ENGINEERINGNET.BE - AI technieken helpen Computational Life Sciences biologische mechanismen beter te begrijpen. En ook om voorspellingen te doen over interacties tussen moleculen en cellen onderling, en interacties met medicijnen.
Zo is het mogelijk gerichter te zoeken naar moleculen en genen die interessant zijn voor een bepaald biologisch onderzoek. Het helpt hypotheses scherper te stellen en om op voorhand beter te voorspellen waaruit medicijnen moeten bestaan om goed te werken. Dit opent nieuwe deuren voor onder meer medicijnontwikkeling dat sneller, gerichter en beter is uit te voeren.
Wetenschappers van Universiteit Leiden, het LUMC, Erasmus Universiteit en TU Delft op het gebied van bioinformatics, medicijnontwikkeling, AI en Computational Life Sciences werken hiertoe samen met clinici en farmaceutische bedrijven. Ook wetenschappers van Erasmus MC sluiten aan.
Het programma richt zich op twee onderzoekslijnen: antibioticaresistentie van tuberculose en gerichte medicatie voor hersenaandoeningen.
Tuberculose is een van de meest dodelijke infectieziekten ter wereld. Een groot probleem bij de bestrijding van deze ziekte is antibioticaresistentie. Het onderzoeksteam zet hierbij in op computermodellering om het effect van bacteriële mutaties vast te stellen.
Door het mechanisme van antibioticaresistentie beter te begrijpen, hopen de onderzoekers specifieker te kunnen zoeken naar aspecten die resistentie kunnen ontregelen en daarmee betere kandidaat medicijnen te ontwikkelen.
Bij de ontwikkeling van nieuwe medicijnen voor hersenaandoeningen is het lastig gebleken om gegevens uit proefdieronderzoek één op één te vertalen naar de effecten van medicijnen voor mensen.
Zo verschilt de aansturing van cellen door genen tussen mens en muis. De wetenschappers zoeken nu naar methoden om onderzoeksgegevens zuiver om te zetten, waardoor de ontwikkelfase van medicijnen sneller en beter verloopt.
