Hoogdoorvoerscreening: hoe machines duizenden kandidaten per dag testen
Stel je een fabriekshal voor vol robotarmen die de hele dag piepkleine plastic plaatjes met honderden piepkleine kuiltjes verschuiven. In elk kuiltje zit een druppel vloeistof met een andere chemische stof. Een machine meet in seconden of er iets gebeurt: kleurt de vloeistof, gaat ze licht geven, verandert er iets aan een eiwit? Zo worden per dag tienduizenden tot miljoenen stoffen getest op één eigenschap, zonder dat een mens ook maar één buisje met de hand hoeft te schudden. Dit proces heet hoogdoorvoerscreening.
Het idee is simpel: in plaats van één voor één, met de hand, stoffen te testen op een gewenst effect, automatiseer je het hele testproces zo ver dat je duizenden keren sneller werkt. Denk aan het zoeken naar een nieuw medicijn tegen een ziekte, of aan het zoeken naar een nieuw materiaal voor een betere batterij. In beide gevallen is de kans dat één willekeurige stof precies de juiste eigenschappen heeft klein, dus wil je zo veel mogelijk kandidaten kunnen uitproberen. Hoogdoorvoerscreening (in het Engels high-throughput screening, afgekort HTS) maakt dat mogelijk.
Wat is het precies?
De basis van hoogdoorvoerscreening is de zogeheten microplaat: een plastic plaatje ter grootte van een smartphone, met daarin een raster van piepkleine putjes. Standaardformaten zijn 96, 384 of zelfs 1536 putjes per plaatje. Hoe meer putjes, hoe kleiner elk putje en hoe minder vloeistof (en dus dure chemische stof) er nodig is per test.
Robots met precisiepipetten — apparaten die piepkleine, exact gedoseerde hoeveelheden vloeistof kunnen verplaatsen — vullen elk putje met een andere teststof, samen met bijvoorbeeld een eiwit, een cel of een enzym waarvan je wilt weten hoe het reageert. Dit hele proces heet liquid handling en gebeurt volledig automatisch, vaak dag en nacht door.
Daarna meet een detector wat er in elk putje gebeurt. Veelgebruikte technieken zijn fluorescentie (een stof licht op onder bepaald licht als er een reactie plaatsvindt), luminescentie (een stof produceert zelf licht door een chemische reactie) of absorbantie (een stof verandert van kleur of doorzichtigheid). Een camera of sensor leest binnen enkele seconden duizenden putjes tegelijk uit.
Bij extreem grote schaal spreekt men van ultra-hoogdoorvoerscreening, waarbij per dag meer dan honderdduizend stoffen getest worden, vaak in putjes van slechts enkele nanoliters (een nanoliter is een miljardste liter). Een aanvullende, nog snellere techniek is de zogeheten DNA-encoded library: hierbij krijgt elke chemische stof een uniek stukje DNA als een soort barcode meegeplakt. Miljoenen stoffen worden dan in één mengsel tegelijk getest, en achteraf leest men via DNA-sequencing af welke barcodes — en dus welke stoffen — aan het doelwit bleven plakken.
Ten slotte is data-analyse onmisbaar: met miljoenen metingen per experiment is gespecialiseerde software nodig om ruis van echte signalen te onderscheiden en de meest veelbelovende kandidaten (de zogeheten “hits”) eruit te filteren.
Wat wil men ermee bereiken?
Het belangrijkste doel is tijd en geld besparen bij het zoeken naar iets nieuws in een enorme ruimte van mogelijkheden. Bij het ontwikkelen van een nieuw medicijn bijvoorbeeld, kunnen bibliotheken van honderdduizenden tot miljoenen chemische verbindingen beschikbaar zijn. Handmatig testen zou jaren duren; met hoogdoorvoerscreening kan dat in dagen tot weken.
Dezelfde logica geldt buiten de geneeskunde. Bij het zoeken naar nieuwe materialen — voor batterijen, zonnepanelen of katalysatoren die chemische reacties versnellen — is het aantal mogelijke combinaties van elementen en structuren vrijwel onbeperkt. Hoogdoorvoerscreening, soms uitgevoerd door robots en soms volledig computationeel (via simulaties in plaats van echte experimenten), helpt om snel een lijst van kansrijke kandidaten te maken die het waard zijn om verder te onderzoeken.
Onderliggend gaat het dus om het drastisch verlagen van de kosten per test en het verkorten van de doorlooptijd van onderzoek, zodat wetenschappers zich kunnen richten op de kleine selectie veelbelovende kandidaten in plaats van blind te moeten zoeken.
Voorbeelden uit de praktijk
Tijdens de coronapandemie zette het Amerikaanse National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS, onderdeel van de National Institutes of Health) in 2020 hoogdoorvoerscreening in om bestaande, al goedgekeurde medicijnen te testen tegen het coronavirus — een aanpak die bekendstaat als drug repurposing. Het idee: als een al bestaand medicijn toevallig ook tegen het virus werkt, is het sneller inzetbaar dan een compleet nieuw middel.
