{"id":36963,"date":"2026-05-22T08:49:49","date_gmt":"2026-05-22T08:49:49","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36963"},"modified":"2026-05-22T08:49:49","modified_gmt":"2026-05-22T08:49:49","slug":"machine-learning-in-drug-discovery","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-drug-discovery\/","title":{"rendered":"Machine learning in geneesmiddelenontwikkeling: een gids voor 2026."},"content":{"rendered":"<p><b>Korte samenvatting: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning zorgt voor een revolutie in de geneesmiddelenontwikkeling door het screenen van moleculen te versnellen, interacties tussen geneesmiddelen en hun doelwitten te voorspellen en chemische eigenschappen te optimaliseren. De technologie pakt de kernuitdaging van de industrie aan: traditionele geneesmiddelenontwikkeling duurt meer dan tien jaar en kost gemiddeld 1 tot 4 biljoen dollar, met een succespercentage van ongeveer 6,21 tot 3 biljoen dollar van fase I-onderzoeken tot goedkeuring. ML-modellen helpen farmaceutische bedrijven nu om sneller veelbelovende verbindingen te identificeren, toxiciteit eerder te voorspellen en kostbare mislukkingen in latere stadia te verminderen.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De farmaceutische industrie wordt geconfronteerd met een harde realiteit. De ontwikkeling van \u00e9\u00e9n enkel geneesmiddel duurt meer dan tien jaar en kost gemiddeld 1,4 miljard dollar, volgens medisch onderzoek. Zelfs na die enorme investering mislukken 9 van de 10 therapeutische moleculen tussen de klinische fase II-onderzoeken en de uiteindelijke goedkeuring door de regelgevende instanties.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning is uitgegroeid tot een krachtig instrument om deze enorme ineffici\u00ebnties aan te pakken. Door grote chemische bibliotheken te analyseren, moleculair gedrag te voorspellen en veelbelovende kandidaat-geneesmiddelen eerder in het proces te identificeren, veranderen ML-technieken de manier waarop onderzoekers geneesmiddelen ontwikkelen fundamenteel.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">De uitdaging van geneesmiddelenontwikkeling<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De traditionele geneesmiddelenontwikkeling volgt een lineair, tijdrovend proces. Wetenschappers screenen duizenden verbindingen experimenteel, testen ze in celculturen, brengen veelbelovende kandidaten over naar diermodellen en gaan pas daarna over tot klinische proeven op mensen. Elke fase vergt jaren werk en miljoenen aan financiering.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De cijfers vertellen een ontnuchterend verhaal. Van de 21.143 onderzochte verbindingen bedraagt het algehele succespercentage van fase I klinische studies tot geneesmiddelengoedkeuring ongeveer 6,21 TP3T. Dat betekent dat van elke 100 geneesmiddelen die de fase van testen op mensen ingaan, er minder dan zeven de apotheek bereiken.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Hoe machine learning de spelregels verandert<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning introduceert een fundamenteel andere aanpak. In plaats van verbindingen \u00e9\u00e9n voor \u00e9\u00e9n in het laboratorium te testen, kunnen ML-modellen miljoenen moleculaire structuren computergestuurd evalueren en hun kans op succes voorspellen nog voordat er ook maar \u00e9\u00e9n experiment is uitgevoerd.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De technologie blinkt uit in het vinden van patronen in hoogdimensionale chemische en biologische data \u2013 patronen die menselijke onderzoekers simpelweg niet met het blote oog kunnen waarnemen. Een neuraal netwerk kan de driedimensionale structuur van een eiwit analyseren, voorspellen hoe duizenden kleine moleculen zich eraan zouden kunnen binden en kandidaten rangschikken op basis van hun voorspelde effectiviteit.<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-35586\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp\" alt=\"\" width=\"434\" height=\"116\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp 434w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-300x80.webp 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 434px) 100vw, 434px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Pas machine learning toe op geneesmiddelenontwikkeling met superieure AI.\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning wordt gebruikt om grote biologische en chemische datasets te verwerken en om besluitvorming in de beginfase van onderzoek te ondersteunen. <\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superieur<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Wij bieden AI-consultancy en maatwerk machine learning-ontwikkeling voor datagedreven toepassingen in de gezondheidszorg en aanverwante domeinen.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Hulp nodig bij het bouwen van een ML-oplossing voor geneesmiddelenontwikkeling?<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superior ondersteunt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ontwikkeling van aangepaste machine learning-modellen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data-analyse en voorspellende modellering<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Computervisie- en patroonherkenningsoplossingen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">AI-consultancy en PoC-ontwikkeling<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\ud83d\udc49<\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Neem contact op met AI Superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> om uw machine learning-project voor geneesmiddelenontwikkeling te bespreken.