De subsidie van het Nationaal Groeifonds is bestemd voor het nieuwe Centrum voor Proefdiervrije Biomedische Translatie (CPBT). Daar zijn een groot aantal kennisinstellingen bij betrokken, waaronder de Universiteit Utrecht en het RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu). Grisoni leidt aan de TU/e-faculteit Biomedical Engineering het Molecular Machine Learning team, dat ook bijdraagt aan het onderzoeksprogramma.

In een samenwerking met Jeffrey Beekman, hoogleraar Cellular Disease Models in het UMC Utrecht, gaat Grisoni verschillende innovatieve technologieën ontwikkelen die het gebruik van proefdieren voor geneesmiddelonderzoek flink moeten gaan terugdringen. “Met nieuwe Machine Learning algoritmes kunnen we eigenschappen van nog niet geteste moleculen voorspellen, die mogelijk ingezet kunnen worden als nieuwe medicijnen.” Nu gebeurt dit vaak aan de hand van uitgebreide proefdierstudies. In het samenwerkingsverband met de onderzoeksgroep van Beekman wil de TU/e-onderzoeker een nieuw 'methodologisch ecosysteem' ontwikkelen dat tweeledig werkt:  een sneller en betere identificatie van potentiële geneesmiddelen, en minder proefdieren die daar voor gebruikt worden.

De modellen die Grisoni ontwikkelt moeten grootschalige moleculaire screening mogelijk maken, zodat de meest interessante moleculen in vervolgstudies als eerste worden onderzocht. Zo kunnen onderzoekers eerder inzicht krijgen in de succeskans van nieuwe medicijnen en moet het tegelijkertijd de hoge uitval van kandidaat-medicijnen verminderen.

Mini-organen

Daarbij worden in het lab ontwikkelde mini-organen – organoïden – van Beekman en zijn collega’s in het UMC Utrecht gebruikt. Met stamcellen van patiënten met taaislijmziekte (cystic fibrose, CF) kunnen zij organoïden kweken die inzicht kunnen geven in een gepersonaliseerde behandeling, vertelt Grisoni. “De mini-organen zijn een perfect systeem om na te kunnen bootsen wat er gebeurt wanneer een medicijn het menselijk lichaam binnenkomt. Tegelijkertijd kan moleculaire AI miljarden interessante moleculen naar voren schuiven. Ik verwacht dat de gecombineerde aanpak van organoïden en AI spectaculaire mogelijkheden kan gaan opleveren bij de zoektocht naar nieuwe geneesmiddelen, met een sterkere focus op wat de patiënt nodig heeft.”

Volgens Grisoni werkt deze aanpak al goed voor de ontwikkeling van medicijnen voor CF, maar willen ze het in de toekomst graag verder doortrekken naar andere ziektebeelden. “Zeker in combinatie met andere in silico (met computersimulaties, red.) alternatieven kunnen we zo dichtbij de patiënt nieuwe medicijnen ontwikkelen en tegelijkertijd het proefdiergebruik drastisch terugbrengen.”

De huidige samenwerking van Grisoni en Beekman is een vervolg op onderzoek naar dierproefvrije ontwikkelmethodes voor nieuwe geneesmiddelen dat werd opgestart met de Lush prize die Grisoni in 2022 ontving.