Supercomputació, intel·ligència artificial, bioinformàtica, hospitals i un potent ecosistema de ciències de la vida situen Catalunya davant una oportunitat estratègica en la nova biomedicina basada en dades.
Catalunya té potencial per liderar la biomedicina computacional a Europa gràcies a la IA, la bioinformàtica, la supercomputació i un potent ecosistema de salut.
Biomedicina computacional a Catalunya: ecosistema i futur
La biomedicina està entrant en una nova etapa.
La intel·ligència artificial, la bioinformàtica, la supercomputació i l’anàlisi massiva de dades estan transformant la manera com investiguem les malalties, estudiem les proteïnes, desenvolupem nous medicaments i avancem cap a una medicina cada vegada més precisa.
En aquest nou escenari, Catalunya parteix d’una posició especialment interessant.
No perquè existeixi una única institució que concentri totes aquestes capacitats, sinó perquè el país disposa d’una combinació poc habitual d’actius: centres de recerca biomèdica, hospitals universitaris, supercomputació, indústria farmacèutica, empreses biotecnològiques, startups, universitats i una comunitat creixent d’especialistes en dades, intel·ligència artificial i bioinformàtica.
Les últimes dades de la BioRegió ho confirmen. L’ecosistema català de ciències de la vida i salut ja compta amb 1.650 empreses i 94 institucions de recerca i representa el 7,6% del PIB català. Les startups i scaleups de salut van captar un rècord de 517 milions d’euros el 2025.
La pregunta, per tant, ja no és si Catalunya disposa d’un ecosistema biomèdic rellevant.
La pregunta és una altra:
Pot Catalunya convertir aquesta fortalesa científica, clínica i empresarial en lideratge europeu en biomedicina computacional?
Què entenem per biomedicina computacional?
La biomedicina computacional combina biologia, medicina, matemàtiques, ciència de dades, bioinformàtica, intel·ligència artificial i computació avançada per estudiar sistemes biològics i problemes mèdics.
Les seves aplicacions poden incloure:
- genòmica;
- proteòmica;
- predicció d’estructures moleculars;
- descoberta de fàrmacs;
- medicina de precisió;
- oncologia computacional;
- imatge mèdica;
- simulació biomolecular;
- models predictius;
- anàlisi de dades clíniques;
- bessons digitals;
- i sistemes d’IA per a la recerca científica.
L’aparició d’AlphaFold ha fet especialment visible aquesta convergència.
Però AlphaFold és només un exemple.
La transformació és molt més àmplia: estem passant d’una biomedicina essencialment experimental a una biomedicina en què experimentació, dades i computació treballen cada vegada més conjuntament.
I aquí és on Catalunya disposa d’actius especialment valuosos.
Catalunya ja és una potència en recerca biomèdica
Per valorar el potencial de la biomedicina computacional a Catalunya primer cal entendre la dimensió de l’ecosistema existent.
Segons l’Informe de la BioRegió de Catalunya 2025, la producció científica catalana va arribar a 54.521 publicacions entre 2020 i 2024, prop del 35% del total de l’Estat. D’aquestes, 1.791 van ser Highly Cited Papers. Catalunya se situa, segons l’informe, en primera posició europea en percentatge d’articles d’alt impacte sobre el total de publicacions.
La recerca clínica presenta una concentració igualment notable.
Els centres catalans participen en 5.768 assaigs clínics actius, equivalent al 92% del total estatal segons les dades recollides per Biocat. Aquesta activitat situa Catalunya en quarta posició europea i setena mundial.
No estem, per tant, davant d’un ecosistema que hagi de començar de zero.
La base científica i clínica ja existeix.
El repte és incorporar-hi progressivament una nova capa:
computació + dades + intel·ligència artificial.
Barcelona Supercomputing Center: la infraestructura computacional
Una de les grans fortaleses diferencials de Catalunya és disposar a Barcelona d’una infraestructura científica de supercomputació de primer nivell europeu: el Barcelona Supercomputing Center.
La biomedicina computacional necessita enormes capacitats de processament.
Analitzar genomes, entrenar models d’intel·ligència artificial, simular interaccions moleculars o estudiar sistemes biològics complexos pot requerir recursos computacionals molt superiors als d’un ordinador convencional.
