10 биотехнологических инноваций в 2025 году
Биотехнологии помогают решать важные проблемы, особенно в точной медицине, устойчивом производстве и анализе данных. Например, с помощью метода CRISPR можно изменять генетические последовательности для лечения сложных заболеваний.
Также искусственный интеллект помогает открывать новые лекарства, сокращать сроки исследований и оптимально распределять ресурсы. А интеграция ИИ, автоматизации и аналитики в реальном времени улучшает результаты лечения.
Сторонники биотехнологий должны внедрять новые разработки в свою деятельность, чтобы улучшить исследования, принимать более обоснованные решения и предоставлять персонализированные медицинские услуги.
1. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект помогает сделать исследования и разработки более эффективными.
Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети обрабатывают большие объёмы биологических данных и позволяют быстрее анализировать информацию. Эти технологии помогают уточнять эксперименты, улучшать молекулярные структуры и прогнозирование в разных областях — от генетики до создания лекарств.
Компьютерное зрение и графы знаний визуализируют биологические процессы и извлекают полезные данные из информации.
3 практических примера использования ИИ в биотехнологии
- Открытие и разработка лекарств. ИИ анализирует данные о молекулярных структурах и биологических взаимодействиях, чтобы найти потенциальные лекарственные препараты. Это помогает моделировать взаимодействие химических соединений с биологическими системами и ускоряет процесс разработки лекарств. В результате снижается стоимость и время вывода новых препаратов на рынок, а также находятся методы лечения сложных заболеваний.
- Предиктивное моделирование для клинических испытаний. В клинических испытаниях искусственный интеллект использует данные о пациентах, включая генетическую информацию и электронные медицинские карты, чтобы предсказать результаты и подобрать подходящих участников. Это помогает учёным в режиме реального времени прогнозировать побочные реакции, корректировать параметры испытаний и быстрее утверждать методы лечения.
- Анализ геномных данных. Искусственный интеллект анализирует генетическую информацию, чтобы выявить закономерности и мутации, связанные с заболеваниями. Это помогает персонализировать лечение и разрабатывать более эффективные методы профилактики.
ThermoMind
Израильский стартап ThermoMind использует сенсорные технологии и искусственный интеллект для обнаружения биомаркеров, связанных с развитием рака. Система визуализации помогает в скрининге здоровья груди: она визуализирует подозрительные участки, вычисляет биомаркеры и оценивает риск развития рака. Также система генерирует персонализированные баллы здоровья молочной железы и учитывает историю болезни и другие методы диагностики для принятия обоснованных решений.
2. Дополненная реальность и виртуальная реальность
AR и VR применяются не только в смарт-очках и гарнитурах. Пространственные вычисления позволяют взаимодействовать с многомерными биологическими данными в реальном времени.
Устройства тактильной обратной связи интегрируются с виртуальными средами, позволяя чувствовать и манипулировать биологическими симуляциями. Передовые платформы моделирования используют эти технологии для разработки сложных биологических моделей и оптимизации процессов биопроизводства в контролируемом виртуальном пространстве.
Смешанная реальность объединяет физическую и цифровую среду, обеспечивая взаимодействие между данными и биологическими процессами в реальном времени.
3 практических примера использования AR и VR в биотехнологии
- 3D-молекулярное моделирование. AR и VR позволяют визуализировать молекулярные структуры в 3D и взаимодействовать с ними. Это помогает лучше понять, как сворачиваются белки, работают ферменты и как лекарства связываются с рецепторами. В виртуальной среде можно интуитивно экспериментировать с моделями молекул и принимать взвешенные решения при разработке лекарств и в биоинженерии.
- Обучение лабораторным процедурам. Интерактивные среды с AR и VR помогают лаборантам и исследователям отрабатывать лабораторные процедуры. Они моделируют эксперименты, работу с оборудованием и протоколы безопасности. Это позволяет запомнить навыки и минимизировать ошибки в реальных лабораторных условиях, что повышает эффективность работы и сокращает количество дорогостоящих ошибок.
