Tendencias en ciencias biológicas y biotecnología para 2026

Este artículo examina cómo los avances en IA, la integración multiómica, la edición genómica y la infraestructura digital están transformando las ciencias biológicas y la biotecnología de cara a 2026. Destaca las tendencias científicas, clínicas y operativas que aceleran la traducción al tiempo que introducen nuevos desafíos regulatorios y de datos. 

por Dr. Said Qabbaah

Crédito de la imagen: IM Imagery/Shutterstock.com

A medida que las ciencias de la vida y la biotecnología se acercan al año 2026, el campo continúa evolucionando gracias a rápidos avances tecnológicos y científicos. Innovaciones que antes eran experimentales ahora se integran en la investigación, el desarrollo y la comercialización, generando un impacto real y moldeando la industria para el próximo año.

Donde la biología se encuentra con la tecnología

Una característica definitoria de las ciencias de la vida contemporáneas es la creciente convergencia de datos biológicos y métodos computacionales. La biología de alto rendimiento se entrelaza cada vez más con el aprendizaje automático y los enfoques de integración multimodal, profundizando el conocimiento biológico y apoyando el descubrimiento científico ^.

^{Las colaboraciones entre la academia y la industria, la infraestructura de investigación compartida y las iniciativas de datos abiertos están acelerando esta integración al mejorar el acceso a datos de alta calidad y permitir una investigación a mayor escala. Por ejemplo, el Cubo de Datos Localizable, Accesible, Interoperable y Reutilizable (FAIR) de X-omics de los Países Bajos proporciona una plataforma federada para conjuntos de} datos ómicos, lo que facilita la colaboración interdisciplinaria.

Evaluaciones recientes destacan que las infraestructuras FAIR federadas no solo mejoran la reutilización de datos, sino que también abordan la privacidad, la soberanía de los datos y las restricciones regulatorias al permitir que el procesamiento se lleve a los datos en lugar de una agrupación centralizada de datos. ²

Las organizaciones que incorporan dichas estrategias dentro de sus modelos operativos están mejor posicionadas para traducir conocimientos científicos complejos en aplicaciones prácticas al aprovechar recursos compartidos y experiencia interdisciplinaria. ^1,2

Descubrimiento de fármacos impulsado por IA

La inteligencia artificial (IA) es ya un componente consolidado de los procesos modernos de descubrimiento de fármacos. Se prevé que su función se extienda más allá de la identificación de dianas para respaldar la toma de decisiones integrada a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de fármacos, incluyendo la optimización de candidatos, el descubrimiento de biomarcadores y la estratificación de pacientes.

Los modelos básicos entrenados con amplios conjuntos de datos biológicos y clínicos aceleran las predicciones de estructuras proteicas, la unión de ligandos y propiedades farmacológicas. Estas herramientas computacionales se integran rutinariamente con plataformas experimentales, como la genómica funcional, para acelerar la comprobación de hipótesis y el desarrollo de fármacos en las etapas iniciales. ^1,3

Los análisis sistemáticos indican que la adopción de la IA tiene su mayor impacto medible en las etapas preclínicas y de habilitación de IND, donde acorta los plazos de descubrimiento y mejora la eficiencia de la conversión de un hit a un lead. Al mismo tiempo, las aplicaciones clínicas en etapas posteriores siguen limitadas por la validación, la explicabilidad y las expectativas regulatorias.

Al aprovechar los datos ómicos, la evidencia del mundo real y los historiales clínicos electrónicos, la IA está optimizando las aplicaciones traslacionales al estratificar las poblaciones de pacientes con mayor capacidad de respuesta prevista a las terapias dirigidas. Sin embargo, el rendimiento del modelo sigue estando estrechamente vinculado a la calidad de los datos, la representatividad y las estrategias de integración, más que a la sofisticación algorítmica únicamente. ³

Avances en la edición genética y las terapias celulares

Las tecnologías de edición genética están en constante evolución, con el perfeccionamiento de los sistemas basados ​​en CRISPR y la aparición de editores de bases y primos. La investigación se centra cada vez más en mejorar la especificidad y la eficiencia de la administración in vivo mediante vectores modificados y plataformas ^de nucleasas optimizadas, así como en mejorar la estabilidad de las ediciones genómicas.

