¿Cómo afectará el uso sistemático de la IA a la industria biotecnológica?

A finales de 2025, ¿en qué medida afectará la IA a nuestras tareas cotidianas de "laboratorio húmedo"? 

25%, 50%, 70%? 

Por un lado, la IA podría dar lugar a datos más precisos, lo que podría conducir a una mayor justificación del desarrollo de soluciones biotecnológicas y farmacéuticas y, por tanto, a más trabajo de laboratorio húmedo. Por otro lado, la IA puede ser tan predictiva que disminuya la necesidad del trabajo de laboratorio. A corto plazo, es probable que haya un equilibrio entre estos dos escenarios en función de la aplicación de la IA. En cualquier caso, la externalización de la generación y el análisis de datos y muchas empresas que buscan ahorrar dinero en el trabajo de laboratorio húmedo se están centrando cada vez más en implantar un sistema sólido, básico y sistemático de análisis de datos. Estrategia de laboratorio digital. En última instancia, muchos laboratorios tendrán que hacer un decisión digital sobre su nivel de digitalización e implantación de IA sistemática.

Decisión digital con IA sistemática

La gente confía cada vez más en los datos que se nos facilitan, sobre todo si confía en la fuente de datos. Por ejemplo, Google en la que confía la mayoría de los estadounidenses. Al buscar en Google una pregunta y leer las 2-3 primeras líneas de un resultado de búsqueda, muchas personas que navegan aceptarán este contenido como verdad. En el caso del análisis y el aprendizaje automático en profundidad, que mapea datos y analiza miles de puntos de datos interconectados, la confianza se construye y requiere pruebas y validación. 

Los laboratorios que invirtieron en estructurar sus datos hace años se encuentran ahora en la posición perfecta para un crecimiento exponencial. Los nuevos laboratorios, que empiezan, tienen una gran oportunidad de sentar unas bases sólidas que no solo aprovecharán los datos que se están recopilando, sino que pueden crear y crearán innumerables integraciones con las bases de datos deseadas, robots y software adicional altamente especializado.

¿Qué es la IA sistemática?

La IA sistemática es el enfoque organizado y estructurado para desarrollar e implantar sistemas de inteligencia artificial (IA). Consiste en planificar, ejecutar y evaluar cuidadosamente iniciativas de IA para alcanzar objetivos específicos o resolver problemas concretos de forma sistemática.

Aspectos clave de la IA sistemática

Para los laboratorios que implantan la IA de forma sistemática, seguir este proceso organizado en 8 pasos puede garantizar el máximo rendimiento de sus esfuerzos:

1. Definición del problema: La IA sistemática empieza por definir claramente el problema u objetivo que pretende abordar el sistema de IA. Esto implica comprender el contexto del ámbito, identificar las necesidades de las partes interesadas y establecer metas cuantificables y criterios de éxito.
2. Adquisición y preparación de datos: Los datos desempeñan un papel crucial en los sistemas de IA. La IA sistemática implica adquirir datos relevantes de diversas fuentes, garantizar su calidad y preprocesarlos para hacerlos aptos para el entrenamiento de modelos de IA.
3. Selección y desarrollo de algoritmos: La IA sistemática consiste en seleccionar algoritmos o metodologías de IA adecuados en función de los requisitos del problema y las características de los datos. Esto puede incluir la experimentación con distintos algoritmos, el ajuste de parámetros y la optimización del rendimiento.
4. Entrenamiento y validación de modelos: Una vez seleccionado el algoritmo, la IA sistemática implica el entrenamiento del modelo de IA con los datos preparados y la validación de su rendimiento mediante métricas de evaluación adecuadas. Esto puede implicar técnicas como la validación cruzada, la validación en espera o el bootstrapping.
5. Despliegue e integración: La IA sistemática implica desplegar el modelo de IA entrenado en entornos de producción e integrarlo en los sistemas o flujos de trabajo existentes. Esto puede requerir la colaboración con equipos informáticos, ingenieros de software y expertos en la materia para garantizar una integración y funcionalidad perfectas.
6. Supervisión y mantenimiento: La IA sistemática incluye el establecimiento de mecanismos para supervisar el rendimiento de los sistemas de IA desplegados y mantener su funcionalidad a lo largo del tiempo. Esto puede implicar la supervisión de la deriva de los datos, la degradación del modelo y el rendimiento del sistema para identificar y abordar los problemas de forma proactiva.
7. Consideraciones éticas y reglamentarias: La IA sistemática exige tener en cuenta las implicaciones éticas y normativas a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de la IA. Esto incluye garantizar la equidad, la transparencia, la responsabilidad y la privacidad en los sistemas de IA y el cumplimiento de los reglamentos y normas pertinentes.
8. Mejora continua: La IA sistemática consiste en iterar y mejorar continuamente los sistemas de IA en función de las reacciones, los nuevos datos y la evolución de las necesidades. Esto puede implicar el reentrenamiento de los modelos, la actualización de los algoritmos o el rediseño de los sistemas para abordar las necesidades cambiantes y mejorar el rendimiento.

