En la industria manufacturera, el uso de códigos de programación es esencial para automatizar procesos y permitir que estos operen de manera eficiente en diferentes escalas. Dentro de este contexto, las APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones) permiten que aplicaciones de software se comuniquen entre sí para intercambiar datos, recursos y funcionalidades. Estas APIs pueden ser construidas o implementadas mediante REST o GraphQL y utilizan formatos como JSON y XML para la recepción de datos, los cuales son ampliamente empleados en la integración de sistemas.
Cada sector industrial aplica las APIs de manera específica: en la industria farmacéutica, estas interfaces pueden emplearse para integrar datos de investigación, ensayos clínicos, producción y logística. Para el desarrollo de vacunas, posibilitan el acceso a bases de datos genómicas, la comunicación entre sistemas de monitoreo de ensayos clínicos y el rastreo digital de insumos y lotes. Esta facilidad garantiza agilidad, seguridad y control en todas las etapas de la producción.
Integrar bases de datos y sistemas, como bioinformática, modelado molecular e inteligencia artificial, acelera la investigación preclínica (primera etapa en el desarrollo de cualquier fármaco, incluidas las vacunas). Esta integración permite la predicción de estructuras de antígenos, inmunogenicidad, toxicidad y eficacia de candidatos vacunales. Bases de datos como GenBank y PubMed (muy utilizadas en la fase de investigación), proporcionadas por la NCBI, son esenciales para análisis genómicos, optimizando etapas críticas del pipeline farmacéutico.
Paulo Moro, maestro en Biociencias y Biotecnología, explica: “[…] la industria utiliza el conocimiento generado por la investigación básica para desarrollar productos y optimizar procesos; esto resalta la importancia de la colaboración entre universidades y empresas”.
En la producción de vacunas y el desarrollo de aplicaciones para el área biológica, las APIs pueden desempeñar un papel relevante al facilitar la interacción de usuarios del área biológica con los datos presentes en estos repositorios, ya sea directamente, cuando el usuario es un bioinformático, o bien un desarrollador creando una aplicación para uso en el área biológica.
Paulo también destaca: “[…] contar con una API permite añadir capas de seguridad para garantizar la integridad de la información; además, asegura que únicamente la información correcta sea insertada, leída, actualizada o eliminada de la base de datos”.
Base de datos para la industria farmacéutica
La industria farmacéutica opera bajo un estricto conjunto de regulaciones, particularmente en lo que respecta al desarrollo y la fabricación de vacunas. En el contexto de la producción masiva de vacunas, una de estas regulaciones incluye la utilización de muestras biológicas congeladas, como células y virus.
Esta etapa también exige la existencia de una base de datos de alta calidad para rastrear y gestionar estas muestras de manera eficiente y confiable. Para este proceso, la validación del software utilizado para estructurar una base de datos robusta es indispensable, asegurando la precisión, consistencia y confiabilidad de todas las operaciones.
Para congelar una muestra con alta calidad, se siguen etapas bien definidas. Generalmente, esto involucra la criopreservación, un proceso que reduce la temperatura de la muestra de manera controlada. Frecuentemente, esto ocurre utilizando crioprotectores para minimizar la formación de cristales de hielo que puedan dañar las células. El almacenamiento se realiza a temperaturas extremadamente bajas, como en nitrógeno líquido.
La calidad del proceso de congelamiento de muestras tiene un impacto directo en la producción a gran escala de vacunas. Muestras bien preservadas garantizan la confiabilidad de los ensayos de control de calidad, lo cual es fundamental para la aprobación y distribución masiva. Cualquier problema en la calidad de las muestras puede ocasionar retrasos en la producción, comprometer la disponibilidad y la eficacia del producto final.
Un ejemplo de esto, como explicó Paulo Moro, es: “[…] en la industria farmacéutica, las líneas celulares son ampliamente utilizadas en investigación. Es importante conocer el origen y las condiciones de preservación de estas células para garantizar la validez de los resultados”.
Aplicação de APIs na análise de pesos moleculares para produção de vacinas
- Etapa preclínica: validación de la capacidad para inducir respuesta inmune, protección y seguridad;
- Fase 1: se evalúan la dosis adecuada, la seguridad y la inmunogenicidad de la vacuna;
- Fase 2: realizada con más de 100 participantes, se continúa evaluando la seguridad y la respuesta inmune;
- Fase 3: la vacuna se administra y se compara con un grupo que recibió un placebo (sustancia incapaz de producir efecto).
Aplicación de APIs en el análisis de pesos moleculares para la producción de vacunas
Diversas etapas del proceso de fabricación de vacunas requieren sistemas automatizados con programación para garantizar la eficiencia, como el cultivo de antígenos y la fase de purificación. Paulo destacó que la automatización es esencial en la industria farmacéutica para asegurar la seguridad de los procesos de producción de biológicos: “[…] muchos procesos están automatizados para garantizar la precisión y la consistencia, reduciendo la posibilidad de errores humanos.”
Para ejemplificar el uso de APIs en la industria farmacéutica, se tomará como base la etapa de pesaje molecular, la cual impacta directamente en la eficacia de la respuesta inmune de una vacuna. Uno de los posibles métodos de trabajo implica la recopilación de datos en publicaciones de PubMed, mediante la API del NCBI, denominada “Entrez Programming Utilities”.
Tras extraer la información sobre la publicación deseada, los datos deben ser procesados, depurados (para evitar inconsistencias) y almacenados en un archivo CSV o JSON. También es posible visualizarlos utilizando bibliotecas como matplotlib, seaborn o plotly para generar gráficas de tendencias.
Para esta simulación en específico, se utilizó un conjunto de datos basado en la proteína “HelA [Escherichia phage Tls]” o YP_001285548.1, los cuales pueden ser recabados con un Notebook Python:
df = pd. DataFrame(dados)
#Crear gráfico de distribución de peso molecular
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(df['Muestra'], df['Peso_Molecular_kDa'])
#Personalizar gráfico
plt. xlabel('Amostra')
plt.ylabel('Peso Molecular (kDa)')
plt. title('Distribución del Peso Molecular de la Proteína YP_001285548.1')
plt.grid(axis='y')
plt. show()
Simulación en Python del código de la proteína HeLa
En este contexto, el uso de una API tiene como objetivo automatizar las consultas a bases de datos, como PubMed, mediante un código Python programado para este propósito. Para generar la visualización de esta simulación, es posible utilizar un Notebook de Python y mostrar la relación entre las propiedades de la proteína en cuestión y la distribución de los pesos moleculares:
Gráfica de peso molecular para la fabricación de vacunas
La comprensión del peso molecular del antígeno en la producción de una vacuna tiene como objetivo identificar sus propiedades fisicoquímicas y controlar su calidad. Este parámetro actúa como un criterio crítico en todas las etapas de la producción, garantizando la seguridad para su uso.
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