La supercomputació es converteix així en una infraestructura científica comparable, en alguns àmbits, als grans equipaments experimentals.
La proximitat entre supercomputació, universitats, hospitals i centres biomèdics proporciona a Barcelona una característica especialment interessant: la possibilitat de connectar infraestructura computacional amb problemes biomèdics reals.
IRB Barcelona: quan la IA comença a dissenyar molècules
Un exemple recent mostra fins on pot arribar aquesta convergència.
El juny de 2026, investigadors de l’IRB Barcelona van presentar un marc computacional que combina intel·ligència artificial predictiva i generativa per dissenyar noves molècules amb activitat selectiva sobre tipus cel·lulars concrets.
L’aspecte especialment interessant és que l’enfocament no necessita començar necessàriament amb una diana molecular predefinida.
I no es va quedar només en una simulació informàtica: els investigadors van validar experimentalment diverses de les molècules generades i van confirmar l’activitat per a la qual havien estat dissenyades.
Aquest tipus de treball representa molt bé què pot significar la biomedicina computacional.
El procés deixa de ser:
ordinador → predicció
per convertir-se en:
dades → IA → hipòtesi → molècula → experiment → noves dades.
Aquest cicle iteratiu entre computació i laboratori pot convertir-se en una de les característiques fonamentals de la recerca biomèdica del futur.
Bioinformàtica: una infraestructura invisible però essencial
Una altra fortalesa catalana és l’existència d’un ecosistema específic de bioinformàtica.
Bioinformatics Barcelona treballa precisament per connectar formació, recerca, transferència tecnològica, indústria i innovació en aquest àmbit. La seva activitat reflecteix una realitat cada vegada més evident: la biomedicina necessita professionals capaços de moure’s entre biologia i computació.
Aquesta interdisciplinarietat és crítica.
La biomedicina computacional necessita:
- biòlegs que entenguin dades;
- informàtics que entenguin biologia;
- metges capaços d’interpretar models;
- matemàtics i estadístics;
- científics de dades;
- enginyers d’IA;
- bioinformàtics;
- farmacòlegs;
- especialistes en regulació;
- i experts en ètica i governança de dades.
El talent pot acabar sent un dels principals factors limitants.
Per això resulta especialment interessant que a Catalunya ja existeixin iniciatives formatives específiques que connecten bioinformàtica, intel·ligència artificial i big data aplicats a salut.
PRBB i la concentració de recerca biomèdica
El Barcelona Biomedical Research Park representa un altre actiu estructural.
La concentració física de diferents institucions i disciplines facilita una característica essencial de la nova biomedicina: la interdisciplinarietat.
Els grans problemes biomèdics difícilment poden ser resolts avui per una única especialitat.
La medicina de precisió, per exemple, pot requerir simultàniament:
- genòmica;
- biologia molecular;
- bioinformàtica;
- epidemiologia;
- dades clíniques;
- estadística;
- IA;
- i coneixement mèdic.
Els ecosistemes que faciliten aquesta interacció tenen un avantatge important.
Oncologia computacional: una oportunitat especialment important
Catalunya presenta una fortalesa particular en oncologia.
L’oncologia continua sent la principal àrea terapèutica tant en activitat clínica com en desenvolupament biomèdic dins la BioRegió. El pipeline català suma actualment 71 actius clínics en desenvolupament —51 molècules i 20 teràpies avançades—, gairebé el doble que el 2020.
Institucions com el Vall d’Hebron Institute of Oncology formen part d’un ecosistema on conflueixen recerca translacional, dades moleculars, assaigs clínics i medicina de precisió.
Aquesta combinació és especialment adequada per a la biomedicina computacional.
El càncer no és una única malaltia.
És un conjunt extraordinàriament heterogeni de malalties condicionades per alteracions genètiques, mecanismes moleculars, microambient tumoral, sistema immunitari i característiques individuals dels pacients.
La capacitat de combinar dades moleculars i clíniques amb models computacionals pot ser decisiva per avançar cap a tractaments cada vegada més personalitzats.
Hospitals: de les dades al pacient
La biomedicina computacional només genera impacte sanitari real quan el coneixement acaba connectant amb els pacients.
Aquí els hospitals catalans representen un altre actiu fonamental.
