Prévisions de la technologie des sciences de la vie pour 2021

Durant plus de40ans Molecular Devices est à l'avant garde des avancées technologiques qui contribuent à de significatives percées scientifiques. Pour commencer la nouvelle année, nous avons demandé à quelques-uns de nos collaborateurs de partager leur point de vue sur les domaines où la technologie va emmener le secteur des sciences de la vie dans 2021 et au-delà.

Émergence de la biologie de synthèse

« Au cours des années à venir, la biologie de synthèse (remaniement des plus grands succès de la nature) sera encore plus importante dans notre monde. Cette technologie passionnante a déjà conduit à des produits incroyables, allant du traitement génique pour la perte de vision héréditaire (Luxturna), au poisson et à la viande cultivés, et aux enzymes qui peuvent dégrader les déchets plastiques. La plupart de ces produits en sont à leurs premiers stades et doivent encore être matures, mais ils promettent d’énormes avantages tant dans les produits pharmaceutiques que dans d’autres domaines de notre vie. »

Sylvia de Bruin,
Chercheur en applications, Distribution mondiale

Merrit Savener,
Représentant commercial BioPharma

« LaCOVID a mis en avant l’importance d’augmenter le débit et d’accélérer les cycles de recherche en augmentant l’automatisation qui réduit la demande en main-d’œuvre. En nous appuyant sur les cellules pour faire le travail de fabrication, nous réduisons l’énergie et la main-d’œuvre nécessaires pour produire des molécules biologiques. Le paradigme de la biologie de synthèse s’inscrit dans tous les aspects des sciences de la vie : biopharmaceutique et thérapeutique, agriculture végétale, agroalimentaire et matériaux industriels. En continuant à fournir des instruments qui automatisent de manière transparente le travail manuel et le mouvement des données, Molecular Devices peut rester à la pointe de cette industrie en pleine croissance. »

Collaborations accrues entre les universités et l’industrie

« Si nous 2020 avons montré quelque chose, il est important d’investir dans l’industrie des sciences de la vie et d’avoir une approche plus collaborative de l’innovation ! Conformément aux tendances déjà émergentes, je pense que les prochaines années, de plus en plus de bioincubateurs seront lancés en Europe pour donner aux sociétés de biotechnologie naissantes un coup de pouce pour commencer. En outre, je pense que nous verrons une collaboration accrue entre les universités et l’industrie, avec davantage d’entreprises biotechnologiques dérivées de projets de recherche universitaire prometteurs, et des établissements universitaires servant de centres de criblage en partenariat avec des entreprises biotechnologiques ou pharmaceutiques pour le profilage de leurs bibliothèques de composés plus étendues. »

Sarah Piper, PhD,
Responsable marketing senior, Europe

Développement de médecine personnalisée grâce à l’édition génétique et aux systèmes d’administration de médicaments à base de biomatériaux

Young Mee Yoon, PhD,
Superviseur scientifique des applications sur le terrain BioResearch

« Le développement d’une médecine personnalisée via l’édition génétique (p. ex., CRISPR) ou des systèmes d’administration de médicaments à base de biomatériaux sera une tendance en 2021. Les lecteurs de microplaques ont grandement contribué à ce domaine de la recherche en sciences de la vie et continueront à avoir un impact significatif. »

Adoption des plateformes d’intelligence artificielle et d’automatisation

« Les données volumineuses ont été au centre de nombreux aspects de la société, y compris les sciences de la vie. Plus récemment, nous voyons des applications du Big Data avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond, en particulier dans le domaine de la découverte de médicaments. Le profilage phénotypique basé sur des images et basé sur des tests de peinture cellulaire en est un exemple. Déjà, cette approche a joué un rôle clé dans l’accélération du criblage précoce des médicaments, allant des résultats prometteurs des composés pour le traitement des maladies génétiques rares à la réaffectation des médicaments pour traiter les infections à COVID. »

Angeline Lim, PhD,
Chercheur spécialiste des applications

Charles Ho, PhD,
Responsable du développement du marché en Chine

« Avec l’avancement de la puissance de calcul et des algorithmes d’apprentissage profond, nous avons constaté une augmentation considérable de l’intelligence artificielle résolvant des problèmes difficiles, tels que l’OpenAI GPT-3 et le DeepMind AlphaFold, qui sont difficiles à résoudre même pour les chercheurs les plus intelligents. En combinant l’intelligence artificielle et les technologies d’automatisation, l’industrie des sciences de la vie sera bientôt en mesure d’employer des biologistes/chimistes robotiques qui peuvent travailler 24/7 pour obtenir des informations plus complètes et réduire le temps de recherche et de développement. Je prévois une mise en œuvre plus importante et l’adoption rapide des fonctions intelligentes dans les instruments d’analyse au cours de la prochaine décennie. »

« Avec l’émergence de la pandémie mondiale de COVID-19 en 2020, nous avons constaté une augmentation significative des laboratoires et des entreprises désireux d’investir dans des plateformes automatisées haut débit. Cela est dû à la nécessité d’augmenter les volumes d’échantillons et le débit tout en augmentant l’efficacité et l’efficience avec moins de personnel. L’étape suivante de l’évolution des systèmes automatisés est l’intégration de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle. Les solutions basées sur l’IA pour la découverte de médicaments à un stade précoce ont connu une croissance constante parmi les leaders biopharmaceutiques. La pandémie a considérablement accéléré cette situation, et je pense que nous verrons des avancées majeures dans l’intelligence artificielle dans les domaines de l’identification et de la validation des cibles médicamenteuses, ainsi que dans la découverte de médicaments phénotypiques basés sur des cibles en 2021. Avec la richesse des informations scientifiques, allant de la recherche de résultats et de l’expansion à la conception/l’optimisation des pistes en passant par les prédictions de l’ADME (absorption, distribution, métabolisme et excrétion), je prévois que les plateformes d’IA auront la capacité de travailler avec des points de données obtenus à partir de différents processus. Cela inclut les tests phénotypiques haut contenu et bas débit, ainsi que le criblage haut débit, la conception basée sur la structure et les méthodes traditionnelles. À partir de là, j’imaginais que les systèmes contrôlés par IA seraient capables de sonder de très grands espaces chimiques et d’identifier les médicaments candidats les plus prometteurs, conduisant à des percées et des découvertes plus rapides. »

Justin Dranschak,
Responsable des ventes Amérique du Nord, BioPharma

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