Wat weten we echt over Roche en AI in geneesmiddelenonderzoek?

Roche en Genentech hebben in Boston een onderzoekscentrum geopend waar laboratoriumonderzoek, klinische ontwikkeling, datawetenschap en kunstmatige intelligentie samenkomen. Dat laat zien dat AI een plek heeft in Roche’s onderzoeksaanpak. Maar een centrum waar AI-specialisten samenwerken met onderzoekers is niet automatisch een autonoom laboratorium. De beschikbare bronnen tonen niet aan dat AI zelfstandig experimenten uitvoert of aanstuurt.24

Wat het centrum in Boston wél laat zien

Roche en Genentech presenteren het Roche Genentech Innovation Center Boston als een centrum voor onderzoek naar hart-, nier- en stofwisselingsziekten. Het brengt experts op die gebieden samen met teams voor datawetenschap en AI, met als doel vernieuwing in geneesmiddelenonderzoek en -ontwikkeling.2

Volgens Roche beslaat het centrum 95.000 vierkante voet en biedt het ruimte aan 500 mensen. Onder één dak werken er teams aan ontdekkingsonderzoek en translationele biologie, klinische ontwikkeling en datawetenschap, waaronder AI.4 Roche beschrijft daarnaast hoe onderzoekers data en AI inzetten in onderzoek naar onder meer oogheelkunde, neurologie, immunologie en kanker.13

Samen schetsen die bronnen een beeld van AI als onderdeel van een bredere onderzoeksomgeving. Ze bewijzen niet dat AI zelfstandig bepaalt welke proeven worden uitgevoerd of die proeven zonder menselijke betrokkenheid laat verlopen.

AI inzetten is niet hetzelfde als een autonoom lab

Een onderzoekscentrum kan AI-tools gebruiken en computationele wetenschappers laten samenwerken met laboratorium- en klinische teams, zonder dat het laboratorium autonoom is. Om dat laatste vast te stellen, zouden details nodig zijn over welke stappen AI kiest of aanstuurt, welke menselijke controles blijven bestaan en hoe resultaten worden getoetst. De beschrijvingen van het centrum in Boston geven die informatie niet.24

Dat onderscheid is ook relevant bij Roche’s bredere ambitie rond ‘AI-onafhankelijkheid’. De beschikbare bronnen ondersteunen dat AI een rol speelt in Roche-onderzoek, maar laten niet zien in hoeverre experimenten zonder direct menselijk toezicht plaatsvinden of hoe ver die ontwikkeling is gevorderd.

Welke cijfers zijn hier niet bevestigd?

De bronnen waarop dit artikel is gebaseerd, onderbouwen geen specifieke claims over doelen van Target Nexus, het aandeel pijplijnbeslissingen waarbij AI aantoonbaar heeft bijgedragen, succespercentages in fase III, 2 miljard Zwitserse frank aan besparingen op onderzoek en ontwikkeling, of een doel van maximaal 20 nieuwe geneesmiddelenlanceringen tegen 2030. Die cijfers kunnen dus niet worden bevestigd op basis van de aankondigingen over het Boston-centrum of Roche’s algemene beschrijving van AI-gebruik.2413

Een gemeld succespercentage in klinische studies zegt bovendien pas iets als duidelijk is hoe het is berekend, over welke periode het gaat en op welke onderzoeksgegevens het berust. En een doelstelling voor toekomstige lanceringen is een ambitie, geen garantie dat geneesmiddelen worden goedgekeurd of daadwerkelijk op de markt komen.

Wat kan dit betekenen voor geneesmiddelenonderzoek?

Als AI-systemen in de toekomst experimenten kunnen helpen kiezen, de uitvoering ervan kunnen coördineren en de resultaten kunnen interpreteren in een terugkerende cyclus, kan dat de organisatie van vroeg geneesmiddelenonderzoek veranderen. Dat is een mogelijke ontwikkeling, geen bewijs dat de aanpak al tot hogere productiviteit of betere gezondheidsuitkomsten heeft geleid.

Meer automatisering maakt toetsing van resultaten, laboratoriumveiligheid en duidelijke menselijke verantwoordelijkheid juist belangrijk. De aangehaalde bronnen beschrijven een onderzoeksomgeving waarin AI wordt ingezet, maar tonen niet aan dat Roche het menselijk toezicht op experimenten voor geneesmiddelenonderzoek heeft afgeschaft.