Dagelijks verschijnen er op de Nederlandse en internationale websites van ICT&health berichten over innovatieve internationale studies, nieuwe behandelmethodes en geavanceerde diagnostiek. Vaak nog aan het begin van een lang traject, maar zeker ook veelbelovend. Elke editie lichten we een aantal van deze berichten toe om u ‘food for thought’ te bieden.
Dashboard helpt bij voorbereiding op dengue- en malaria-uitbraken
Onderzoekers van University of California San Diego hebben een digitaal platform ontwikkeld dat overheden ondersteunt bij het voorspellen van uitbraken van infectieziekten en het plannen van benodigde middelen. Het platform, Disease Incidence and Resource Estimator (DIRE), wordt momenteel ingezet in Peru en Brazilië ter ondersteuning van de aanpak van dengue en malaria, in samenwerking met UNICEF en New Light Technologies.
DIRE combineert geospatiale voorspellende analyses met interactieve kaarten en vertaalt academische ziektevoorspellingen naar praktische besluitvormingsinformatie. Het dashboard toont per regio historische casusdata, kortetermijnprognoses (tot twee maanden vooruit) en relevante milieu- en sociaaleconomische indicatoren. Ook wordt expliciet aangegeven waar onzekerheden in de voorspellingen groter zijn.
Naast het voorspellen van ziekte-incidentie schat het platform welke middelen nodig zijn voor bestrijding en behandeling, waaronder personeelscapaciteit, vaccins en ontsmettingskits, inclusief bijbehorende kosten. Daarmee ondersteunt DIRE niet alleen epidemiologische monitoring, maar ook operationele planning. Voor lokale bestuurders kunnen beknopte, locatiespecifieke PDF-rapporten worden gegenereerd.
Klimaatverandering vergroot druk
Volgens projectleider Gordon McCord vergroot vooral klimaatverandering de druk van door muggen overgedragen ziekten in Latijns-Amerika. Ontbossing, veranderend landgebruik en bevolkingsmigratie vergroten de blootstelling, met name in en rond het Amazonegebied. Dengue en malaria blijven daardoor een structurele bedreiging voor de volksgezondheid in delen van Peru en Brazilië.
De voorspellingsengine van DIRE is gebaseerd op een ensemble-machine-learningbenadering, beschreven in een studie uit 2024 in Scientific Reports. Deze methode, mede ontwikkeld met UNICEF en de European Space Agency, is door UC San Diego vertaald naar een platform voor realtime besluitvormingsondersteuning en uitgebreid met modellen voor malaria.
DIRE bevindt zich momenteel in een soft-launchfase. Op termijn willen de ontwikkelaars het platform uitbreiden naar andere landen en gezondheidsbedreigingen, met als doel overheden te helpen eerder en gerichter in te grijpen bij dreigende uitbraken.
Meer informatie: link
Slimme contactlens voor continue oogdrukmeting
Glaucoom is wereldwijd een van de belangrijkste oorzaken van onomkeerbare blindheid. Een verhoogde intraoculaire druk (IOP) geldt als de belangrijkste beïnvloedbare risicofactor, maar structurele monitoring is in de praktijk lastig. Bestaande meetinstrumenten zijn niet draagbaar, niet geschikt voor continu gebruik en vaak beperkt tot de klinische setting. Daardoor ontbreekt bij veel patiënten het dagelijkse inzicht dat nodig is voor tijdige bijsturing van de behandeling.
Die beperking weegt extra zwaar in vergrijzende samenlevingen. Naarmate de leeftijd toeneemt, stijgt ook het risico op verhoogde oogdruk en glaucoom. In landen als Japan, waar de vergrijzing snel gaat, groeit de behoefte aan toegankelijke en continue oogdrukmeting buiten het ziekenhuis.
Contactlens als meetplatform
Japanse onderzoekers hebben hiervoor een nieuwe oplossing ontwikkeld: een slimme contactlens met een geïntegreerde dunnefilmsensor die de oogdruk in realtime kan meten tijdens dagelijks gebruik. Het onderzoek staat onder leiding van Takeo Miyake van de Graduate School of Information, Production and Systems aan de Waseda University. De resultaten zijn gepubliceerd in npj Flexible Electronics.
De onderzoekers integreerden een extreem dunne, flexibele sensor rechtstreeks in een zachte contactlens. Daarmee ontstaat een draagbare meetoplossing die geschikt is voor continue (24/7) monitoring, zonder merkbaar verlies aan draagcomfort.
Hoge gevoeligheid
De sensor is gebaseerd op een gebarsten dunne film van PEDOT:PSS en PVA, waarvan de elektrische weerstand verandert bij kleine drukvariaties. Door een meerlaagse opbouw en specifieke materiaaleigenschappen kan de sensor zeer kleine veranderingen in oogdruk detecteren.
Voor draadloze uitlezing combineerde het team de sensor met een dubbele gouden antenne van 70 MHz en paste het pariteit-tijdsymmetrische draadloze technologie toe. Deze benadering verhoogde de gevoeligheid van de metingen met een factor 183 ten opzichte van conventionele draadloze sensoren, waardoor de technologie ook buiten gecontroleerde klinische omgevingen toepasbaar wordt.
