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

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 is quickly becoming one of the most important branches of science that can be applied in the biotech industry. Here are some major applications of ciencia de los datos en 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: Annotation is the process of adding notes to specific genes in the sequence. Tools are being built to put an automated annotation system in place, which requires pattern recognition and identification.

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.

Martin Krzywinski habla de Circos, webcast 4 pm EST WIRED/MD Anderson #WIREDHealth http://t.co/7dV7a3mYAv pic.twitter.com/N8412zOLVg

- Scott Merville (@smerv) 6 de noviembre de 2013

Análisis: Data analytics software helps draw certain inferences from specific gene sequences and mutations that are invaluable in the salud industry. The information obtained from análisis de datos can also be applied in the drug discovery and development sphere for targetting specific diseases and customizing treatment approaches.

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

Researchers in biotech are often pressurized by time, but contrarily, the investigación undertaken to achieve a desired result can go on for years. Data analytics, when applied to ensayos clínicos and experiments, help quickly identify the source of error with greater ease. They also help build predictive models and provide information on optimum parameters that will achieve the desired outcome of an experiment.

Data modelling helps biotecnología y farmacia companies screen drugs before they pick the one that’s most effective, based on the computer-generated feedback. The best options are then taken further to clinical trials. Analysis also helps hospitals monitor and evaluate patient progress and their treatment plans. Genentech has 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. Predilytics, a healthcare análisis predictivo company, has recorded the data of about 250 million consumers, creating insights into the where, what and when of patient requirements.

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.

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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