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36966 size-full\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29.avif\" alt=\"Vergelijking van traditionele tijdlijnen en kosten voor geneesmiddelenontwikkeling met benaderingen die verbeterd zijn door machinaal leren.\" width=\"1358\" height=\"882\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29.avif 1358w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29-300x195.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29-1024x665.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29-768x499.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-29-18x12.avif 18w\" sizes=\"(max-width: 1358px) 100vw, 1358px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Belangrijke ML-toepassingen in de hele pipeline<\/span><\/h2>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Virtuele vertoning en Hitontdekking<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De eerste fase van geneesmiddelenontwikkeling omvat het identificeren van &quot;hits&quot;\u2014moleculen die enige biologische activiteit vertonen tegen een ziekteverwekkend doelwit. Traditioneel betekende dit het fysiek testen van tienduizenden verbindingen in laboratoriumtests.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Virtuele screening met behulp van machine learning draait dit model om. Deep learning-algoritmen, getraind op databases met chemische structuren, kunnen voorspellen welke moleculen het meest waarschijnlijk aan een specifiek eiwitdoelwit zullen binden. Onderzoekers testen vervolgens alleen de best gerangschikte kandidaten experimenteel, waardoor het aantal verbindingen dat gesynthetiseerd en getest moet worden drastisch afneemt.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Voorspelling van interacties tussen geneesmiddel en doelwit<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Inzicht in hoe een klein molecuul interacteert met zijn biologische doelwit is cruciaal voor de ontwikkeling van geneesmiddelen. Bindt het sterk genoeg? Activeert of remt het het doelwitprote\u00efne? Veroorzaakt het ongewenste neveneffecten?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning-modellen pakken deze vragen aan via verschillende benaderingen. Grafische neurale netwerken kunnen moleculen en eiwitten representeren als wiskundige grafieken en leren de bindingsaffiniteit te voorspellen op basis van structurele kenmerken. Recurrente neurale netwerken met reinforcement learning laten sterke prestaties zien bij taken die gebaseerd zijn op scorefuncties.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Vastgoedoptimalisatie en leadgeneratie<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Het vinden van een molecuul dat een doelwit raakt, is slechts het begin. Die eerste &quot;treffer&quot; moet worden geoptimaliseerd voor geneesmiddelachtige eigenschappen: orale biologische beschikbaarheid, metabolische stabiliteit, penetratie van de bloed-hersenbarri\u00e8re, lage toxiciteit en produceerbaarheid.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">ML-modellen helpen bij het navigeren door dit complexe optimalisatielandschap. Door te trainen op datasets die chemische structuren koppelen aan gemeten eigenschappen, leren algoritmen te voorspellen hoe structurele modificaties het gedrag van een verbinding zullen be\u00efnvloeden. Medicinale chemici kunnen vervolgens miljoenen chemische varianten computergestuurd onderzoeken voordat ze de meest veelbelovende opties synthetiseren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Classificatiebomen en random forest-modellen vertonen wisselende nauwkeurigheidsniveaus bij de analyse van medicamenteuze behandelingen. Deze ensemblemethoden combineren meerdere beslissingsbomen om robuuste voorspellingen te produceren, zelfs wanneer de trainingsgegevens ruis bevatten of onvolledig zijn.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-36965  aligncenter\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18.avif\" alt=\"Nauwkeurigheidsstatistieken voor verschillende machine learning-modellen voor taken in de geneesmiddelenontwikkeling, gebaseerd op door de NIH gepubliceerd onderzoek.\" width=\"581\" height=\"506\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18.avif 1264w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18-300x262.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18-1024x893.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18-768x670.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-18-14x12.avif 14w\" sizes=\"(max-width: 581px) 100vw, 581px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Datakwaliteit: de basis voor succes<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning-modellen zijn slechts zo goed als de data waarop ze getraind worden. De farmaceutische industrie heeft decennialang biologische en chemische data gegenereerd, maar veel daarvan bevindt zich in eigen databases of gepubliceerde artikelen in formaten die uitgebreide opschoning vereisen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De voorbereiding van de data vergt het grootste deel van de inspanning in elk ML-project voor de ontwikkeling van geneesmiddelen. Chemische structuren moeten worden gestandaardiseerd. Experimentele metingen vereisen kwaliteitscontrole om uitschieters en fouten te verwijderen. Biologische assaydata moeten worden genormaliseerd over verschillende experimentele platforms.