- Виртуальные лабораторные симуляции. AR и VR позволяют учёным проводить эксперименты и проверять гипотезы в виртуальном пространстве. Это воспроизводит реальные лабораторные условия, что позволяет обойтись без физического лабораторного пространства и ресурсов. Такой подход способствует развитию инноваций, делая эксперименты с рискованными или дорогостоящими процедурами более экономичными и безопасными.
Kaptics
Канадский стартап Kaptics разрабатывает технологию с использованием биометрического анализа. Она анализирует, насколько пользователи вовлечены в процесс и как они реагируют эмоционально.
Технология объединяет разные биосенсоры, которые отслеживают физиологические показатели: частоту сердечных сокращений, напряжение мышц, движение глаз и электрическую активность мозга. Эти сенсоры можно подключить к гарнитурам виртуальной реальности, чтобы проводить анализ в реальном времени или записывать данные для последующего просмотра.
Эта технология может улучшить уход за пациентами, персонализировать лечение и помочь в медицинском обучении.
3. Большие данные и аналитика
В биотехнологической отрасли большие данные позволяют обрабатывать информацию в реальном времени. Данные поступают из разных источников: от датчиков и устройств, а также инструментов интеграции данных, которые собирают информацию из различных мест.
Системы хранения данных in-memory ускоряют доступ к информации и её обработку. Распределённые файловые системы помогают хранить большие объёмы данных. Виртуализация данных и облачные вычисления анализируют неструктурированные данные, делая их более доступными для исследователей. Это повышает качество принятия решений и оптимизирует работу в области геномики, разработки лекарств и персонализированной медицины.
3 практических примера использования больших данных и аналитики в биотехнологии
- Анализ данных клинических испытаний. Аналитика больших данных помогает в клинических испытаниях. Она находит закономерности и корреляции, анализируя данные пациентов: демографические, генетические и результаты предыдущих испытаний. Это упрощает набор пациентов, выявляет подходящих кандидатов и оптимизирует протоколы испытаний. В результате сроки и стоимость испытаний сокращаются, а точность отбора пациентов повышается. Всё это увеличивает шансы на успешное одобрение препарата.
- Анализ геномных данных. Аналитика в геномике обрабатывает генетические данные, чтобы выявить гены и мутации, связанные с заболеваниями. С помощью прогностических моделей и машинного обучения определяются генетические варианты и биомаркеры, важные для развития точной медицины. Это помогает определить предрасположенность к заболеваниям и разработать целевую терапию, которая улучшает состояние пациентов.
- Исследования и разработки. Аналитика больших данных в сфере НИОКР объединяет данные из разных источников, чтобы выявить скрытые тенденции. Это помогает принимать взвешенные решения, оптимально распределять ресурсы и прогнозировать успех исследований.
Rivia
Стартап Rivia из Швейцарии разрабатывает платформу для обработки данных клинических исследований. Она объединяет информацию из разных источников и позволяет отслеживать клинические программы в режиме реального времени.
Платформа централизует данные об испытаниях из различных систем, таких как EDC, IRT и центральные лаборатории. Это помогает отслеживать регистрацию пациентов, работу площадок и ход испытаний в разных местах.
Самостоятельная аналитика платформы позволяет биотехнологическим компаниям создавать отчёты и визуализировать операционные показатели. Это сокращает время на анализ данных.
Таким образом, платформа помогает отслеживать события и исходные данные, принимать решения в реальном времени и проводить межсудебный анализ.
4. Блокчейн
Блокчейн обеспечивает безопасность, прозрачность и эффективность управления данными. Децентрализованная система защищает информацию от изменений и гарантирует её надёжность.
Благодаря блокчейну биотехнологические компании могут обмениваться важной информацией, включая данные исследований и интеллектуальную собственность, а также отслеживать её. Криптографические протоколы защищают генетическую и биомедицинскую информацию.
Блокчейн упрощает сотрудничество между исследовательскими институтами и отраслями промышленности, что повышает инновационность и масштабируемость.