Els grans hospitals universitaris acumulen:
- dades clíniques;
- imatge mèdica;
- mostres biològiques;
- experiència assistencial;
- assaigs clínics;
- professionals especialitzats;
- i capacitat de validació.
Aquesta proximitat entre recerca i assistència facilita la medicina translacional: convertir descobriments científics en aplicacions clíniques.
Però també planteja un dels grans reptes del futur: fer que les dades biomèdiques siguin interoperables, segures i útils per a recerca sense comprometre la privacitat dels pacients.
Empreses farmacèutiques, biotech i startups
La recerca acadèmica no és suficient.
Perquè una innovació arribi al mercat necessita empreses capaces de convertir coneixement en productes, diagnòstics, medicaments o serveis.
Aquí Catalunya torna a disposar d’una base considerable.
La BioRegió ja suma 1.650 empreses relacionades amb les ciències de la vida i la salut, mentre que les startups i scaleups del sector van captar 517 milions d’euros durant 2025, un màxim històric.
Aquest ecosistema empresarial és especialment important perquè la IA està reduint les fronteres tradicionals entre:
biotech + pharma + software + dades + enginyeria.
És probable que moltes de les empreses biomèdiques més interessants de la pròxima dècada siguin precisament híbrides.
No seran només empreses biotecnològiques.
Ni només empreses d’IA.
Seran empreses de biologia computacional.
De la BioRegió a una BioRegió computacional
Aquí apareix una oportunitat estratègica.
Catalunya ja ha construït durant les últimes dècades un ecosistema reconegut de ciències de la vida i salut.
El següent pas podria consistir a reforçar explícitament la seva dimensió computacional.
Això significaria connectar encara més:
- supercomputació;
- intel·ligència artificial;
- bioinformàtica;
- dades biomèdiques;
- hospitals;
- laboratoris;
- indústria farmacèutica;
- biotech;
- universitats;
- i capital.
No es tracta de crear un sector nou.
Es tracta de connectar millor actius que ja existeixen.
Cinc àmbits on Catalunya podria especialitzar-se
1. IA per al descobriment de fàrmacs
La combinació de recerca biomèdica, indústria farmacèutica, bioinformàtica i supercomputació crea un entorn especialment interessant per desenvolupar plataformes de descoberta de fàrmacs assistida per IA.
2. Oncologia computacional
L’activitat científica i clínica en oncologia ofereix una base excepcional per integrar genòmica, dades clíniques i models predictius.
3. Medicina de precisió
La combinació de dades moleculars i clíniques pot ajudar a identificar subgrups de pacients i millorar la personalització terapèutica.
4. IA científica i biologia computacional
AlphaFold ha demostrat el potencial de la IA científica. Catalunya podria desenvolupar capacitats pròpies en models aplicats a proteïnes, molècules, genòmica i sistemes biològics.
5. Laboratoris augmentats per IA
La combinació entre robòtica, automatització, IA i experimentació pot donar lloc a laboratoris on els cicles de formulació d’hipòtesis, experimentació i aprenentatge siguin cada vegada més ràpids.
Els reptes que Catalunya haurà de resoldre
Disposar dels ingredients no garanteix el lideratge.
Hi ha reptes importants.
Dades
Les dades biomèdiques han de ser accessibles per a recerca sota models segurs, interoperables i respectuosos amb la privacitat.
Talent
Calen més professionals híbrids capaços de treballar entre biologia, medicina i computació.
Transferència tecnològica
Catalunya té una recerca científica molt potent, però convertir coneixement en empreses globals continua sent un repte.
Capital
La biotecnologia necessita inversió pacient. Els cicles de desenvolupament són molt més llargs que en el software convencional.
Infraestructures
Supercomputació, plataformes de dades, laboratoris automatitzats i capacitat experimental hauran de funcionar com un sistema cada vegada més connectat.
Escala
La competència és global.
Boston, San Francisco, Londres, Cambridge, Basilea o altres hubs europeus i nord-americans també estan accelerant la convergència entre IA i biomedicina.
Catalunya haurà de competir, però també col·laborar internacionalment.
Una oportunitat que va més enllà de Barcelona
Tot i que Barcelona concentra una part important de l’ecosistema, una estratègia catalana de biomedicina computacional no hauria de limitar-se a la capital.
