Saddle Point Science: slimme wiskundige software voor gepersonaliseerde geneeskunde

Medische zorg moet veel persoonlijker worden. Een standaardbehandeling werkt niet voor iedereen. Maar hoe bepaal je welke behandeling het beste is voor een individuele patiënt, vooral als je te maken hebt met grote en complexe datasets? Dat is de belangrijkste vraag die Saddle Point Science Europe, een spin-off van King's College London, nu gevestigd in Nijmegen, bezighoudt.

Het bedrijf ontwikkelt geavanceerde data-analysetools die medische voorspellingen slimmer, nauwkeuriger en meer op maat maken. "We vragen ons voortdurend af: welke analysemethoden zijn echt nodig in de medische zorg?" zegt Ton Coolen, oprichter en hoogleraar neurofysica aan de Radboud Universiteit.

Toen de vrouw van Ton ziek werd, begon hij als vrijwilliger te werken in het grootste kankerziekenhuis van Londen. “Ik ontdekte dat mijn achtergrond in de wiskunde nuttiger was voor het analyseren van medische gegevens dan voor het controleren van begrotingen.” Hij werkte mee aan onderzoeken, waaronder onderzoek naar borstkanker, waarbij hij analyseerde hoe tumoren zich bij verschillende patiëntengroepen gedragen. „Soms lijken tumoren op elkaar, maar reageren ze totaal verschillend op een behandeling. Dankzij nieuwe statistische analyses konden we die verschillen aan het licht brengen, waardoor artsen beter kunnen bepalen wie er daadwerkelijk baat heeft bij een bepaalde behandeling – en wie niet. Dit helpt onnodige bijwerkingen te voorkomen en vergroot de kans op succes.”

Ton richtte zijn eerste bedrijf, Saddle Point Science Ltd, op in Londen om meer vrijheid in zijn werk te krijgen. Na de Brexit verhuisde hij naar Nijmegen en startte hij Saddle Point Science Europe. “We werken nog steeds nauw samen met Londen, maar de belangrijkste focus ligt nu hier.”

Oude methoden, nieuwe uitdagingen

Saddle Point Science ontwikkelt nieuwe wiskundige en statistische methoden voor het analyseren van medische gegevens. Deze zijn nodig omdat, zoals Ton uitlegt, in de medische wereld vaak nog steeds analysetechnieken worden gebruikt die dateren uit de jaren zeventig. „Deze methoden gingen uit van de veronderstelling dat het aantal patiënten aanzienlijk groter is dan het aantal gegevenspunten per patiënt. Vroeger werden er inderdaad doorgaans slechts een handvol kenmerken per persoon gemeten – zoals bloeddruk, leeftijd en tumorgrootte. Veel traditionele statistische modellen zijn op die opzet gebaseerd.”

Tegenwoordig is de situatie echter omgekeerd. Onderzoekers kunnen nu duizenden kenmerken bij één enkele patiënt meten – van DNA-profielen tot eiwitniveaus en moleculaire structuren. Dit levert datasets op met veel meer variabelen dan er patiënten zijn. Klassieke methoden schieten in die context tekort – ze zijn simpelweg niet ontworpen voor zulke complexe, hoogdimensionale gegevens.

Daarom ontwikkelt Saddle Point Science softwaretools zoals spsSIGNATURE, waarmee betrouwbare voorspellingen kunnen worden gedaan op basis van complexe datasets, en spsMOSAICS, waarmee verborgen subgroepen van patiënten worden geïdentificeerd. “We willen artsen ondersteunen bij het beantwoorden van vragen als: wie zal waarschijnlijk goed op deze behandeling reageren? Moet iemand een agressieve behandeling ondergaan?”

Een brug tussen wetenschap en praktijk

Het bedrijf werkt nauw samen met artsen en medische onderzoekers. “We vragen hen met welke uitdagingen ze in de praktijk te maken hebben en gebruiken vervolgens onze kennis van wiskunde en natuurkunde om oplossingen te ontwerpen.” Volgens Ton ligt de kracht van het team juist in die bruggenbouwerrol. “We spreken zowel de taal van theoretische natuurkundigen als die van medische professionals. Die combinatie is zeldzaam – maar essentieel.”

En dat is te zien aan de toepassing. De software van Saddle Point Science wordt al gebruikt in Europese onderzoeksprojecten en door farmaceutische bedrijven zoals GSK in Londen. “We verlenen alleen licenties voor de software aan partners die weten hoe ze deze moeten gebruiken. Het is een krachtige technologie, maar het is geen black box.”

Groei en samenwerking

Het in Nijmegen gevestigde team groeit. Het bestaat nu uit vier mensen, en binnenkort uit vijf. Ton combineert zijn werk bij het bedrijf met zijn hoogleraarschap aan de universiteit, waar hij studenten begeleidt en masterprojecten koppelt aan uitdagingen uit de praktijk. “Het is een geweldige synergie. We hebben al twee mensen direct na hun studie kunnen aannemen.”

Om de groei te versnellen, wendde Ton zich tot Briskr en het Business Angels Network Nijmegen. “We namen deel aan een pitchprogramma en kregen coaching van een ervaren TEDx-spreker. Het was intensief, maar ontzettend waardevol. Daarna kregen we de kans om onze pitch aan investeerders te presenteren, wat leidde tot nuttige contacten en ons gedetailleerde en constructieve feedback opleverde.”

Wereldwijde ambities, persoonlijke impact
Het bedrijf heeft grote ambities. “Vanuit Nijmegen en Londen willen we uitbreiden naar heel Europa en vervolgens naar Japan en de Verenigde Staten, waar we al enkele contacten hebben. Als over vijf jaar slechts 1% van onze potentiële gebruikers met onze software werkt, zal onze impact enorm zijn.”

En wat maakt dit werk zo zinvol? Ton aarzelt geen moment: “De medische zorg verbeteren door slimmer gebruik te maken van data – daar draait het allemaal om. We willen ervoor zorgen dat nieuwe behandelingen sneller bij de juiste mensen terechtkomen. Dat komt de wetenschap, het gezondheidszorgsysteem – en bovenal de patiënt – ten goede.”