Het jonge bedrijf EdgeLeap is gespecialiseerd in datawetenschap. Bedrijven in de life sciences en gezondheidszorg kunnen er terecht om méér uit hun data te halen en hun data-infrastructuur te verbeteren.

Als je puzzelen met data het leukste onderdeel van je onderzoek vindt, en je ziet dat anderen er juist mee worstelen, dan moet jij er misschien je beroep van maken. Dat gevoel bekroop Marijana Radonjic en Thomas Kelder een paar jaar geleden, toen ze beiden bij TNO werkten. Radonjic was gepromoveerd in genomics aan de Universiteit Utrecht; Kelder in de bio-informatica aan de Universiteit van Maas­tricht. Bij TNO deden ze systeembiologisch onderzoek, maar het begon te kriebelen.

‘Voor veel mensen is data-analyse een hele klus’, zegt Radonjic. ‘Ze zien de potentie, maar vinden het ergens ook een noodzakelijk kwaad; het gaat ze uiteindelijk om de uitkomst. Dat is heel begrijpelijk.’ Volgens Radonjic lag daar duidelijk een gat in de markt, namelijk snelle en slimme data-oplossingen aanbieden als professionele service. En daarmee mensen helpen te komen tot nieuwe inzichten.’

‘Heel veel informatie blijft onbenut’

Kelder vult aan: ‘De hoeveelheid data in de life sciences en de gezondheidszorg is in de afgelopen jaren exponentieel toegenomen. Dat maakt het voor mensen die daar niet in gespecialiseerd zijn, steeds moeilijker om hun weg erin te vinden. En daardoor blijft er heel veel informatie onbenut. Informatie waarmee je de wetenschap én de kwaliteit van leven van mensen zou kunnen verbeteren, doodzonde.’

De twee vulden elkaar goed aan en werkten soepel samen als team. Ze gingen steeds meer dataklussen aanpakken, voor zowel interne teams als externe klanten. ‘Op een bepaald moment dachten we: hier moeten we meer mee’, vertelt Radonjic. ‘We kunnen klanten nog beter helpen als we ons er helemaal op gaan toeleggen.’ En zo ontstond EdgeLeap, nu 2,5 jaar geleden. Inmiddels werken er drie mensen.

Bij elkaar brengen

Het jonge bedrijf loopt goed. Grote spelers uit de wereld van klinisch onderzoek, voeding en farma klopten al bij EdgeLeap aan. Radonjic noemt een voorbeeld: ‘We doen nu een groot project voor een Europees consortium van klinische onderzoekscentra, om data over hartfalen bij elkaar te brengen. Die data zijn nu verspreid over heel Europa en zijn op verschillende manieren georganiseerd. Wij helpen het consortium een slimmere data-infrastructuur op te zetten.’

‘Het gaat om verschillende types data’, legt Kelder uit. ‘Beschrijvende patiëntgegevens, maar ook bijvoorbeeld bloedmarkers en heel gedetailleerde beelddiagnostiek. Wij denken na over manieren waarop je die gegevens kunt koppelen.’ Uiteindelijk is het de bedoeling dat artsen hieruit beter en sneller kunnen afleiden welke patiënt baat heeft bij welke behandeling.

‘Het gaat om langdurige oplossingen’

Radonjic noemt nog een opdracht: voor een farmaceutisch bedrijf dat een medicijn ontwikkelt tegen darmkanker. Dat heeft een groot aantal kansrijke stoffen in beeld, die allemaal op verschillende manieren zijn getest. ‘Daarvoor hebben we een systeem ontworpen voor een slimmere prioritering van die stoffen op basis van de testdata’, vertelt ze. Zo hebben we 1.500 stoffen gerangschikt. Tien daarvan zijn er nu verder de pijplijn in – stoffen waaraan het bedrijf zelf niet zo snel zou hebben gedacht.’

Verbanden

Volgens Kelder is het voordeel van data-analyse door een specialist laten doen dat je kunt uitstijgen boven je eigen expertise. ‘Onderzoek is vaak toch nog redelijk verzuild’, zegt hij. ‘Daardoor benutten de experts niet altijd alle informatiebronnen optimaal. Wij helpen ze om patronen te zoeken in alle gegevens die beschikbaar zijn in hun organisatie, maar ook daarbuiten, bijvoorbeeld open data.’ Ze geven de onderzoekers hulpmiddelen om hun data op een andere manier te bekijken, bredere patronen te vinden – maar ook juist heel specifieke vragen te beantwoorden.

‘We willen innovatie in data-analyse graag vertalen naar praktische toepassingen voor onze klanten’, zegt Radonjic. ‘Op welke manier dat gebeurt, hangt af van de organisatie. Wij adviseren interne experts, voeren de data-analyse uit, of zetten platforms in waarmee de klant zelf verder aan de slag kan. Het gaat dus om langdurige oplossingen die zijn aangepast aan het bedrijf in kwestie, toegespitst op het soort data en de specifieke vraagstelling.’

‘We willen de uitkomsten inzichtelijker maken voor de mensen op de werkvloer’

EdgeLeap schrijft niet voor elk bedrijf aparte software, benadrukt Kelder. ‘We gebruiken deels open source-software, waarvan we relevante modules aan elkaar koppelen’, legt hij uit. ‘Het is een flexibel systeem waarin je desgewenst nieuwe modules kunt pluggen. Of we maken het bestaande systeem van de klant flexibeler door het te linken aan open source-modules.’

Kelder noemt nog een voorbeeld: patiëntdata van het UMC Utrecht Hersencentrum, afdeling psychiatrie. ‘De onderzoekers vermoedden dat er veel informatie verborgen zat in hun data. Ze wilden voorbij de gebruikelijke ad hoc data-analyse. Wij helpen ze nu hun data-analyseproces beter te structureren. Het wordt een systeem dat altijd op de achtergrond draait en voortdurend binnenkomende patiëntdata verwerkt, op een niet-herleidbare manier.’

Radonjic vult aan: ‘Tegelijkertijd willen we de uitkomsten inzichtelijker maken voor de mensen op de werkvloer, zoals verpleegkundigen. En voor de managers van zo’n instituut of ziekenhuis. Normaal gesproken bereiken data-uitkomsten nauwelijks mensen elders in de organisatie, terwijl dat wel heel belangrijk kan zijn om beslissingen te nemen.’ EdgeLeap brengt de data bijvoorbeeld in beeld via het bestaande informatiesysteem van het ziekenhuis, of via een speciale website of app.

Gezonde datacultuur

Datagedreven onderzoek en datagedreven beleid: daar moet het naartoe, volgens beide EdgeLeap-oprichters. Een gezonde datacultuur in bedrijven, instituten en ziekenhuizen. ‘Data-analisten zijn nu nog te vaak geïsoleerde specialisten’, vertelt Kelder. ‘Dat moet anders. Ze moeten de spil worden van het onderzoek, de schakel tussen afdelingen. Daar hopen wij ook aan bij te dragen: niet alleen aan het inzetten van cutting edge-datatechnologie, maar ook aan die cultuuromslag.’