AI-gestuurde programmeerbare virtuele mensen kunnen medicijnontwikkeling drastisch versnellen, goedkoper maken en beter afstemmen op de patiƫnt.
Waarom een programmeerbare virtuele mens nu relevant is
Tien tot vijftien jaar ontwikkeling, meer dan een miljard euro per middel en toch gaat ruim 90% van de kandidaat-geneesmiddelen uiteindelijk de prullenbak in. Dat is de huidige realiteit van medicijnontwikkeling. Terwijl Nederland worstelt met oplopende zorgkosten, personeelstekorten en toenemende vergrijzing, is dat simpelweg niet vol te houden.
De inzet van AI in de Nederlandse zorg richt zich vaak op diagnostiek, triage of ziekenhuislogistiek. Maar er is een andere, minder zichtbare maar minstens zo belangrijke frontlinie: hoe we nieuwe medicijnen ontwerpen, testen en naar de patiƫnt brengen. Daar komt het concept van een programmeerbare virtuele mens in beeld.
In dit artikel laat ik zien wat zoān virtuele mens is, hoe AI een sprong maakt van losse modellen naar systeemniveau, wat dit kan betekenen voor Nederlandse farmaceuten, umcās en zorginstellingen, en welke stappen je nu al kunt zetten om hierbij aan te haken.
Wat is een programmeerbare virtuele mens nu echt?
Een programmeerbare virtuele mens is in de kern een digitaal mensmodel dat het hele lichaam als systeem nabootst: van DNA en eiwitten tot organen en klinische uitkomsten. Het idee gaat verder dan de bekende digitale tweeling.
Waar een klassieke digitale tweeling vooral leert van bestaande patiĆ«nt- of medicatiegegevens, moet deze nieuwe generatie modellen ook kunnen voorspellen wat er gebeurt met volledig nieuwe stoffen. Dus nog vĆ³Ć³rdat er getest wordt op proefdieren of mensen.
Concreet betekent dit:
- AI-modellen die getraind zijn op enorme datasets (biologisch, chemisch, klinisch)
- Fysische modellen van bijvoorbeeld bloedstroom en weefsel
- Biologische netwerken van DNA, RNA, eiwitten en metabole routes
- Klinische uitkomstmodellen: van labwaarden tot bijwerkingen en overleving
Deze lagen worden gekoppeld in Ć©Ć©n programmeerbaar platform. Onderzoekers kunnen dan een kandidaat-molecuul āinspuitenā in de virtuele mens en simuleren:
- Hoe het middel zich door het lichaam verspreidt
- Welke moleculaire processen worden geraakt
- Waar ongewenste interacties of bijwerkingen kunnen optreden
De programmeerbare virtuele mens is dus geen fancy 3D-pop, maar een redenerend systeemmodel van de mens.
Waarom de klassieke medicijnontwikkeling vastloopt
De meeste farmaprojecten mislukken omdat we in de vroege fase veel te weinig weten over het effect op het hƩle lichaam.
Focus op Ć©Ć©n doelwit is te smal
Nu testen onderzoekers vaak eerst in een reageerbuis of een middel een bepaald eiwit of gen beĆÆnvloedt. Daarna volgen diermodellen die maar beperkt lijken op mensen. Zelfs als alles er goed uitziet, is onduidelijk:
- Wat het middel doet in combinatie met andere genen en eiwitten
- Hoe het middel zich gedraagt in verschillende organen
- Welke zeldzame maar ernstige bijwerkingen kunnen ontstaan
Bij complexe ziekten als Alzheimer, Parkinson, depressie of auto-immuunziekten werkt deze aanpak gewoon niet meer. Daar spelen tientallen of honderden biologische routes tegelijk.
Data-explosie is niet meer te overzien
Hoogleraar AI en medicinale chemie Gerard van Westen rekent het al jaren voor: om Ć©Ć©n succesvol medicijn op de markt te krijgen, moeten miljoenen mogelijke moleculen beoordeeld worden. Daarbovenop komen eisen als:
- Veiligheid en toxiciteit
- Stabiliteit en oplosbaarheid
- Interacties met andere medicatie
- Praktische zaken als toedieningsvorm en dosering
Voor een menselijk brein is dat simpelweg te veel. AI als copiloot helpt al bij het selecteren van kansrijke moleculen. De programmeerbare virtuele mens gaat een stap verder: die kijkt niet alleen naar het molecuul, maar naar de mens als geheel.
