y logístico.

Con el auge de la IA generativa en el último año, se vislumbra una solución a algunos de estos problemas. La IA generativa puede promover el pensamiento divergente, cuestionar los prejuicios de los expertos, evaluar y refinar ideas y facilitar la colaboración entre nichos de investigación. También está agilizando el ciclo de vida de los datos y cambiando los aspectos creativos de las operaciones de los laboratorios biotecnológicos, como la automatización y la mejora de la calidad de los contenidos, desde los cuadernos de laboratorio hasta la literatura científica publicada. 

En el siguiente blog, analizamos qué es la IA generativa, cómo funciona y sus aplicaciones en biotecnología y ciencias de la vida en general.

¿Qué es la IA Generativa? 

La IA generativa, o Gen AI, es una clase de técnicas y algoritmos de inteligencia artificial que generan nuevas muestras de datos o contenidos, como audio, código, imágenes, texto, simulaciones y vídeos. 

A diferencia de los modelos discriminativos, que se centran en tareas de clasificación o predicción basadas en datos existentes, los modelos generativos aprenden los patrones y estructuras subyacentes de los datos para generar nuevas instancias estadísticamente similares a los datos de entrenamiento.

La IA Gen abarca una amplia gama de algoritmos y enfoques

La IA Gen tiene aplicaciones en diversos ámbitos, como la generación de imágenes, la síntesis de textos, la composición musical, el descubrimiento de fármacos y la creación de contenidos. Permite generar muestras de datos realistas y diversas, facilita el aumento de datos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y fomenta la creatividad y la innovación en aplicaciones basadas en IA.

Existen varios algoritmos y enfoques, entre ellos:

• Redes Generativas Adversariales (GAN): Las GAN constan de dos redes neuronales, una generadora y otra discriminadora, que se entrenan simultáneamente de forma competitiva. El generador aprende a generar muestras de datos realistas, como imágenes, texto o audio, mientras que el discriminador aprende a distinguir entre las muestras reales y las generadas. Mediante el entrenamiento adversarial, las GAN producen datos sintéticos de alta calidad que se asemejan mucho a la distribución de los datos reales.
• Autocodificadores variacionales (VAE): Los VAE son modelos generativos probabilísticos que aprenden a codificar y descodificar muestras de datos en un espacio latente de dimensiones inferiores. Mediante el muestreo del espacio latente y la decodificación de las muestras en el espacio de datos original, los VAE pueden generar nuevas muestras de datos que capturan la variabilidad y la estructura de los datos de entrenamiento. Las VAE suelen utilizarse para generar imágenes, texto y otros tipos de datos complejos.
• Modelos autorregresivos: Los modelos autorregresivos, como las redes neuronales autorregresivas (ARN) y los modelos de medias móviles autorregresivas (ARMA), generan secuencias de datos modelando la distribución de probabilidad condicional de cada punto de datos dadas las observaciones anteriores. Mediante el muestreo iterativo de la distribución condicional, los modelos autorregresivos generan secuencias de muestras de datos, como datos de series temporales, voz o texto.
• Transformers: Los transformadores son una clase de arquitecturas de aprendizaje profundo que han alcanzado un rendimiento puntero en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los transformadores, en particular variantes como GPT (Generative Pre-trained Transformer) y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), pueden generar texto coherente y contextualmente relevante modelando las relaciones entre palabras o tokens en una secuencia.

¿Cómo funciona Gen AI?

La IA Generativa utiliza diversas técnicas -incluidas redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo- para identificar patrones y generar nuevos resultados basados en ellos. El proceso de entrenamiento de un modelo generativo implica alimentarlo con un gran conjunto de datos de ejemplos, como imágenes, texto, audio y vídeos. Mientras que la IA tradicional pretende realizar tareas específicas basadas en reglas y patrones predefinidos, la IA generativa va más allá de esta limitación y se esfuerza por crear datos totalmente nuevos que se asemejen a los contenidos creados por humanos. A modelo lingüístico es un ejemplo de IA genérica, que utiliza un modelo probabilístico de un lenguaje natural capaz de generar probabilidades de una serie de palabras a partir de corpus de texto en uno o varios idiomas con los que se ha entrenado. Los grandes modelos lingüísticos, en su forma más avanzada, son una combinación de redes neuronales feedforward y transformadores.

En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, también existe un red neuronalEl aprendizaje profundo es un método de inteligencia artificial que enseña a los ordenadores a procesar datos inspirándose en el cerebro humano. El aprendizaje profundo es un tipo de proceso de aprendizaje automático que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura en capas que se asemeja al cerebro humano. Estos algoritmos pueden tomar diferentes entradas de datos y utilizarse para el reconocimiento del habla y la voz.