Las modalidades de edición terapéutica del genoma, como la administración mediada por el virus adenoasociado recombinante (rAAV) y las nanopartículas lipídicas (LNP), están ampliando la aplicabilidad clínica de las terapias basadas en CRISPR al abordar aspectos clave de la eficacia y seguridad terapéuticas. ^4,5

Revisiones recientes destacan las plataformas de administración biológica de próxima generación, incluyendo vectores virales modificados, partículas similares a virus y nanopartículas derivadas de mamíferos, como cruciales para permitir una edición genómica in vivo eficiente , a la vez que se reduce la inmunogenicidad y el riesgo de inactivación. ⁵ En la administración CRISPR basada en rAAV, innovaciones como los ortólogos compactos de Cas, las estrategias de doble vector y los enfoques de transempalme están mitigando las limitaciones de tamaño de la carga útil. Sin embargo, la durabilidad de la expresión, las respuestas inmunitarias y las limitaciones de la redosificación siguen siendo desafíos clave para la traducción. ⁴

Los avances en la ingeniería de vectores, incluyendo vectores virales refinados y plataformas no virales emergentes, están ayudando a superar los desafíos de administración y a mejorar la traducción clínica de las terapias génicas. Las células CAR-T alogénicas editadas genómicamente ejemplifican este progreso, ofreciendo inmunoterapias escalables y listas para usar, a la vez que introducen nuevas consideraciones de seguridad, inmunogenicidad y fabricación que siguen siendo áreas activas de investigación clínica. ^5, 6

Biología espacial y unicelular en evolución

El enfoque de la transcriptómica espacial y el análisis de células individuales está cambiando del desarrollo puramente tecnológico hacia la estandarización, la integración multimodal y los marcos computacionales que mejoran la reproducibilidad y la interpretabilidad multiplataforma.

La multiómica unicelular ha evolucionado hasta el punto de que la integración de datos transcriptómicos, epigenómicos, proteómicos y de imágenes espaciales permite una exploración exhaustiva de la heterogeneidad celular y las vías mecanísticas con alta resolución. Los avances metodológicos se basan cada vez más en modelos generativos y de base profundos para abordar los efectos de lote, las modalidades faltantes y la heterogeneidad multiplataforma, lo que permite integraciones conjuntas escalables en diversos conjuntos de datos unicelulares y espaciales. ^1,7

Estas capacidades tecnológicas avanzadas ahora permiten la medición simultánea de la expresión genética, la abundancia de proteínas y el contexto celular, produciendo conjuntos de datos de alta dimensión que guían la validación de objetivos, descubren biomarcadores e investigan mecanismos previamente inaccesibles con enfoques de modalidad única. ⁷

A medida que los conjuntos de datos transcriptómicos espaciales y de células individuales aumentan en escala y complejidad, los métodos automatizados para alinear e integrar datos en cortes de tejido serán esenciales para un análisis posterior preciso, y su adopción dependerá de herramientas computacionales estandarizadas, reproducibilidad y marcos analíticos eficientes. ⁸

Diagnóstico de próxima generación y medicina de precisión

Los diagnósticos emergentes, incluidos los ensayos moleculares, la biopsia líquida y las plataformas de múltiples analitos, se están desarrollando rápidamente, lo que permite una detección más temprana de la enfermedad, una estratificación de riesgos más precisa y decisiones terapéuticas mejor informadas, al tiempo que apoyan el monitoreo continuo del tratamiento. ^9,10

En oncología, los métodos de biopsia líquida basados ​​en ADN libre de células (cfDNA) están demostrando ser particularmente valiosos para el diagnóstico y la caracterización sensibles, y cada vez hay más evidencia que respalda su uso en la atención del cáncer.Estos enfoques también están ganando terreno en otras áreas clínicas, incluida la vigilancia de trasplantes, la detección de enfermedades infecciosas y el tratamiento de enfermedades crónicas, donde la toma repetida de muestras de tejido no es práctica. ^9,10

Al integrar la elaboración de perfiles moleculares multicapa, los diagnósticos avanzados generan conjuntos de datos completos que capturan las trayectorias de las enfermedades e informan a la medicina de precisión. Las directrices regulatorias enfatizan cada vez más el desarrollo simultáneo de terapias dirigidas y diagnósticos complementarios, a la vez que reconocen la necesidad de flexibilidad en la validación cuando las muestras clínicas son limitadas, en particular para biomarcadores raros. ^1,11

