En 1950, los conocimientos médicos se duplicaban cada cincuenta años.
En 1980, el tiempo de duplicación era de siete años.
En 2010, se redujo a tres años y medio.
Y el ritmo de crecimiento de los datos sigue aumentando. Solo en 2013 se generaron 153 exabytes de datos sanitarios en todo el mundo, cifra que aumentará hasta los 2.314 exabytes estimados en 2020.
Esta aceleración es increíble, pero se está produciendo independientemente de cómo se utilice toda esa información. En este blog, repasaremos la innovación que nos ha llevado a la actual edad de oro de la automatización de los laboratorios y cómo se puede seguir mejorando la gestión de datos en las ciencias de la vida.
Cuando al principio leí sobre el tiempo de duplicación de los datos en las últimas décadas, me pregunté cuál era la causa de un aumento tan rápido de estos plazos. En la década de 1950, se concedió el Premio Nobel a John Enders, Thomas Weller y Frederick Robbins por cultivar poliovirus, allanar el camino para la producción de vacunas a gran escala y contribuir al desarrollo de las vacunas contra el sarampión, las paperas, la rubéola y la varicela.
Antes de este avance, en 1910 se introdujeron las primeras centrifugadoras accionadas eléctricamente y, a finales de la década de 1940, se aislaron los primeros componentes subcelulares mediante centrifugación. Poco después de que estas técnicas demostraran su utilidad, se produjeron los avances mencionados de Enders, Weller y Robbins.
¿Fue la única razón?
Casi seguro que no. Sin embargo, la innovación continua revolucionó los conocimientos de Enders y sus colegas sobre la estructura, composición y función de los componentes intracelulares. Además, demostró el increíble potencial de la centrifugación para la investigación biomédica.
En los años 70 y 80, Walter Fiers fue el primero en secuenciar el ADN de un gen completo (el gen que codifica la proteína de cubierta del bacteriófago MS2). A continuación, Fredrick Sanger introdujo el método de secuenciación de moléculas de ADN con terminación en cadena dideoxi, que se convirtió en el más utilizado durante más de 30 años.
Sin embargo, la secuenciación de Sanger carecía de automatización y requería mucho tiempo. En 1987, Leroy Hood y Michael Hunkapiller consiguieron automatizar la secuenciación de Sanger aportando dos importantes mejoras al método. Los fragmentos de ADN se marcaron con tintes fluorescentes en lugar de moléculas radiactivas, y la adquisición y el análisis de datos se hicieron posibles en el ordenador. La creación del AB370A en 1986 supuso un gran paso adelante en el aumento del rendimiento de esta técnica revolucionaria, que permitió secuenciar 96 muestras simultáneamente.
Así nació la "secuenciación de primera generación".
La forma en que la automatización ayudó a avanzar en la secuenciación del ADN sirvió de hito para la posterior automatización de los laboratorios. El primer manipulador de líquidos automatizado se construyó cuando se secuenció el primer gen completo. Como ya se ha mencionado, su desarrollo se produjo en pasos discretos.
En los años 70, las empresas añadieron un motor a las pipetas para controlar la aspiración y la dispensación.
En los años 80, vimos estaciones de trabajo completas capaces de completar protocolos complejos.
Y en los años 90 se desarrolló el cribado de alto rendimiento,
Siguió a principios de la década de 2000 con la secuenciación de nueva generación (NGS).
Poco después, el avance de los ordenadores y el software de fácil manejo de empresas como Eppendorf lanzaron la manipulación de líquidos a la corriente dominante.
La manipulación de líquidos es una de las tareas más variables de un laboratorio y, sin duda, la que más tiempo consume. El desarrollo de estaciones de trabajo automatizadas, combinado con el ordenador de hoy en día, ha contribuido sin duda al aumento de los conocimientos científicos.
Pero el coste de la instrumentación automatizada ha impedido durante mucho tiempo su implantación generalizada. En los años 80 y 90, la automatización sólo estaba al alcance de los laboratorios y empresas que estaban dispuestos a desembolsar un dineral por las estaciones de trabajo. Las empresas que producían estas unidades necesitaban programadores de software especializados; ¡algunas todavía requieren esa especialidad!
No fue hasta principios de la década de 2000 cuando la automatización se hizo más asequible gracias al abaratamiento de los costes y la mayor facilidad de uso. Ya no sólo tenían acceso a ella las empresas farmacéuticas y las biotecnológicas bien financiadas. Con el lanzamiento de los manipuladores de líquidos de Eppendorf, como el primer sistema automatizado de pipeteado, el EpMotionSi se automatizan los flujos de trabajo, todos los laboratorios podrían reducir drásticamente los errores de pipeteo, aumentar el rendimiento y cumplir mejor los estrictos requisitos normativos. Los flujos de trabajo automatizados ahora impulsan grandes innovaciones y avances. A continuación, profundizamos en por qué los manipuladores de líquidos automatizados, específicamente el EpMotion de Eppendorf, son indispensables en un laboratorio de investigación y sus numerosos beneficios:
Estas ventajas y el sólido historial de EpMotion en el lanzamiento e impulso de la automatización de laboratorios han permitido a la industria de las ciencias de la vida seguir innovando.
Hemos utilizado la tecnología para avanzar y acelerar la secuenciación y la manipulación de líquidos, pero otras cosas que hacemos en los laboratorios siguen siendo lamentablemente arcaicas.
Sigo perplejo cuando trabajo con investigadores y laboratorios en la automatización de sus métodos, y la mayoría de los miembros de los laboratorios siguen siendo llevar cuadernos enormes con sus protocolos, notas, resultados, ajustes, etc.
El mismo proceso se utilizó en 1950 cuando Enders, Weller y Robbins cultivaban el virus de la polio en busca de una vacuna. Sin embargo, como decía al principio de este blog, ¡la cantidad de datos generados por los científicos de laboratorio se ha disparado! ¿Cómo puede la industria de las ciencias de la vida esperar gestionarla utilizando sólo papel?
eLabNext es fundamental en el siguiente paso de nuestro avance en la industria científica: En proporciona una plataforma digital para el seguimiento de sus muestras, la integración con manipuladores de líquidos automatizados, el mapeo y la visualización de su flujo de trabajo, el mantenimiento de la seguridad de sus datos, la gestión de su inventario y la colaboración sencilla. eLabNext tiene una forma de organizar y, por tanto, priorizar los datos útiles y procesables.
En Eppendorf y eLabNext disponemos de una solución integral para el laboratorio moderno: Seguimiento de muestras desde el entrada de la muestra en la cámara frigorífica, procesando en su EpMotiony más allá.
Y ahora que la inteligencia artificial se está introduciendo aún más en las ciencias de la vida, la integración con las plataformas digitales es la próxima gran innovación en el horizonte. Lea 10 medidas prácticas para utilizar la IA en su laboratorio de investigación para saber más.
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