Machine learning geeft medicijnontwikkeling oppepper

Machine learning (ml) leidt tot een revolutie in de medicijnontwikkeling. Vooral ml-algoritmes die voorspellen of een kandidaatmedicijn bijwerkingen kan gaan vertonen, nemen een hoge vlucht. Hiermee is de effectiviteit van het medicijn in een vroege fase vast te stellen.

Onderzoeker Robert Ietswaart stelt dit in een gesprek met de website van de Universiteit Leiden. Hij werkt aan de befaamde Harvard Medical School in Boston aan ml-algoritmes.
Samen met onderzoekers van het farmaceutisch bedrijf Novartis heeft hij een ml-algoritme gemaakt om bijwerkingen te voorspellen. Daarnaast ontwikkelde de Leidse onderzoeker een algoritme om beter te begrijpen wat eiwitten in een cel doen, bijvoorbeeld als een medicijn wordt toegediend. In de toekomst wil hij zijn onderzoek naar ml in genregulatie voor medicijnontwikkeling uitbreiden.

Genoom

Ml maakt het mogelijk om grote biomedische datasets systematisch te gebruiken om patronen te vinden. Op die manier zijn kandidaat-medicijnen sneller en goedkoper te ontdekken. Ietswaart: ‘We hebben ongeveer twintigduizend genen in ons genoom die coderen voor een eiwit. Ze bepalen welk proces dat eiwit in werking zet of dat juist nalaat. Die eiwitten kunnen interacties met elkaar aangaan en zo ontstaat een groot netwerk van moleculen die samen de cellulaire processen regelen. Het is bijvoorbeeld een hele opgave om te begrijpen welke eiwitten en interacties specifiek van belang zijn voor de snelle celdeling van een kankercel.’

Ml is opgekomen als nieuwe techniek om dit probleem aan te pakken. Ietswaart maakt in zijn werk ook gebruik van de kwantitatieve technieken die hij tijdens zijn studie in Leiden heeft geleerd. Hij studeerde daar wiskunde en natuurkunde, en promoveerde in het Verenigd Koninkrijk op een biologisch onderwerp.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses artificial intelligence and machine learning to reduce spam. See how your comment data is processed.

Related posts

GGD ging plat door aanvallen op DigiD-leverancier

De storing waardoor websites van de GGD eerder niet bereikbaar waren, is veroorzaakt door meerdere aanvallen op een leverancier van de GGD. Het gaat om de maker van de koppeling waarmee met DigiD kan worden ingelogd op de GGD-websites. Inmiddels zijn de websites weer bereikbaar. De getroffen partij riep de hulp in van de Nationale Beheerorganisatie Internet Providers (NBIP).

Read more

VWS: ‘Dit lek was met elke pentest gevonden’

Het ministerie van VWS controleert niet met een eigen penetratietest (pentest) of de systemen van aanbieders van coronatests, die gekoppeld zijn met de Coronacheck-app, deugen. De verantwoordelijkheid voor die pentest ligt volledig bij de externe aanbieders. Dat vormt een flink risico voor de Coronacheck-app, dat de officiële verstrekker is van digitale testbewijzen. De procedure gaat mogelijk op de schop.

Read more

Duizend zorgmedewerkers gestart met ai-cursus

Sinds de aftrap op 12 mei 2021 zijn ruim duizend zorgmedewerkers gestart met de Nationale AI-Zorg cursus. Die gratis online cursus richt zich specifiek op ai in de zorg. Het lesprogramma moet zorgverleners meer inzicht geven in wat kunstmatige intelligentie (ai) kan betekenen in hun dagelijks werk. De cursus is gericht op een brede doelgroep van artsen tot verpleegkundigen en van GGZ-medewerkers tot mantelzorgers.

Read more

Zorg-ai: veel beeldanalyse, dossier is spelbreker

In de zorg is ai in opkomst. Er zijn steeds meer toepassingen, bijvoorbeeld voor beeldanalyse bij oncologie en een slimme pleister die de patiënt monitort en aangeeft wanneer de situatie gevaarlijk snel achteruitgaat. Maar er zijn ook gebieden die achterblijven, zoals de geestelijke gezondheidszorg (ggz). Daar staan grote verschillen in dossiervorming data-analyse in de weg.

Read more
You are all caught up, this was the last message.
  • Tags

  • Categories

  • Archives

  • Skip to content