Hoe kan machine learning het herbestemmen van geneesmiddelen versnellen en verbeteren?

De ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen is traditioneel een langdurig, kostbaar en risicovol proces dat soms tientallen jaren kan duren voordat een middel goedgekeurd wordt en op de markt verschijnt. Met succespercentages rond de 14% is er een dringende noodzaak om dit traject efficiënter te maken, kosten te reduceren en de kans op succes te vergroten. Een cruciale strategie die hierbij een steeds prominentere rol speelt, is het herbestemmen van bestaande geneesmiddelen. Dit proces, ook wel bekend als drug repositioning of therapeutische switching, behelst het vinden van nieuwe therapeutische toepassingen voor reeds goedgekeurde of onderzochte geneesmiddelen.

Het voordeel van herbestemmen ligt vooral in het feit dat veel veiligheids- en preklinische testen al zijn voltooid, waardoor de tijd en middelen die nodig zijn voor verdere ontwikkeling aanzienlijk worden teruggedrongen. Dit maakt het niet alleen een economisch gunstige aanpak, maar ook een minder risicovolle. Dit is vooral van belang bij urgente situaties zoals pandemieën of zeldzame ziekten, waarbij de klassieke ontwikkelingsduur van 12 tot 15 jaar simpelweg onacceptabel lang is en farmaceutische bedrijven vaak niet de middelen hebben om dergelijke investeringen te doen.

Machine learning (ML) versterkt deze aanpak aanzienlijk door het vermogen om enorme hoeveelheden data te analyseren en te interpreteren, waardoor veelbelovende kandidaten voor herbestemming sneller en nauwkeuriger geïdentificeerd kunnen worden. Door geavanceerde algoritmen te gebruiken, kunnen verbanden tussen geneesmiddelen en nieuwe indicaties worden ontdekt die anders moeilijk te detecteren zouden zijn. Dit versnelt niet alleen het proces, maar minimaliseert ook de kosten.

Een breed scala aan technieken wordt ingezet, van moleculaire docking tot diepgaande leeralgoritmes en andere AI-modellen. Voorbeelden hiervan zijn onder meer de herbestemming van moxidectine, oorspronkelijk een veterinaire anthelminticum, nu toegepast bij de behandeling van onchocerciasis met behulp van ML-gestuurde moleculaire docking. Ook benzbromaron, een uricosurisch middel tegen jicht, blijkt een remmer van Staphylococcus aureus te zijn. Daarnaast werd mometason furoaat, een corticosteroïde, gevonden als inhibitor van multi-drug resistance proteïne-1 bij veel hogere doses dan voor de oorspronkelijke indicatie.

Andere illustratieve gevallen zijn astemizol, een antihistaminicum dat potentieel gebruikt kan worden bij prostaatkanker, en tolfenaminezuur, een NSAID die recentelijk werd geïdentificeerd als competitieve remmer van pathogene hantavirus-binding. Fenothiazinederivaten, oorspronkelijk antipsychotica en antimalariamiddelen, worden onderzocht op hun mogelijkheden bij de behandeling van neurodegeneratieve ziekten en infecties.

Door de toepassing van machine learning en geavanceerde bioinformatica zijn ook nieuwe inzichten verkregen in de mechanismen van actie (MOA) van geneesmiddelen. Zo werden 1105 middelen geanalyseerd op basis van hun celresponsen in relatie tot 372 MOA’s, waarbij adrenerge receptorantagonisten opvielen als een groep die door veel verschillende geneesmiddelen werd gedeeld. Dit soort inzichten stelt onderzoekers in staat om gerichter te zoeken naar nieuwe indicaties voor bestaande geneesmiddelen.

Medicijnen als hydralazine, oorspronkelijk gebruikt voor hypertensie en hartfalen, worden nu ingezet als demethylatie-agenten bij kankerbehandeling. Metformine, bekend als antidiabeticum, wordt onderzocht voor coloncarcinoom. Niclosamide, een anthelminticum, krijgt aandacht als mogelijke behandeling voor prostaat- en colorectale kanker. Chloroquine, een malariamedicijn, wordt ingezet als anti-kanker middel en itraconazol, een antifungaal, blijkt direct effect te hebben op tumorcellen.

