La I + D en biotecnología es tanto un problema de Big Data en Life Science como un problema científico en sí. Descubre cómo ayuda la nube en este sentido.
En estos días, la I + D en biotecnología es tanto un problema de Big Data en Life Science como un problema científico en sí. El motivo radica en que, en la última década, el campo de la biología sintética ha hecho un trabajo increíble resolviendo los desafíos a la hora de lograr que la biología sea más fácil de diseñar.
A su vez, estas nuevas técnicas han creado un nuevo desafío para el que la industria del Life Science no estaba preparada. El hecho de almacenar infinidad de datos súper complejos en un único lugar donde todo está interconectado y se puede convertir en información real en meros segundos.
La problemática del Big Data y la ingeniería de software ahora son el epicentro de industria de las ciencias de la vida. Una vez que se digitalice la industria, se desbloqueará un gran potencial para la ciencia hasta ahora sin igual que revolucionará el sector.
Es decir, nuevos fármacos, tipos de alimentos, ropa de alto rendimiento a partir de telas a base de células. En definitiva, una nueva generación de productos químicos y materiales elaborados a base de alta tecnología.
Nativos digitales en biotecnología
Hoy en día, las nuevas empresas de biotecnología se originan sin perder de vista el Big Data. La ciencia de datos es una parte importante del negocio y su infraestructura de investigación está orientada a cómo capturar y aprender de las grandes cantidades de datos disponibles. No están obligados a los sistemas de datos heredados. Por ello, en cierto sentido tienen ventaja sobre las empresas ya establecidas pues es más fácil comenzar desde cero.
Sin embargo, estas startups tienen otras restricciones. Hay menos recursos y más preguntas existenciales a largo plazo. Pese a ello, en general están muy bien preparados para aprovechar las herramientas y tecnologías de la biología sintética para innovar y producir a una velocidad sin precedentes.
Las empresas están aprendiendo de sus rivales más jóvenes. Estas grandes empresas no solo están adoptando las mismas herramientas, sino que muchos de los nuevos emprendedores terminarán formando parte de organizaciones más grandes en el futuro. Hay muchas fusiones y adquisiciones en Life Science, por lo que habrá muchas compañías farmacéuticas grandes que adquirirán algunas de las nuevas biotecnologías para aportar experiencia internamente.
Big Data en Life Science
Algunos de los ejemplos en los que el Big Data se emplea en Life Science son:
- Medicina de precisión
- Investigación genómica
- Tableros de investigación y análisis de bioinformática
- Data lakes farmacéuticos
Sin embargo, los campos de acción en los que el Big Data ayuda a la evolución y desarrollo de Life Science son mucho más amplios.
¿Equivale un emprendedor con portátil a una startup biotecnológica?
En principio, y tomándolo un poco a broma, se podría decir que cualquier persona con un portátil y un café es capaz de crear un prototipo de su idea biotecnológica. Pero se debe tomar muy en serio el poder de la nube para brindar a estos emprendedores la capacidad de aprovechar poderosas herramientas e infraestructura bajo demanda.
El Big Data en Life Science debe tener como objetivo democratizar y descentralizar la creación y el funcionamiento de la biotecnología. De esta forma, la geografía y el capital para construir un laboratorio no limitan la innovación.
Atrás quedaron los días en que era necesario recaudar miles y miles de euros de capital de riesgo para respaldar los centros de datos incluso antes de poder lanzar un producto al mercado y comenzar a probarlo. Hoy en día, los pequeños equipos de innovadores no tienen por qué estar en el mismo lugar ni depender de la experiencia especializada de lugares remotos. En este entorno, los investigadores dependen de un conjunto de aplicaciones en la nube para diseñar ADN, colaborar en experimentos, gestionar flujos de trabajo de investigación y tomar decisiones críticas de I + D.
Los avances informáticos en biotecnología, junto con organizaciones de investigación por contrato (CRO) y entidades como Amazon Web Services y Google Cloud, permitirán concebir y administrar una pequeña empresa de biotecnología desde cualquier portátil.
Qué esperar en este 2020 y años venideros
2020 será otro año emocionante para las ciencias de la vida, especialmente con la llegada del Big Data en Life Science. Desde los datos estructurados de alta calidad en adelante, existen todo tipo de innovaciones por hacer que antes resultan imposibles.
Es importante destacar que se podrán aprovechar los avances en Inteligencia Artificial, abriendo nuevas formas de racionalizar el trabajo y conocimientos completamente nuevos sobre la propia biotecnología.
Se dice que este es el siglo de la biología, pero en realidad se trata de bio e informática, donde la tecnología se encuentra con la bio y la bio con la tecnología. Una vez que las empresas tienen datos de alta calidad en un solo lugar, es hora de navegar hacia aguas desconocidas para ver qué somos capaces de hacer.
Aina del Águila Pla
Life Sciences & Healthcare Consultant en Spring Professional | LHH Recruitment Solutions
