La biotecnología se encuentra en el medio de la biología y la tecnología. A través de tecnologías modernas, utiliza procesos biológicos, organismos, células, moléculas y sistemas para crear nuevos productos en beneficio de la humanidad y el planeta. Además, incluye investigación y desarrollo de laboratorio a través de la bioinformática para investigar y extraer biomasa a través de la ingeniería de bioprocesos para desarrollar productos de alto valor. La biotecnología está activa en varios campos, como la agricultura, la medicina, los animales, la industria y otros.

La biotecnología blanca relacionada con la fabricación de productos que requieren procesos químicos a partir de la biomasa también puede ser una de las soluciones a la crisis energética a través de la producción de biocombustibles. Este último se puede utilizar para vehículos o calefacción.

Cada organización que trabaja en el campo de la biotecnología mantiene extensos conjuntos de datos almacenados en bases de datos. Estos datos también deben ser filtrados y analizados para que sean válidos y aplicables. Las operaciones como la fabricación de medicamentos, el análisis químico, los estudios de enzimas y otros procesos biológicos deben estar respaldados por herramientas robustas computarizadas para un alto rendimiento y precisión, y ayudar a reducir los errores manuales.

Una de las tecnologías más útiles que ayudan a administrar los procesos biológicos, la producción de medicamentos, la cadena de suministro y el manejo de datos dentro de la biotecnología es la inteligencia artificial.

Interactúa con datos obtenidos a través de literatura científica y estudios de datos clínicos. AI también administra conjuntos de datos inconmensurables de ensayos clínicos, lo que permite la detección y el análisis virtuales de la gran cantidad de datos. Esto reduce el costo de los ensayos clínicos y aporta descubrimientos y conocimientos a todos los campos en los que opera la biotecnología.

Los datos más predecibles facilitan la creación de procesos de trabajo y flujos de trabajo, mejoran la velocidad de rendimiento y la precisión de los procedimientos, y hacen que la toma de decisiones sea más eficiente. El 79% dice que la tecnología de inteligencia artificial está afectando los flujos de trabajo y se está volviendo fundamental para la productividad.

Todos estos resultados se traducen en soluciones más rentables. Los ingresos estimados generados con la IA aumentaron TN$1,2 en los últimos tres años.

Ventajas del uso de la inteligencia artificial en biotecnología.

La IA encuentra aplicaciones en varios campos, pero el más importante es el uso de la IA en la atención médica. Aunque la capacidad de tecnología como la categorización de datos y la realización de análisis predictivos es beneficiosa para cualquier campo científico.

Administrar y analizar datos

Los datos científicos se amplían constantemente y deben organizarse de manera significativa. Este proceso es complicado y requiere mucho tiempo: los científicos tienen que realizar tareas repetitivas y pesadas que deben realizarse con gran atención.

Los datos con los que trabajan son una gran parte del proceso de investigación, lo que resulta en altos costos y energía desperdiciada en caso de error. Además, muchos tipos de investigación no conducen a soluciones prácticas porque no pueden traducirse al lenguaje humano. Los programas de IA ayudan a automatizar el mantenimiento y el análisis de datos. Las plataformas de código abierto con tecnología de inteligencia artificial ayudan a reducir las tareas repetitivas, manuales y que consumen mucho tiempo que los trabajadores de laboratorio deben realizar y los liberan para concentrarse en operaciones impulsadas por la innovación.

La modificación genética, las composiciones químicas, las investigaciones farmacológicas y otras tareas informáticas críticas se exploran a fondo para obtener resultados más breves y confiables.

De hecho, el mantenimiento efectivo de los datos es crucial para todos los campos científicos. Sin embargo, el beneficio más significativo de la IA es su capacidad para organizar y sistematizar datos en formularios y producir resultados predecibles.

Impulsar la innovación en el campo médico

En la última década, nos hemos enfrentado a la urgente necesidad de innovación en la fabricación y aplicación de productos farmacéuticos, químicos industriales, químicos alimentarios y otras materias primas relacionadas con la bioquímica.

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La IA en biotecnología es esencial para impulsar la innovación a lo largo del ciclo de vida de un fármaco o compuesto químico y en los laboratorios.

Ayuda a encontrar la combinación correcta de productos químicos mediante el cálculo de permutaciones y combinaciones de diferentes compuestos sin pruebas de laboratorio manuales. Además, la computación en la nube hace que la distribución de materias primas utilizadas en biotecnología sea más eficiente.

