Hoe Vlaanderen geneesmiddelenonderzoek heruitvindt

Vlaanderen: ontdekker én ontwikkelaar 

Vlaanderen is al lang een internationaal knooppunt voor biowetenschappen en farmaceutica. Met spelers als Janssen Pharmaceutica en UCB, en ondersteund door een dicht netwerk van ziekenhuizen, biotech-startups, CRO’s en universiteiten, heeft onze regio een reputatie opgebouwd, zowel in de geneesmiddelenpijplijn als in het klinisch onderzoek. Strategische investeringen in onderzoekscentra zoals VIB en clusters zoals Flanders.bio hebben die positie mee in de verf gezet. 

Die wetenschappelijke expertise wordt ondersteund door de flexibiliteit van de regelgeving. Een klinische proef laten goedkeuren, gaat in België consequent sneller dan in de meeste andere Europese landen. Onder de EU-verordening voor klinische proeven zijn de processen gestroomlijnd, met als resultaat een van de kortste doorlooptijden op het continent: slechts 15 dagen voor fase I-proeven, vergeleken met de EU-norm van 50 dagen (volgens officiële richtlijnen van het CT-College en het FAGG). In een sector waar ‘tijd tot marktintroductie’ bepalend kan zijn voor succes of mislukking, maakt deze regelgevende efficiëntie van Vlaanderen een aantrekkelijk lanceerplatform voor innovatieve therapieën. 

De context is echter lastig. Het vinden van nieuwe geneesmiddelen is nog nooit zo moeilijk geweest. Ongeveer 90% van de kandidaat-geneesmiddelen mislukt, de ontwikkelingskosten bedragen tot meer dan 2 miljard euro per geneesmiddel en de doorlooptijden bedragen tot 10 jaar (volgens schattingen van de Amerikaanse FDA). Biologische complexiteit, strengere veiligheidsvoorschriften en de beperkingen van de huidige preklinische modellen maken het proces traag, duur en onvoorspelbaar. 

Waarom AI alleen niet volstaat 

Er wordt verwacht dat AI daar verandering in zal brengen. Computermodellen voor het ontwerpen van geneesmiddelen (in silico design) bestaan weliswaar al sinds de jaren zeventig en tachtig in de vorm van op fysica gebaseerde simulaties of machine learning-benaderingen. Maar intussen zitten ze in een stroomversnelling. Halverwege de jaren 2010 kwam er een doorbraak met AI-modellen zoals AlphaFold, die een ware revolutie teweegbrachten in het voorspellen van eiwitstructuren. Uitdaging vandaag blijft echter om deze inzichten te vertalen in veilige, effectieve geneesmiddelen.

Het toekomstperspectief van in silico-geneesmiddelenontwerp is niettemin aanlokkelijk: genomische en klinische gegevens kunnen sturen welke ziektedoelwitten geselecteerd worden, waardoor onderzoekers de moleculaire mechanismes achter een ziekte kunnen achterhalen. Fysische simulatiemodellen, generatieve AI of hybride technieken kunnen vervolgens kandidaatmoleculen voorstellen of bestaande compounds optimaliseren, waarbij wordt gesimuleerd of voorspeld hoe ze met die doelwitten zouden interageren. In theorie zou dit de doorlooptijd voor geneesmiddelen drastisch kunnen inkorten en de kosten verlagen. Maar: deze voorspellingen vereisen enorme datasets van hoge kwaliteit als input en het blijft lastig om de volledige complexiteit van de menselijke biologie te vatten. Zonder experimentele systemen die resultaten snel en op grote schaal kunnen valideren, blijft de grote belofte van AI-medicijnen nog buiten bereik. De voornaamste knelpunten: datakwaliteit, biologische nauwkeurigheid en rekenkracht. 

Tegelijk kampt de bredere Europese biotechsector met uitdagingen, als gevolg van fragmentatie en een sterke afhankelijkheid van wereldwijde toeleveringsketens. De op til zijnde EU-biotech act heeft dan ook als doel de strategische autonomie te bevorderen en de belangrijke parameter ‘tijd tot marktintroductie’ te verkorten door AI-infrastructuur, datageneratie en technologieplatformen op Europees niveau op elkaar af te stemmen. 

Kortom: de toekomst van geneesmiddelenontwikkeling zal niet alleen door AI worden bepaald. Er is diepgaande technologische integratie nodig, waarbij geavanceerde biologie wordt gecombineerd met baanbrekende hardware en AI-infrastructuur. En precies dat is waar Vlaanderen een uniek voordeel heeft.

Een brug tussen chips en cellen

Imec, met hoofdkantoor in Leuven, is wereldwijd toonaangevend op het gebied van onderzoek naar nano-elektronica en digitale technologieën. Het verricht baanbrekend werk op het gebied van chiparchitecturen, sensorplatformen en geavanceerde computersystemen, die de drijvende kracht vormen achter toepassingen van smartphones tot AI-supercomputers.

