WAAR WIJ TROTS OP ZIJN

KAI YE LeiDen/aMSteRDaM CenteR FOR DRUg ReSeRaCH (LaCDR)
De manier waarop bepaalde aminozuren qua aantal, volgorde
of patroon ingebed zijn in eiwitketens, zegt iets over hun functie.
Daarom zijn talloze onderzoekers de afgelopen vijftig jaar bezig
geweest met het ontcijferen van ‘de taal des levens’ door reeksen
eiwitten te vergelijken en zogeheten fylogenetische bomen te
construeren. Wat gebeurt er als een virus of een geneesmiddel
een mensenlichaam binnenkomt? Wat verandert er dan in de
eiwitsamenstelling van de cel en hoe kun je dat zien? Onderzoek
daaraan is omvangrijk en tijdrovend, maar is wel essentieel voor
het maken van effectieve geneesmiddelen. Slimme algoritmen die
kai Ye ontwikkelde, leiden tot betere en veel snellere methodes
om grote hoeveelheden eiwitten te vergelijken en te classificeren.
Op aanraden van een docent ging Kai Ye destijds (micro)biologie
studeren. “Want daar is nog het meest te ontdekken en liggen de
uitdagingen voor het oprapen.” Hij studeerde af aan de School
of Pharmacy van de Universiteit van Wuhan met een onderzoek
over de ziekte van Alzheimer. Toen in 2003 enkele Leidse universiteitsbestuurders
deze universiteit bezochten, viel Kai Ye de
bezoekers op als veelbelovend onderzoeker. Het resulteerde in
een uitnodiging. Kai schrapte de VS van zijn verlanglijstje en
reisde af naar Leiden.
Aan het Leiden/Amsterdam Center for Drug Research begon hij
‘TAAL DES LEVENS’
SNELLER ONTCIJFERD
bij Ad IJzerman zijn promotieonderzoek aan GPCR-eiwitten
(de afkorting staat voor G-protein-coupled receptors). Deze eiwitfamilie
is de grootste in het menselijk lichaam, en het aangrijpingspunt
voor tal van geneesmiddelen. De bedoeling was meer te
weten te komen over de interactie tussen geneesmiddelen en
deze eiwitten, door die laatste in meer detail te analyseren.
Kai Ye ontpopte zich volgens IJzerman als een creatief onderzoeker,
die vrij en onvervaard samenwerking zocht met andere
wetenschappers.
Al doende werd Kai Ye bioinformaticus. Hij schrok er niet voor
terug om ICT-methodes te gebruiken die elders in zwang zijn,
zoals sequential pattern mining. Als voorbeeld noemt hij: “Klanten
die een digitale camera kopen, schaffen waarschijnlijk binnen een
maand een memorykaart aan en binnen nog een maand een
fotoprinter. De reeks ‘digitale camera – memorykaart – fotoprinter’
(of c*m*f) noemen we een sequentiepatroon. Zo’n patroon omvat
bepaalde regels en is bruikbaar voor voorraadmanagement en
marketing.”
Hij vervolgt: “Iets dergelijks kun je ook doen met eiwitten en eiwit -
families, van nature geordende verzamelingen van aminozuren.”
Uitgaande van RELIEF – een geavanceerde machine-learning-techniek
ofwel een zelflerend computerprogramma – ontwikkelde hij
37