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Deze weinig aantrekkelijke voorverwerking bepaalt of een model slaagt of faalt. Een diep neuraal netwerk dat getraind is op ruisende, inconsistente data zal onbetrouwbare voorspellingen produceren \u2013 slechte input leidt tot slechte output. Teams die veel investeren in dataverzameling en -validatie presteren steevast beter dan teams die achter de nieuwste algoritmische innovaties aanlopen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Huidige beperkingen en uitdagingen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ondanks indrukwekkende vooruitgang staat machine learning in de geneesmiddelenontwikkeling nog steeds voor aanzienlijke uitdagingen. Modellen die getraind zijn op \u00e9\u00e9n type chemische ruimte falen vaak wanneer ze worden toegepast op structureel verschillende verbindingen. Transfer learning biedt weliswaar een oplossing, maar lost het generalisatieprobleem niet volledig op.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Interpretatie blijft een belangrijk aandachtspunt. Wanneer een neuraal netwerk dat als een black box functioneert voorspelt dat verbinding X zal slagen en verbinding Y zal falen, willen medicinale chemici begrijpen waarom. Technieken voor verklaarbare AI worden steeds beter, maar veel modellen functioneren nog steeds als ondoorgrondelijke orakels.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De industrie worstelt ook met validatie. Een model kan een nauwkeurigheid van 95% behalen op testdata die niet voor de machine learning-machine zijn gebruikt, maar vertaalt zich dat ook naar succes in de praktijk? Prospectieve validatie \u2013 waarbij ML-voorspellingen experimenteel in het laboratorium worden getest \u2013 levert het ultieme bewijs, en veel gepubliceerde modellen hebben deze strenge toetsing niet ondergaan.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Het regelgevingslandschap<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De FDA is begonnen met het publiceren van richtlijnen voor het gebruik van AI en machine learning bij de ontwikkeling van geneesmiddelen. In januari 2025 publiceerde de FDA een conceptrichtlijn over het gebruik van kunstmatige intelligentie voor de ontwikkeling van geneesmiddelen en biologische producten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Deze aandacht van de regelgevende instanties biedt zowel kansen als uitdagingen. Enerzijds legitimeert de erkenning door de FDA machine learning als een waardevol instrument in farmaceutisch onderzoek. Anderzijds moeten bedrijven nu aantonen dat hun AI-systemen voldoen aan de normen voor transparantie, reproduceerbaarheid en validatie \u2013 eisen die de implementatie complexer maken.<\/span><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">ML-toepassingsgebied<\/span><\/th>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">Primair voordeel<\/span><\/th>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">Belangrijkste uitdaging<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Virtuele vertoning<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Test miljoenen verbindingen met behulp van computerberekeningen.<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Valse positieve voorspellingen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Doelvoorspelling<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Identificeer nieuwe verbanden tussen geneesmiddelen en ziekten.<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Beperkte trainingsgegevens voor zeldzame ziekten<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Vastgoedoptimalisatie<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Navigeer door een ontwerpomgeving met meerdere doelstellingen.<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Het afwegen van concurrerende eigenschappen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Toxiciteitsvoorspelling<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Signaleer gevaarlijke stoffen vroegtijdig.<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Lacunes in het begrip van toxiciteitsmechanismen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ontwerp van klinische studies<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Pati\u00ebntstratificatie en selectie van eindpunten<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Privacy- en gegevensdelingsbeperkingen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Impact in de praktijk en casestudies<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Farmaceutische bedrijven en biotech-startups zetten machine learning actief in voor hun ontwikkelingsproces. Grote onderzoeksinstellingen bieden nu speciale trainingsprogramma&#039;s aan over machine learning voor geneesmiddelenontwikkeling, wat de volwassenwording van het vakgebied weerspiegelt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Academisch onderzoek blijft grenzen verleggen. De integratie van machine learning is niet beperkt tot onderzoek in een vroeg stadium. ML-modellen helpen nu bij de optimalisatie van klinische studies, de werving van pati\u00ebnten, de voorspelling van bijwerkingen en de controle van productieprocessen. De gehele levenscyclus van geneesmiddelenontwikkeling maakt steeds meer gebruik van algoritmische beslissingsondersteuning.