La biotecnología tiene el poder de hacer frente a amenazas globales como las pandemias y el cambio climático, pero los métodos experimentales y de recopilación de datos obsoletos lo están frenando. Guy Levy-Yurista, director ejecutivo del desarrollador de plataformas de experimentos Synthace, explica cómo la computación en la nube podría acelerar los esfuerzos de las empresas de biotecnología para resolver los grandes problemas.

En Redu, un pueblo tranquilo en la Bélgica rural, hay un reloj de sol que nos advierte a todos. Junto a un grabado de la conocida doble hélice del ADN se encuentran las palabras «tempus fugit, augebitur scientia‘ están grabadas en piedra. Traducido, nos dice que el conocimiento aumentará con el tiempo.

Es un sentimiento optimista, pero también es una advertencia. Sí, creceremos en nuestro conocimiento del mundo que nos rodea con el tiempo, pero la siguiente pregunta es, al menos para mí: ¿qué tan rápido sucederá eso? Quizás la respuesta actual es «no lo suficientemente rápido».

Aquí hay otra forma de hacer la misma pregunta: ¿Alcanzará la ciencia su verdadero potencial antes del final de esta década? Mi respuesta: Solo si lo liberamos. Debemos encontrar una manera de liberar a la ciencia de cualquier cosa que la frene para abordar una variedad de crisis que enfrenta la sociedad, incluida la resistencia a los antibióticos, las pandemias y el cambio climático.

Y no se equivoquen, el desafío por delante es desalentador. Nuestra industria se encuentra bajo una presión increíble y creciente para gestionar la complejidad biológica, avanzar en el conocimiento científico más rápido y mejorar la reproducibilidad de los datos. Pero tenemos que luchar contra las viejas y difíciles formas; Las tecnologías y los procesos obsoletos que pueden sofocar los descubrimientos que conocemos están al alcance de la mano.

Si no me cree, pregúntese: ante todos estos desafíos, ¿nuestros biólogos son capaces de trabajar tan bien como pueden? De momento diría que es todo lo contrario. Los investigadores están limitados por la necesidad de estar en un lugar, el laboratorio, conectados a su estación de laboratorio y atendiendo a equipos sofisticados que los involucran en un círculo vicioso de tareas serviles. Con demasiada frecuencia, la ciencia se fija en un lugar y se mantiene cautiva por los límites que nosotros, como meros seres humanos, le hemos impuesto.

¿Por qué es esto? Hay demasiada fricción entre el biólogo y la ciencia que quiere hacer. Demasiado depende de la intervención manual que introduce errores y ralentiza el progreso. Si queremos ofrecer mejores medicamentos, mejor biotecnología, mejor tecnología climática y mejor tecnología alimentaria, debemos encontrar una manera de reducir esta fricción eliminando nuestra dependencia de la participación manual. Necesitamos desvincular la imaginación y la creatividad de nuestras mejores mentes de las limitaciones de los espacios físicos de los que dependemos actualmente. Y el tiempo corre.

Reloj de sol Redu WikimediaCommons
reloj de sol de redu

La solución está a nuestro alrededor: la nube. Necesitamos aprovechar las tecnologías de automatización basadas en la nube de próxima generación al abordar la desconexión entre estas tecnologías y el mundo físico mismo. Para hacer esa conexión, necesitamos una forma confiable de representar el trabajo biológico en código. Si podemos hacer eso, podemos representar los experimentos mismos en un formato digital. Mejor aún, podemos digitalizar la ciencia misma y así liberarla.

Si tenemos éxito en esto, se abrirán las conexiones con todos los demás medios digitales. El verdadero poder de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y, finalmente, la computación cuántica está disponible para las ciencias de la vida y les permite desarrollar todo su potencial.

Sin embargo, «representar experimentos con código» es más fácil decirlo que hacerlo. No sucede de la noche a la mañana. ¿Quién debe escribir este código? ¿Son los biólogos? ¿Los retamos a convertirse en informáticos? No, eso sería un trágico error. Los biólogos no quieren perder el tiempo programando; quieren pasar su tiempo haciendo ciencia.

En el nivel más básico, los científicos necesitan herramientas que reduzcan los pasos entre ellos y los objetivos que persiguen en sus experimentos. Las herramientas deben ser intuitivas, permitir que los investigadores se guíen a sí mismos hacia lo que quieren lograr, sugerir plantillas para ahorrar tiempo y ayudarlos a descubrir formas nuevas y creativas de hacer su trabajo. Aún mejor, deberían ayudarlos a producir datos de la más alta calidad, listos para la computación en la nube y cualquier otra tecnología que se pueda conectar a ella.

Si bien actualmente hay muchas plataformas que ayudan a digitalizar los registros o elementos del proceso experimental basados ​​puramente en la automatización, hemos visto muy pocas otras que se mueven en el ámbito de la digitalización de experimentos de la misma manera que nosotros. Al traducir los experimentos modulares en instrucciones de automatización, la plataforma que construye nuestra empresa cierra una enorme brecha entre el diseño experimental y los científicos de datos ricos en contexto que necesitan para avanzar.

Todo científico está motivado por el deseo de encontrar soluciones a los problemas más difíciles de la humanidad. Por el momento, rara vez tienen el mejor entorno para convertir sus ideas más salvajes en realidad científica. Todo eso cambiará pronto. Equipados con tecnología nativa de la nube de próxima generación, resolverán rápidamente los problemas más apremiantes de la humanidad.

Para citar al poeta EE Cummings: «toda ignorancia se desliza hacia el conocimiento.“La alegría del descubrimiento científico debe alentarse, fortalecerse y perseguirse con las intenciones más fuertes. Pero el reloj sigue corriendo. El tiempo vuela.


Guy Levy-Yurista ha sido director ejecutivo de Synthace desde mayo de 2021. Tiene más de 20 años de experiencia en roles de estrategia, marketing y liderazgo de productos en nuevas empresas y compañías Fortune 500.

Foto de portada sobre Elena Resko. Imagen en línea a través de Jean-Pol GRANDMONT a través de Creative Commons.

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