A medida que la inteligencia artificial acelera el descubrimiento de dianas terapéuticas y aumenta el número de candidatos a fármacos en fase de investigación, el desarrollo y la transferencia de ensayos (assays) se han convertido en cuellos de botella críticos. Los equipos que dependen de flujos de trabajo de un factor a la vez (OFAT) luchan por dominar la complejidad biológica, y el problema de reproducibilidad, ampliamente reconocido en el campo, consume tiempo, confianza y presupuestos. En este contexto, Synthace y Charles River Laboratories (CRL) han anunciado una colaboración que introduce el diseño de experimentos (DOE), la automatización y el software en el desarrollo y la transferencia rutinaria de ensayos.
Pocos están tan cerca de esta problemática como el Dr. Markus Gershater, CEO y cofundador de Synthace, un bioquímico convertido en líder empresarial que ha dedicado su carrera a la experimentación multivariante impulsada por software. Argumenta que la “Experimentación de Alta Dimensión (HDE)” –un enfoque DOE de próxima generación a escala de cribado– puede comprimir los plazos y mejorar la transferibilidad al explorar múltiples variables de forma sistemática y simultánea.
Experimentación de Alta Dimensión (HDE)
HDE es un enfoque de nueva generación para el diseño experimental que reemplaza los métodos OFAT con flujos de trabajo estructurados y multivariantes. En lugar de variar parámetros individuales de forma aislada, HDE permite a los científicos explorar muchos factores experimentales de forma sistemática, simultánea y a gran escala. Impulsado por las matemáticas del DOE, la automatización y el software, HDE genera conjuntos de datos completos que mapean cómo interactúan los factores, revelando las condiciones óptimas y los modos de fallo mucho antes en el desarrollo.
Al capturar este espacio de diseño más amplio en una sola ejecución bien planificada, HDE reduce la iteración, fortalece la reproducibilidad y produce ensayos que se transfieren de forma más fiable.
Figura 1. Comparación de los flujos de trabajo OFAT y HDE. El OFAT tradicional procede paso a paso, mientras que HDE utiliza la automatización de manipulación de líquidos y diseños multivariantes para cribar cientos de condiciones a la vez. Crédito: imagen generada por IA utilizando Microsoft Copilot (2026).
En este artículo, Gershater explora por qué HDE es importante, analiza los resultados de un estudio de concepto (PoC) de HDE y explica cómo los diseños digitalizados y listos para la automatización producen ensayos que son más rápidos de construir y más fáciles de transferir, con una trazabilidad más clara para las auditorías y la ampliación.
Por qué la colaboración entre Synthace y Charles River es oportuna para el descubrimiento de fármacos
La colaboración de Synthace con Charles River brinda a los clientes de descubrimiento de CRL acceso al enfoque de Synthace para desarrollar, automatizar y transferir ensayos. En un PoC, CRL utilizó Synthace para desarrollar un ensayo de 1536 pocillos que exploró más de 700 condiciones. Este método se transfirió luego a diferentes instrumentos y sitios con resultados comparables. Para un dominio en el que el 72% de los investigadores reconocen una crisis de reproducibilidad, Gershater considera que esto es una forma de reducir las iteraciones y los retrasos costosos.
“Estamos introduciendo experimentos de alta dimensión en problemas difíciles como el desarrollo de ensayos para que los equipos puedan probar un gran número de condiciones en paralelo, reducir los plazos y realmente elevar la calidad”. — Dr. Markus Gershater
Lo que la colaboración entre Synthace y CRL significa para los laboratorios:
- La colaboración operacionaliza el DOE, la automatización y el software para los programas de CRL.
- El diseño listo para la automatización podría acortar los ciclos de desarrollo y mejorar la confianza en la transferencia.
De OFAT a HDE: ¿Qué cambia en la práctica?
La mayoría de los científicos aprendieron a variar OFAT para inferir la causalidad. HDE mantiene el rigor, pero varía múltiples factores simultáneamente en un diseño estructurado, y luego desconvoluciona los efectos con un análisis adecuado, lo que es posible gracias a la miniaturización y la automatización.
“Es una rama bien establecida de las matemáticas… lo que hace que esto sea especial es miniaturizarlo y automatizarlo para que pueda ejecutar diseños con cientos de condiciones únicas que nunca intentaría a mano”. — Dr. Markus Gershater
En el PoC de CRL, una sola ejecución en un formato de 1536 pocillos exploró aproximadamente siete factores en más de 700 condiciones únicas. En lugar de semanas de iteración en serie, el equipo obtuvo un mapa explícito del espacio de diseño, no solo una “receta” óptima, un conocimiento que luego facilitó la transferencia del ensayo.