3 практических примера использования блокчейна в биотехнологии
- Безопасный обмен исследовательскими данными. В режиме реального времени регистрируются все транзакции с данными, что позволяет получать защищённые от взлома записи об обмене информацией. Это повышает безопасность данных и укрепляет доверие между коллегами, снижая риски несанкционированного доступа или подделки в биотехнологиях.
- Защита интеллектуальной собственности. Блокчейн регистрирует права собственности и транзакции в децентрализованной и неизменяемой системе. Это обеспечивает повышенную защиту патентов, товарных знаков и научных инноваций. С помощью смарт-контрактов можно автоматизировать управление правами на ИС. Так изобретатели и компании смогут получать справедливую компенсацию, а риск нарушения прав на ИС снизится.
- Управление цепочками поставок. Блокчейн помогает управлять цепочками поставок: в реальном времени отслеживает и контролирует каждый этап производства продукта, от поиска сырья до доставки. Технология создаёт надёжную запись всех транзакций, что позволяет подтвердить подлинность продукта и избежать задержек или ошибок при его распространении.
BioAro
Стартап BioAro из Канады разработал платформу BioChain на основе блокчейна для геномного анализа. Она обеспечивает безопасность, конфиденциальность и совместимость медицинских данных.
Технология сжатия позволяет хранить геномную информацию без потери качества. Интеграция с PanOmiQs даёт централизованный доступ к результатам геномного анализа, упрощая управление данными. Платформа также оптимизирует процессы клинических испытаний, обеспечивая безопасный и прозрачный журнал данных.
5. CleanTech
CleanTech объединяет технологии, которые снижают воздействие на окружающую среду и более эффективно используют ресурсы.
В частности, речь идёт о технологиях улавливания, утилизации и хранения углерода (CCUS), прямом захвате воздуха (DAC) и искусственном фотосинтезе. Эти решения позволяют сократить выбросы углерода в атмосферу.
Также применяются возобновляемые источники энергии: «зелёный» водород и солнечная энергия. Они помогают биотехнологическим предприятиям использовать энергию более эффективно и экологично.
Кроме того, используются электрохимические процессы и хранение тепловой энергии. Это снижает зависимость от ископаемого топлива в тяжёлом биотехнологическом производстве.
3 практических примера использования чистых технологий в биотехнологии
Энергоэффективные лаборатории. Чистые технологии помогают оптимизировать энергопотребление в лабораториях. Для этого внедряют интеллектуальные системы, которые отслеживают и регулируют потребление энергии. Благодаря энергоэффективному освещению, хранению с контролем температуры и возобновляемым источникам энергии лаборатории сокращают свой углеродный след. Это снижает расходы на эксплуатацию и воздействие на окружающую среду исследовательских центров.
Устойчивое биопроизводство. В биопроизводстве используются возобновляемые ресурсы и энергоэффективные процессы, что позволяет минимизировать отходы и потребление ресурсов. «Зелёные» биопроцессы и материалы на биооснове обеспечивают более чистое производство и повышают его устойчивость. Этот подход снижает зависимость от ископаемого топлива и повышает эффективность процессов, уменьшая выбросы и эксплуатационные расходы.
Экологически безопасная утилизация отходов. Экологически безопасные системы утилизации отходов позволяют биотехнологическим компаниям использовать отходы, применяя принципы циркулярной экономики. Благодаря биоразлагаемым материалам и эффективным процессам переработки, отходы становятся побочными продуктами, что снижает вред для окружающей среды.
Enteeon Organics
Стартап Enteeon Organics из Индии перерабатывает органические отходы в белок с помощью личинок чёрной солдатской мухи.
Так компания решает проблему утилизации отходов, а также сокращает углеродный след.
6. Облачные вычисления
Облачные вычисления помогают хранить, обрабатывать и совместно использовать данные. Озера данных, облачные аналитические платформы и виртуальные среды делают работу с данными более эффективной для биотехнологических компаний.
