Machinelearning is een krachtig hulpmiddel dat kan worden gebruikt om het ontwikkelingsproces van geneesmiddelen te versnellen. Door taken te automatiseren die traditioneel handmatig worden uitgevoerd, kan machinaal leren onderzoekers helpen nieuwe medicijndoelen te identificeren, nieuwe medicijnen te ontwerpen en medicijnen efficiënter te testen.

Een van de belangrijkste toepassingen van machinaal leren bij de ontwikkeling van geneesmiddelen is de identificatie van nieuwe doelwitten voor geneesmiddelen. Machine learning-algoritmen kunnen worden gebruikt om grote datasets van genomische, proteomische en fenotypische gegevens te analyseren om nieuwe eiwitten te identificeren die betrokken zijn bij ziekteprocessen. Deze eiwitten kunnen vervolgens worden aangepakt met nieuwe medicijnen.

Machine learning kan ook worden gebruikt om nieuwe medicijnen te ontwerpen. Door te leren van de structuren van bekende medicijnen kunnen machine learning-algoritmen nieuwe medicijnen ontwerpen waarvan de kans groter is dat ze effectief zijn en minder bijwerkingen hebben.

Ten slotte kan machinaal leren worden gebruikt om medicijnen efficiënter te testen. Machine learning-algoritmen kunnen worden gebruikt om patiënten te identificeren die het meest waarschijnlijk baat zullen hebben bij een bepaald medicijn, en om klinische onderzoeken te ontwerpen die waarschijnlijker betekenisvolle resultaten zullen opleveren.

Het gebruik van machinaal leren bij de ontwikkeling van geneesmiddelen heeft het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen in de manier waarop nieuwe geneesmiddelen worden gemaakt. Door taken te automatiseren die traditioneel handmatig worden uitgevoerd, kan machinaal leren onderzoekers helpen nieuwe medicijndoelen te identificeren, nieuwe medicijnen te ontwerpen en medicijnen efficiënter te testen. Dit kan leiden tot nieuwe medicijnen die effectiever zijn, minder bijwerkingen hebben en sneller beschikbaar zijn voor patiënten.

Hier volgen enkele specifieke voorbeelden van hoe machine learning wordt gebruikt bij de ontwikkeling van geneesmiddelen:

* In 2016 gebruikten onderzoekers van Google AI machine learning om een ​​nieuw medicijndoelwit voor de behandeling van kanker te identificeren. Het medicijndoelwit is een eiwit dat Bruton's tyrosinekinase (BTK) wordt genoemd. BTK is betrokken bij de groei en overleving van kankercellen. De onderzoekers ontdekten dat een medicijn genaamd ibrutinib, dat al is goedgekeurd voor de behandeling van bepaalde soorten kanker, effectief is in het remmen van BTK. Deze bevinding zou kunnen leiden tot nieuwe behandelingen voor kanker.

* In 2017 gebruikten onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) machine learning om een ​​nieuw antibioticum te ontwerpen. Het antibioticum heet halicine. Halicine is effectief tegen een breed scala aan bacteriën, waaronder bacteriën die resistent zijn tegen andere antibiotica. Deze bevinding zou kunnen leiden tot nieuwe behandelingen voor antibioticaresistente infecties.

* In 2018 gebruikten onderzoekers van Stanford University machinaal leren om patiënten te identificeren die waarschijnlijk baat zouden hebben bij een bepaald medicijn. Het medicijn heet pembrolizumab. Pembrolizumab is een immunotherapiemedicijn dat wordt gebruikt om bepaalde soorten kanker te behandelen. De onderzoekers ontdekten dat patiënten met een hoog gehalte aan een eiwit genaamd PD-L1 op hun kankercellen meer kans hebben om baat te hebben bij pembrolizumab. Deze bevinding zou artsen kunnen helpen bij het identificeren van patiënten die het meest waarschijnlijk baat zullen hebben bij pembrolizumab, en om onnodige behandeling te voorkomen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe machine learning wordt gebruikt bij de ontwikkeling van geneesmiddelen. Naarmate het gebied van machine learning blijft groeien, kunnen we nog meer innovatieve en baanbrekende toepassingen van machine learning bij de ontwikkeling van geneesmiddelen verwachten.