La espectroscopia continúa consolidándose como una herramienta fundamental en la innovación científica, especialmente en el sector biomédico y biofarmacéutico. Recientemente, Spectroscopy Online ha presentado una serie de colecciones curadas que destacan los artículos más influyentes en diversas aplicaciones clave de esta disciplina, subrayando la transición de estas técnicas hacia un entorno digitalmente habilitado.
Avances en Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (NIRS)
En el ámbito de las aplicaciones biomédicas y biofarmacéuticas, la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) ha experimentado una evolución significativa entre 2024 y 2025. Según los análisis de Jerome Workman, Jr., esta tecnología ha pasado de ser una técnica analítica madura a convertirse en un pilar del control de calidad y la fabricación biofarmacéutica.
Entre los hitos más relevantes se encuentra la integración del aprendizaje automático (machine learning), que ha permitido mejorar la precisión diagnóstica. Esta sinergia facilita evaluaciones rápidas y no invasivas, siendo particularmente efectiva en la detección de virus y en el análisis de la fibrosis hepática. La capacidad de la NIRS para aprovechar la absorción y dispersión de la luz permite evaluar con precisión los estados bioquímicos y fisiológicos de los tejidos.
Impacto de la FT-IR y la Espectroscopia Raman
Otras modalidades espectroscópicas también han mostrado avances críticos en la industria biofarmacéutica durante el periodo 2023-2025:
- ATR-FT-IR: La espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier con reflexión total atenuada se ha posicionado como una modalidad de Tecnología Analítica de Procesos (PAT) escalable. El uso de elementos de reflexión interna desechables permite un monitoreo compatible con las Buenas Prácticas de Fabricación (GMP), reduciendo la contaminación al supervisar firmas de lactato, glucosa y el estado celular.
- Espectroscopia Raman: Esta técnica ha demostrado su viabilidad en la PAT de flujo descendente (*downstream*). El monitoreo en tiempo real mediante Raman en la cromatografía de Proteína A permite la predicción de Atributos Críticos de Calidad (CQA) con alta frecuencia, incluso bajo condiciones de flujo rápido y alta presión. Asimismo, la implementación de arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y los transformadores, ha potenciado el análisis de estos datos.
Estas colecciones de artículos influyentes reflejan una tendencia clara: la miniaturización de la instrumentación y la sofisticación de la quimiometría están transformando la manera en que se supervisan los procesos biotecnológicos, asegurando una mayor precisión y eficiencia en la producción de fármacos y diagnósticos médicos.
