Pharmaceutical Technology 33 Edición Sudamérica 2026 - N º199 cómo podría comportarse un compuesto, detectar valores atípicos o incluso predecir interacciones antes de que se manifiesten en el laboratorio. En el ámbito de la fabricación, la IA puede detectar señales tempranas en el control de calidad, para que los problemas no se conviertan en fallos costosos”. Emamgholi también destaca la IA con agentes, que puede analizar datos y realizar tareas en todo el flujo de trabajo del bioanálisis. “Por ejemplo, las soluciones de IA con agentes pueden ayudar en el desarrollo y la optimización de ensayos mediante el diseño autónomo de experimentos y la optimización de circuito cerrado”, explica Emamgholi. “Estas soluciones también pueden ayudar en la fabricación y el control de calidad mediante el análisis autónomo de datos de bioensayos en proceso, el seguimiento de anomalías y la ayuda en la resolución predictiva de problemas, lo que incluye la detección temprana de problemas en ensayos o equipos y la activación de mantenimiento preventivo antes de que se produzcan fallos”. Estas tecnologías también pueden respaldar el modelado predictivo, según Theo de Boer, PhD, científico principal y director científico de LCMS en Ardena, lo que permite la detección rápida de patrones de biomarcadores complejos y un modelado farmacocinético y farmacodinámico mejorado. Long Yuan, director del Departamento de Metabolismo y Farmacocinética de Fármacos de Biogen, también considera que la IA/ML es beneficiosa para la interpretación de datos.
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