Por qué la biotecnología necesita el poder de la analítica de datos

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El Proyecto Genoma Humano, que pretendía cartografiar y secuenciar todo el genoma humano, comenzó en 1990 y terminó en 2003 con un presupuesto inicial de más de $1,5 millones. Nos proporcionó, por primera vez, un medio para acceder a datos inestimables a través de los genes: patrones de evolución, enfermedades y sus tratamientos, mutaciones genéticas y sus efectos, información antropológica, etc. Ahora se están construyendo potentes programas informáticos y herramientas de análisis que pueden descifrar un genoma completo en cuestión de horas. Análisis de datos se está convirtiendo rápidamente en una de las ramas más importantes de la ciencia que puede aplicarse en la industria biotecnológica. Estas son algunas de las principales aplicaciones de la ciencia de los datos en la biotecnología:

Genómica

La secuenciación del ADN genera una enorme cantidad de datos que deben analizarse con cuidado, ya que la información y las conclusiones extraídas son aplicables en toda una serie de sectores, desde la medicina hasta la ciencia forense. Se trata de una ciencia de datos a varios niveles:

Almacenamiento: El primer paso es el almacenamiento de los datos de secuenciación del ADN. Si fuéramos a secuenciar el genoma de todos los seres vivos, desde un microbio hasta un ser humano, necesitamos contar con potentes herramientas de ciencia de datos que nos ayuden a almacenar, rastrear y recuperar la información pertinente.

Anotación: La anotación es el proceso de añadir notas a genes específicos en la secuencia. Se están creando herramientas para poner en marcha un sistema de anotación automatizado, que requiere el reconocimiento y la identificación de patrones.

Visualización: El ADN puede visualizarse en muchos niveles y en diferentes dimensiones. Las herramientas de visualización de datos ayudan a entender estos datos en forma de varios diseños, mostrando correlaciones y ayudando al usuario a identificar los problemas fácilmente. La analítica de datos también ayuda a crear un sólido software de ADN con funciones como el zoom, la panorámica y las funciones interactivas integradas en la interfaz para facilitar un estudio rápido. También están apareciendo en el mercado nuevas e innovadoras formas de visualización.

Análisis: El software de análisis de datos ayuda a sacar ciertas conclusiones de secuencias genéticas y mutaciones específicas que son de gran valor en la industria de la salud. La información obtenida a partir del análisis de datos también puede aplicarse en el ámbito del descubrimiento y el desarrollo de fármacos para atacar enfermedades específicas y personalizar los enfoques de tratamiento.

Ilumina, una empresa que vende herramientas de análisis de secuenciación de ADN, es todo está preparado para lanzar dos nuevas máquinas de secuenciación que permiten una visión más precisa de los genes.

Otras aplicaciones

Los investigadores en biotecnología suelen estar presionados por el tiempo, pero, por el contrario, la investigación llevada a cabo para conseguir un resultado deseado puede durar años. La analítica de datos, cuando se aplica a los ensayos y experimentos clínicos, ayuda a identificar rápidamente el origen del error con mayor facilidad. También ayudan a construir modelos predictivos y proporcionan información sobre los parámetros óptimos que permitirán alcanzar el resultado deseado de un experimento.

La modelización de datos ayuda a las empresas biotecnológicas y farmacéuticas a examinar los medicamentos antes de elegir el más eficaz, basándose en la información generada por el ordenador. Las mejores opciones se llevan luego a los ensayos clínicos. El análisis también ayuda a los hospitales a controlar y evaluar la evolución de los pacientes y sus planes de tratamiento. Genentech tiene desarrolló una base de datos de pacientes diagnosticados y tratados previamente de cáncer, y esto les está ayudando a elegir terapias eficaces para los pacientes que están siendo tratados actualmente. Predilyticsuna empresa de análisis predictivo en el ámbito de la salud, ha registrado los datos de unos 250 millones de consumidores, lo que permite conocer el dónde, el qué y el cuándo de las necesidades de los pacientes.

Las empresas de biotecnología agrícola también pueden aprovechar las herramientas de la ciencia de datos utilizándolas para identificar los cultivos con mejor rendimiento y mínimo impacto en el medio ambiente, especialmente entre las plantas modificadas genéticamente.

farmacia

El la industria farmacéutica en particular ha visto una explosión de datos a su disposición, y con ello, la asignación de pequeños ensayos clínicos a situaciones del mundo real es cada vez más difícil. Los datos que tienen a su disposición vienen en una variedad de formatos y a menudo son ruidosos, por lo que los científicos tienen que idear un software que pula estos datos en bruto y proporcione soluciones precisas.

Los macrodatos también ayudan a las empresas a obtener una visión más profunda de su mercado y a adaptar las soluciones a públicos específicos en función de sus comportamientos. Dentro de una organización, el análisis de datos puede ayudar a que las operaciones sean más eficaces y eficientes. En este sentido, informe publicado por McKinsey describe ocho formas en que las empresas farmacéuticas pueden beneficiarse de los grandes datos.

Análisis de datos proporciona métricas reveladoras para que las empresas de biotecnología puedan identificar los cuellos de botella y superar los retos. Permite tomar decisiones inequívocas, basadas en datos, que pueden reforzar las operaciones, los procesos y las ventas de una organización y, a su vez, su futuro.

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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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