Como o uso sistemático de IA afetará o setor de biotecnologia?

Até o final de 2025, qual será o impacto da IA em nossas tarefas diárias de "laboratório úmido"? 

25%, 50%, 70%? 

Por um lado, a IA pode gerar dados mais precisos, o que pode levar a um maior raciocínio para o desenvolvimento de soluções biotecnológicas e farmacêuticas e, portanto, mais trabalho de laboratório úmido. Por outro lado, a IA pode ser tão preditiva que a necessidade de trabalho em laboratório úmido pode diminuir. No curto prazo, é provável que haja um equilíbrio entre esses dois cenários, dependendo da aplicação da IA. Independentemente disso, a geração e a análise de dados terceirizados e muitas empresas que buscam economizar dinheiro com o trabalho de laboratório úmido estão aumentando o foco na implementação de um sistema sólido, fundamental e sistemático de IA. Estratégia de laboratório digital. Por fim, muitos laboratórios terão que fazer uma decisão digital sobre seu nível de digitalização e implementação de IA sistemática.

Decisão digital com IA sistemática

As pessoas estão confiando cada vez mais nos dados que nos são fornecidos, principalmente se confiarem na fonte de dados. Por exemplo, o Google está com a confiança da maioria dos americanos. Ao pesquisar uma pergunta no Google e ler as primeiras 2 ou 3 linhas de um resultado de pesquisa, muitas pessoas que navegam aceitam esse conteúdo como verdadeiro. Para a análise e o aprendizado de máquina profundos, que mapeiam dados e analisam milhares de pontos de dados interconectados, a confiança está sendo construída e requer testes e validação. 

Os laboratórios que investiram na estruturação de seus dados anos atrás estão agora na posição perfeita para um crescimento exponencial. Os novos laboratórios, que estão começando, têm uma grande oportunidade de estabelecer uma base sólida que não apenas aproveitará os dados que estão sendo coletados, mas poderá e criará inúmeras integrações com os bancos de dados, robôs e outros softwares altamente especializados desejados.

O que é IA sistemática?

A IA sistemática é a abordagem organizada e estruturada para desenvolver e implementar sistemas de inteligência artificial (IA). Ela envolve o planejamento, a execução e a avaliação cuidadosa de iniciativas de IA para atingir objetivos específicos ou resolver problemas específicos de forma sistemática.

Principais aspectos da IA sistemática

Para laboratórios que implementam IA sistemática, seguir este processo organizado em oito etapas pode garantir que você obtenha o máximo de seus esforços:

1. Definição do problema: A IA sistemática começa com a definição clara do problema ou objetivo que o sistema de IA pretende abordar. Isso envolve a compreensão do contexto do domínio, a identificação das necessidades das partes interessadas e o estabelecimento de metas mensuráveis e critérios de sucesso.
2. Aquisição e preparação de dados: Os dados desempenham um papel fundamental nos sistemas de IA. A IA sistemática envolve a aquisição de dados relevantes de diversas fontes, garantindo sua qualidade e pré-processando-os para torná-los adequados ao treinamento do modelo de IA.
3. Seleção e desenvolvimento de algoritmos: A IA sistemática envolve a seleção de algoritmos ou metodologias de IA apropriados com base nos requisitos do problema e nas características dos dados. Isso pode incluir a experimentação de diferentes algoritmos, o ajuste de parâmetros e a otimização do desempenho.
4. Treinamento e validação de modelos: Depois que o algoritmo é selecionado, a IA sistemática envolve o treinamento do modelo de IA nos dados preparados e a validação de seu desempenho usando métricas de avaliação apropriadas. Isso pode envolver técnicas como validação cruzada, validação de holdout ou bootstrapping.
5. Implantação e integração: A IA sistemática envolve a implantação do modelo de IA treinado em ambientes de produção e sua integração em sistemas ou fluxos de trabalho existentes. Isso pode exigir a colaboração de equipes de TI, engenheiros de software e especialistas de domínio para garantir a integração e a funcionalidade perfeitas.
6. Monitoramento e manutenção: A IA sistemática inclui o estabelecimento de mecanismos para monitorar o desempenho dos sistemas de IA implantados e manter sua funcionalidade ao longo do tempo. Isso pode envolver o monitoramento do desvio de dados, da degradação do modelo e do desempenho do sistema para identificar e resolver problemas de forma proativa.
7. Considerações éticas e regulatórias: A IA sistemática exige a consideração das implicações éticas e regulatórias em todo o ciclo de vida do desenvolvimento da IA. Isso inclui a garantia de justiça, transparência, responsabilidade e privacidade nos sistemas de IA e a conformidade com as normas e os padrões relevantes.
8. Melhoria contínua: A IA sistemática envolve a iteração e o aprimoramento contínuos dos sistemas de IA com base em feedback, novos dados e requisitos em evolução. Isso pode envolver o retreinamento de modelos, a atualização de algoritmos ou o reprojeto de sistemas para atender às necessidades em constante mudança e melhorar o desempenho.

