Con el objetivo de democratizar la biología computacional y acelerar el desarrollo de soluciones en salud, medioambiente y biotecnología, un grupo de estudiantes de quinto año de Ingeniería en Biotecnología de la Universidad Tecnológica Metropolitana (UTEM) creó Metabólica, servicio de cloud computing que permite predecir el metabolismo celular de forma accesible, segura y con alto nivel de precisión.
La iniciativa fue reconocida con el Premio EBTC (Enfoque en Biotecnología, Tecnología y Ciencia) en el marco de Emprende UTEM, programa que impulsa el emprendimiento con base científica y tecnológica desde la educación superior.
Desarrollado por Vicente Farías, Álvaro Rosales, Nicolás Améstica, Maximiliano Farías y Ángel Camadros, con la guía del académico Marcelo Rivas Astroza, Metabólica nació durante una pasantía enfocada en modelación metabólica, como respuesta a un desafío concreto: reducir el tiempo, los costos y el impacto ambiental de los ensayos en laboratorio, especialmente en industrias con alta carga contaminante como la del acero y el cemento.
Su plataforma permite a investigadores simular el comportamiento metabólico de células o microorganismos, sin necesidad de programar ni realizar pruebas físicas desde cero. Esto facilita, por ejemplo, elegir de forma más precisa las condiciones de cultivo antes de empezar una prueba experimental real, lo que se traduce en menos insumos usados, menos errores y menos tiempo perdido.
“En un mundo donde la biología computacional avanza más rápido que la experimentación, Metabólica construye el puente que reconecta los datos con la realidad del laboratorio, acelerando la innovación en biotecnología”, explica Vicente Farías, vocero del equipo.
Reducción de tiempos
Validado con datos experimentales de E. coli con un 89% de precisión, el sistema ha demostrado ser eficaz para predecir cómo reaccionarán ciertas células bajo diferentes condiciones. Esto abre posibilidades concretas en áreas como la medicina de precisión, estudios de cáncer o diabetes, desarrollo de nuevos antibióticos y agricultura de precisión.
Construido con Python e inteligencia artificial, el sistema automatiza procesos complejos y protege la información con estándares de cifrado similares a los de la banca en línea. “Nuestro desafío ahora es acercar esta tecnología al usuario. Queremos que cualquier laboratorio pueda usarla para reducir los tiempos de desarrollo de nuevos productos, de un año a cuatro meses”, agrega Farías.
Actualmente, Metabólica ya se aplica en investigaciones al interior de la UTEM y ha despertado el interés de otras instituciones como la UdeC y la USACH, además de empresas del ámbito biotecnológico.
El equipo proyecta escalar el servicio, mejorar su interfaz y conectarse con redes de investigación tanto en Latinoamérica como en Europa. “Haber desarrollado este proyecto desde la universidad es motivo de orgullo. Agradecemos a la UTEM por el apoyo institucional, y esperamos que Metabólica sea una herramienta que impulse cambios reales en ciencia, salud y sustentabilidad”, concluye Farías.