Hoe AI een virtuele mens mogelijk maakt
De kern van de programmeerbare virtuele mens is een samenspel van verschillende AI- en modelleringstechnieken.
1. Multimodale gezondheidsdata combineren
Om een mens te kunnen nabootsen, heb je data nodig uit meerdere lagen:
- Genoom- en RNA-profielen
- Eiwitnetwerken en metabolomics
- Beeldvorming (MRI, CT, PET)
- EPD-data: diagnoses, medicatielijsten, bijwerkingen, uitkomsten
AI-modellen combineren deze bronnen tot Ć©Ć©n kennisgrafiek van het menselijk lichaam. Voor Nederland sluit dit mooi aan bij initiatieven rond betere zorgdata en afsprakenstelsels, waar veel ziekenhuizen en onderzoeksinstellingen al op inzetten.
2. Redeneren in plaats van alleen voorspellen
De volgende stap is dat AI niet alleen patronen herkent, maar ook kan redeneren:
- Als middel X receptor Y blokkeert in de lever
- En receptor Y ook een rol speelt in het immuunsysteem
- Dan is er een verhoogd risico op bijwerking Z
Dit soort causale redeneringen maakt het mogelijk om nieuwe stoffen te beoordelen waarvan nog weinig experimentele data bestaan.
3. Snel itereren en āwat-alsā-scenarioās draaien
Onderzoekers kunnen in zoān virtueel platform razendsnel varianten testen:
- Wat als we de dosering halveren?
- Wat als we het middel combineren met standaardbehandeling A?
- Wat doet het bij een oudere patiƫnt met verminderde nierfunctie?
Waar een klinische trial maanden tot jaren duurt, kun je in een virtuele trial duizenden scenarioās per nacht doorrekenen. Dat betekent niet dat echte trials verdwijnen, maar wĆ©l dat je daar met veel beter gefilterde kandidaten aan begint.
Wat dit betekent voor de Nederlandse zorg en farma
Voor de campagne āAI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorgā is de programmeerbare virtuele mens een logisch volgend hoofdstuk. Het raakt direct aan themaās als gepersonaliseerde zorg, efficiĆ«nter onderzoek en betere inzet van schaarse middelen.
Kortere doorlooptijd en lagere kosten
Als we in de preklinische fase al veel preciezer kunnen voorspellen welke middelen kansrijk zijn, gebeurt er drie dingen:
- Minder mislukte trials ā minder projecten stranden pas in fase II of III.
- Lagere kosten per succesvol middel ā doordat dure late-fase-onderzoeken selectiever worden ingezet.
- Snellere toegang voor patiĆ«nten ā zeker bij aandoeningen met een hoge ziektelast zoals neurodegeneratieve ziekten of kanker.
Dat is niet alleen interessant voor grote farmabedrijven, maar ook voor:
- Nederlandse biotech-startups die nu vaak vastlopen op de kosten van klinische ontwikkeling
- UMCās en onderzoeksinstituten die nieuwe therapieĆ«n ontwikkelen
- Zorgverzekeraars die onder druk staan door stijgende medicijnuitgaven
Beter passende en veiligere behandelingen
Voor de klinische praktijk ontstaat een pad richting gepersonaliseerde medicatie:
- Een virtuele tweeling van een individuele patiƫnt kan helpen bij het kiezen van dosis en combinatie-therapie
- Risicoās op bijwerkingen bij kwetsbare groepen (ouderen, multimorbiditeit) kunnen vooraf beter worden ingeschat
Je kunt dit zien als de overtreffende trap van beslissingsondersteuning: niet alleen een richtlijn in een beslisboom, maar een gesimuleerd effect op jouw patiƫntprofiel.
Positionering van Nederland
Nederland heeft een sterke positie in:
- Life sciences (Leiden, Utrecht, Amsterdam, Maastricht)
- AI-onderzoek (o.a. ICAI-labs, umcās, universiteiten)
- Samenwerkingsverbanden rond zorgdata en infrastructuur
De programmeerbare virtuele mens past precies op het snijvlak van deze drie. Wie nu investeert in dataplatforms, AI-onderzoeksgroepen en publiek-private samenwerking, heeft over vijf Ć tien jaar een voorsprong.
Randvoorwaarden: data, ethiek en samenwerking
De technologie alleen is niet genoeg. Zonder goede randvoorwaarden wordt de virtuele mens een leuk labproject in plaats van een werkend zorginstrument.
