Het in Leiden gevestigde TenWise, biedt oplossingen aan onderzoekers binnen biotech en farma op het gebied van grootschalige geautomatiseerde data analyses. TenWise ondersteunt startups en mkb-bedrijven in hun drug discovery en herpositioneringsactiviteiten. Dit zijn bijvoorbeeld bedrijven die gen-therapieën ontwikkelen of onderzoeksbedrijven die omics-analyses doen.
Binnen deze niches wordt momenteel sterk ingezet op dedicated bio-informatica analyses op multiomics-data. Het gaat hier ondermeer om data rondom gen-expressies (RNA seq.), het uitscheiden van metabolieten (metabolomics) en de functionele activiteit van bacteriën (microbioom) in het menselijk lichaam.
Voor het doen van deze analyses is de domeinkennis van een expert de beperkende factor om tot een optimale biologische interpretatie te komen. Dit leidt er mede toe dat acceptatie van resultaten sterk afhangt van het vertrouwen in de persoonlijke domeinkennis van de betrokken expert.
Geautomatiseerde data-interpretatie
TenWise wil dit probleem gaan oplossen middels een oplossing waarin de relevante domeinkennis in de basis is opgenomen en de kwaliteit onafhankelijk is van de betrokken expert of consultant.
Concreet moet dit leiden tot een automatisch te generen rapportage dat toegang geeft tot diverse (publieke) databronnen die middels AI-tools gekoppeld worden aan experimentele omics-data binnen de life sciences industrie. De uitbreiding die we beogen vergt diepere kennis van Deep Learning en AI-tools voor netwerkanalyses. Succesfactoren zijn gebruikersvriendelijkheid en acceptatie van deze nieuwe opzet. Een volgende stap zal zijn: het middels AI voorspellen van klinische uitkomsten die zijn gelieerd aan omics-data zoals genexpressie.
We zijn op zoek naar launching customers voor deze toepassing.
Welke uitdaging lost het op?
Onze ervaring leert dat resultaten komend uit bestaande tools die suggesties voor relaties aangeven in de praktijk vaak leiden tot eerder meer dan minder vragen bij onderzoekers. Dit komt doordat functionele vragen vaak niet beantwoord kunnen worden op basis van beschikbare kennis zoals literatuur.
Inzet van kunstmatige intelligentie
Om die reden willen we onderzoeken of door het integreren van meer geavanceerde AI-tools, zoals BioBert voor Deep Learning (DL) en netwerkanalyses voor meer rule-based analyses, we meer functionele kennis kunnen genereren. Middels AI kunnen bepaalde signaalwoorden die een functie beschrijven zoals ‘binds’ of ‘asscociated with’ straks idealiter zeer nauwkeurig voorspeld worden, zonder dat deze functies letterlijk beschreven zijn in de beschikbare literatuur.
Meer informatie
Geïnteresseerd? Bezoek voor meer informatie de website van TenWise of stuur een e-mail naar Nils Hijlkema.
