Het ontwikkelen van een nieuw geneesmiddel is een ingewikkeld, duur en risicovol proces. Gemiddeld mislukken negen van de tien geneesmiddelen die aan klinische tests worden onderworpen. Een nieuw geneesmiddel goedgekeurd krijgen kan gemakkelijk 15 jaar duren. Een van de belangrijkste oorzaken voor deze onzekerheid is de enorme complexiteit van de ziektebiologie, vooral op moleculair niveau.

“Bij Euretos worden we gedreven door een sterk verlangen om de complexiteit van de menselijke ziektebiologie te ontrafelen", legt Aram Krol, CEO van Euretos, uit. "We zijn ervan overtuigd dat het begrijpen van ziekten op moleculair niveau het risico en de kosten van therapieontwikkeling vermindert. Gebruik maken van datagedreven technologieën zoals kunstmatige intelligentie is essentieel om dit te bereiken.”

Een van de manieren waarop Euretos AI toepast is bij data-integratie. Hierbij wordt gebruikt gemaakt van zogenaamde machine reading technologie om honderden openbare biomoleculaire databases en miljoenen wetenschappelijke publicaties te interpreteren en met elkaar te verbinden. Dit resulteert in de grootste AI-geïntegreerde kennisbank waarin multi omics-gegevens worden gekoppeld aan literatuur, patenten, experimenteel en klinisch bewijs.

Deze kennisbank vormt een belangrijke input voor state-of-the-art machine & deep learning algoritmen en moleculaire ziektemodellen die worden gebruikt om nieuwe therapeutische targets te voorspellen. Deze computationele ziektemodellen worden voortdurend verbeterd en zijn beproefd in vele samenwerkingen met farma- en biotechbedrijven op gebieden zoals target discovery en indicatie selectie.

“Een dergelijke datagestuurde aanpak is onmisbaar geworden bij de ontwikkeling van geneesmiddelen. Om deze technologieën optimaal toe te passen, is het essentieel om onderzoekers directe toegang te geven tot AI-technologieën en hen in staat te stellen deze toe te passen in hun dagelijkse onderzoek”, zegt Krol. “AI moet volgens ons in de eerste plaats worden gezien als 'augmented intelligence', die de menselijke inspanning op het gebied van wetenschappelijk onderzoek ondersteunt. Vanaf onze oprichting hebben we ons daarom gericht op het creëren van een online cloud platform dat eenvoudig te gebruiken is, zodat onderzoekers hun eigen, evidence-based conclusies kunnen trekken, ondersteund door AI.”

Het Euretos AI Platform biedt een intelligente zoekmachine, krachtige analysefuncties, meerdere visualisatiemogelijkheden en vele gerichte workflows zoals target assessment. Dit stelt onderzoekers in staat om vanuit een translationeel, systeembiologisch oogpunt te analyseren. Waarbij multi-omics interacties verbonden worden, via celtype betrokkenheid, tot downstream pathways, fenotypes en pathologieën.

Een goed voorbeeld van deze Augmented Intelligence-benadering is het recente, door Health Holland gefinancierde, ‘Trusted World of Corona' consortium bestaande uit 13 partners waaronder het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC), het Leids Academisch Centrum voor Drugonderzoek (LACDR), het Human Vaccines Project (HVP) en Roche. Een van de belangrijkste doelstellingen is het creëren van een COVID-19 ziektemodel dat gebaseerd is op waarnemingen uit de echte wereld en klinische observaties, en dat gerationaliseerd en gevalideerd is door COVID- 19 ziektedeskundigen en clinici. Het Euretos AI Platform speelt een centrale rol in dit rationalisatieproces en is het initiële startpunt voor het creëren van het computationele COVID-19 ziektemodel.

Een andere manier waarop Euretos AI naar de onderzoekers brengt, is door academische gebruikers gratis toegang te geven tot hun AI-platform. “Door ons platform vrij beschikbaar te stellen voor academische onderzoekers, die zich voornamelijk bezighouden met fundamenteel vroeg ziekteonderzoek, willen we onze bijdrage leveren aan de ondersteuning van deze cruciale vroege onderzoeksinspanningen”, zegt Krol. “De uitdagingen voor iedereen die betrokken is bij ziekte- en geneesmiddelenonderzoek zijn zo ontmoedigend dat we moeten samenwerken waar we kunnen om betere en veiligere behandelingsopties te creëren voor meer patiënten.”