Het gebruikelijke proces van geneesmiddelenontwikkeling bestaat uit nauwgezet testen van ieder potentieel doel in ons biologisch systeem dat een ziekte veroorzaakt en het zoeken naar het molecule dat hier mogelijk succesvol op in kan werken. Erg tijdrovend met een zeer hoge kans op mislukking. Zoals AstraZeneca onlangs weer eens ervoer kunnen mislukte testen miljoenen van je beurswaarde vernietigen. Dus hoe eerder veelbelovende moleculen geïdentificeerd kunnen worden die in nieuwe medicijnen omgezet kunnen worden hoe beter.

Wetenschappers die AI gebruiken kunnen de ontwikkeltijd voor nieuwe geneesmiddelen en de kosten drastisch terugbrengen. Daarom maken GlaxoSmithKline(GSK), Merck, Sanofi en Johnson&Johnson nu meer en meer gebruik van AI. Prof.Andrew Hofkins,CEO van Exscientia, een AI gebaseerd geneesmiddelen ontdekkingsbedrijf, tekende recentelijk een contract van £ 33 miljoen met GSK. John Baldoni zal, als hoofd van GSK R&D, dit project met Exscientia gaan leiden. Exscientia claimt dat z.g. “centaur teams” waarin wetenschappers AI gebruiken mogelijk bruikbare moleculen 4 maal sneller en voor 1⁄4 van de kosten kunnen ontwikkelen. Als we AI als een krachtige onderzoeksassistent inzetten kan wat werkt en niet werkt door de AI supercomputer “in silico” voorgeselecteerd worden. Escientia’s AI algoritme kraakt namelijk massa’s data over de structuur van ziektes, de efficiency van bestaande geneesmiddelen, peer review studies en laboratorium observaties. “In silico” verwijst naar het onderzoek door de AI computer dit in tegenstelling met “in vitro” (laboratoria) en “in vivo” testen op dieren en mensen. De menselijke klinische testen zijn de bulk van de ontwikkelkosten van medicijnen. Hoe eerder we weten dat iets niet gaat werken hoe minder geld en tijd er verspild wordt. Door deze “in silico” aanpak kunnen de klinische testen op een kleiner aantal potentiële medicijnen gedaan worden met een hogere slagkans. Gemiddelde ontwikkelkosten van doel bepalen tot op de markt brengen van een geneesmiddel is bij GSK ruwweg $ 1,7 miljard en het duurt gemiddeld 5 1⁄2 jaar.

Het doel van het project met Exscientia is om die tijd terug te brengen tot 1 jaar met navenante kostenreductie. Deze AI benadering maakt het ook mogelijk om moleculen te identificeren die op verschillende ziekten tegelijk kunnen inwerken bij voorbeeld een kankermedicijn dat tevens het algemene immuunsysteem versterkt.

Hopelijk maken deze nieuwe ontwikkelingen rondom AI het voor patiënten mogelijk effectievere en goedkopere medicijnen te krijgen die tevens veel sneller op de markt komen.

Prof.Drs.R.Sybren Tijmstra

Docent VvAA Business School

Bronnen:
Emma Woollacott, Technology Business Reporter BBC
Pamela Spence ,Global Life Sciences Industry Leader EY Professor Andrew Hopkins, CEO Exscientia, Dundee University UK