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Vooruitblik: De ML-ge\u00efntegreerde pipeline<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De volgende generatie geneesmiddelenontwikkeling zal machine learning niet langer als een optionele toevoeging beschouwen. In plaats daarvan zal ML de computationele ruggengraat vormen van farmaceutisch onderzoek, ge\u00efntegreerd in elke fase, van de initi\u00eble doelwitidentificatie tot post-marketing surveillance.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Er ontstaan al hybride benaderingen waarbij ML-voorspellingen de experimentele opzet sturen en experimentele resultaten worden gebruikt om modellen te verbeteren. Deze iteratieve cyclus versnelt het leerproces aanzienlijk, veel verder dan wat mensen of algoritmen afzonderlijk zouden kunnen bereiken.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Generatieve AI vertegenwoordigt de nieuwste grens. In plaats van alleen bestaande verbindingen te screenen, kunnen generatieve modellen nieuwe moleculaire structuren ontwerpen die geoptimaliseerd zijn voor specifieke eigenschappen. Deze door AI ontworpen moleculen verkennen vaak chemische gebieden die menselijke chemici niet intu\u00eftief zouden overwegen, wat leidt tot werkelijk innovatieve therapie\u00ebn.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maar technologie alleen zal de uitdagingen bij de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen niet oplossen. Succes vereist samenwerking tussen datawetenschappers die machine learning begrijpen en domeinexperts die verstand hebben van biologie, chemie en geneeskunde. De meest effectieve teams combineren rekenkracht met diepgaande wetenschappelijke kennis.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Veelgestelde vragen<\/span><\/h2>\n<div class=\"schema-faq-code\">\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Met hoeveel procent verlaagt machine learning de kosten voor de ontwikkeling van geneesmiddelen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Machine learning kan de kosten in de beginfase aanzienlijk verlagen door het aantal verbindingen dat fysiek gesynthetiseerd en getest moet worden te verminderen. Waar de traditionele pijplijn gemiddeld 1 tot 4 miljard dollar per goedgekeurd geneesmiddel kost, stelt screening met behulp van machine learning onderzoekers in staat hun experimentele middelen te richten op de meest veelbelovende kandidaten. Klinische proeven \u2013 de duurste fase \u2013 vereisen echter nog steeds dezelfde strenge tests op mensen, waardoor de totale kostenbesparingen slechts gedeeltelijk en niet transformatief zijn.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Hoe hoog is de verbetering van het succespercentage bij de ontwikkeling van geneesmiddelen met behulp van machine learning?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Het basissuccespercentage van fase I-onderzoeken tot goedkeuring ligt bij traditionele ontwikkelingsmethoden rond de 6,21 TP3T. Machine learning (ML) verbetert voornamelijk de kwaliteit van de kandidaat-geneesmiddelen die klinische onderzoeken ingaan, in plaats van de succespercentages van de onderzoeken direct te veranderen. Door toxiciteit, ongewenste neveneffecten en farmacokinetiek beter te voorspellen v\u00f3\u00f3r testen op mensen, zorgt ML ervoor dat alleen de meest veelbelovende moleculen doorgaan naar de kostbare onderzoeken in een laat stadium.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Hebben farmaceutische bedrijven behoefte aan interne expertise op het gebied van machine learning?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Grote farmaceutische bedrijven bouwen steeds vaker speciale AI- en ML-teams op. Kleinere biotechbedrijven werken vaak samen met gespecialiseerde bedrijven voor computationele geneesmiddelenontwikkeling of academische onderzoeksgroepen. De sleutel is niet per se het aannemen van tientallen datawetenschappers, maar ervoor zorgen dat ML-experts en experimentele wetenschappers nauw samenwerken in plaats van ge\u00efsoleerd te werken.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Kunnen ML-modellen experimentele tests volledig vervangen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Nee. Voorspellingen van machine learning moeten altijd experimenteel worden gevalideerd. Computationele modellen kunnen het aantal benodigde experimenten drastisch verminderen door onwaarschijnlijke kandidaten eruit te filteren, maar fysieke tests in cellen, dieren en uiteindelijk mensen blijven essentieel. Regelgevende instanties vereisen experimenteel bewijs; geen enkel geneesmiddel zal worden goedgekeurd op basis van louter algoritmische voorspellingen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Welke soorten machine learning-algoritmen werken het beste voor de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Verschillende algoritmen blinken uit in verschillende taken. Grafische neurale netwerken zijn goed in het voorspellen van moleculaire structuren. Random forests en gradient boosting werken effectief voor het voorspellen van eigenschappen op basis van moleculaire descriptors. Deep learning komt het best tot zijn recht wanneer er grote datasets beschikbaar zijn. Reinforcement learning is veelbelovend voor het genereren van nieuwe moleculen. De beste aanpak hangt af van het specifieke probleem, de beschikbare data en de rekenkracht.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Hoe gaat machine learning om met nieuwe ziektebeelden waarvoor beperkte data beschikbaar zijn?