Het Broad Institute in Cambridge, Massachusetts, gebruikt hoogdoorvoerscreening onder meer in combinatie met CRISPR, een techniek om gericht genen uit te schakelen. Door in duizenden cellen tegelijk telkens een ander gen uit te schakelen en te meten wat er verandert, sporen onderzoekers genen op die mogelijk een rol spelen bij ziektes — en dus potentiële aangrijpingspunten voor nieuwe medicijnen.
In de farmaceutische industrie wordt de eerder genoemde DNA-encoded library-techniek inmiddels breed toegepast om in één keer miljoenen chemische verbindingen te testen op binding met een doelwit-eiwit, wat de klassieke plaat-voor-plaat-screening aanvult.
Buiten de geneeskunde loopt het Materials Project, geleid door onderzoekers van het Lawrence Berkeley National Laboratory in Californië, al meer dan tien jaar een grootschalige computationele screening van materialen: met behulp van kwantummechanische berekeningen (een methode genaamd dichtheidsfunctionaaltheorie, DFT) worden de eigenschappen van tienduizenden bestaande en hypothetische materialen doorgerekend, zonder dat er iets fysiek gemaakt hoeft te worden. Dit is dus geen natte-scheikunde-HTS met echte putjes, maar het computationele equivalent ervan.
Een stap verder ging hetzelfde Berkeley Lab in 2023 met het zogeheten A-Lab: een autonoom robotlaboratorium dat, gestuurd door voorspellingen uit dergelijke berekeningen, zelf nieuwe anorganische materialen synthetiseerde en testte, in een gepubliceerd onderzoek in het tijdschrift Nature. Het combineert dus computationele screening met fysieke, geautomatiseerde screening in één doorlopend proces — een richting die veel materiaalonderzoekers als de toekomst zien, al is grootschalige opschaling ervan nog volop in ontwikkeling.
Hoe ver is de techniek?
Hoogdoorvoerscreening zelf is geen nieuwe technologie: farmaceutische bedrijven gebruiken de basisvorm ervan al sinds de jaren negentig als standaardonderdeel van medicijnontwikkeling. Wat wel voortdurend verandert, is de schaal en precisie: putjes worden kleiner (van 96 naar 384 naar 1536 en soms verder), volumes dalen richting nanoliters via zogeheten microfluidica — systemen die vloeistoffen door piepkleine kanaaltjes sturen — en detectiemethoden worden gevoeliger.
De belangrijkste recente ontwikkeling is de integratie van kunstmatige intelligentie. In plaats van fysiek alle stoffen te testen, kunnen machine-learningmodellen eerst een voorselectie maken (virtual screening) van de meest kansrijke kandidaten, waardoor minder echte experimenten nodig zijn. Ook in materiaalwetenschap groeit de combinatie van computationele voorspelling en geautomatiseerde synthese, zoals het A-Lab-voorbeeld hierboven laat zien.
Toch blijven er stevige obstakels. Compound-bibliotheken — verzamelingen van te testen chemische stoffen — zijn duur om op te bouwen en te onderhouden. Een groot deel van de “hits” die uit een screening komen, blijkt bij nader onderzoek een vals positief resultaat: de stof lijkt te werken in de test, maar doet dat om de verkeerde reden of werkt niet meer zodra de omstandigheden iets veranderen. En zelfs een echte, betrouwbare hit is nog geen bruikbaar eindproduct: het traject van een veelbelovende treffer naar een werkzaam en veilig medicijn (de zogeheten hit-to-lead-fase) of naar een praktisch toepasbaar materiaal kost vaak nog jaren aanvullend onderzoek. Hoogdoorvoerscreening versnelt dus vooral de eerste zoekfase, niet het hele ontwikkelingsproces.
Wie werken eraan?
In de farmaceutische sector zetten grote spelers als Pfizer, Novartis, Merck, GSK en AstraZeneca hoogdoorvoerscreening structureel in bij de ontwikkeling van nieuwe medicijnen. Zij werken daarbij vaak samen met of besteden werk uit aan gespecialiseerde contractonderzoeksbureaus zoals Evotec en Charles River Laboratories.
De apparatuur zelf — robots, pipetteersystemen en detectoren — wordt geleverd door bedrijven als Thermo Fisher Scientific, PerkinElmer (tegenwoordig deels opererend onder de naam Revvity), Beckman Coulter en Hamilton.
Op onderzoeksgebied spelen Amerikaanse instituten een prominente rol: het NCATS binnen de Amerikaanse National Institutes of Health, het Broad Institute in Massachusetts, en het Lawrence Berkeley National Laboratory in Californië, dat via het Materials Project en het A-Lab een voortrekkersrol vervult in materiaalscreening.
Geografisch ligt het zwaartepunt van hoogdoorvoerscreening van oudsher in de Verenigde Staten, met belangrijke onderzoeks- en farmaclusters ook in het Verenigd Koninkrijk, Duitsland en Zwitserland. China investeert de laatste jaren fors in eigen screeningcapaciteit, zowel in de farmaceutische industrie als in materiaalonderzoek, al is de precieze omvang daarvan voor buitenstaanders lastig te verifiëren.