Siguiendo un enfoque sistemático, las organizaciones pueden aprovechar eficazmente la IA para abordar retos complejos, impulsar la innovación y lograr los resultados deseados en diversos ámbitos, como la sanidad, las finanzas y la fabricación, entre otros.

IA sistemática en biotecnología y ciencias de la vida

La IA sistemática en biotecnología y ciencias de la vida se refiere a la integración holística de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) en diversos aspectos de la investigación, el desarrollo y la aplicación en estos ámbitos. Se trata de aprovechar las metodologías y técnicas de IA para abordar retos y oportunidades complejos en el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada, la genómica, la bioinformática y la imagen biomédica. 

He aquí cómo se manifiesta la IA sistemática en las ciencias de la vida y la biotecnología:

• Descubrimiento y desarrollo de fármacos: La IA sistemática en el descubrimiento de fármacos implica utilizar la IA algoritmos para diversas tareasLa IA puede ayudar a los científicos a descubrir nuevos fármacos, como el cribado virtual, la identificación de dianas, la optimización de pistas y la modelización farmacológica. Mediante el análisis de datos biológicos y químicos a gran escala, la IA puede acelerar el descubrimiento de fármacos, identificar candidatos prometedores y optimizar la eficacia terapéutica minimizando los efectos adversos.
• Medicina personalizada: La IA sistemática permite desarrollar enfoques de medicina personalizada adaptados a las características de cada paciente, como su composición genética, sus perfiles moleculares y su historial clínico. Los algoritmos de IA analizan los datos de los pacientes para predecir la susceptibilidad a la enfermedad, estratificar las poblaciones de pacientes, optimizar los regímenes de tratamiento e identificar biomarcadores para el diagnóstico precoz y el pronóstico.
• Genómica y Bioinformática: En genómica y bioinformáticaLa IA sistemática facilita el análisis y la interpretación de datos genómicos, como la secuenciación del ADN, los perfiles de expresión génica y el análisis de variaciones genéticas. Los algoritmos de IA pueden identificar variantes genéticas asociadas a enfermedades, caracterizar redes reguladoras de genes y predecir las consecuencias funcionales de las mutaciones genéticas, haciendo avanzar nuestra comprensión de los sistemas biológicos complejos.
• Diagnóstico e imagen biomédica: La IA sistemática mejora imagen biomédica y diagnóstico al permitir el análisis automatizado de imágenes, la extracción de características y el reconocimiento de patrones en imágenes médicas. Las técnicas de imagen potenciadas por IA, como la clasificación y segmentación de imágenes basadas en aprendizaje profundo, mejoran la precisión del diagnóstico, permiten la detección precoz de enfermedades y orientan la planificación del tratamiento en radiología, patología e imagen médica.
• Integración y análisis de datos biológicos: La IA sistemática integra diversos conjuntos de datos biológicosEl objetivo de esta investigación es descubrir los mecanismos moleculares y las vías biológicas subyacentes, incluidos los datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos. Los enfoques basados en la IA, como el análisis de redes, el enriquecimiento de vías y la integración multiómica, permiten dilucidar interacciones complejas en los sistemas biológicos, identificar nuevas dianas terapéuticas y predecir la respuesta a los fármacos.
• Sistemas de ayuda a la decisión clínica: La IA sistemática se desarrolla sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas que ayudan a los profesionales sanitarios a diagnosticar enfermedades, predecir los resultados de los pacientes y optimizar las decisiones de tratamiento. Los algoritmos de IA analizan los datos de los pacientes procedentes de historias clínicas electrónicas, imágenes médicas y dispositivos portátiles para ofrecer recomendaciones basadas en pruebas, mejorar la prestación de asistencia sanitaria y mejorar los resultados de los pacientes.
• Cumplimiento de la normativa y seguridad: La IA sistemática garantiza el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y normas de seguridad en aplicaciones de ciencias de la vida y biotecnología. Las herramientas basadas en IA ayudan en las presentaciones reglamentarias, la supervisión de eventos adversos, la farmacovigilancia y la evaluación de la seguridad de los medicamentos, mejorando la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento normativo durante todo el ciclo de vida del producto.