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Transfer learning en few-shot learning-technieken zijn nuttig. Modellen die zijn getraind op grote chemische databases kunnen worden verfijnd op kleinere datasets voor zeldzame ziekten. Kennisgrafieken die diverse biologische gegevensbronnen integreren, helpen ook, waardoor algoritmen gebruik kunnen maken van gerelateerde informatie, zelfs wanneer directe trainingsvoorbeelden schaars zijn. Toch blijven echt nieuwe doelen zonder analoge gegevens een uitdaging.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Wat is de tijdlijn voor het moment waarop met behulp van machine learning ontdekte medicijnen de pati\u00ebnten bereiken?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Verschillende met behulp van machine learning (ML) ontwikkelde geneesmiddelen zijn de afgelopen jaren in klinische studies terechtgekomen, maar geen enkel middel heeft tot nu toe goedkeuring van de regelgevende instanties gekregen. De tijdlijn van ontdekking tot goedkeuring beslaat nog steeds jaren \u2013 ML versnelt de ontdekkingsfase, maar verkort de duur van klinische studies of de beoordeling door de regelgevende instanties niet. Verwacht wordt dat de eerste golf van met ML ontdekte geneesmiddelen eind jaren 2020 en begin jaren 2030 goedkeuring zal krijgen.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusie<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning is ge\u00ebvolueerd van een experimentele curiositeit tot een essentieel instrument in farmaceutisch onderzoek. De technologie pakt re\u00eble problemen aan: astronomische kosten, doorlooptijden van tientallen jaren en teleurstellend lage slagingspercentages die de geneesmiddelenontwikkeling al generaties lang teisteren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gegevens van duizenden verbindingen tonen aan dat machine learning in staat is moleculaire eigenschappen te voorspellen, interacties tussen geneesmiddelen en hun doelwitten te identificeren en toxiciteitsproblemen vroegtijdig in het ontwikkelingsproces te signaleren. Modellen die nauwkeurigheidspercentages van meer dan 95% behalen bij specifieke taken, laten zien dat computationele voorspellingen daadwerkelijk nuttig zijn geworden en niet slechts academische beloftes inhouden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Het vakgebied kampt nog steeds met uitdagingen op het gebied van generalisatie, interpreteerbaarheid en validatie. Maar de trend is duidelijk: de pijplijnen voor geneesmiddelenontwikkeling zullen machine learning steeds dieper integreren, waarbij menselijke expertise wordt gecombineerd met computerkracht om sneller betere medicijnen te ontwikkelen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Voor onderzoekers, farmaceutische bedrijven en pati\u00ebnten die wachten op nieuwe behandelingen, is machine learning geen wondermiddel, maar een krachtige versneller. Het harde werk om de biologie van ziekten te begrijpen en effectieve therapie\u00ebn te ontwerpen blijft bestaan, maar ML-tools maken dat werk effici\u00ebnter, gerichter en uiteindelijk succesvoller.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quick Summary: Machine learning is revolutionizing drug discovery by accelerating molecule screening, predicting drug-target interactions, and optimizing chemical properties. The technology addresses the industry&#8217;s core challenge: traditional drug development takes over a decade and costs US$2.8 billion on average, with approximately 6.2% success rate from Phase I trials to approval. ML models now help pharmaceutical [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":36964,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-36963","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover how machine learning accelerates drug discovery, cutting development time and costs while improving success rates. Expert analysis + real applications.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-drug-discovery\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"nl_NL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover how machine learning accelerates drug discovery, cutting development time and costs while improving success rates. Expert analysis + real applications.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-drug-discovery\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"aisuperior\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-05-22T08:49:49+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1168\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"784\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"kateryna\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@aisuperior\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@aisuperior\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Geschreven door\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"kateryna\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Geschatte leestijd\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"kateryna\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c\"},\"headline\":\"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide\",\"datePublished\":\"2026-05-22T08:49:49+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/\"},\"wordCount\":1971,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-34.webp\",\"articleSection\":[\"Blog\"],\"inLanguage\":\"nl-NL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/\",\"name\":\"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-34.webp\",\"datePublished\":\"2026-05-22T08:49:49+00:00\",\"description\":\"Discover how machine learning accelerates drug discovery, cutting development time and costs while improving success rates. Expert analysis + real applications.