¿Cómo se utiliza actualmente la IA Gen en biotecnología?

La Gen AI se utiliza cada vez más en biotecnología y ciencias de la vida en diversas aplicaciones, aprovechando su capacidad para generar muestras de datos realistas y diversas. Algunas de las principales áreas en las que se utiliza actualmente la IA Gen en biotecnología y ciencias de la vida son las siguientes:

• Descubrimiento y desarrollo de fármacos: Gen AI genera nuevas estructuras moleculares con propiedades deseadas para fármacos candidatos. Los modelos generativos como los GAN y los VAE pueden generar nuevos compuestos químicos con propiedades farmacológicas específicas, lo que ayuda a identificar posibles candidatos a fármacos y a acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos.
• Diseño e ingeniería de proteínas: Las técnicas de Gen AI se emplean para diseño e ingeniería de proteínas con funcionalidades mejoradas o actividades biológicas específicas. Los investigadores pueden diseñar nuevas enzimas, anticuerpos o terapias para diversas aplicaciones, como la ingeniería enzimática, la administración de fármacos y la inmunoterapia, generando secuencias o estructuras proteicas con las propiedades deseadas.
• Síntesis de imágenes biológicas: Modelos generativos sintetizar imágenes biológicas realistascomo imágenes microscópicas de células, tejidos u organismos. Estas imágenes sintetizadas pueden utilizarse para aumentar los conjuntos de datos de entrenamiento de los algoritmos de análisis de imágenes, mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje automático y generar datos para el cribado virtual y el ensayo de algoritmos in silico.
• Generación de datos ómicos: Las técnicas de Gen AI se aplican para generar datos ómicos sintéticos, incluidos datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos. Los datos ómicos sintéticos pueden utilizarse para complementar los datos experimentales reales, simular procesos biológicos y validar modelos computacionales, lo que permite a los investigadores explorar sistemas biológicos complejos y descubrir biomarcadores o dianas terapéuticas.
• Generación de textos y literatura: Los modelos generativos generan contenidos de textocomo artículos científicos, revisiones bibliográficas o informes sobre interacciones farmacológicas. Estos textos generados pueden ayudar a los investigadores en la minería de la literatura, el descubrimiento de conocimientos y el resumen de datos, facilitando la investigación basada en la literatura y la toma de decisiones en biotecnología y ciencias de la vida.
• Diseño y síntesis de biomoléculas: Las técnicas de Gen AI se utilizan para diseñar y sintetizar nuevas biomoléculasLos investigadores pueden desarrollar biomoléculas, como péptidos, aptámeros o ácidos nucleicos, con funciones o propiedades específicas. Al generar secuencias o estructuras con las características deseadas, los investigadores pueden desarrollar biomoléculas para aplicaciones diagnósticas, terapéuticas y de biodetección.

En general, la IA Gen está revolucionando la biotecnología y las ciencias de la vida al permitir la generación de nuevas muestras de datos, moléculas y entidades biológicas, fomentar la innovación y acelerar los esfuerzos de investigación y desarrollo en diversos ámbitos. A medida que avance este campo, se espera que la IA Genética desempeñe un papel cada vez más fundamental en la configuración del futuro de la biotecnología y las ciencias de la vida, incluida la investigación clínica. La IA Genética puede ayudar a identificar qué cohortes de pacientes responderán mejor a fármacos específicos, desarrollando una medicina más personalizada. En el aspectos operativos y de marketingLa IA generativa puede optimizar la cadena de suministro, los procesos de fabricación y la estrategia de marketing y publicidad. 

¿Cuáles son las preocupaciones sobre el uso de la IA generativa en biotecnología?

