FuenteLos socios del fondo de riesgo Andreessen Horowitz, los expertos en inversión en biotecnología Jorge Conde, Vijay Pande y Julie Yu escribieron un
manifiesto sobre el papel de los principios de ingeniería en la creación de innovación en biología, cuyas ideas principales formaron la base de esta publicación.
La humanidad está al borde de la transición de la biología de la ciencia empírica a la disciplina de la ingeniería. Durante milenios, los enfoques tecnogénicos se han utilizado para influir en los sistemas vivos, pero ahora hemos comenzado a utilizar nuestros propios mecanismos de la naturaleza, utilizando la ingeniería biológica, para diseñar, escalar y transformar la vida misma.
Hipótesis, verificación, revisión de datos es una ciencia empírica. La ingeniería, sin embargo, no funciona así: utiliza partes que conoce y comprende bien para diseñar y crear algo, como el software. Somos buenos escribiendo programas, en parte porque comenzamos a hacerlo desde cero. Sin embargo, la idea de transferir el pensamiento de ingeniería a la biología, que ha evolucionado miles de millones de años sin intervención humana, ha echado raíces.
La medicación como un código
El concepto de uno de los sistemas para el rápido desarrollo de las drogas.Así como los programadores prefieren trabajar desde cero cuando se trata de tareas técnicas, los biólogos y desarrolladores ahora pueden crear cosas completamente nuevas. El primer gran paso en esta dirección se dio hace 41 años cuando se creó una insulina humana genéticamente modificada en el Beckman Research Institute con la participación de Genentech utilizando tecnología de ADN recombinante (artificial).
El enfoque de ingeniería cambia fundamentalmente los métodos de diagnóstico, tratamiento y manejo de enfermedades. Hoy en día, herramientas como CRISPR permiten programar la biología con
una precisión
cada vez mayor, comenzando con bacterias diseñadas para producir nuevos químicos y proteínas, y terminando con células capacitadas para combatir el cáncer.
Un avance en la tecnología de los "medicamentos programados" (en forma de genes, células, microbios e incluso aplicaciones móviles y software que pueden afectar la salud) nos acerca al próximo paradigma de la medicina. Y el avance es muy oportuno: en promedio,
solo uno de los 20 medicamentos que se están desarrollando es efectivo directamente en el cuerpo humano. Es simplemente increíble que generalmente encontremos una medicina que funcione, dado que las personas son el producto MVP de miles de millones de años de evolución con el
código de espagueti más increíble de la historia.
Como los nuevos medicamentos son sistemas de ingeniería y son de naturaleza programable, el proceso de creación de nuevos medicamentos se vuelve iterativo: desde el desarrollo de una molécula para un propósito específico hasta el desarrollo de una plataforma en la que se puedan construir muchos medicamentos futuros. Por ejemplo, la compañía biotecnológica Ginkgo Bioworks, en lugar de producir antibióticos más efectivos, ha
creado una bioimpresora, con la ayuda de la cual es posible imprimir cepas de bacterias que compiten con microorganismos resistentes.
Medicina 2.0
Los científicos de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) han creado la bacteria E. coli con un genoma completamente sintético.Al igual que el software constantemente actualizado, los medicamentos programables están mejorando en las generaciones futuras. Por ejemplo, el método de
terapia con células T CAR implica la introducción de los propios linfocitos T del paciente programados artificialmente para reconocer el "objetivo" (células tumorales), y cada nueva versión de las células T CAR construidas será más complicada que la anterior. Al mismo tiempo, debido a la optimización del proceso técnico, el costo del método disminuirá (actualmente es de aproximadamente $ 500 mil).
El aspecto modular de la producción de medicamentos significa que es más fácil crear nuevas soluciones mediante la reutilización de componentes comunes, por lo que llegamos al análogo de los sistemas de automatización de diseño de dispositivos electrónicos (
EDA ), que nos permiten simular los dispositivos que se están desarrollando y estudiar su trabajo antes de introducirlos en el equipo.
