Probando opciones analíticas innovadoras

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19, ha habido un mayor nivel de inversión en pruebas y servicios analíticos, señala Kishore Hotha, vicepresidente y director mundial de investigación y desarrollo analítico en Veranova.

"El cambio al trabajo remoto también ha impactado a la industria, impulsando el desarrollo de tecnologías de pruebas analíticas remotas para dar soporte a operaciones remotas", añade Hotha. “Además, la pandemia ha acelerado la utilización de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) en pruebas analíticas. Estas tecnologías ofrecen automatización, precisión mejorada y eficiencia en procesos de prueba, a la vez que permiten la identificación de posibles problemas relacionados con los medicamentos. Además, ha habido un mayor énfasis en la medicina personalizada, el cual implica adaptar medicamentos y tratamientos a la conformación genética y al historial médico de un individuo”.

Los laboratorios han buscado implementar procesos más automatizados en sus prácticas para mejorar la eficiencia.

En términos de identificación de marcadores genéticos asociados con enfermedades y terapias dirigidas, Hotha cree que los cambios deberían persistir en la era postpandémica, a medida que la industria farmacéutica desarrolla medicamentos novedosos y tratamientos para abordar necesidades insatisfechas de pacientes.

"En general, la pandemia de COVID-19 ha catalizado por lo tanto avances en pruebas analíticas, promoviendo la innovación y mejorando la capacidad de la industria para proporcionar soluciones farmacéuticas seguras y eficaces", afirma.

Nuevos procesos de prueba
Según Hotha, un excelente ejemplo de innovación que está ayudando a acelerar los procesos de prueba es el uso cada vez mayor de la robótica y la inteligencia artificial. Este tipo de avances tecnológicos benefician tanto al paciente como a la empresa farmacéutica cuando se utilizan correctamente.

“Los laboratorios están implementando nuevos procesos en pruebas analíticas de medicamentos para mejorar la seguridad, la eficacia y la eficiencia. Estos incluyen el uso de robótica para tareas automatizadas, almacenamiento y análisis de datos basados en la nube, inteligencia artificial y aprendizaje automático (AA) y enfoques de medicina personalizada”, dice Hotha. “Los sistemas robóticos automatizan tareas como pipeteo y centrifugación, mejorando la precisión, la eficiencia y la rentabilidad. Los sistemas basados en la nube permiten compartir datos y colaborar sin problemas, mejorando la precisión y la eficiencia de las pruebas mientras se facilita el desarrollo de métodos novedosos. La IA y el AA ayudan a desarrollar nuevas técnicas de prueba, identificando problemas potenciales con los medicamentos y mejorando la interpretación de resultados”.

En el caso de medicina personalizada, las pruebas necesitan estar individualizadas para el paciente, considerando la conformación genética y el historial médico, especifica Hotha. “Los procesos [automatizados] fomentan el desarrollo de medicamentos más seguro y eficiente, haciendo las pruebas más asequibles y accesibles. Los laboratorios pueden acelerar las pruebas, mejorar la precisión y reducir costos aprovechando la automatización, el análisis dirigido por datos y los enfoques personalizados”, enfatiza.

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