Облачные сервисы обеспечивают гибкость и возможность увеличивать объёмы исследований без использования собственной инфраструктуры. Высокопроизводительные вычисления в облаке улучшают решение задач, требующих больших объёмов данных. А облачные системы планирования ресурсов предприятия (ERP) оптимизируют операции в глобальной экосистеме биотехнологий.
3 практических примера использования облачных вычислений в биотехнологии
- Геномные данные по требованию. С помощью облачных вычислений исследователи получают доступ к геномным данным по требованию. Им не нужно использовать локальную инфраструктуру. Это позволяет ускорить исследования, сэкономить на дорогостоящем оборудовании и использовать данные для исследований и разработок в области точной медицины и геномики.
- Совместные исследования. Благодаря безопасному обмену данными и удалённому доступу, облачные платформы помогают исследователям в области биотехнологий сотрудничать по всему миру. Они могут работать с общими наборами данных из разных мест, что ускоряет получение результатов и позволяет проводить более сложные исследования. Такое сотрудничество устраняет логистические барьеры, повышает надёжность исследований и открывает доступ к ресурсам для новых открытий.
- Высокопроизводительные вычисления. С помощью облачных высокопроизводительных вычислений биотехнологические компании могут эффективно и без больших затрат проводить сложные симуляции и решать задачи, связанные с большим объёмом данных. Например, это полезно для открытия лекарств или молекулярного моделирования. Облачная инфраструктура даёт компаниям необходимые вычислительные мощности без размещения собственных серверов.
La Jolla Labs
Стартап La Jolla Labs предлагает платформу LJSplice для поиска таргетинга рибонуклеиновых кислот (РНК). Она объединяет облачные вычисления, машинное обучение и биологию РНК.
Платформа работает со всеми видами РНК и использует биоинформатику и автоматизацию для скрининга. С помощью передовых методов машинного обучения La Jolla Labs создаёт инструменты прогнозирования для олигонуклеотидных терапевтических средств. Это расширяет пространство мишеней для лечения на основе РНК.
7. Технологии подключения
Технологии подключения позволяют отслеживать процессы в реальном времени, управлять данными и сотрудничать в исследовательских средах.
В биотехнологиях 5G соединяет лабораторное оборудование, биосенсоры и медицинские приборы для обмена данными между несколькими исследовательскими площадками. Это позволяет передавать геномные данные и следить за клиническими испытаниями. А LPWAN поддерживает удалённые биотехнологические приложения, например, мониторинг окружающей среды и интеграцию биосенсоров.
Пограничные вычисления позволяют быстрее анализировать биологические данные из разных лабораторий и центров, а также проводить анализ и прогнозное моделирование в реальном времени.
3 практических примера использования технологий подключения в биотехнологии
- Подключенное лабораторное оборудование. Система обеспечивает обмен данными и удалённое управление в реальном времени. Это позволяет интегрировать лабораторное оборудование в централизованную систему, что улучшает автоматизацию и мониторинг экспериментов из любой точки. Также это сокращает время простоя, оптимально распределяет ресурсы и повышает эффективность работы, особенно в интенсивных исследованиях, где задержки обходятся дорого.
- Удаленный мониторинг экспериментов. Современные технологии подключения позволяют учёным удалённо следить за экспериментами в режиме реального времени через датчики и системы сбора данных с поддержкой интернета вещей (IoT). Это даёт возможность непрерывно контролировать условия в лаборатории, не находясь там физически. Благодаря этому можно оперативно решать проблемы, а также обеспечить бесперебойность критически важных процессов. Кроме того, это делает работу более безопасной, сокращает простои и позволяет работать по гибкому графику.
- Высокоскоростная передача данных. Эта технология позволяет быстро и безопасно передавать большие объёмы данных между лабораторными приборами и системами обработки. Благодаря этому анализ данных ускоряется, а географически распределённые группы могут работать совместно. Задержки в рабочих процессах исследований сокращаются, данными можно управлять более эффективно, а информация обрабатывается в режиме реального времени.
atSpiro
Датский стартап atSpiro создаёт ShakeReactor — беспроводной биореактор с питанием от аккумулятора, который быстро и гибко встряхивает ферменты и культуры.
