En general, los microfluidos empujan en tres frentes en la investigación de biología.
1) Rendimiento. Una plataforma de microfluidos le permite integrar un proceso repetitivo (como ciclos de celdas a través de diversas condiciones) en un proceso automatizado. Dado que la entrada del usuario se minimiza, este proceso se puede repetir con más frecuencia, por períodos más largos, y en tamaños de muestra mucho más grandes.
2) Costo. Intrínsecamente, una plataforma “micro” consume menos reactivos, lo que le permite escalar sin costo y convertirse en el reactivo limitante.
3) Resolución. Una micro plataforma le permite observar un proceso a escala micro. Esto significa mirar la bioquímica a nivel celular en lugar de a nivel de tejido, etc.
En última instancia, estos tres trabajan para aumentar la tasa de recopilación de datos. Puede recopilar más, más rápido, a mayor resolución y a un costo más bajo. La tecnología como esta contribuye a lo que ahora llamamos la “era del big data”. Básicamente, estamos forzando crudamente las preguntas biológicas mediante la recopilación de conjuntos masivos de datos y el uso de estadísticas para extraer respuestas biológicas de ellos.
Esto también tiene sus contras. La tecnología hace que sea tan fácil recolectar cantidades masivas de datos, como científicos, estamos tan ocupados analizando datos, que a veces olvidamos darnos el tiempo para solo pensar. Algunas de las ciencias más elegantes jamás se hicieron hace décadas, donde en ausencia de toneladas de datos, los científicos ejecutaron una brillante demostración de lógica en bruto, razonando en su camino hacia las respuestas.
¿Cómo se calcula la edad de un genoma (ADN / ARN o incluso proteína) a partir de los fósiles?
¿Cómo se hacen los avances en bioquímica? ¿Cómo se resuelven los problemas moleculares?
¿Qué causa que las balsas de lípidos se muevan en una membrana celular y cómo lo hacen?
Bioquímica: ¿Cómo es trabajar con el pez cebra como organismo modelo?
