Partnerschappen

Pierre Fabre zet AI en robotica van XtalPi in voor geneesmiddelenontdekking

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Laboratoires Pierre Fabre en XtalPi kondigden op 9 november 2026 een overeenkomst aan om in meerdere onderzoeksprogramma’s nieuwe kandidaat-geneesmiddelen met kleine moleculen te ontdekken. XtalPi levert geïntegreerde AI-capaciteiten en een roboticaplatform, terwijl Pierre Fabre verbindingen selecteert en verder ontwikkelt op het gebied van oncologie, mogelijk dermatologie en zeldzame ziekten.

De partners richten dit werk op uitdagende doelwitten die historisch moeilijk met geneesmiddelen te behandelen waren. Volgens hen is er voor deze doelwitten sprake van een grote onvervulde medische behoefte en liggen er aanzienlijke kansen voor innovatieve geneesmiddelenontdekking.

Deze focus vormt de context voor het door de bedrijven uitgesproken doel om de identificatie van hoogwaardige kandidaat-geneesmiddelen voor klinische ontwikkeling te versnellen. De nadruk op zowel kwaliteit als snelheid betekent dat de beoogde uitkomst bestaat uit verbindingen die veelbelovend genoeg zijn om als kandidaat-geneesmiddel voor klinische ontwikkeling te dienen, in gebieden waar geneesmiddelenontdekking moeilijk was.

Verantwoordelijkheden voor ontwerp en ontwikkeling

XtalPi neemt het de-novodesign voor zijn rekening, oftewel het creëren van nieuwe moleculaire structuren, en levert nieuwe geneesmiddelen met kleine moleculen die gericht zijn op niet-bekendgemaakte doelwitten. Daarmee staan de geïntegreerde AI-capaciteiten en het roboticaplatform aan het begin van het gezamenlijke ontdekkingsproces, waarna de resulterende moleculen terechtkomen in de selectiewerkzaamheden van Pierre Fabre.

Pierre Fabre zet zijn expertise op het gebied van ziektebiologie, geneesmiddelenonderzoek, translationeel onderzoek en klinische ontwikkeling in om de meest veelbelovende verbindingen te selecteren en verder te ontwikkelen. Het bedrijf is ook verantwoordelijk voor de daaropvolgende klinische en commerciële ontwikkeling. De overeenkomst zorgt er zo voor dat Pierre Fabre zowel bij de selectie als tijdens het verdere ontwikkelingstraject betrokken blijft, terwijl de vastgelegde verantwoordelijkheid van XtalPi beperkt blijft tot het ontwerpen en leveren van de onderliggende moleculen.

Het doel om de ontwikkeling te versnellen geldt nadrukkelijk voor meerdere programma’s in de oncologie en mogelijk ook in andere therapeutische gebieden. Dankzij die reikwijdte kan het platform van XtalPi in verschillende onderzoekscontexten worden ingezet, waar de ontwerpen kunnen worden beoordeeld met behulp van Pierre Fabres expertise in ziektebiologie en translationeel onderzoek.

Betalingen en R&D-strategie

De overeenkomst omvat een vooruitbetaling, meerdere mijlpaalbetalingen en een aandeel in de latere opbrengsten.

Voor Laboratoires Pierre Fabre is de overeenkomst een strategische aanvulling op de R&D-routekaart en een versterking van de mogelijkheden op het gebied van geneesmiddelenontdekking. Francesco Hofmann, hoofd farmaceutisch onderzoek en ontwikkeling bij Laboratoires Pierre Fabre, omschreef de AI-expertise van XtalPi als “een essentiële aanvulling op onze R&D-routekaart voor data en AI en op onze ontdekkingsmotor”.

Voor XtalPi draagt de samenwerking bij aan de inspanningen om AI en robotica toe te passen op de de-novoondekking van geneesmiddelen. De twee genoemde beweegredenen vullen elkaar aan: Pierre Fabre voegt een AI-ondersteund onderdeel voor geneesmiddelenontdekking toe aan zijn onderzoeksroutekaart, terwijl XtalPi zijn platform inzet binnen gezamenlijke therapeutische programma’s met een vastgelegd traject naar klinische en commerciële ontwikkeling.

De doorslaggevende toets vindt plaats bij de overgang van moleculair ontwerp naar ontwikkeling. Voor doelwitten die geneesmiddelenontdekking historisch hebben bemoeilijkt, hangt de waarde van de samenwerking ervan af of de door XtalPi ontworpen moleculen uitgroeien tot verbindingen die Pierre Fabre veelbelovend genoeg vindt om verder te ontwikkelen, en uiteindelijk of ze voldoen aan het doel van de bedrijven om hoogwaardige kandidaat-geneesmiddelen voor klinische ontwikkeling te realiseren op gebieden met een onvervulde medische behoefte.

Naomi Crest is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, waar ze kunstmatige intelligentie in de farmaceutische industrie, geneesmiddelenontdekking en moleculair onderzoek behandelt. Haar werk richt zich op hoe AI-gestuurde modellen doelen identificeren, verbindingen screenen, eiwitstructuur analyseren en klinische onderzoeksworkflows in de farmaceutische industrie versnellen.
Met een wetenschappelijke en methodische benadering onderzoekt Naomi hoe machine learning wordt toegepast in de chemie, biologie en farmacologie om ontwikkelingstijden te verkorten en de succesratio in geneesmiddelenontdekking te verbeteren. Ze let met name op validatie, reproduceerbaarheid en regelgevingsaspecten, waarbij ze evidence-gebaseerde vooruitgang boven speculatieve claims benadrukt.
Artikelen geschreven door Naomi Crest zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door het redactionele team van Unite.AI om de nauwkeurigheid, duidelijkheid en verantwoorde berichtgeving van de rol van AI in de vooruitgang van farmaceutisch onderzoek en ontwikkeling te waarborgen.