ShakeReactor контролирует эксперименты удалённо и в реальном времени передаёт данные о pH, растворённом кислороде, температуре и влажности. У реактора есть функции, которые упрощают работу: программируемые насосы для автоматического контроля рН и подачи среды, а также два порта с замком Люэра для отбора проб. Благодаря этому увеличивается пропускная способность, сокращается время настройки реактора, оптимизируется подбор штаммов и разработка процессов для повышения выхода белка.
8. Интернет вещей
IoT в биотехнологии помогает автоматизировать работу лабораторий и анализировать данные в реальном времени.
Интеллектуальные датчики, встроенные в биореакторы и инкубаторы, собирают информацию о клеточной активности и факторах окружающей среды. Это позволяет непрерывно следить за экспериментами и корректировать их.
С помощью платформ с поддержкой IoT лабораторные приборы подключаются к облачным системам для доступа и анализа данных из разных источников. Это полезно для высокопроизводительных процессов, таких как секвенирование генов и молекулярная диагностика.
IoT также оптимизирует рабочие процессы в биопроизводстве. Эта технология вместе с пограничными вычислениями и облачными хранилищами обеспечивает лучший контроль над процессами биотехнологического производства. Благодаря этому человеческий фактор сводится к минимуму, а эксперименты становятся более воспроизводимыми.
3 практических примера использования IoT в биотехнологии
- Подключенное лабораторное оборудование. IoT объединяет лабораторное оборудование, позволяя управлять им и отслеживать его работу удалённо и в реальном времени. Это улучшает автоматизацию рабочих процессов, сокращает вероятность ошибок и время простоя оборудования, а также помогает эффективнее использовать ресурсы лаборатории.
- Мониторинг процессов в режиме реального времени. IoT-устройства собирают данные о биотехнологическом производстве: температуре, давлении и концентрации химических веществ. Это позволяет быстро обнаруживать аномалии и предотвращать сбои. В результате компании лучше контролируют процессы, повышают качество продукции и эффективность работы.
- Носимые устройства для клинических исследований. Устройства с поддержкой интернета вещей позволяют собирать медицинские данные участников клинических испытаний. Это можно делать удалённо и в режиме реального времени. Технология обеспечивает более точный сбор данных и снижает необходимость личных визитов, что повышает удобство для пациентов. Также это позволяет получать более полные данные для анализа и ускоряет разработку лекарств, поскольку снижается стоимость исследований и повышается достоверность результатов.
Biofilm Engineers
Индийский стартап Biofilm Engineers создаёт автономный биореактор Quorum Bio-Reactor с поддержкой интернета вещей (IoT) для очистки сточных вод.
В реакторе есть среда с большой удельной площадью поверхности, на которой микроорганизмы расщепляют органические соединения углерода и азота. Метазоа регулируют рост биоплёнки, поэтому реактору не нужны механические аэраторы или внешние источники углерода, такие как метанол. Это экономит электроэнергию, упрощает работу и повышает эффективность очистки.
9. Передовая робототехника
Передовая робототехника основана на искусственном интеллекте (ИИ), оптимизации данных (ОД) и компьютерном зрении. Роботы, работающие на основе ИИ, используют данные в реальном времени для адаптации к условиям и автоматизации сложных задач в биотехнологических лабораториях и на производстве.
Коботы — роботы для совместной работы с людьми — оснащены передовыми датчиками и алгоритмами искусственного интеллекта. Они обеспечивают безопасное взаимодействие между людьми и машинами для повышения эффективности таких задач, как обработка материалов и биопроцессинг.
Робототехнические системы используют ОД для непрерывной оптимизации, что со временем повышает производительность и точность. Высокопроизводительные вычисления и облачные робототехнические платформы сокращают время простоя и расходы на обслуживание.