Gracias a los avances en el aprendizaje automático, las computadoras nos proporcionan nuevos métodos de diagnóstico y tratamiento en lo que ahora se llama Medicina 2.0. Se presentan grandes cantidades de información en imágenes que son "comprensibles" para máquinas con una cantidad suficiente de datos etiquetados: por ejemplo, en microscopía, radiología, patología, etc. Otros conjuntos de datos son inherentemente bastante parecidos a las imágenes que son "comprensibles" para las redes neuronales: la secuencia de ADN o proteínas puede considerarse como un conjunto ordenado de números muy largo.
El estilo de vida como medicina programada
La esperanza de vida en las tribus existentes de un nivel primitivo: Hadza, Heavi, aborígenes australianos, Yanomamo, etc. (excluyendo la mortalidad infantil).No todos los tratamientos nuevos están asociados con moléculas. Hay un viejo chiste que dice que los fontaneros salvaron más vidas que los médicos: mejorar los sistemas de alcantarillado tuvo un gran impacto en la esperanza de vida. De hecho, el estilo de vida es una medicina increíblemente efectiva.
Según la OMS, el estado de salud humana está determinado por cuatro factores principales: estilo de vida (≈50%), herencia (≈20%), clima y ecología (≈20%) y el nivel de atención médica (≈10%). En los Estados Unidos, se
gastan $ 3 billones anualmente en el mantenimiento del último artículo, y cambiar los patrones de comportamiento humano hacia un estilo de vida saludable en esta etapa puede ser mucho más efectivo para mejorar la calidad del bienestar físico, mental y social. Un enfoque tecnológico ayudará aquí.
Los teléfonos, relojes inteligentes, medidores de glucosa en sangre, monitores de presión arterial y otros dispositivos generan una gran cantidad de datos en los que el aprendizaje automático puede revelar los matices ocultos del comportamiento humano. Por ejemplo, al comparar datos sobre la hora del almuerzo, sobre su actividad durante el día, sobre la duración del sueño, se revelarán errores de comportamiento que finalmente conducirán a un riesgo significativo para su salud.
La tecnología cambia mucho el comportamiento. Ya hoy, puede descargar aplicaciones móviles para tratar afecciones crónicas complejas, como
diabetes y
deterioro cognitivo .
Conclusión: biología de ingeniería para transformar el mundo
En los Estados Unidos, no hace mucho tiempo, comenzaron a aprobar la terapia génica para pacientes. A medida que crece el ritmo de la innovación, también lo harán las oportunidades. Se espera que para fines de la próxima década, 10-20 terapias genéticas por año estarán disponibles para los pacientes.
Hemos sido testigos de cómo, usando nuevos métodos en biología, no solo la medicina está cambiando, sino también el mercado de alimentos, la agricultura e incluso el software en sí (usando
computadoras de ADN ). La biología actual es tecnología de la información hace 50 años: al igual que el software, algún día formará parte de todas las industrias.
En el futuro, las compañías tecnológicas se convertirán en los actores dominantes en el mercado de la salud. Así como los servicios en la nube aceleraron y simplificaron el proceso de creación de una empresa de tecnología, el uso conjunto de instalaciones de laboratorio y
WLA (una herramienta en la nube con la que un científico sin conocimientos de programación puede realizar experimentos a través del control robótico) redujo significativamente el costo y la velocidad de lanzar una bio-startup con cero
No importa cuán emocionantes puedan parecer las perspectivas de nuevos medicamentos poderosos, el éxito se logra al aumentar la complejidad. Además de mejorar la ciencia y la ingeniería, también es necesario desarrollar la infraestructura de la industria, reducir los costos y mejorar la cadena de suministro de medicamentos individuales para el paciente. La biotecnología se centrará en resolver estos problemas en la próxima década.