Revista Farmabiotec - Número 15

64 farmaBIOTEC #15 Encontramos este problema en biomanufactura y bio- tecnología, donde integrar tecnologías digitales e inteli- gencia artificial (IA) prometen transformar el desarrollo de fármacos y productos biológicos. Los biomarcadores abarcan parámetros celulares, bio- químicos y moleculares a nivel de tejidos y órganos. Su amplitud es tan grande como la biología, van desde la tem- peratura hasta transcriptos de RNA. La dificultad radica en la recolección, integración e inter - pretación de grandes volúmenes de datos para garantizar la utilidad de estos indicadores. La transformación digital promete superar estos desa- fíos. Es necesario sistematizar la recolección de datos y conviertir grandes volúmenes de datos en información útil en tiempo real para la medicina personalizada. Antes de tomar y analizar datos, debemos definir bio - marcadores de alta calidad por su especificidad, sensibili - dad y reproducibilidad. Históricamente, los biomarcadores se basaron en medidas simples, como la presión arterial o el conteo de células sanguíneas. Con el tiempo, avanzamos hacia técnicas sofisticadas, como la espectrometría y la PCR. Estas permiten detectar cambios celulares y moleculares, como la presencia de proteínas específicas asociadas a enfermedades. A pesar de estos avances, algunas enfermedades, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), aún carecen de biomarcadores claros para un diagnóstico eficiente. Aunque hay avances muy prometedores. La digitalización, el aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de revolucionar el campo. La integración de estas tecnologías podría facilitar la identificación de mejores biomarcadores aún no descubiertos. ¿En qué consisten estos cambios? Innovaciones en la recolección y análisis de datos Sistemas de monitoreo en tiempo real, como sensores portátiles y dispositivos de seguimiento remoto, permiten evaluar continuamente biomarcadores fisiológicos, como el ritmo cardíaco y la presión. Estos dispositivos proporcio- nan datos valiosos sobre la salud del paciente y permiten una evaluación continua. La IA, mediante algoritmos de aprendizaje automático, puede analizar los enormes volúmenes de datos para identificar patrones complejos en cualquier tipo de datos: desde presión y ritmo cardiáco, hasta análisis genómicos, proteómicos y metabolómicos. Esto permitiría identificar biomarcadores con una preci - sión sin precedentes y ayudaría a prever cómo interactúan entre sí, junto a su correlación con distintas enfermedades. La integración multi-ómica, parte de lo que hacemos en Stämm, busca combinar datos de diferentes niveles MUNDO Biotec Biomarcadores La Revolución digital en biomarcadores: transformando la medicina y la biomanufactura Los biomarcadores son herramientas cruciales para medir procesos biológicos, enfermedades o respuestas a tratamientos. Sin embargo, la obtención de datos en tiempo real sigue siendo un desafío significativo. FIDEL CHAVES, Scuentific Communications Specialist en Stämm.