Laat kunstmatige intelligentie los op oude meetresultaten en je zult niet willen geloven wat het toevoegt aan je kennis. Dat belooft systeembioloog Lennart Martens, overtuigd tegenstander van oogkleppen.

Het liep mis toen hij op zijn achtste een Commodore 64-computer kreeg, grinnikt Lennart Martens. ‘Na twee weken was ik in Basic aan het programmeren en sindsdien ben ik in hart en nieren een computernerd.’ Dat hij toch geen informatica is gaan studeren, dankt hij aan de invloed van een paar uitstekende scheikunde- en biologiedocenten – en een zeker gebrek aan goesting voor theoretische wiskunde.

Binnen het VIB-UGent Center for Medical Biotechnology leidt Martens de computational omics-groep, afgekort CompOmics. ‘High-throughputtechnieken zoals genomics, transcriptomics, proteomics en metabolomics leveren zo veel informatie op dat je software nodig hebt om er doorheen te ploegen’, legt hij uit. Het is een zeer gemengde groep van computerwetenschappers, fysici, bio-ingenieurs en biomedici: sommigen schrijven algoritmes, anderen passen ze toe. Maar de klassieke bioinformatica, die verse experimentele gegevens interpreteert, is niet de hoofdzaak. In plaats daarvan hergebruiken ze gearchiveerde data om modellen te bouwen die voorspellen welke analytische procedure je het beste kunt toepassen bij een volgend experiment.

‘Als je exploratief bezig bent, wil je niets op voorhand uitsluiten’

Martens kan zich voorstellen dat niet alle experimentatoren het even leuk vinden: ‘Mensen die het werk doen, gaan we vertellen hoe ze dat beter kunnen doen. Maar ik zie het als inspiratie voor wie de eigen expertise inzet om uit de voorgestelde oplossingen de echte soep te gaan maken. Het menselijke interpretatievermogen gaan we nog niet in de vuilnisbak gooien.’