La nube solventa los problemas de Big Data en Life Science

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.

 

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 nuevastécnicas han creado un nuevo desafío para el que la industria del LifeScience no estaba preparada. El hecho de almacenar infinidad de datossúper complejos en un único lugar donde todo está interconectado y se puedeconvertir en información real en meros segundos.

 

La problemática delBig Data y la ingeniería de software ahora son el epicentro de industria delas ciencias de la vida. Una vez que se digitalice la industria, se desbloquearáun gran potencial para la ciencia hasta ahora sin igual que revolucionará elsector.

 

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 nuevasempresas de biotecnología se originan sin perder de vista el Big Data.La ciencia de datos es una parte importante del negocio y su infraestructura deinvestigación está orientada a cómo capturar y aprender de las grandescantidades de datos disponibles. No están obligados a los sistemas de datosheredados. Por ello, en cierto sentido tienen ventaja sobre las empresas ya establecidaspues es más fácil comenzar desde cero.

 

Sin embargo, estas startups tienen otras restricciones.Hay menos recursos y más preguntas existenciales a largo plazo. Pese aello, en general están muy bien preparados para aprovechar las herramientas ytecnologías de la biología sintética para innovar y producir a una velocidadsin 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 enLife Science son:

 

  • Medicina de precisión
  • Investigación genómica
  • Tableros de investigación y análisis debioinformática
  • 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 decirque cualquier persona con un portátil y un café es capaz de crear un prototipode su idea biotecnológica. Pero se debe tomar muy en serio el poder de la nubepara brindar a estos emprendedores la capacidad de aprovechar poderosasherramientas e infraestructura bajo demanda.

 

El Big Data en Life Science debe tener comoobjetivo democratizar y descentralizar la creación y el funcionamiento de labiotecnología. De esta forma, la geografía y el capital para construir unlaboratorio no limitan la innovación.

 

Atrás quedaron los días en que era necesario recaudar milesy miles de euros de capital de riesgo para respaldar los centros de datosincluso antes de poder lanzar un producto al mercado y comenzar a probarlo. Hoyen día, los pequeños equipos de innovadores no tienen por qué estar en el mismolugar ni depender de la experiencia especializada de lugares remotos. En esteentorno, los investigadores dependen de un conjunto de aplicaciones en la nubepara diseñar ADN, colaborar en experimentos, gestionar flujos de trabajo deinvestigación y tomar decisiones críticas de I + D.

 

Los avances informáticos en biotecnología, junto conorganizaciones de investigación por contrato (CRO) y entidades como AmazonWeb Services y Google Cloud, permitirán concebir y administrar unapequeña empresa de biotecnología desde cualquier portátil.

 

Qué esperar en este 2020 y años venideros

 

2020 será otro año emocionante para las ciencias de lavida, especialmente con la llegada del Big Data en Life Science.Desde los datos estructurados de alta calidad en adelante, existen todo tipo deinnovaciones por hacer que antes resultan imposibles.

 

Es importante destacar que se podrán aprovechar losavances en Inteligencia Artificial, abriendo nuevas formas de racionalizarel trabajo y conocimientos completamente nuevos sobre la propia biotecnología.

 

Se dice que este es el siglo de la biología, pero enrealidad se trata de bio e informática, donde la tecnología se encuentra con labio y la bio con la tecnología. Una vez que las empresas tienen datos de altacalidad en un solo lugar, es hora de navegar hacia aguas desconocidas para verqué somos capaces de hacer.

 


  

Aina del Águila Pla
Life Sciences & Healthcare Consultant en Spring Professional | LHH Recruitment Solutions