3 практических примера использования передовой робототехники в биотехнологии
- Роботы для автоматизации лабораторий. Роботы выполняют повторяющиеся задачи: дозирование жидкостей, пипетирование и обработка планшетов. Они обрабатывают больше образцов с высокой точностью, снижая вероятность ошибок. Автоматизация лабораторий с помощью роботов повышает производительность, снижает трудозатраты и улучшает воспроизводимость результатов, что важно для научных открытий и разработки продуктов.
- Автоматизированная обработка образцов. Роботизированные системы автоматизируют сортировку, маркировку и транспортировку биологических образцов. Это сокращает время на выполнение задач вручную, обеспечивает целостность образцов и снижает риск перекрестного загрязнения. В результате обработка происходит быстрее, расходы уменьшаются, а стандарты качества поддерживаются на всех этапах работы с данными.
- Высокопроизводительный скрининг. Роботизированные системы автоматизируют тестирование соединений на биологических мишенях. Они позволяют проводить множество анализов при минимальном участии человека, что ускоряет и удешевляет исследования лекарственных препаратов, а также повышает их точность.
Robotic StemCell BioTech
Канадский стартап Robotic StemCell BioTech создал робота для выращивания стволовых клеток. Благодаря искусственному интеллекту он самостоятельно следит за процессом и обеспечивает высокую точность, что снижает вариабельность производства клеток.
Робот может помочь в лечении диабета и рака, а также создании искусственных органов. Он позволяет отказаться от лабораторий и длительного обучения персонала, снижает затраты и операционные сложности.
10. Нанотехнологии
Благодаря нанотехнологиям создаются материалы и инструменты очень маленького размера. К примеру, квантовые точки улучшают качество изображений и помогают в диагностике и биовизуализации.
Наносенсоры обнаруживают изменения на молекулярном уровне и применяются для выявления заболеваний и мониторинга окружающей среды. Углеродные нанотрубки и другие подобные материалы используются для создания прочных и эффективных биоматериалов, применяемых в тканевой инженерии и системах доставки лекарств.
3 практических примера использования нанотехнологий в биотехнологии
- Системы доставки лекарств. Наноносители доставляют лекарства напрямую к нужным клеткам или тканям. Это позволяет сделать лечение более эффективным и снизить побочные эффекты.
- Наночастицы также повышают стабильность и растворимость лекарств, обеспечивая их контролируемое высвобождение в нужном месте. Такой подход помогает повысить эффективность лечения и снизить токсичность при хронических заболеваниях, таких как рак.
- Диагностические инструменты. Благодаря нанотехнологиям, можно быстрее и точнее диагностировать заболевания с помощью наноразмерных биосенсоров и контрастных веществ. Они позволяют анализировать биологические образцы в режиме реального времени и обнаруживать биомаркеры даже в низких концентрациях. Это особенно полезно для диагностики рака и инфекционных заболеваний. Более точная диагностика снижает затраты и улучшает результаты лечения пациентов.
- Тканевая инженерия. Наноматериалы помогают в восстановлении тканей, имитируя внеклеточный матрикс. Они прочнее, лучше совместимы с живыми тканями и удобнее для использования при регенерации костей и реконструкции органов. Это позволяет создавать более надёжные тканевые имплантаты, снижает потребность в донорских тканях и ускоряет заживление.
ElementZero Biolabs
Стартап ElementZero Biolabs создаёт систему захвата РНК и ДНК под названием Magnetic Instant Capture Beads (MagIC Beads). В ней используются магнитные наночастицы, к поверхности которых ковалентно прикреплены зонды для захвата ДНК. Благодаря этому обеспечивается быстрое и стабильное связывание с нужными нуклеиновыми кислотами.
Нанобусины включают несколько последовательностей зондов, нацеленных на разные области одной молекулы. Они применяются для изучения РНК-белковых взаимодействий, эпигенетических модификаций ДНК, обогащения РНК и других задач.
01.10.2024, 808 просмотров.