Cómo HDE mejora los resultados del desarrollo de ensayos:
- Captura interacciones que OFAT normalmente no detecta, mejorando la robustez.
- El software y la automatización hacen que los diseños grandes sean ejecutables y listos para auditorías.
- Ofrece una comprensión del espacio de diseño que sustenta una transferencia fiable.
Compresión de los plazos de desarrollo de ensayos
Gershater señala que los ensayos muy complejos pueden tardar hasta nueve meses en desarrollarse con los métodos convencionales; HDE ha reducido este tiempo hasta seis meses en algunos programas. Para los ensayos bioquímicos más sencillos, el desarrollo a menudo se puede resumir en un solo experimento, en cuestión de días o dos semanas, porque los equipos exploran el espacio por adelantado en lugar de esperar que las primeras elecciones sean afortunadas.
“Si hay una forma de poner el ensayo en funcionamiento, la encontrará inmediatamente cuando pruebe todo el espacio de diseño”. — Dr. Markus Gershater
HDE puede tener los siguientes impactos en los plazos de desarrollo de ensayos:
- Ensayos complejos: hasta seis meses ahorrados en algunos casos.
- Ensayos más sencillos: desarrollo en un solo experimento en formatos de 384/1536 pocillos.
- La exploración paralela reduce el riesgo de “tener suerte” y los bucles de retrabajo.
Replicación de resultados en diferentes sitios, instrumentos y personas
La transferencia de ensayos a menudo falla debido a pasos tácitos omitidos de los procedimientos operativos estándar. En el PoC, CRL desarrolló un ensayo de 1536 pocillos en un laboratorio, luego reprodujo los resultados en un instrumento de diferente fabricante y modelo, con diferentes personas y lotes de reactivos, y también descubrió que la receta convencional utilizada anteriormente contenía reactivos innecesarios que HDE identificó como no contribuyentes.
El diagnóstico de Gershater es simple: los problemas de transferencia a menudo reflejan lagunas en la comprensión. Los mapas del espacio de diseño, junto con un registro digital granular de cada paso, cierran esas lagunas.
Gershater relaciona los fallos de reproducibilidad con la pérdida de contexto experimental en forma de elecciones informales no documentadas que moldean los resultados. En el flujo de trabajo de Synthace, los científicos declaran los factores; la plataforma diseña el experimento, impulsa la automatización y registra cada transferencia de líquido a cada pocillo desde cada stock. Cada resultado está vinculado a su procedencia completa, lo que es fundamental para la resolución de problemas, la transferencia del método y las auditorías.
“Tiene un mapa experimental increíblemente detallado… para cada uno de los 1536 pocillos, sabe exactamente cómo se produjo ese punto de datos”. — Dr. Markus Gershater
Hacia dónde se dirige HDE: biología compleja, modelos 3D y ampliación
Si bien HDE “supera” los ensayos más sencillos, Gershater espera que las mayores ganancias se obtengan en los ensayos basados en células y, cada vez más, en los sistemas 3D y los organoides, donde las interacciones multiparamétricas superan a OFAT. Charles River planea estandarizar HDE en todas las funciones de descubrimiento, para que los clientes vean resultados más rápidos y de mayor calidad en todo el programa, y para conectar los diseños de laboratorio húmedo con los bucles impulsados por la IA a medida que la validación se convierte en el paso limitante.
La reflexión final de Gershater ofrece una perspectiva a través de la cual se puede ver el posible impacto más amplio de HDE en los flujos de trabajo de descubrimiento modernos.
“La biología exige un pensamiento multivariante… mi esperanza y ambición personal es ver que esta tecnología permite el progreso con sistemas in vitro cada vez más sofisticados. Ahí es donde tenemos la oportunidad de levantar el techo”. — Dr. Markus Gershater
Puntos clave:
- HDE (DOE, automatización y software) comprime los plazos y mejora la robustez en comparación con OFAT.
- El PoC de CRL demostró el diseño de un ensayo de 1536 pocillos, capaz de explorar más de 700 condiciones que se transfirieron entre sitios/instrumentos con resultados comparables.
- La procedencia digital por pocillo fortalece la reproducibilidad, la transferencia y la preparación para auditorías, abordando directamente un punto débil ampliamente reconocido en el descubrimiento de fármacos.
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