Seguindo uma abordagem sistemática, as organizações podem aproveitar efetivamente a IA para enfrentar desafios complexos, impulsionar a inovação e alcançar os resultados desejados em vários domínios, incluindo saúde, finanças, manufatura e muito mais.

IA sistemática em biotecnologia e ciências biológicas

A IA sistemática em biotecnologia e ciências da vida refere-se à integração holística de tecnologias de inteligência artificial (IA) em vários aspectos de pesquisa, desenvolvimento e aplicação nesses domínios. Ela envolve o aproveitamento de metodologias e técnicas de IA para enfrentar desafios e oportunidades complexos na descoberta de medicamentos, medicina personalizada, genômica, bioinformática e imagens biomédicas. 

Veja como a IA sistemática está se manifestando nas ciências da vida e na biotecnologia:

• Descoberta e desenvolvimento de medicamentos: A IA sistemática na descoberta de medicamentos envolve a utilização de IA algoritmos para várias tarefasA IA pode ser usada para a descoberta de medicamentos, incluindo triagem virtual, identificação de alvos, otimização de leads e modelagem farmacológica. Ao analisar dados biológicos e químicos em larga escala, a IA pode acelerar a descoberta de medicamentos, identificar candidatos a medicamentos promissores e otimizar a eficácia terapêutica, minimizando os efeitos adversos.
• Medicina personalizada: A IA sistemática permite o desenvolvimento de abordagens de medicina personalizada adaptados às características individuais do paciente, como composição genética, perfis moleculares e histórico clínico. Os algoritmos de IA analisam os dados dos pacientes para prever a suscetibilidade à doença, estratificar as populações de pacientes, otimizar os regimes de tratamento e identificar biomarcadores para diagnóstico e prognóstico precoces.
• Genômica e bioinformática: Em genômica e bioinformáticaA IA sistemática facilita a análise e a interpretação de dados genômicos, incluindo sequenciamento de DNA, perfil de expressão gênica e análise de variação genética. Os algoritmos de IA podem identificar variantes genéticas associadas a doenças, caracterizar redes reguladoras de genes e prever as consequências funcionais de mutações genéticas, avançando nossa compreensão de sistemas biológicos complexos.
• Diagnóstico e imagens biomédicas: A IA sistemática aprimora imagens biomédicas e diagnósticos, permitindo a análise automatizada de imagens, a extração de recursos e o reconhecimento de padrões em imagens médicas. As técnicas de imagem com tecnologia de IA, como a classificação e a segmentação de imagens baseadas em aprendizagem profunda, melhoram a precisão do diagnóstico, permitem a detecção precoce de doenças e orientam o planejamento do tratamento em radiologia, patologia e imagens médicas.
• Integração e análise de dados biológicos: A IA sistemática integra diversos conjuntos de dados biológicosincluindo dados genômicos, transcriptômicos, proteômicos e metabolômicos, para descobrir os mecanismos moleculares subjacentes e as vias biológicas. Abordagens orientadas por IA, como análise de rede, enriquecimento de caminhos e integração de vários ômicos, elucidam interações complexas em sistemas biológicos, identificam novos alvos terapêuticos e preveem respostas a medicamentos.
• Sistemas de suporte a decisões clínicas: Desenvolvimento de IA sistemática sistemas de suporte a decisões clínicas que auxiliam os profissionais de saúde no diagnóstico de doenças, na previsão dos resultados dos pacientes e na otimização das decisões de tratamento. Os algoritmos de IA analisam os dados dos pacientes a partir de registros eletrônicos de saúde, imagens médicas e dispositivos vestíveis para fornecer recomendações baseadas em evidências, melhorar a prestação de serviços de saúde e aprimorar os resultados dos pacientes.
• Conformidade regulatória e segurança: A IA sistemática garante a conformidade com a rrequisitos regulatórios e padrões de segurança em aplicações de ciências biológicas e biotecnologia. As ferramentas orientadas por IA auxiliam nas submissões regulatórias, no monitoramento de eventos adversos, na farmacovigilância e na avaliação da segurança de medicamentos, aumentando a transparência, a responsabilidade e a conformidade regulatória em todo o ciclo de vida do produto.