En general, la IA sistemática en las ciencias de la vida y la biotecnología aprovecha las tecnologías de IA de forma integral para acelerar los descubrimientos científicos, mejorar la prestación de asistencia sanitaria y abordar los retos sanitarios mundiales. Al aprovechar el poder de la IA en todo el proceso de investigación, desarrollo y aplicación, la IA sistemática impulsa la innovación, fomenta la colaboración y transforma el futuro de la medicina y la biotecnología.

Deficiencias de la IA sistemática

Calidad y disponibilidad de los datos

Los algoritmos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos de alta calidad, diversos y bien anotados para su entrenamiento y validación. Adquirir estos conjuntos de datos en el ámbito de las ciencias de la vida y la biotecnología puede resultar complicado debido a varios factores. En primer lugar, los datos biológicos suelen presentar una elevada dimensionalidad, heterogeneidad y complejidad, lo que dificulta la captura precisa de todas las características relevantes. Además, los conjuntos de datos pueden tener un tamaño limitado o sufrir sesgos, como la infrarrepresentación de determinadas poblaciones o condiciones experimentales. Por otra parte, el acceso a datos confidenciales para la investigación puede plantear problemas legales y éticos. Estas limitaciones pueden impedir el desarrollo y la generalización de los modelos de IA en las ciencias de la vida y la biotecnología.

Interpretabilidad y explicabilidad - Cartografía de los datos

Otro reto importante en la aplicación de la IA a las ciencias de la vida y la biotecnología es la falta de interpretabilidad y explicabilidad de los modelos de IA. Aunque las técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, a menudo logran un rendimiento de vanguardia en diversas tareas, son modelos inherentemente de caja negra, lo que dificulta la comprensión del proceso de toma de decisiones subyacente. En campos en los que la transparencia y la interpretabilidad son cruciales, como los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas o el descubrimiento de fármacos, esta falta de explicabilidad dificulta la fiabilidad y la aceptación de las soluciones de IA. Los investigadores y los organismos reguladores necesitan métodos para interpretar las predicciones de la IA, comprender la importancia de las características e identificar posibles sesgos para garantizar la fiabilidad y la seguridad de las aplicaciones basadas en la IA.

Retos de la normalización de datos

Una de las principales deficiencias de la IA en las ciencias de la vida y la biotecnología gira en torno a los problemas de normalización de los datos. Los datos biológicos suelen proceder de diversas fuentes, como laboratorios, experimentos y técnicas de generación de datos. Como consecuencia, la falta de formatos de datos, anotaciones y metadatos normalizados plantea importantes retos a los algoritmos de IA. Los formatos y estructuras de datos incoherentes dificultan la interoperabilidad y la integración y el análisis de conjuntos de datos procedentes de múltiples fuentes. 

Además, las variaciones en la calidad de los datos, los métodos de preprocesamiento y los protocolos experimentales complican aún más el proceso de normalización. Los modelos de IA pueden tener dificultades para generalizar entre conjuntos de datos sin datos normalizados, lo que puede dar lugar a predicciones sesgadas o poco fiables. Para hacer frente a los retos que plantea la normalización de los datos es necesario aunar esfuerzos para desarrollar y adoptar formatos, ontologías y esquemas de metadatos normalizados para representar los datos biológicos. Las iniciativas de colaboración, como la Principios FAIR (Localizable, Accesible, Interoperable, Reutilizable)tienen como objetivo fomentar la normalización de los datos y facilitar su intercambio y reutilización en la comunidad de las ciencias de la vida. 

Al promover la normalización de los datos, los investigadores pueden mejorar la fiabilidad, reproducibilidad e interoperabilidad de los análisis basados en IA en las ciencias de la vida y la biotecnología, acelerando en última instancia el descubrimiento científico y la innovación.

