Machine learning kan helpen om veel sneller nieuwe, bioactieve moleculen te identificeren. Aan chemici de taak om de suggesties te interpreteren. ‘Je model is zo goed als de data die je gebruikt voor de training.’

Het kantoor van Francesca Grisoni is ook meteen haar laboratorium. Grisoni is assistant professor in de chemische biologie groep van Luc Brunsveld aan de TU Eindhoven, waar ze de onderzoeksgroep Molecular Machine Learning leidt. ‘Wij gebruiken machine learning om nieuwe bioactieve moleculen te ontdekken. Daarbij kan het gaan om de novo design, maar ook om de vraag hoe we algoritmen het best kunnen inzetten om uit bestaande databases de meest geschikte moleculen te selecteren’, vertelt Grisoni. Haar werk bevindt zich aan de voorkant van het geneesmiddelenonderzoek. ‘Bij ons draait het nog echt om drug discovery. De targets zijn meestal eiwitten waar we moleculen bij zoeken die ‘iets’ doen met dat eiwit. Dat kan zijn vanuit therapeutisch oogpunt, bijvoorbeeld omdat je een eiwit wil blokkeren. Maar het kan ook zijn dat je een molecuul zoekt om te gebruiken als een probe, een manier om de functie van dat eiwit te onderzoeken.’