Universitats, hospitals, centres tecnològics i empreses distribuïts pel territori poden participar en xarxes de recerca i innovació connectades digitalment.
Precisament la naturalesa computacional d’aquest nou paradigma facilita models més distribuïts de col·laboració científica.
La qüestió important no és tant on està físicament cada actor, sinó com es connecten:
dades + talent + computació + experimentació + clínica + empresa.
La IA ja és una prioritat de l’ecosistema català de salut
No estem parlant només d’una possibilitat futura.
El mateix Informe de la BioRegió 2025 identifica explícitament l’impuls de la intel·ligència artificial en salut com una de les tendències que estan reforçant la competitivitat de l’ecosistema català.
La presentació de l’informe, celebrada el febrer de 2026, també va situar digitalització i IA entre els motors de competitivitat del sector.
Això indica que la convergència entre biomedicina i computació està deixant de ser una activitat perifèrica.
Progressivament, formarà part del nucli de l’estratègia científica, clínica i empresarial.
Catalunya pot convertir-se en un hub europeu de biomedicina computacional?
La resposta prudent és: té molts dels ingredients necessaris, però el resultat no està garantit.
Catalunya disposa de:
- excel·lència científica;
- una elevada activitat clínica;
- hospitals de referència;
- supercomputació;
- bioinformàtica;
- indústria farmacèutica;
- biotech;
- startups;
- universitats;
- i un ecosistema consolidat de ciències de la vida.
El gran repte serà convertir aquesta suma d’actius en un sistema realment integrat.
Si ho aconsegueix, la biomedicina computacional pot convertir-se en una de les especialitzacions científiques i tecnològiques més rellevants de Catalunya durant la pròxima dècada.
Conclusions
Catalunya no parteix de zero davant la revolució de la biomedicina computacional.
Parteix d’una posició privilegiada.
La combinació de recerca biomèdica, activitat clínica, supercomputació, bioinformàtica, indústria farmacèutica i un ecosistema emprenedor creixent proporciona una base excepcional.
Però la següent etapa exigirà alguna cosa més que excel·lència individual.
Exigirà connexió.
Connectar hospitals amb centres de computació.
Connectar biòlegs amb enginyers d’IA.
Connectar dades amb capacitat experimental.
Connectar recerca amb empresa.
I connectar descobriments amb pacients.
La gran oportunitat de Catalunya no és simplement aplicar intel·ligència artificial a la salut.
És contribuir a construir una nova manera de fer biomedicina:
més computacional, més predictiva, més interdisciplinària i, finalment, més capaç de transformar coneixement en salut.
Preguntes freqüents sobre biomedicina computacional a Catalunya
Què és la biomedicina computacional?
És la disciplina que combina biologia, medicina, matemàtiques, dades, bioinformàtica, intel·ligència artificial i computació avançada per estudiar malalties i sistemes biològics i desenvolupar noves solucions biomèdiques.
Per què Catalunya està ben posicionada?
Per la combinació de centres de recerca, hospitals, supercomputació, universitats, indústria farmacèutica, biotech, startups i talent especialitzat.
Quin paper pot tenir la supercomputació?
Permet processar grans volums de dades, entrenar models d’IA i executar simulacions moleculars i biomèdiques que requereixen una elevada capacitat de càlcul.
Quines aplicacions poden tenir més potencial?
Descoberta de fàrmacs amb IA, oncologia computacional, medicina de precisió, genòmica, proteòmica, IA científica i automatització de laboratoris.
Catalunya ja utilitza IA en recerca biomèdica?
Sí. Existeixen múltiples iniciatives. Un exemple recent és el treball de l’IRB Barcelona que combina IA predictiva i generativa per dissenyar molècules amb activitat cel·lular específica i les valida experimentalment.
Articles recomanats
Altres lectures:
- IA i Biomedicina
- Com la intel·ligència artificial està transformant la biomedicina
- Què és la biomedicina computacional?
- AlphaFold: la intel·ligència artificial que està revolucionant la biomedicina
- Com funciona AlphaFold explicat de manera senzilla
- Com pot accelerar la IA el descobriment de nous medicaments?
- Què és la medicina de precisió i quin paper hi juga la IA?