De modo geral, a IA sistemática em ciências da vida e biotecnologia aproveita as tecnologias de IA de forma abrangente para acelerar a descoberta científica, aprimorar a prestação de serviços de saúde e enfrentar os desafios globais de saúde. Ao aproveitar o poder da IA em todo o contínuo de pesquisa, desenvolvimento e aplicação, a IA sistemática impulsiona a inovação, promove a colaboração e transforma o futuro da medicina e da biotecnologia.

Deficiências da IA sistemática

Qualidade e disponibilidade dos dados

Os algoritmos de IA dependem muito de conjuntos de dados de alta qualidade, diversificados e bem anotados para treinamento e validação. A aquisição desses conjuntos de dados em ciências biológicas e biotecnologia pode ser um desafio devido a vários fatores. Primeiro, os dados biológicos geralmente apresentam alta dimensionalidade, heterogeneidade e complexidade, o que dificulta a captura precisa de todos os recursos relevantes. Além disso, os conjuntos de dados podem ser limitados em tamanho ou sofrerem de vieses, como a sub-representação de determinadas populações ou condições experimentais. Além disso, o acesso a dados proprietários ou confidenciais para pesquisa pode representar desafios legais e éticos. Essas limitações podem impedir o desenvolvimento e a generalização de modelos de IA em ciências da vida e biotecnologia.

Interpretabilidade e explicabilidade - Mapeamento dos dados

Outro desafio significativo na aplicação da IA às ciências da vida e à biotecnologia é a falta de interpretabilidade e explicabilidade dos modelos de IA. Embora as técnicas de aprendizagem profunda, como as redes neurais, geralmente alcancem um desempenho de ponta em várias tarefas, elas são inerentemente modelos de caixa preta, o que torna difícil entender o processo de tomada de decisão subjacente. Em campos em que a transparência e a interpretabilidade são cruciais, como os sistemas de suporte a decisões clínicas ou a descoberta de medicamentos, essa falta de explicabilidade prejudica a confiabilidade e a aceitação das soluções de IA. Pesquisadores e órgãos reguladores precisam de métodos para interpretar as previsões de IA, entender a importância dos recursos e identificar possíveis vieses para garantir a confiabilidade e a segurança dos aplicativos orientados por IA.

Desafios da padronização de dados

Uma das principais deficiências da IA em ciências biológicas e biotecnologia gira em torno de problemas de padronização de dados. Os dados biológicos geralmente vêm de diversas fontes, incluindo diferentes laboratórios, experimentos e técnicas de geração de dados. Como resultado, a falta de formatos de dados, anotações e metadados padronizados representa desafios significativos para os algoritmos de IA. Formatos e estruturas de dados inconsistentes prejudicam a interoperabilidade, dificultando a integração e a análise de conjuntos de dados de várias fontes. 

Além disso, as variações na qualidade dos dados, nos métodos de pré-processamento e nos protocolos experimentais complicam ainda mais o processo de padronização. Os modelos de IA podem ter dificuldades para generalizar os conjuntos de dados sem dados padronizados, o que leva a previsões tendenciosas ou não confiáveis. Para enfrentar os desafios da padronização de dados, são necessários esforços conjuntos para desenvolver e adotar formatos padronizados, ontologias e esquemas de metadados para representar dados biológicos. Iniciativas colaborativas, como a Princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)O objetivo do projeto é promover a padronização de dados e facilitar o compartilhamento e a reutilização de dados na comunidade de ciências da vida. 

Ao promover a padronização de dados, os pesquisadores podem aumentar a confiabilidade, a reprodutibilidade e a interoperabilidade das análises orientadas por IA nas ciências da vida e na biotecnologia, acelerando, em última análise, a descoberta científica e a inovação.

