Als je op dit moment luistert naar de slimste geesten in de technologie, zou je kunnen denken dat menselijke ziekten slechts een softwarefout zijn die wacht op een patch.
Op het World Economic Forum in Davos in 2025 voorspelde Anthropic CEO Dario Amodei – op basis van zijn achtergrond in de biofysica – dat AI zou een eeuw van biologische vooruitgang potentieel in één decennium kunnen samenvatten verdubbeling van de menselijke levensduur. Demis Hassabis, de Nobelprijswinnaar achter Google DeepMind, publiceerde onlangs een soortgelijke gedurfde tijdlijn, waarin hij suggereerde dat AI zou kunnen helpen elimineer alle ziekten binnen 10 jaar. Hassabis wil het tien jaar durende ontwerpproces voor geneesmiddelen terugbrengen tot slechts enkele maanden.
Ik heb mijn carrière doorgebracht tussen de wiskundige elegantie van kunstmatige intelligentie en de slopende, rommelige realiteit van de ontdekking van medicijnen. Dus als ik deze voorspellingen hoor, begrijp ik het. Silicon Valley houdt van een moonshot.
Maar een deel van de retoriek houdt in dat we op een dag het menselijk lichaam als software zouden kunnen behandelen: door problemen te diagnosticeren, oplossingen te simuleren en ziekten te ‘debuggen’ voordat deze verschijnen. Zo werkt biologie niet. Het menselijk lichaam is een buitengewoon complex, adaptief systeem dat is gevormd door miljoenen jaren evolutie, en het gedraagt zich niet als code die op een computer draait.
WAAROM AI DE BIOLOGIE NIET KAN DEBUGGEN
Een algoritme kan de 3D prachtig oplossen puzzel van het ontwerpen van een molecuul dat in een eiwit past. Maar geen enkele AI kan op magische wijze de chaos van een levend menselijk immuunsysteem wegberekenen of garanderen dat een molecuul na inname geen onvoorspelbare levertoxiciteit veroorzaakt.
We hebben deze wrijving tussen het optimisme in de technologiesector en de klinische realiteit het afgelopen jaar op brute wijze zien ontstaan. Ervaren “techbio”-pioniers kregen te maken met een harde afrekening toen duidelijk werd dat door AI ontdekte verbindingen nog steeds op dezelfde klinische obstakels stuiten als traditionele medicijnen. Na klinische mislukkingen in het midden van de fase, gingen bedrijven als BenevolentAI massaal door herstructurering. Recursion Pharmaceuticals rustig heeft verschillende programma’s in de klinische fase gesnoeid in een defensieve draai.
De harde waarheid? Algoritmen hebben de strafmaatregelen van de farmaceutische industrie nog niet afgeschaft 90% klinisch faalpercentage.
DE SKEPTIES ZIJN OOK VERKEERD
Als je daar stopt met lezen, zou je kunnen denken dat het gebruik van AI bij het ontdekken van medicijnen gewoon weer een hype-cyclus is. Je zou het mis hebben. De revolutie is gaande; het is niet het wonder dat de technologiemiljardairs van de ene op de andere dag verkopen.
De bewering dat AI het ontdekken van medicijnen goedkoper en sneller maakt, is volkomen waar, op voorwaarde dat je weet waar je moet zoeken. In de preklinische fase herschrijft AI het rulebook fundamenteel. Decennia lang heeft de farmaceutische industrie geleden onder de wet van Eroom (letterlijk de wet van Moore achterstevoren gespeld), waarbij het ontdekken van een levensvatbaar kandidaat-medicijn elk jaar langzamer en duurder wordt.
Generatieve AI zal deze trend eindelijk doorbreken. We comprimeren nu de traditionele drie tot vier jaar durende marathon van het vinden van een levensvatbare preklinische kandidaat tot een sprint van dertien tot achttien maanden.
Belangrijker nog is dat deze kandidaten in een vroeg stadium van veel hogere kwaliteit blijken te zijn. Tegenwoordig passeren door AI ontdekte medicijnen de fase I klinische veiligheidsproeven met een snelheid van 80% tot 90%– bijna het dubbele van de historische farmaceutische benchmark.
VAN EEN ENKELE DOORBRAAK NAAR FARMACEUTISCHE SUPERINTELLIGENTIE
Bij mijn bedrijf, Insilico Medicine, hebben we onlangs een mijlpaal bereikt die dit uit het domein van de theorie naar de realiteit verplaatst. Zoals gepubliceerd in Natuurgeneeskunde, ons door AI ontworpen medicijn rentosertib leverde positieve Fase IIa-resultaten op voor patiënten met idiopathische longfibrose – een verwoestende, leeftijdsgebonden longziekte.
Waarom is dit belangrijk? Omdat het een wereldwijde primeur is. Dit is de eerste keer dat een medicijn met zowel een nieuw biologisch doelwit als een nieuwe moleculaire structuur – beide volledig ontdekt door generatieve AI – een meetbaar klinisch werkzaamheidssignaal laat zien, waardoor de longfunctie bij levende patiënten actief wordt verbeterd. We hebben dat medicijn in slechts 18 maanden van een blanco scherm naar preklinische nominatie gebracht, wat in de echte wereld bewijst dat AI de eerste en duurste knelpunten bij het ontwerpen van medicijnen kan wegnemen.
Nu we het aanvankelijke knelpunt hebben doorbroken, is de volgende stap niet alleen het bouwen van beter geïsoleerde voorspellende algoritmen. Het is wat wij ‘farmaceutische superintelligentie’ noemen.
In samenwerking met onderzoekers van Eli Lilly hebben we onlangs de blauwdruk hiervoor vastgelegd ACS Centrale Wetenschap. Stel je een nabije toekomst voor waarin een hoofdwetenschapper eenvoudigweg een prompt typt: Ontwerp een medicijn voor deze specifieke mutatie van alvleesklierkanker. Een centrale AI-controller neemt het vervolgens over en zet gespecialiseerde subagenten in om autonoom het doelwit te vinden, de chemie te ontwerpen en de biologie te valideren in één naadloze, continue workflow.
LAATSTE GEDACHTEN
Zal AI binnen tien jaar de natuurwetten overschrijven en alle ziekten bij de mens elimineren? Nee. Het zal niet op magische wijze de jaren van rigoureuze menselijke veiligheidstests omzeilen die nodig zijn om een pil in de hand van een patiënt te stoppen.
Maar wat AI is doen is het transformeren van biologische ontdekkingen van een langzaam, op maat gemaakt ambachtelijk ambacht in een zeer schaalbare, computergestuurde motor. De precisiemedicijnen van morgen zullen jaren eerder arriveren, een fractie kosten van wat ze vandaag kosten, en daarbij miljoenen levens redden.
We hoeven in 2035 geen onsterfelijkheid te bereiken om dit als een totale gamechanger te zien.
Alex Zhavoronkov, PhD, is oprichter en CEO van Insilico Medicine.