Ensayos clínicos descentralizados y habilitados digitalmente

Los ensayos clínicos descentralizados están evolucionando más allá de las implementaciones piloto hacia modelos híbridos más amplios que combinan evaluaciones in situ con monitorización remota, puntos finales digitales y recopilación de datos en el hogar. Este cambio está impulsado por la creciente adopción de tecnologías portátiles y plataformas de salud digital, que permiten la captura continua de datos centrada en el paciente y extienden la observación a la comunidad. Esto mejora la participación, la adherencia y la retención en los ensayos clínicos en comparación con los diseños tradicionales. ¹²

Estudios cualitativos recientes indican que, si bien los modelos descentralizados mejoran la accesibilidad, también pueden introducir nuevas cargas para el personal de investigación clínica y correr el riesgo de debilitar las relaciones entre pacientes y proveedores si no se diseñan con cuidado. ¹²

Biofabricación y automatización

La biofabricación, un obstáculo crítico para muchas terapias avanzadas, avanza gracias a una mayor automatización, modelos de producción modulares y control de procesos digital, lo que favorece una mayor eficiencia, escalabilidad y consistencia operativa. Este progreso se ve reforzado por la implementación de la fabricación continua, tecnologías de un solo uso y flujos de trabajo automatizados, lo que reduce el riesgo de contaminación y mejora la calidad del proceso. Los gemelos digitales se utilizan cada vez más para facilitar la monitorización en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la optimización basada en datos en los flujos de trabajo de desarrollo y fabricación. ¹³

Estas innovaciones fortalecen colectivamente la solidez y la capacidad de fabricación, posicionando a las organizaciones para respaldar el desarrollo en etapas avanzadas y la transición hacia la comercialización, al tiempo que garantizan un rendimiento confiable del producto y el cumplimiento normativo. ¹³

Estrategias comerciales y de venta directa al consumidor

Los modelos de salud digital de venta directa al consumidor (DTC) se están expandiendo rápidamente y ofrecen pruebas domiciliarias, telemedicina, herramientas de salud móviles y otros servicios orientados al consumidor que involucran a las personas más allá de los entornos de atención médica tradicionales. ¹⁴

Gracias a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos generados por los pacientes y a las mejoras en el acceso y la comodidad de la atención preventiva, las plataformas DTC facilitan la generación de evidencia práctica para fundamentar el desarrollo de productos, las estrategias de apoyo al paciente y la investigación de resultados. Sin embargo, análisis recientes destacan la cobertura poblacional desigual y las persistentes brechas de equidad, lo que subraya la necesidad de un monitoreo sistemático del acceso y el impacto. ^14,15

Mirando hacia el 2026 y más allá

El panorama de las ciencias de la vida y la biotecnología en 2026 presenta oportunidades sin precedentes y una creciente complejidad. El éxito exigirá más que experiencia técnica; los investigadores y los profesionales del sector deben combinar la alfabetización de datos, el rigor operativo y una comprensión profunda de las dinámicas regulatorias y del mercado. A medida que estas tendencias se desarrollan, la colaboración estratégica y la adaptación basada en la evidencia serán esenciales para sostener una innovación significativa.

