Drug Discovery Intelligence

Gemiddeld duurt het ontwikkelen van nieuw medicijn, van begin tot eind, zo’n 12 jaar en het kost gemiddeld $1 miljard om de gehele waardeketen succesvol te doorlopen. Daarbij red slechts een zeer klein percentage van potentiele producten in de drug discovery fase het tot het einde, terwijl alle investeringen in producten die falen ook terugverdiend moeten worden. Productontwikkeling in de farmaceutische industrie gaat dan ook gepaard met zeer grote risico’s. ....Het beperken van deze risico’s middels kunstmatige intelligentie zal een enorme impact maken binnen deze industrie. Hier wordt wereldwijd al veel onderzoek naar gedaan. Er zijn verschillende aanknopingspunten in het drug discovery proces waar middels nieuwe technologie potentiele compounds in discovery beter geevalueerd kunnen worden en voorspellingen gedaan kunnen worden op basis van (historisch) beschikbare data (big data). ....Aanvrager ambieert om een nieuwe software applicatie te ontwikkelen met predictive algoritmes voor drug discovery onderzoek. Hierbij gaat het met name om het voorspellen van nieuwe therapeutische targets; potentiele drug-target interactie (DTI); en de slagingskansen van veelbelovende kandidaten in latere fases van ontwikkeling. Concreet willen wij ons richten op het identificeren van nieuwe targets, het bevestigen van de de veelbelovende hits en het genereren van lead compounds hieruit. Middels nieuw te ontwikkelen voorspelmodellen gebaseerd op deep learning is het de bedoeling om op basis van beschikbara data en data van de klant te sneller te komen to betere leads, maar ook de slagingskans in vervolgtrajecten (preklinisch en klinisch) beter in te schatten.....De beoogde toepassing van dit haalbaarheidsproject sluit aan op de ICT-roadmaps van de HTSM topsector: (1) ICT voor een verbonden wereld; en (2) Data, data, data. Met een cross-over naar het thema binnen de Life Sciences & Health topsector: Enabling Technologies & Infrastructure...