De theoretische belofte van kunstmatige intelligentie in de geneeskunde beweegt zich richting een kritische praktijktest. Isomorphic Labs, een biotech-spin-off van Google DeepMind, heeft aangekondigd dat het zich voorbereidt om zijn door AI ontworpen kandidaat-geneesmiddelen over te brengen naar klinische proeven op mensen.
Deze transitie markeert een cruciaal moment in de biotechnologie: de verschuiving van het gebruik van AI om biologie eenvoudigweg te begrijpen, naar het gebruik ervan om specifieke medische oplossingen te ontwerpen.
De motor achter de ontdekking: AlphaFold en verder
Om de betekenis van deze proeven te begrijpen, moet men kijken naar de technologie die ze aandrijft. Decennia lang was de ontdekking van geneesmiddelen een proces van vallen en opstaan, vaak gehinderd door het ‘eiwitvouwingsprobleem’. Eiwitten – de werkpaarden van levende organismen – zijn gemaakt van aminozuurketens die zich in complexe 3D-vormen kunnen vouwen. De functie van een eiwit wordt bepaald door zijn vorm, maar het voorspellen van die vorm was historisch gezien een enorme wetenschappelijke uitdaging.
Het landschap veranderde met de opkomst van AlphaFold :
– AlphaFold 2: Een revolutie in het veld door deep learning te gebruiken om eiwitstructuren met ongekende nauwkeurigheid te voorspellen.
– AlphaFold 3: Deze mogelijkheid is uitgebreid door te modelleren hoe eiwitten interageren met andere vitale moleculen zoals DNA en RNA.
– IsoDDE: De eigen engine van Isomorphic Labs, die naar verluidt de nauwkeurigheid van AlphaFold 3 verdubbelt, waardoor een nog nauwkeuriger moleculair ontwerp mogelijk is.
“Je moet zien hoe een klein molecuul zich aan een medicijn gaat binden, hoe sterk, en ook waar het zich nog meer aan kan binden”, legt Demis Hassabis, CEO van Google DeepMind, uit.
Waarom door AI ontworpen moleculen belangrijk zijn
Het doel van het gebruik van AI in deze context is niet alleen snelheid; het is precisie. Traditionele medicijnontwikkeling kampt vaak met ‘off-target-effecten’, waarbij een medicijn interageert met delen van het lichaam waarvoor het niet bedoeld was om het aan te raken, wat tot bijwerkingen leidt.
Volgens Max Jaderberg, president van Isomorphic Labs, biedt de aanpak van het bedrijf twee duidelijke voordelen:
1. Hogere potentie: Omdat de moleculen zijn ontworpen met een diep begrip van hun structuur, kunnen ze effectiever zijn.
2. Lagere dosering: Grotere potentie betekent dat patiënten mogelijk kleinere doses nodig hebben, waardoor het risico op bijwerkingen aanzienlijk wordt verminderd.
De weg vooruit: partnerschappen en pijplijnen
Hoewel de missie van het bedrijf om ‘alle ziekten op te lossen’ ambitieus is, ondersteunt Isomorphic Labs zijn visie met aanzienlijk kapitaal en strategische allianties.
- Strategische samenwerkingen: Het bedrijf werkt samen met farmaceutische giganten Eli Lilly en Novartis om AI te integreren in de ontdekking van geneesmiddelen.
- Interne pijplijn: Isomorphic ontwikkelt eigen medicijnen, met een specifieke focus op oncologie (kanker) en immunologie.
- Financiële steun: Nadat het bedrijf in de eerste financieringsronde $600 miljoen heeft opgehaald, bouwt het bedrijf momenteel de klinische ontwikkelingsteams op die nodig zijn om tests op mensen te beheren.
Hoewel de tijdlijn voor deze onderzoeken iets later is verschoven dan de aanvankelijke projectie voor 2025, voorgesteld door het leiderschap, vertegenwoordigt de verhuizing naar de kliniek de ultieme validatie van AI-gestuurde biologie.
Conclusie
De komende proeven op mensen zullen bepalen of AI verder kan gaan dan het voorspellen van biologische structuren en met succes veilige, zeer gerichte medicijnen kan creëren. Als dit lukt, kan dit de manier waarop we complexe ziekten zoals kanker en auto-immuunziekten benaderen fundamenteel veranderen.