Un camino sostenible con IA sistemática

Para lograr una implantación sostenible y sistemática de la IA en la industria biotecnológica y los laboratorios de ciencias de la vida en los próximos años, es necesario adoptar varias medidas clave:

1. Invertir en infraestructura y normalización de datos: Establecer una sólida infraestructura de datos para apoyar el almacenamiento, la gestión y el intercambio de diversos conjuntos de datos biológicos. Aplicar protocolos de normalización de datos, ontologías y esquemas de metadatos para garantizar la interoperabilidad y coherencia de los conjuntos de datos. Invertir en procesos de curación, anotación y control de calidad de los datos para mantener su integridad y fiabilidad.
2. Desarrollar el talento y la experiencia en IA: Invertir en programas de formación y oportunidades de desarrollo profesional para aumentar los conocimientos sobre IA en los laboratorios de biotecnología y ciencias de la vida. Ofrecer formación interdisciplinar en biología, ciencias computacionales y metodologías de IA para dotar a los investigadores de las habilidades y conocimientos necesarios para aprovechar la IA de forma eficaz. Fomentar la colaboración entre biólogos, científicos de datos e investigadores de IA para promover el intercambio de conocimientos y la innovación interdisciplinar.
3. Promover prácticas de IA éticas y responsables: Establecer directrices éticas y marcos normativos para las aplicaciones de IA en biotecnología y ciencias de la vida. Garantizar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad, las normas de seguridad de los datos y los principios éticos que rigen la investigación y el desarrollo de la IA. Fomentar una cultura de transparencia, rendición de cuentas y uso responsable de la IA, con mecanismos para abordar los problemas éticos y mitigar los posibles sesgos de los algoritmos de IA.
4. Facilitar el intercambio de datos y la colaboración: Promover el intercambio de datos y la colaboración entre laboratorios de biotecnología y ciencias de la vida para facilitar el intercambio de datos, herramientas y metodologías. Establecer acuerdos de intercambio de datos, redes de investigación colaborativa y plataformas de libre acceso para compartir conjuntos de datos, modelos de IA y resultados de investigación. Fomentar la colaboración precompetitiva y el intercambio de conocimientos para acelerar el descubrimiento científico y la innovación.
5. Desarrollar soluciones de IA sólidas para aplicaciones específicas: Invertir en el desarrollo de soluciones basadas en IA adaptadas a aplicaciones y áreas de investigación específicas dentro de la biotecnología y las ciencias de la vida. Centrarse en abordar retos específicos, como el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada, la genómica y las imágenes biomédicas, mediante enfoques basados en la IA. Colaborar con socios del sector, instituciones académicas y proveedores de tecnología para codesarrollar y validar soluciones de IA que satisfagan las necesidades específicas de la comunidad de las ciencias de la vida.
6. Garantizar la interoperabilidad y la escalabilidad: Diseñar sistemas de IA teniendo en cuenta la interoperabilidad y la escalabilidad para facilitar la integración en los flujos de trabajo y la infraestructura existentes. Adoptar estándares de código abierto y arquitecturas modulares para permitir una integración perfecta con los sistemas de automatización de laboratorios, las plataformas de gestión de datos y las herramientas analíticas. Garantizar que las soluciones de IA puedan escalarse para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos, la evolución de las necesidades de investigación y las tecnologías emergentes.
7. Evaluar el rendimiento y el impacto: Implementar mecanismos para evaluar el rendimiento y el impacto de las implementaciones de IA en los laboratorios de biotecnología y ciencias de la vida. Definir indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas para medir la eficacia, eficiencia y fiabilidad de las soluciones de IA en la consecución de los resultados deseados. Realizar evaluaciones, auditorías y revisiones periódicas para identificar áreas de mejora y optimización.
8. Promover la diversidad técnica: Fomentar la diversidad de conocimientos técnicos en los esfuerzos de investigación y desarrollo de IA dentro de los laboratorios. Promover la diversidad en la contratación de talentos de IA, colaboraciones de investigación y puestos de liderazgo. Garantizar la representación de diversas perspectivas, orígenes y conocimientos para impulsar la innovación.

Resumen

Al tomar estas medidas, los laboratorios de biotecnología y ciencias de la vida pueden establecer un camino sostenible y sistemático de implementación de la IA, lo que les permite aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA para acelerar el descubrimiento científico, mejorar los resultados de la atención sanitaria y abordar los desafíos de la salud mundial. Si está interesado en obtener más información sobre la implantación de la IA en su laboratorio y/o empresa, contacto eLabNext aquí para hablar de cómo podemos ayudarle.