Met zijn recent afgeronde studie zette professor Juan A. Hernandez-Tamames, onderzoeker bij het Erasmus MC in Rotterdam en aan de Technische Universiteit Delft, samen met zijn onderzoeksteam*, een eerste stap naar een snellere en nauwkeurigere diagnose van atypische parkinsonismen. We spraken Juan over het onderzoek en de toekomst.
Het onderzoek van Juan richtte zich op het diagnosticeren van atypische parkinsonismen. Atypische vormen van parkinsonismen lijken op de ziekte van Parkinson, maar hebben een andere oorzaak. Vaak wordt de diagnose van parkinson pas in een laat stadium van de ziekte gesteld. Er zijn weinig meetbare veranderingen bekend in vroege stadia van zowel de ziekte van Parkinson als atypische parkinsonismen. In het onderzoek van Juan hebben ze een AI-model gemaakt met als doel het eerder en nauwkeuriger diagnosticeren van de ziekte van Parkinson en parkinsonismen. AI-technologie verwijst naar computersystemen die taken uitvoeren, zoals het analyseren van gegevens om complexe problemen op te lossen. Computers kunnen zo, soms beter dan mensen, patronen herkennen en zo bijvoorbeeld ziektes diagnosticeren. Er wordt dan vaak een specifiek AI-model gemaakt voor een bepaald doel, zoals het diagnosticeren van atypische parkinsonismen.
→ Lees meer over diagnoses vaststellen bij parkinson
Wat is er uit het onderzoek gekomen?
Juan heeft met zijn team een AI-model getraind om MRI-data te analyseren. Dit model herkent kenmerken van de verschillende parkinson ziektebeelden die lastig met het blote oog te herkennen zijn voor artsen. Hierdoor kunnen verschillende parkinsonismen nauwkeuriger en betrouwbaarder gediagnosticeerd worden. “Deze geïntegreerde aanpak belooft eerdere en nauwkeurigere diagnoses, wat klinische praktijken kan transformeren en de uitkomsten voor patiënten kan verbeteren door meer gerichte behandelingen mogelijk te maken,” vult Juan aan.
Het gaat hier om een proof of concept studie. Wat betekent dat?
Een proof of concept studie is een onderzoek dat bedoeld is om aan te tonen dat een idee of methode werkt in de praktijk. Het toont met een minimale tijds- en geldinvestering aan dat een bepaalde richting van onderzoek de moeite waard is. Vaak worden proof of concept studies dan ook gebruikt als basis voor uitgebreider onderzoek. Juan legt uit: “Ons onderzoek is momenteel een proof of concept studie om twee hoofdredenen. Ten eerste is het aantal proefpersonen dat bij de studie betrokken is nog klein (96 proefpersonen), waardoor het moeilijk is om definitieve resultaten te verkrijgen en bevindingen te generaliseren naar een bredere populatie. Ten tweede hebben we meer tijd nodig om de voorspelbaarheid van de methode te evalueren, omdat de proefpersonen nog een definitieve diagnose moeten krijgen voor een uitgebreide beoordeling. Deze beperkingen benadrukken de noodzaak van grootschaligere studies en longitudinale opvolgingen om de doeltreffendheid en betrouwbaarheid van een voorgestelde diagnostische aanpak te bevestigen.” Bij longitudinale onderzoeken doen onderzoekers over lange tijd bij dezelfde groep mensen onderzoek. Hoewel de resultaten dus veelbelovend zijn, is deze proof of concept studie vooral een opstap naar grootschaliger onderzoek.
Wat ligt er in het verschiet?
“We moeten het aantal proefpersonen aanzienlijk verhogen om de nauwkeurigheid van ons AI-model te verbeteren,” vertelt Juan. Hij is hiervoor al in gesprek met Dr. Anton Meijer en prof. dr. Bas Bloem van het Radboudumc Expertisecentrum voor Parkinson om samen een grotere groep proefpersonen te kunnen realiseren.
Om de stap naar zo’n grootschaliger onderzoek te kunnen zetten, is subsidie heel belangrijk, vertelt Juan: “Financiering voor verder onderzoek is op dit moment cruciaal om verschillende redenen. Ten eerste is het uitbreiden van onze studie met een groter aantal proefpersonen essentieel voor het valideren en verfijnen van onze resultaten. Zo kan het AI-model de nauwkeurigheid bereiken die nodig is voor klinisch gebruik. Ten tweede zal voortdurende financiële steun de integratie en optimalisatie van geavanceerde MRI-technieken in een breder scala aan klinische settings mogelijk maken. Ten derde zal financiering de samenwerking met vooraanstaande experts en instellingen, zoals het Radboudumc Expertisecentrum voor Parkinson, bevorderen, waardoor de diepgang en reikwijdte van ons onderzoek worden vergroot. Ten slotte zal aanhoudende financiering uitgebreide longitudinale studies mogelijk maken, om de langetermijnvoorspelbaarheid en betrouwbaarheid van onze diagnostische aanpak te evalueren. Dit zal uiteindelijk leiden tot verbeterde patiëntuitkomsten en vooruitgang op het gebied van neuro-imaging.”
→ Lees meer over de verschillen tussen parkinson en atypische parkinsonismen
*Dit onderzoek heeft Juan samen met zijn onderzoeksteam uitgevoerd: Dr. Anke van der Eerden, PhD (Neuroradioloog, Erasmus MC), Dr. Anton Meijer, PhD (Neuroradioloog, Radboudumc), Dr. Agnita Boon, PhD (Neuroloog, Erasmus MC). Dr. Elise Dopper, PhD (Neuroloog, Erasmus MC), Dr. Ir. Samy Abo-Seada (Erasmus MC) en Dr. Ir. Laura Nunez-Gonzalez (Erasmus MC)
ParkinsonNL wil zo snel mogelijk de ziekte afremmen en genezen en tegelijk de zorg verbeteren voor mensen die nú parkinson hebben. Daarom investeren we in onderzoek en innovaties die het verschil maken voor mensen met parkinson.