• Calidad y sesgo de los datos: Los modelos de IA genérica dependen en gran medida de la calidad y representatividad de los datos de entrenamiento. En biotecnología y ciencias de la vida, los conjuntos de datos pueden adolecer de sesgos, imprecisiones o diversidad limitada, lo que repercute en el rendimiento y la capacidad de generalización. Los sesgos en los datos de entrenamiento pueden conducir a la generación de muestras sesgadas o poco realistas, lo que dificulta la fiabilidad y validez de los resultados generados.
• Interpretabilidad y fiabilidad: Muchas técnicas de IA generativa, como las redes neuronales profundas, son complejas y opacas, lo que dificulta la interpretación y la confianza en los resultados generados. En aplicaciones críticas como el descubrimiento de fármacos y el diseño de biomoléculas, es crucial comprender cómo y por qué los modelos generativos generan resultados específicos. La falta de interpretabilidad puede impedir la adopción de la IA Generativa en los procesos de toma de decisiones y aprobación normativa, limitando su utilidad en aplicaciones del mundo real.
• Datos cartográficos: La cartografía de datos en biotecnología y ciencias de la vida plantea retos debido a la complejidad y heterogeneidad de los sistemas biológicos y a la diversidad de tipos y fuentes de datos. Integrar y mapear tipos de datos heterogéneos requiere armonizar estructuras de datos, ontologías y metadatos para garantizar la coherencia de los datos entre conjuntos de datos. Los problemas en el mapeo de datos pueden afectar a la precisión y fiabilidad de los modelos de IA Gen entrenados con dichos datos, lo que repercute en su rendimiento y aplicabilidad en escenarios del mundo real. Abordar los problemas relacionados con el mapeo de datos es esencial para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos de entrada para los modelos de Gen AI en biotecnología y ciencias de la vida. 

Uso cotidiano de la IA para operaciones de laboratorio

Más arriba hemos enumerado las aplicaciones de investigación más amplias en las que puede utilizarse la IA Genética. Sin embargo, en las operaciones cotidianas de laboratorio, el científico medio de ciencias de la vida y biotecnología puede utilizar la IA Gen de varias maneras. La IA Genética puede sustituir tareas manuales y repetitivas, liberando recursos para tareas más complejas y creativas. 

• Análisis e interpretación de datos: Gen AI puede ayudar a los científicos a analizar e interpretar los datos experimentales de forma más eficiente. Mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático, los científicos pueden entrenar modelos para reconocer patrones, identificar correlaciones y extraer información significativa de conjuntos de datos complejos, como datos ómicos, imágenes biológicas o resultados de cribado de alto rendimiento. Gen AI puede automatizar las tareas de análisis de datos, agilizar los procesos de interpretación de datos y proporcionar información procesable para guiar el diseño experimental y la toma de decisiones en el laboratorio.
• Diseño y planificación de experimentos: Gen AI puede ayudar a los científicos a diseñar y planificar experimentos generando hipótesis, optimizando las condiciones experimentales y prediciendo los resultados. Aprovechando las técnicas de modelado predictivo, los científicos pueden simular escenarios experimentales, predecir resultados experimentales e identificar los parámetros experimentales óptimos para alcanzar los objetivos deseados. Gen AI puede contribuir a la optimización del diseño experimental, la asignación de recursos y la evaluación de riesgos, ayudando a los científicos a tomar decisiones informadas y maximizar la eficiencia experimental en el laboratorio.
• Minería de Literatura y Descubrimiento de Conocimientos: La IA Gen puede ayudar a los científicos en la extracción de bibliografía y el descubrimiento de conocimientos mediante el análisis de la literatura científica, la extracción de información relevante y la síntesis de conocimientos procedentes de diversas fuentes. Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden extraer conceptos clave, identificar relaciones entre entidades científicas y resumir conclusiones de artículos de investigación, patentes y bases de datos. Gen AI puede automatizar los procesos de revisión bibliográfica, facilitar la investigación basada en la literatura y acelerar el descubrimiento de conocimientos en áreas de investigación específicas, lo que permite a los científicos mantenerse al día de los últimos avances y tomar decisiones informadas en el laboratorio.

Resumen

La integración de la IA generativa en el sector de la biotecnología conlleva importantes beneficios y notables preocupaciones. Aprovechando la IA generativa, los investigadores pueden afrontar el reto de navegar por enormes cantidades de datos e ideas no estructurados, fomentar el pensamiento divergente y facilitar la colaboración entre nichos de investigación. Además, la IA generativa agiliza varios aspectos de las operaciones de los laboratorios biotecnológicos, desde la automatización de la generación de contenidos hasta la mejora de la calidad de la literatura científica. Sin embargo, la calidad de los datos y los sesgos, la interpretabilidad, la fiabilidad y el mapeo de datos siguen siendo motivo de preocupación. A pesar de estos retos, el uso cotidiano de la IA generativa en las operaciones de laboratorio es prometedor, ya que permite a los científicos mejorar el análisis y la interpretación de datos, optimizar el diseño y la planificación de experimentos y acelerar la extracción de bibliografía y el descubrimiento de conocimientos. A medida que la IA generativa sigue evolucionando, su papel en la revolución de la investigación y el desarrollo biotecnológicos está a punto de ampliarse, dando forma al futuro de la medicina de precisión, el descubrimiento de fármacos y otras áreas críticas dentro de las ciencias de la vida.