1. Robuuste en gestandaardiseerde zorgdata
Een virtuele mens is zo goed als de data waarop hij is gebouwd. Voor Nederland betekent dat onder meer:
- EPD-data beter structureren en coderen
- Gestandaardiseerde terminologie (bijvoorbeeld SNOMED, ICD) toepassen
- Datasets FAIR maken: vindbaar, toegankelijk, uitwisselbaar en herbruikbaar
Projecten rond betere zorgdata, zoals landelijke afsprakenstelsels en regionale datanetwerken, zijn dus geen ānice to haveā, maar directe randvoorwaarde.
2. Privacy, transparantie en uitlegbaarheid
Een programmeerbare virtuele mens raakt aan gevoelige vragen:
- Welke data van welke patiƫnten zijn gebruikt?
- Hoe voorkom je bias, bijvoorbeeld ondervertegenwoordiging van bepaalde patiƫntgroepen?
- Hoe leg je uit aan een patiƫnt dat een AI-model een rol speelt in medicijnkeuze?
Hier ligt een duidelijke opdracht aan zorgorganisaties Ć©n ontwikkelaars: ethiek en governance inbouwen vanaf dag Ć©Ć©n. Denk aan:
- Transparante documentatie van modellen
- Onafhankelijke toetsing en validatie
- Betrokkenheid van patiƫntenraden en ethische commissies
3. Multidisciplinaire teams
Een programmeerbare virtuele mens bouw je niet met alleen data scientists of alleen artsen. Je hebt nodig:
- Klinisch experts (artsen, apothekers)
- Biologen, farmacologen en systeemdenkers
- AI- en software-architecten
- Juristen, ethici en privacy-experts
Organisaties die nu al multidisciplinaire AI-teams voor de zorg opzetten, hebben straks een voorsprong als deze technologie breder wordt ingezet.
Praktische stappen voor Nederlandse organisaties
De vraag is natuurlijk: wat kun je nĆŗ doen, terwijl de volledig programmeerbare virtuele mens nog in ontwikkeling is?
Voor ziekenhuizen en umcās
- Investeer in datakwaliteit: zorg voor goed gestructureerde medicatie- en uitkomstdatasets.
- Start kleinschalige AI-projecten rond medicatie (bijvoorbeeld risicoschatting bij polyfarmacie) om ervaring op te doen.
- Werk samen met kennisinstellingen rond digitale tweelingen en simulatiemodellen.
Voor farmaceutische bedrijven en biotech
- Gebruik AI als copiloot in de vroege molecuulselectie, zoals Van Westen beschrijft.
- Experimenteer met virtuele trials voor een specifiek ziektegebied, bijvoorbeeld oncologie of neurologie.
- Zoek aansluiting bij Nederlandse AI- en data-initiatieven om toegang te krijgen tot relevante kennis en infrastructuur.
Voor beleidsmakers en verzekeraars
- Stimuleer publiek-private samenwerking met gerichte subsidies of innovatieprogrammaās.
- Maak ruimte in regelgeving voor veilige experimenten met virtuele modellen in geneesmiddelonderzoek.
- Koppel vergoeding en waardebepaling van nieuwe medicijnen aan data uit zowel klinische als virtuele trials.
Waar dit in de AI-zorgreis past
Binnen de serie āAI voor Nederlandse Zorg: Innovatie in de Gezondheidszorgā past de programmeerbare virtuele mens in een bredere beweging:
- AI in de diagnostiek (bijvoorbeeld beeldherkenning)
- AI in ziekenhuismanagement (planning, capaciteit, no-show voorspelling)
- AI voor gepersonaliseerde behandeling (beslissingsondersteuning op patiƫntniveau)
- En nu: AI voor snellere en slimmere medicijnontwikkeling
Al deze lijnen komen samen bij hetzelfde doel: zorg die beter aansluit op de patiƫnt, met minder verspilling van middelen en menskracht.
De programmeerbare virtuele mens is nog geen dagelijkse praktijk op de Nederlandse poli. Maar de richting is helder: van proberen-en-kijken wat er gebeurt, naar simuleren, begrijpen en dan gericht testen.
Wie nu in 2025 begint met de bouwstenen ā goede data, sterke AI-teams en slimme samenwerkingen ā heeft in 2030 een voorsprong. En dat is precies de horizon waar je als zorgbestuurder, innovatiemanager of onderzoeker op zou moeten mikken.