Jak wskazuje Business Research Insights, wartość rynku bioinformatyki w 2034 r. przekroczy 35 mld USD, przy średniorocznej stopie zwrotu wzrostu na poziomie 13,27% (CAGR 2025–2034). Wzrost ten napędzają przede wszystkim: ekspansja genomiki, wykorzystanie big data w biologii, rosnące znaczenie analityki predykcyjnej oraz szeroka adopcja narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Aż 72% instytucji badawczych wdraża obecnie zaawansowane narzędzia bioinformatyczne, a 64% z nich otrzymuje dedykowane finansowanie na rozwój infrastruktury danych. Rynek rozwija się nie tylko w obszarze medycyny i farmacji: coraz więcej podmiotów wykorzystuje potencjał nauki XXI w. także w rolnictwie, ochronie środowiska i biotechnologii przemysłowej.

— Dynamiczny rozwój bioinformatyki diametralnie zmienia sposób prowadzenia badań biologicznych, a w szczególności medycznych. Dobrze zaprojektowane, stabilne i skalowalne oprogramowanie przekłada się na trafniejszą diagnostykę i możliwość tworzenia modeli predykcyjnych dotyczących odpowiedzi pacjenta na leczenie — komentuje dr hab. Adam Kuzdraliński, prof. Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych (PJATK) – W przypadku biologii molekularnej kamieniem milowym okazała się integracja analizy danych ze sztuczną inteligencją, dzięki czemu możliwe jest między innymi projektowanie nowych leków czy identyfikowanie mechanizmów molekularnych stojących za chorobami. Przełomem był system AlphaFold, który zredukował proces określania struktury białek z lat do nawet kilkudziesięciu sekund – dodaje.

Implementacja software`u opartego na sztucznej inteligencji przyspiesza czas analiz genomowych i interpretacji danych klinicznych. Tworzy także zupełnie nowe możliwości w zakresie medycyny prewencyjnej i personalizowanej. Z tego powodu coraz więcej firm biotechnologicznych, uczelni i laboratoriów wdraża rozwiązania, które przenoszą analizy na moc obliczeniową chmury.

Bioinformatyka fundamentem medycyny spersonalizowanej

Złożony ekosystem algorytmów, baz danych, narzędzi predykcyjnych i integracji z AI pozwala nie tylko coraz sprawniej analizować dane, ale również automatyzować interpretację wyników badań. Chmurowe narzędzia umożliwiają udostępnianie danych w czasie rzeczywistym, co zwiększa efektywność współpracy naukowców. Według analiz rynkowych największy udział w rynku mają obecnie narzędzia zarządzania wiedzą, a także te stosowane w badaniach klinicznych i działalności R&D w farmacji.

— Dzięki rozwiązaniom bazującym na sztucznej inteligencji możemy prognozować, które związki chemiczne najskuteczniej zadziałają na konkretny mechanizm powiązany z chorobą. Umożliwia to szybsze i dokładniejsze projektowanie terapii. Rosnące możliwości tworzenia indywidualnie dobranych ścieżek leczenia są kluczowe w leczeniu chorób rzadkich, w onkologii, terapiach genowych i diagnostyce molekularnej — mówi ekspert PJATK - Rozwój bioinformatyki i AI usprawnia analizę efektów działania leków, personalizację diety, monitorowanie procesów starzenia czy tworzenie rekomendacji prozdrowotnych w oparciu o dane. To niezwykle istotne w kontekście rosnącej średniej długości życia oraz wzrastającego znaczenia medycyny prewencyjnej i interwencji ukierunkowanych na spowolnienie procesów starzenia organizmu.— dodaje.  

Rosnąca dostępność danych genomowych, taniejące sekwencjonowanie i rozwój AI, w tym tzw. dużych modeli językowych (LLM) powodują, że praca bioinformatyka staje się dziś nieco inna. Wchodzimy coraz głębiej w zaawansowane terapie chorób rzadkich i cywilizacyjnych, a nawet myślimy o rozpracowaniu modeli adaptacji człowieka do ekstremalnych środowisk, takich jak przestrzeń kosmiczna. Ekspert PJATK zwraca jednak uwagę, że bioinformatyka to dziedzina interdyscyplinarna, która wymaga mocnych podstaw w obszarze biologii molekularnej, chemii i programowania. Narzędzia AI stają się tutaj solidnym wsparciem, ale to człowiek jeszcze długo będzie łączył wyniki obliczeń z kontekstem biologicznym.

Regulacje i etyka: nowa era odpowiedzialnego rozwoju

Mimo ogromnego potencjału bioinformatyki coraz większym wyzwaniem staje się bezpieczeństwo danych oraz dostosowanie się do rygorystycznych przepisów regulujących m.in. zasady ich przechowywania i udostępniania. Zaawansowane praktyki regulacyjne w UE mają za zadanie zabezpieczyć tę kwestię, ale są też ukierunkowane na konsekwentny wzrost zaufania do rozwiązań bioinformatycznych i ich adopcji w wielu dziedzinach.

— Na styku bioinformatyki i sztucznej inteligencji pojawia się sporo wyzwań. Oprócz kwestii związanych z bezpieczeństwem danych, niewłaściwie użyte modele AI mogą być bowiem niewłaściwie wykorzystywane, np. do projektowania patogenów. Z tego też powodu konieczne są restrykcyjne regulacje, wbudowane zabezpieczenia i systematyczny wzrost świadomości w zakresie etycznej odpowiedzialności. Bioinformatyk, który bezsprzecznie jest reprezentantem jednego
z zawodów przyszłości, musi wiedzieć, że jego narzędzia mogą zostać użyte niezgodnie z intencją — komentuje Adam Kuzdraliński z PJATK.

Bioinformatyka staje się jednym z filarów współczesnej medycyny i biotechnologii, a jej znaczenie będzie rosło wraz z postępem sekwencjonowania, rozwojem modeli AI i gromadzeniem kolejnych warstw danych o człowieku i innych organizmach żywych. Od sposobu, w jaki dziś projektujemy systemy analizy danych, szkolimy specjalistów i definiujemy standardy etyczne, zależy m.in. jakość leczenia pacjentów w nadchodzących dekadach. Nauka XXI wieku to już nie tylko „od genomów do algorytmów”, ale przede wszystkim umiejętne połączenie wiedzy biologicznej, mocy obliczeniowej i odpowiedzialności za efekty ich zastosowania.

Więcej informacji na temat Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych można znaleźć na stronie internetowej: https://pja.edu.pl/

Źródło: Komunikat Prasowy