De kracht van imec ligt in de integratie van hardware- en software-innovatie. De combinatie van expertise in chipontwerp, computerarchitectuur en datageneratie met hoge doorvoercapaciteit, zorgt ervoor dat imec gespecialiseerde hardware en nieuwe algoritmes kan ontwikkelen om de eerdergenoemde rekenknelpunten op te lossen. Maar ruwe rekenkracht is meestal slechts een deel van het verhaal. Een diepgaand begrip van computergestuurde modellering en de beperkingen van de data is cruciaal om ingewikkelde systemen, zoals de biologie, correct te voorspellen en te simuleren. Er worden daarom hybride benaderingen ontwikkeld om de juiste balans te vinden tussen de precisie van op fysica gebaseerde simulaties en de snelheid en schaalbaarheid van machine learning. Deze combinatie kan complexe modellering sneller, efficiënter en breed toegankelijk maken.

Daarnaast zijn genomica en synthetische biologie fundamenteel geworden in de ontwikkeling van geneesmiddelen, met name voor de productie van kleine hoeveelheden van compounds tijdens onderzoek in een vroeg stadium. Vooruitgang in genomica – zoals DNA-sequencing met grote doorvoercapaciteit en DNA-synthese – stelt onderzoekers in staat om ziektemechanismes te ontcijferen, therapeutische doelwitten te identificeren en op maat gemaakte molecules te ontwerpen met ongekende precisie. Synthetische biologie biedt ondertussen de tools om deze molecules te ontwikkelen en te testen, waardoor de ontwerp-bouw-testcyclus wordt versneld en snelle prototyping van nieuwe geneesmiddelen mogelijk wordt.

De geïntegreerde aanpak van imec transformeert de gezondheidszorg door geavanceerde hardware te combineren met intelligente software. Op het gebied van hardware ontwikkelt imec chips voor DNA-sequencing en DNA-synthese met hoge doorvoercapaciteit, maar ook elektroporatie- en biosensorplatformen. Deze platformen zijn in staat om grote aantallen kandidaat-geneesmiddelen te produceren en te testen, terwijl ze enorme hoeveelheden biologische gegevens vastleggen met ongekende precisie. In het domein van de software bouwt imec computationele frameworks en AI-pijplijnen die deze ruwe gegevens omzetten in bruikbare inzichten – waardoor voorspellende modellering, rekenintensieve simulaties, virtuele screening en geautomatiseerde besluitvorming mogelijk worden. Tegelijk gebruiken de kernfaciliteiten bij VIB deze toolsets om complexe biologische vraagstukken op te lossen.

Door ‘biology-first’-chipontwerp te combineren met geavanceerde analyse, kan imec zo grote en relevante datasets genereren, waarmee interessante vragen op computationeel gebied worden beantwoord. Samenwerkingen met wereldwijde fabrikanten van biotech-tools én lokale onderzoeksinstituten versterken deze capaciteiten verder.

Data die ertoe doet: de microfysiologische systemen van imec

Een van de meest veelbelovende toepassingen van imec’s deep-tech-aanpak zijn de microfysiologische systemen (MPS) – dit zijn geminiaturiseerde biologische modellen op siliciumchips die de functie van menselijke organen nabootsen. Deze ’organen-op-chip’ genereren rijke, fysiologisch relevante datasets die AI-modellen voeden voor voorspellend geneesmiddelenontwerp. AI is krachtig, maar slechts zo goed als de data waaruit het leert. Daarom zijn microfysiologische systemen zo cruciaal: ze leveren rijkere, meer voorspellende gegevens dan traditionele celculturen, tegen een fractie van de kosten van diermodellen. Ze kunnen de kloof overbruggen tussen in-vitro-testen en dure in-vivo-studies, waardoor vroegere en betrouwbaardere inzichten mogelijk worden.

Maar technologie alleen is niet genoeg. De biologie in dit soort systemen moet dicht genoeg bij de werkelijkheid staan vooraleer de gegevens betekenisvol worden - en dat is waar pioniers als VIB in beeld komen. Hun expertise op het gebied van geavanceerde celcultuur, ziektemodellering en moleculaire biologie vormt een aanvulling op imec's chiptechnologie en computationele platformen. 

Deze synergie is vooral cruciaal in de context van neurologische aandoeningen, waar toegang tot geschikt weefsel een grote uitdaging vormt. Menselijke hersenmonsters zijn doorgaans alleen postmortaal beschikbaar, waardoor ze een onvolmaakte vervanging zijn voor ziektemodellering. Dankzij de diepgaande kennis van stamceltechnologie bij het VIB-KU Leuven Centrum voor Neurowetenschappen kunnen cellen worden geherprogrammeerd tot bijvoorbeeld neuronale cellen, wat een relevanter en dynamischer model oplevert. Lopende projecten zoals de ‘Parkinson’s disease-on-chip’ en de modellering van ALS bewijzen nu al de waarde van dergelijke synergieën tussen beide onderzoekspartners.