Caminho sustentável para o futuro com IA sistemática

Para conseguir uma implementação sustentável e sistemática da IA no setor de biotecnologia e nos laboratórios de ciências biológicas nos próximos anos, várias ações importantes precisam ser tomadas:

1. Investir em infraestrutura e padronização de dados: Estabelecer uma infraestrutura de dados robusta para apoiar o armazenamento, o gerenciamento e o compartilhamento de diversos conjuntos de dados biológicos. Implementar protocolos de padronização de dados, ontologias e esquemas de metadados para garantir a interoperabilidade e a consistência entre os conjuntos de dados. Investir em processos de curadoria de dados, anotação e controle de qualidade para manter a integridade e a confiabilidade dos dados.
2. Desenvolver talentos e conhecimentos especializados em IA: Investir em programas de treinamento e oportunidades de desenvolvimento profissional para desenvolver a experiência em IA nos laboratórios de biotecnologia e ciências biológicas. Ofereça treinamento interdisciplinar em biologia, ciências da computação e metodologias de IA para equipar os pesquisadores com as habilidades e os conhecimentos necessários para aproveitar a IA de forma eficaz. Incentivar a colaboração entre biólogos, cientistas de dados e pesquisadores de IA para promover a troca de conhecimento e a inovação interdisciplinar.
3. Promover práticas de IA éticas e responsáveis: Estabelecer diretrizes éticas e estruturas regulatórias para aplicativos de IA de biotecnologia e ciências da vida. Garantir a conformidade com as normas de privacidade, padrões de segurança de dados e princípios éticos que regem a pesquisa e o desenvolvimento de IA. Fomentar uma cultura de transparência, prestação de contas e uso responsável da IA, com mecanismos para tratar de preocupações éticas e mitigar possíveis vieses nos algoritmos de IA.
4. Facilite o compartilhamento e a colaboração de dados: Promover o compartilhamento de dados e a colaboração entre laboratórios de biotecnologia e ciências biológicas para facilitar o intercâmbio de dados, ferramentas e metodologias. Estabeleça acordos de compartilhamento de dados, redes de pesquisa colaborativa e plataformas de acesso aberto para compartilhar conjuntos de dados, modelos de IA e resultados de pesquisas. Incentivar a colaboração pré-competitiva e o compartilhamento de conhecimento para acelerar a descoberta científica e a inovação.
5. Desenvolver soluções robustas de IA para aplicativos específicos: Investir no desenvolvimento de soluções orientadas por IA adaptadas a aplicações específicas e áreas de pesquisa em biotecnologia e ciências da vida. Concentre-se em enfrentar desafios específicos de domínios, como descoberta de medicamentos, medicina personalizada, genômica e imagens biomédicas, por meio de abordagens baseadas em IA. Colaborar com parceiros do setor, instituições acadêmicas e fornecedores de tecnologia para co-desenvolver e validar soluções de IA que atendam às necessidades exclusivas da comunidade de ciências biológicas.
6. Garantir a interoperabilidade e a escalabilidade: Projetar sistemas de IA tendo em mente a interoperabilidade e o dimensionamento para facilitar a integração com os fluxos de trabalho e a infraestrutura existentes. Adote padrões de código aberto e arquiteturas modulares para permitir uma integração perfeita com sistemas de automação de laboratório, plataformas de gerenciamento de dados e ferramentas analíticas. Garanta que as soluções de IA possam ser dimensionadas para acomodar volumes de dados crescentes, necessidades de pesquisa em evolução e tecnologias emergentes.
7. Avaliar o desempenho e o impacto: Implementar mecanismos para avaliar o desempenho e o impacto das implementações de IA em laboratórios de biotecnologia e ciências biológicas. Definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas para medir a eficácia, a eficiência e a confiabilidade das soluções de IA na obtenção dos resultados desejados. Realizar avaliações, auditorias e revisões regulares para identificar áreas de melhoria e otimização.
8. Promover a diversidade técnica: Promover a diversidade de conhecimentos técnicos nos esforços de pesquisa e desenvolvimento de IA nos laboratórios. Promover a diversidade no recrutamento de talentos de IA, colaborações de pesquisa e cargos de liderança. Garantir a representação de diversas perspectivas, formações e conhecimentos para impulsionar a inovação.

Resumo

Ao tomar essas medidas, os laboratórios de biotecnologia e ciências biológicas podem estabelecer um caminho sustentável e sistemático para a implementação da IA, permitindo que eles aproveitem todo o potencial das tecnologias de IA para acelerar a descoberta científica, melhorar os resultados de saúde e enfrentar os desafios globais de saúde. Se estiver interessado em saber mais sobre a implementação da IA em seu laboratório e/ou empresa, entre em contato conosco, Entre em contato com o eLabNext aqui para discutir como podemos ajudar.