24.2.2022
NL
Publicatieblad van de Europese Unie
L 45/1395 COMMISSIE PROEFPROJECTEN
HOOFDSTUK PP 01 — ONDERZOEK EN INNOVATIE (vervolg) PP 01 22
(vervolg)
PP 01 22 01
(vervolg) Toelichting De algemene doelstelling van dit proefproject is het opzetten van de eerste openbare Uniedatabank van op menselijke biologie gebaseerde modellen en methoden zonder dierproeven, die de wetenschappelijke gemeenschap, onder meer projectbeoordelaars en ethische toetsingscommissies, open toegang biedt.
Jaarlijks worden in de Unie ongeveer 10 miljoen dieren en wereldwijd ongeveer 200 miljoen dieren gebruikt voor onderzoeks- en testprocedures.
In 2017 is het Gemeenschappelijk Centrum voor onderzoek - Referentielaboratorium van de Europese Unie voor alternatieve methoden ter vervanging van dierproeven (DG EURL ECVAM) van de Commissie begonnen met een reeks studies om beschikbare en opkomende modellen zonder dierproeven (NAM’s) te evalueren die worden gebruikt voor onderzoek op het gebied van zeven ziekten: 1) aandoeningen van de luchtwegen 2) borstkanker 3) immuno-oncologie 4) immunogeniciteit van geavanceerde therapeutische geneesmiddelen 5) neurodegeneratieve aandoeningen, 6) hart- en vaatziekten en 7) auto-immuniteit.
In 2020 zijn de twee eerste studies (over aandoeningen van de luchtwegen en borstkanker) gepubliceerd.
De andere zouden in 2021 volgen.
Ondanks deze opmerkelijke inspanning dreigt dit werk snel achterhaald te raken, aangezien de snelle toename van kennis gepaard gaat met een afname van de nuttige levensduur van die kennis.
Daarom heeft dit proefproject tot doel een geautomatiseerde databank op basis van artificiële intelligentie (AI) te ontwikkelen die de NAM’s die voor biomedisch onderzoek worden gebruikt, verzamelt en structureert.
NAM’s zijn in-vitromethoden op basis van menselijke cellen en gemanipuleerde weefsels of in-silicobenaderingen waarbij gebruik wordt gemaakt van computermodellering en -simulatie.
Door gebruik te maken van AI om de enorme hoeveelheid gepubliceerde literatuur te ontginnen, kan een actuele en geavanceerde kennisbron worden gecreëerd en onderhouden waarin NAM’s die bij biomedisch onderzoek worden toegepast, worden verzameld.
Bovendien zal de AI-aanpak de ontwikkeling mogelijk maken van een duurzaam ontwerp en een duurzame implementatie van het platform, die gemakkelijk door een derde partij kan worden onderhouden en verder kan worden verfijnd door middel van op de gemeenschap gebaseerde ondersteuning.
Door inzicht te verwerven in en informatie uit te wisselen over succesvolle NAM's in biomedisch onderzoek, wordt verwacht dat de overschakeling van de wetenschappelijke gemeenschap naar methoden op basis van menselijke biologie zal worden aangemoedigd, vergemakkelijkt en mogelijk versneld.
Het gebruik van modellen en methoden op basis van menselijke biologie is namelijk van vitaal belang om biomedisch onderzoek relevanter te maken, de kans te vergroten dat de resultaten de patiënten ten goede komen en de overdracht van onderzoeksresultaten naar de klinische praktijk en de volksgezondheidspraktijk te bespoedigen.
Het gebruik van AI is van vitaal belang voor de automatisering en kosteneffectieve ontsluiting van de enorme hoeveelheid gegevens die nodig zal zijn om ervoor te zorgen dat de kennis actueel en up-to-date blijft.
De toepassing van AI heeft zijn waarde reeds bewezen en wordt door Unie-instellingen zoals de EFSA vaak gebruikt voor de automatisering van empirisch onderbouwde wetenschap.
Doelstellingen: Uiteindelijk zal dit proefproject resulteren in de ontwikkeling van de eerste openbare Uniedatabank van op menselijke biologie gebaseerde NAM’s voor biomedisch onderzoek.
Dit zal worden bewerkstelligd door: — de resultaten van de zeven bestaande studies van DG JRC EURL ECVAM te combineren om een eerste database te creëren; — deze resultaten toe te passen om een door AI versterkt algoritme te trainen dat de database verder zal aanvullen en deze up-to-date zal houden; — verdere integraties te ontwerpen om de databank uit te breiden met NAM’s voor andere ziekten bij de mens; — een gebruiksvriendelijke webinterface te ontwikkelen om het openbaar zoeken naar inhoud te vergemakkelijken en het mogelijk te maken om te filteren op NAM’s voor specifieke menselijke ziekten;