Deze voorbeelden illustreren hoe machine learning niet alleen het herbestemmen van geneesmiddelen faciliteert, maar ook de ontdekking van nieuwe biologische werkingsmechanismen mogelijk maakt, wat kan leiden tot een diepgaander begrip van ziektemechanismen en behandelingsstrategieën.

Het is essentieel om te beseffen dat drug repurposing niet louter gaat over het vinden van nieuwe toepassingen voor verouderde geneesmiddelen. Er wordt ook zorgvuldig rekening gehouden met de relevantie van de ziekte, de bijwerkingen en de tolerantie voor nieuwe toepassingen. Dit zorgt voor een evenwicht tussen effectiviteit en veiligheid.

Daarnaast spelen de verschillen in data-kwaliteit en -beschikbaarheid een grote rol. Het succes van ML-gestuurde herbestemming hangt sterk af van de omvang, volledigheid en betrouwbaarheid van de gebruikte datasets. Daarom is voortdurende investeringen in data-infrastructuren en samenwerking tussen onderzoekers, bedrijven en regulatoren cruciaal.

De integratie van machine learning in het drug discovery landschap vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving. Door de combinatie van computationele kracht en klinische kennis kan het proces van geneesmiddelenontwikkeling niet alleen sneller, maar ook doelgerichter worden gemaakt. Dit is vooral relevant in een tijdperk waarin snelle respons op gezondheidscrises onmisbaar is en waar de kosten voor nieuwe geneesmiddelenontwikkeling steeds verder stijgen.

Hoe kunnen machine learning en IoT de voorspelling van energieverbruik in slimme netwerken optimaliseren?

De toenemende complexiteit van moderne elektriciteitsnetwerken stelt nieuwe eisen aan het beheer en de optimalisatie van energievoorziening. Binnen dit kader biedt de integratie van Internet of Things (IoT)-technologieën met geavanceerde machine learning-modellen een veelbelovende benadering om real-time monitoring en voorspelling van energieverbruik in distributiestations te realiseren. Het strategisch plaatsen van sensoren zoals stroom-, spanningssensoren en slimme meters maakt het mogelijk continu data te verzamelen, waardoor fluctuaties in het energieverbruik nauwkeurig kunnen worden gevolgd en geanalyseerd.

Deze realtime data vormen de basis voor geavanceerde voorspellingsmodellen. Vooral Artificial Neural Networks (ANN) tonen indrukwekkende prestaties in het nauwkeurig voorspellen van het energieverbruik, waarbij ze complexe patronen in de data kunnen herkennen die voor traditionele modellen moeilijk te doorgronden zijn. Naast ANN zijn ook Naive Bayes, Random Forest en Decision Trees effectief gebleken, elk met hun eigen sterke punten in termen van interpretatie, rekenefficiëntie en aanpassingsvermogen aan veranderende omstandigheden binnen het netwerk.

De combinatie van IoT en machine learning levert niet alleen verbeterde voorspellingsnauwkeurigheid op, maar draagt ook bij aan een beter begrip van de dynamiek binnen slimme netwerken. Door de continue stroom van actuele meetgegevens ontstaat een flexibel systeem dat proactief kan reageren op veranderingen in het energieverbruik en zo de distributie kan optimaliseren. Dit is cruciaal voor de transitie naar duurzame energievoorzieningen, waarbij vraag en aanbod steeds meer moeten worden afgestemd op variabele bronnen zoals zonne- en windenergie.

Naast de technische aspecten is het belangrijk te beseffen dat de implementatie van dergelijke systemen ook ethische en veiligheidsvraagstukken met zich meebrengt. Gegevensprivacy en de bescherming tegen cyberaanvallen zijn essentieel om het vertrouwen van gebruikers te waarborgen en de integriteit van het energienet te behouden. Daarnaast moet er aandacht zijn voor de toegankelijkheid van deze technologieën, zodat de voordelen breed worden verdeeld en niet leiden tot nieuwe vormen van ongelijkheid.

Het potentieel van machine learning en IoT in energiemanagement overstijgt daarmee de loutere technische vooruitgang. Het vraagt om een geïntegreerde benadering waarin technologische innovatie hand in hand gaat met maatschappelijke verantwoordelijkheid en duurzaamheidsdoelstellingen. De verdere ontwikkeling van adaptieve en schaalbare modellen, ondersteund door robuuste data-infrastructuren, zal bepalend zijn voor het succes van toekomstige slimme energiesystemen.