Mail: redactie@niernieuws.nl | 030 - 288 9994 | NL16 TRIO 0197 707866



Reageer | Verstuur | Druk af   

Gepersonaliseerde screening en behandeling

Door Brenda de Coninck 

Hessel Peters-Sengers, postdoc-onderzoeker bij het Amsterdam UMC en een van de sprekers tijdens de Wetenschapsdag 2018, vertelde tijdens de workshop ‘Personalized screening en behandeling’ hoe Big Data binnen de zorg toeneemt. ‘De hoeveelheid data die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Deze data bevat een schat aan informatie voor o.a. wetenschappelijk onderzoek. Wat zouden we willen weten? Welke informatie is nuttig om te vergaren?’ legde hij zijn toehoorders voor. ‘Kunnen we met een zo groot mogelijk bulk aan informatie bijvoorbeeld transplantaatfalen op voorhand voorspellen?’

‘Medische risicofactoren op voorhand inschatten is belangrijk’ zo stelt de onderzoeker ‘zodat je kunt interveniëren. Daarvoor is het nodig dat systemen op elkaar worden afgestemd. Automatische informatie koppelen vergroot de diversiteit van data en daarmee de precisie waarmee we voorspellingen kunnen doen.’ Hessel laat slides zien waarop vier verschillende modellen staan afgebeeld, met elk hun eigen informatiebron/database. Het loopt van leeftijd, geslacht en andere medische karakteristieken ten tijde van transplantatie, naar modellen die additioneel ook opleiding, inkomen en het hebben van een relatie laten zien. Het laatste model includeert ook nog de notities van artsen. Hoe meer modellen samen worden gevoegd, hoe beter transplantaatfalen kan worden voorspeld. Dat laat een recent onderzoek zien (Srinivas, T.R. (2017) Big data, predictive analytics, and quality Improvement in kidney transplantation: a proof of concept. AJT).

Grote bedrijven zoals Google en Watson (IBM) suggereren met nieuwe datatechnieken de nabije toekomst te veranderen in de besluitvorming van behandeling, die zelfs accurater is dan de kennis van artsen. Maar een hogere accuraatheid wil niet zeggen dat automatisch het gedrag van de arts/patiënt zal veranderen. Is Big Data wellicht een hype? Zal dit nieuwe model voor transplantaatfalen het gedrag van de arts/patiënt veranderen? En zijn alle data wel betrouwbaar? Wat als deze onjuist is door commerciële belangen? Hoe transparant is de informatie?

Hij toont vervolgens op het scherm een protocol dat in zijn ziekenhuis wordt gehanteerd om de nierfunctie van transplantatiepatiënten te volgen. Die is voor iedereen hetzelfde en gebaseerd op een ‘one size fits all’. Er is vooralsnog geen verschil te zien in de momenten waarop patiënten naar het ziekenhuis komen, hoewel hun uitslagen van de nierfunctie niet precies dezelfde zullen zijn. Hessel vraag zich af: is het mogelijk om het ‘one size fits all’ protocol te personaliseren?

Hessel vertelt enthousiast over zijn onderzoek naar biomarkers die gevonden worden in het bloedserum en in het eiwit in de urine, om erachter te komen of een model dat de medische geschiedenis van de patiënt in acht neemt kan leiden tot een gepersonaliseerde screening van transplantatiepatienten. Hij heeft hiervoor eerst een simulatiestudie opgezet en selecteerde daarvoor - random - 50 patienten die danwel het ‘normale’ screeningsprotocol volgen, danwel het gepersonaliseerde screeningsprotocol. Wat is het verschil tussen een gefixeerd en gepersonaliseerd protocol? Het antwoord is duidelijk: het gepersonaliseerde model leidt tot een enorme reductie in het aantal bezoeken (tot wel 50%, wat gepaard gaat met een kostenbesparing tot € 14.500.000 in Nederland). Het model moet nog geoptimaliseerd worden, gevalideerd in een ander ziekenhuis, en uiteindelijk zal een dergelijk protocol moeten worden getest in de praktijk in een gerandomiseerde gecontroleerd onderzoek.

De onderzoeker sluit zijn betoog af door op te merken dat patiënten niet alle symptomen delen met hun artsen omdat dit niet altijd gemakkelijk is of vanzelfsprekend. Hoe beïnvloedt dat de uitkomsten van onderzoek, als niet alle relevante informatie op tafel komt? Een uur bleek te kort om alle vragen te beantwoorden. Wat dat betreft waren de toehoorder even enthousiast als de onderzoeker.

sterren Gepubliceerd: donderdag 18-10-2018 | Nog geen reacties




Afweerweb uit witte bloedcel speelt belangrijke rol in auto-immuunziekten

Door Rosa Wouda - Een interview met arts-onderzoeker Laura van Dam uit het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) over haar onderzoek naar de rol van NETs (neutrofiel extracellulaire traps) in de pathofysiologie van ANCA-geassocieerde vasculitis (AAV) en Systemische Lupus Erythematosus (SLE). Laura heeft biomedische wetenschappen gestudeerd aan de Universiteit van Amsterdam en heeft daarna via het SUMMA traject in Utrecht haar opleiding tot arts afgerond. Ze werkt nu sinds vier jaar als arts-onderzoeker bij de afdeling nefrologie onder leiding van nefroloog dr. Onno Teng. Aansluitend bij haar achtergrond als biomedisch wetenschapper en arts, richt zij zich met name op translationeel onderzoek waarbij ze onderzoek in het lab combineert met klinisch onderzoek om zo de vertaalslag te maken naar de patiŽnt.

Lees meer »

Ieder genetisch profiel eigen nierdieet »

In hoeverre je dieet bijdraagt aan aan de conditie van je nieren is mogelijk genetisch bepaald, zo blijkt uit recent Amerikaans onderzoek. NierpatiŽnten die een bepaald gen missen, hebben er misschien baat bij veel broccoli in hun dieet op te nemen. De onderzoekers verwijderden bij onderzoeksmuizen het Glutathione S-transferase mu-1 (GSTM1) gen. Die muizen kregen vervolgens vaker last van hoge bloeddruk en nierproblemen.

Lees meer »

NN TV: De calciumpoortwachter TRPV5 in beeld »

Onderzoekers van de Radboud Universiteit Nijmegen zijn erin geslaagd de structuur van het ionkanaal TRPV5 in beeld te brengen. Dit eiwit bevindt zich in niercellen en regelt hoeveel calcium de cellen in en uit gaat. Dr. Jenny van der Wijst en Mark van Goor MSc vertellen hoe ze tot deze doorbraak zijn gekomen.


Gepersonaliseerde screening en behandeling





NierNieuws en zijn adverteerders maken soms gebruik van cookies. Klik hier voor meer informatie.
Ons Pricaystatement vindt u hier