Referencias

1. Baião, AR, Cai, Z., Poulos, RC, Robinson, PJ, Reddel, RR, Zhong, Q., Vinga, S. y Gonçalves, E. (2025). Una revisión técnica de los métodos de integración de datos multiómicos: desde enfoques estadísticos clásicos hasta enfoques generativos profundos. Sesiones informativas en bioinformática , 26 (4), bbaf355. DOI: 10.1093/bib/bbaf355, https://academic.oup.com/bib/article/26/4/bbaf355/8220754
2. Liao, X., Ederveen, THA, Niehues, A., de Visser, C., Huang, J., Badmus, F., Doornbos, C., Orlova, Y., Kulkarni, P., van der Velde, KJ, Swertz, MA, Brandt, M., van Gool, AJ y ‘t Hoen, PAC (2024). FAIR Data Cube, una infraestructura de datos FAIR para análisis de datos multiómicos integrados. Revista de Semántica Biomédica , 15, 20. DOI: 10.1186/s13326-024-00321-2, https://jbiomedsem.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13326-024-00321-2
3. Dermawan, D. y Alotaiq, N. (2025). Del laboratorio a la clínica: Cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando los plazos de descubrimiento de fármacos y los resultados de la industria. Pharmaceuticals , 18(7), 981. DOI: 10.3390/ph18070981, https://www.mdpi.com/1424-8247/18/7/981
4. Gil, J.-S., Lee, S. y Koo, T. (2025). Edición genómica terapéutica in vivo: Innovaciones y desafíos en la administración CRISPR basada en vectores rAAV. Terapia génica . DOI: 10.1038/s41434-025-00573-2, https://www.nature.com/articles/s41434-025-00573-2 
5. Leclerc, D., Siroky, MD, y Miller, SM (2024). Plataformas de vectores biológicos de nueva generación para la administración in vivo de agentes de edición genómica. Current Opinion in Biotechnology , 85, 103040. DOI: 10.1016/j.copbio.2023.103040, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0958166923001507
6. Su, J., Zeng, Y., Song, Z., Liu, Y., Ou, K., Wu, Y., Huang, M., Li, Y. y Tu, S. (2025). Células CAR-T alogénicas con genoma editado: la próxima generación de inmunoterapias contra el cáncer. Journal of Hematology & Oncology , 18(1), 90. DOI: 10.1186/s13045-025-01745-8, https://link.springer.com/article/10.1186/s13045-025-01745-8
7. Yiu, T., Chen, B., Wang, H., Feng, G., Fu, Q. y Hu, H. (2025). Avances transformadores en la ómica unicelular: una revisión exhaustiva de los modelos fundamentales, la integración multimodal y los ecosistemas computacionales. Journal of Translational Medicine , 23, 1176. DOI: 10.1186/s12967-025-07091-0, https://link.springer.com/article/10.1186/s12967-025-07091-0
8. Khan, M., Arslanturk, S. y Draghici, S. (2025). Una revisión exhaustiva de la alineación e integración de datos de transcriptómica espacial. Nucleic Acids Research , 53(12), gkaf536. DOI: 10.1093/nar/gkaf536, https://academic.oup.com/nar/article/53/12/gkaf536/8174767
9. Landon, BV, Annapragada, AV, Niknafs, N., Velculescu, VE y Anagnostou, V. (2025). Biopsias líquidas en todo el proceso de atención del cáncer. Medicina de la naturaleza , 31, 4006–4021. DOI: 10.1038/s41591-025-04093-9, https://www.nature.com/articles/s41591-025-04093-9
10. Loy, C., Ahmann, L., De Vlaminck, I. y Gu, W. (2024). Biopsia líquida basada en ADN y ARN libres de células. Revista Anual de Ingeniería Biomédica , 26, 169-195. DOI: 10.1146/annurev-bioeng-110222-111259, https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-bioeng-110222-111259
11. Andrews, HS, Collins, G., Navarro-Serer, B., Stewart, MD, y Allen, JD (2025). Flexibilidades de la revisión de la FDA para diagnósticos complementarios: Una evaluación de CDx para CPNM para respaldar enfoques alineados de validación. Innovación terapéutica y ciencia regulatoria , 59, 676–679. DOI: 10.1007/s43441-025-00799-7, https://link.springer.com/article/10.1007/s43441-025-00799-7
12. Gamble, E., Heavin, C. y Linehan, C. (2025). Adaptación del personal de investigación clínica a ensayos clínicos descentralizados e impactos en la experiencia centrada en el paciente: Estudio de entrevistas cualitativas. Journal of Medical Internet Research , 27, e62947. DOI: 10.2196/62947, https://www.jmir.org/2025/1/e62947
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14. Nagappan, A., Zhu, X., Moucheraud, C. y Jung, OS (2025). Poblaciones y ámbitos de salud atendidos por empresas de salud digital directas al consumidor en Estados Unidos, 2011-2023: Estudio transversal. JMIR Formative Research , 9, e78431. DOI: 10.2196/78431, https://formative.jmir.org/2025/1/e78431
15. Mahadik, S., Sen, P. y Shah, EJ (2025). Aprovechamiento de las tecnologías de salud digital y la evidencia del mundo real para mejorar la investigación clínica y los resultados de los pacientes. Salud Digital , 11, 20552076251362097. DOI: 10.1177/20552076251362097, https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20552076251362097

Fuente: https://www.azolifesciences.com/article/Life-Science-and-Biotech-Trends-for-2026.aspx