En 2021, el laboratorio de investigación DeepMind desarrolló el mapa de proteínas humanas más completo utilizando IA. Las proteínas realizan una variedad de tareas en el organismo humano, desde construir tejido hasta combatir enfermedades. Su estructura molecular determina su propósito, que puede tener miles de iteraciones: saber cómo los pliegues de proteínas ayudan a comprender su función, lo que permite a los científicos descubrir numerosos procesos biológicos, como: B. el funcionamiento del cuerpo humano, o desarrollar nuevos tratamientos y medicamentos.

Estas plataformas permiten a los científicos de todo el mundo acceder a datos sobre descubrimientos.

Las herramientas de IA ayudan a descifrar datos para revelar los mecanismos de enfermedades específicas en diferentes regiones y ayudan a que los modelos de análisis sean precisos para su geografía. Antes del uso de la IA, se llevaban a cabo experimentos costosos y que consumían mucho tiempo para determinar la estructura de las proteínas. Y ahora, alrededor de 180 000 estructuras de proteínas producidas por el programa están disponibles gratuitamente para que las utilicen los científicos a través del Protein Data Bank.

El aprendizaje automático ayuda a que los diagnósticos de línea sean más precisos mediante el uso de resultados reales para mejorar las pruebas de diagnóstico. Y cuantas más pruebas se ejecuten, se generarán resultados más precisos.

La IA es una gran herramienta para mejorar los registros de salud electrónicos con medicamentos basados ​​en evidencia y sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas.

La inteligencia artificial también se usa ampliamente en ingeniería genética, radiología, medicina personalizada, administración de medicamentos y otros campos. Por ejemplo, según el estudio actual, la IA mejoró la precisión y la eficiencia de la detección del cáncer de mama en comparación con un radiólogo de mama estándar. Otro estudio afirma que las redes neuronales pueden detectar el cáncer de pulmón más rápido que los radiólogos capacitados. Otra aplicación de IA es la detección más precisa de enfermedades a partir de rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas a través de software impulsado por IA.

Reduce el tiempo de investigación

Nuevas enfermedades se están extendiendo rápidamente a través de los países debido a la globalización. Lo experimentamos con COVID-2019; En consecuencia, la biotecnología debe acelerar la producción de los medicamentos y vacunas necesarios para combatir tales enfermedades.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático mantienen el proceso de detección de los compuestos correctos, ayudan a sintetizarlos en los laboratorios, ayudan a analizar los datos de potencia y los envían al mercado. El uso de IA en biotecnología reduce la vida útil de 5 a 10 años a 2 a 3 años.

Aumento de la producción de cultivos

La biotecnología es fundamental para la ingeniería genética de los cultivos a fin de producir cosechas más ricas. El papel de las tecnologías basadas en IA es cada vez mayor en el examen de los rasgos de las plantas, la comparación de cualidades y la proyección de resultados realistas. La biotecnología agrícola también utiliza la robótica, una rama de la inteligencia artificial, para la fabricación, la búsqueda de alimento y otras tareas críticas.

Al combinar datos como las previsiones meteorológicas, las características agrícolas y la disponibilidad de semillas, compost y productos químicos, la IA ayuda a planificar patrones futuros en el ciclo de los materiales.

IA en biotecnología industrial

IoT y AI se utilizan ampliamente en la fabricación de vehículos, combustibles, fibras y productos químicos. AI analiza los datos recopilados por IoT para convertirlos en datos valiosos para mejorar el proceso de producción y la calidad del producto a través de la previsión de resultados.

Las simulaciones por computadora y la IA proporcionan el diseño molecular esperado. Las cepas se fabrican utilizando robótica y aprendizaje automático para probar la precisión del diseño de la molécula deseada.

Para resumir

Aunque esto es solo el comienzo del uso de la IA en biotecnología, ya se pueden ofrecer muchas mejoras para diferentes áreas. Además, el creciente desarrollo de software soportado por inteligencia artificial en biotecnología demuestra que se puede utilizar para múltiples procesos, operaciones y tácticas para obtener una ventaja competitiva.

No solo puede impulsar la innovación, sino que también puede ser una herramienta valiosa para reducir costos al realizar pruebas más precisas y predecir resultados sin tener que ejecutar los experimentos en el laboratorio.

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Crédito de la imagen destacada: proporcionada por el autor; ¡Muchas gracias!

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