De ziekte van Parkinson aanpakken met ‘brain-on-chip’-technologie

De ziekte van Parkinson is notoir moeilijk te bestuderen vanwege het gebrek aan toegang tot levend hersenweefsel, de late diagnose en de beperkingen van de huidige modelsystemen. Om deze barrières te overwinnen, brengt Mission Lucidity onderzoekers, clinici en ingenieurs van imec, VIB, KU Leuven en UZ Leuven samen. Het doel: verder gaan dan symptoombestrijding en zoeken naar precisiebehandelingen voor neurodegeneratieve aandoeningen.

Het project richt zich op de bouw van een ‘brain-on-chip’-model, met behulp van patiëntencellen en geavanceerde chiptechnologie om de neurale circuits na te bootsen die door de ziekte zijn aangetast.

• Imec heeft een chip met een multi-elektrode-array (MEA) met hoge dichtheid ontwikkeld die nauwkeurige monitoring en manipulatie van neurale circuits mogelijk maakt. Met meer dan 16.000 elektroden verpakt in slechts 1 mm² biedt deze een ongekende resolutie voor neurale interfacing.
• Een team onder leiding van de onderzoekers van het VIB-KU Leuven Center for Neuroscience herprogrammeert huidcellen van Parkinsonpatiënten tot specifieke neurale celtypes.
• De geherprogrammeerde cellen worden dan gebruikt om de specifieke neurale netwerken te reconstrueren die het zwaarst door Parkinson worden getroffen; deze worden direct op de MEA-chip gekweekt om hun elektrische activiteit te meten en te manipuleren.
• Samen maakt deze aanpak het mogelijk om in het laboratorium gekweekte hersencircuits op een chip te creëren, die elektrische metingen met single-cell-resolutie op een patiëntspecifieke manier oplevert, wat de weg vrijmaakt voor diepere inzichten in ziektemechanismen, de ontdekking van gepersonaliseerde biomarkers, stratificatie en gerichte therapieën.
• Zo kunnen onderzoekers bijvoorbeeld ‘terug in de tijd gaan’ naar de vroegste stadia van de ziekte en de werking van de hersencellen van patiënten vergelijken met die van gezonde personen. Het maakt ook de identificatie mogelijk van moleculaire en functionele kenmerken die kunnen worden gebruikt om patiënten in subgroepen onder te verdelen.

Belangrijk is dat het ‘brain-on-chip’-model onderzoekers in staat stelt kandidaat-geneesmiddelen rechtstreeks te testen op patiëntspecifieke neurale netwerken, wat de ontwikkeling van gepersonaliseerde behandelingen ondersteunt en technologische innovatie koppelt aan concrete klinische impact.

Meer informatie over het werk rond de ziekte van Parkinson:

https://www.imec-int.com/en/articles/how-chip-technology-will-decipher-brain-diseases

https://youtu.be/43RI43SKL6E

Evolutie naar ‘dark labs’

In de toekomst zouden zogeheten ‘dark labs’ (volledig geautomatiseerde faciliteiten waar robotsystemen, aangestuurd door AI, de klok rond experimenten uitvoeren) de ontwikkeling van geneesmiddelen weleens kunnen herdefiniëren. Dit soort laboratoria beloven drastische kostenbesparingen en snellere iteratiecycli, waardoor geneesmiddelenontwikkeling toegankelijker wordt, ook voor kleinere biotechbedrijven en academische laboratoria. In combinatie met meer computergestuurde benaderingen en lab-on-chip-technologieën kunnen die labs de hele geneesmiddelenontwikkeling democratiseren.

Vlaanderen biedt een uniek ecosysteem voor deze sprong: een dicht netwerk van ziekenhuizen, biotechbedrijven, academische instellingen en wereldwijde farmaceutische spelers. De densiteit van het ecosysteem maakt snelle iteratie, gedeelde infrastructuur en vroege betrokkenheid van eindgebruikers – clinici, de farmaceutische sector en regelgevers – mogelijk, wat ervoor moet zorgen dat nieuwe technologieën inspelen op de behoeftes in de praktijk. 

Maar nabijheid alleen is niet genoeg. Om het potentieel van digitale geneesmiddelenontwikkeling echt te ontsluiten, moeten we samenwerken over disciplines en organisaties heen. Om het volledige potentieel van digitale biotechnologie te ontsluiten, moet Europa een samenwerkingsecosysteem opbouwen rond nieuwe technologische tools en AI-innovaties voor geneesmiddelenontwikkeling. Door technologieplatforms, AI-fabrieken en kernfaciliteiten op elkaar af te stemmen en publiek-private partnerschappen te bevorderen, kunnen we de tijd tussen laboratorium en marktrijpe producten drastisch verkorten.