Farmabiotec Número 26

66 farmaBIOTEC #26 La investigación bioquímica ha avanzado durante más de un siglo apoyándose, principalmente en dos pilares fundamentales: la destreza experimental y la intuición del químico. Sin embargo, este modelo tradicional afronta ya sus propios límites en un contexto donde el espacio químico crece de manera exponencial y las necesidades de la industria farmacéutica requieren procesos cada vez más rápidos, reproducibles y sostenibles. Guillermo Marcos Ayuso, Senior Scientist, AItenea Biotech. Hoy asistimos a una transformación profunda: el labo- ratorio deja de ser únicamente un escenario manual, cen - trado en matraces y técnicas clásicas, para convertirse en un entorno donde la automatización y la inteligencia artifi- cial (IA) desempeñan un papel decisivo. Esta transición no implica sustituir la creatividad humana, sino multiplicar su alcance mediante herramientas de diseño predictivo y sis- temas capaces de ejecutar experimentos con autonomía creciente. Uno de los avances más llamativos de esta nueva era son los llamados self-driving laboratories , laboratorios capaces de cerrar el ciclo experimental sin intervención continua del investigador. En ellos, un algoritmo decide qué condiciones probar, envía instrucciones a un con- junto de bombas, reactores o robots líquidos, analiza los resultados mediante espectroscopía en línea y utiliza ese conocimiento para proponer el siguiente experimento. Plataformas como RoboChem , 1 demuestran que este enfo- que no es ciencia ficción: permiten optimizar transforma- ciones químicas complejas en cuestión de horas, allí donde los métodos tradicionales requieren días de ajustes itera - tivos. Con la llegada de versiones más accesibles, incluso pequeñas empresas o grupos de investigación pueden empezar a integrar estos sistemas en su rutina investiga- dora sin necesidad de grandes inversiones. Este tipo de automatización no es simplemente una forma más rápida de hacer lo mismo. Cambia la naturaleza del proceso de optimización. Mientras la química tradicio - nal se basa en modificar una variable cada vez (el conocido enfoque one-factor-at-a-time ), los sistemas autónomos combinan adaptativamente información previa y búsqueda inteligente del espacio experimental mediante estrategias como la optimización bayesiana. Esto resulta esencial por - que las reacciones químicas son sistemas muy complejos, donde solventes, bases, catalizadores, aditivos, tempera- tura o intensidad de luz interactúan entre sí de forma no lineal. Con frecuencia, la intuición humana no basta para navegar esa complejidad, especialmente cuando el número de combinaciones supera los miles. Drug development Del laboratorio al algoritmo: automatización inteligente y modelos predictivos en el diseño moderno de fármacos MUNDO Biotec