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-34.webp\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-34.webp\",\"width\":1168,\"height\":784},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-drug-discovery\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\",\"name\":\"aisuperior\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"nl-NL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\",\"name\":\"aisuperior\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/02\\\/logo-1.png.webp\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/02\\\/logo-1.png.webp\",\"width\":320,\"height\":59,\"caption\":\"aisuperior\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/aisuperior\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/aisuperior\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/ai-superior\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/ai_superior\\\/\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c\",\"name\":\"kateryna\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"caption\":\"kateryna\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Machine learning in geneesmiddelenontwikkeling: een gids voor 2026.","description":"Ontdek hoe machine learning de geneesmiddelenontwikkeling versnelt, de ontwikkeltijd en -kosten verlaagt en de slagingskans vergroot. Deskundige analyse + praktijkvoorbeelden.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-drug-discovery\/","og_locale":"nl_NL","og_type":"article","og_title":"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide","og_description":"Discover how machine learning accelerates drug discovery, cutting development time and costs while improving success rates. Expert analysis + real applications.","og_url":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-drug-discovery\/","og_site_name":"aisuperior","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior","article_published_time":"2026-05-22T08:49:49+00:00","og_image":[{"width":1168,"height":784,"url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp","type":"image\/webp"}],"author":"kateryna","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@aisuperior","twitter_site":"@aisuperior","twitter_misc":{"Geschreven door":"kateryna","Geschatte leestijd":"10 minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/"},"author":{"name":"kateryna","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/person\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c"},"headline":"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide","datePublished":"2026-05-22T08:49:49+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/"},"wordCount":1971,"publisher":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp","articleSection":["Blog"],"inLanguage":"nl-NL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/","url":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/","name":"Machine learning in geneesmiddelenontwikkeling: een gids voor 2026.","isPartOf":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp","datePublished":"2026-05-22T08:49:49+00:00","description":"Ontdek hoe machine learning de geneesmiddelenontwikkeling versnelt, de ontwikkeltijd en -kosten verlaagt en de slagingskans vergroot. Deskundige analyse + praktijkvoorbeelden.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#breadcrumb"},"inLanguage":"nl-NL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#primaryimage","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-34.webp","width":1168,"height":784},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-drug-discovery\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/aisuperior.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Machine Learning in Drug Discovery: 2026 Guide"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#website","url":"https:\/\/aisuperior.com\/","name":"aisuperieur","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/aisuperior.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"nl-NL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization","name":"aisuperieur","url":"https:\/\/aisuperior.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/logo-1.png.webp","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/logo-1.png.webp","width":320,"height":59,"caption":"aisuperior"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior","https:\/\/x.com\/aisuperior","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ai-superior","https:\/\/www.instagram.com\/ai_superior\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/person\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c","name":"kateryna","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","caption":"kateryna"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36963","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36963"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36963\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36968,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36963\/revisions\/36968"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36964"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36963"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36963"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36963"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}