Laboratoriumtests met varkensogen en dierproeven met konijnen lieten een sterke lineaire correlatie zien tussen de metingen van de contactlens en die van een commerciële tonometer, wat wijst op een hoge meetbetrouwbaarheid.
Naar niet-invasieve, langdurige monitoring
Volgens Miyake is het integreren van elektronica in een contactlens technisch complex, vanwege de beperkte ruimte en het vereiste draagcomfort. Door microfabricage toe te passen, slaagde het team erin een functionele en comfortabele sensor te ontwikkelen. De onderzoekers zien het platform als een basis voor langdurige, niet-invasieve monitoring van de intraoculaire druk, met potentieel voor vroegere diagnose, betere follow-up en effectievere behandeling van glaucoom.
Meer informatie: link
Deep learning verfijnt genetische analyse bij kanker en RNA
Onderzoekers van de Faculteit Ingenieurswetenschappen van de University of Hong Kong hebben twee nieuwe deep learning-algoritmen ontwikkeld die genetische analyse met long-read sequencing aanzienlijk verbeteren. De algoritmen - ClairS-TO en Clair3-RNA - verhogen de nauwkeurigheid van mutatiedetectie bij kankerdiagnostiek en RNA-gebaseerd genoomonderzoek. De resultaten zijn gepubliceerd in Nature Communications.
Beide algoritmen zijn ontworpen voor long-read sequencing, een technologie die lange, aaneengesloten DNA- en RNA-fragmenten leest en daardoor rijkere genetische informatie oplevert dan traditionele methoden. Die rijkdom brengt echter ook complexiteit met zich mee: meetfouten, biologische variatie en sequentieruis maken betrouwbare interpretatie lastig, met name bij tumormateriaal en RNA-data.
Tumoranalyse zonder referentieweefsel
ClairS-TO richt zich op een bekend knelpunt in de oncologische diagnostiek: het ontbreken van een passend gezond referentiemonster. In veel klinische situaties is dergelijk materiaal niet beschikbaar, terwijl conventionele analysemethoden hier wel van afhankelijk zijn om echte mutaties te onderscheiden van meetartefacten.
Het nieuwe algoritme gebruikt een architectuur met twee neurale netwerken. Het ene netwerk identificeert potentiële mutaties, terwijl het tweede netwerk sequentiefouten en technische artefacten wegfiltert. Hierdoor kan tumor-DNA betrouwbaar worden geanalyseerd zonder referentieweefsel. Dat verlaagt de kosten, verkort de analysetijd en vergroot de toepasbaarheid van nauwkeurige genetische diagnostiek in de klinische praktijk.
Doorbraak in RNA-sequencing
Clair3-RNA is volgens de onderzoekers het eerste deep learning-model dat specifiek is ontwikkeld voor het detecteren van kleine genetische varianten in RNA-sequencingdata met lange leeslengtes. RNA-analyse is extra complex door biologische processen zoals RNA-bewerking, die mutaties kunnen maskeren of nabootsen.
Door deep learning toe te passen, kan Clair3-RNA onderscheid maken tussen echte genetische varianten en biologische of technische ruis. Dit maakt het mogelijk om genexpressie en mutaties gelijktijdig en nauwkeuriger te analyseren, wat relevant is voor onderzoek naar kankerbiologie, ziekteprogressie en de ontwikkeling van gepersonaliseerde therapieën.
Breder AI-ecosysteem voor genomica
De nieuwe algoritmen maken deel uit van de open-source Clair-toolset voor genomische analyse. Eerdere modellen uit deze reeks worden al breed ingezet voor derdegeneratie-sequencing en gelden als een de facto standaard in het veld. Met ClairS-TO en Clair3-RNA breidt het team deze aanpak verder uit naar complexere klinische en transcriptomische toepassingen.
De combinatie van hogere nauwkeurigheid, lagere drempels en bredere inzetbaarheid benadrukt het potentieel van deep learning om genetische analyse te versnellen en beter toepasbaar te maken binnen precisiegeneeskunde en klinisch onderzoek.
Nieuw 3D-hybride beeldvormingssysteem combineert
echografie en licht
Onderzoekers van de Keck School of Medicine of USC en het California Institute of Technology hebben een nieuw beeldvormingssysteem ontwikkeld dat snelle, driedimensionale beelden van het menselijk lichaam kan maken zonder ioniserende straling. De techniek combineert echografie met fotoakoestische beeldvorming en maakt het mogelijk om zowel weefselstructuren als bloedvaten in één meting zichtbaar te maken. De resultaten zijn gepubliceerd in Nature Biomedical Engineering.
Medische beeldvorming speelt een centrale rol bij diagnose en behandeling van uiteenlopende aandoeningen, maar bestaande technieken kennen duidelijke beperkingen. MRI- en CT-scans zijn kostbaar en tijdrovend, CT maakt gebruik van ioniserende straling en conventionele echografie biedt vaak onvoldoende diepte of detail. Volgens de onderzoekers was juist die combinatie van beperkingen aanleiding om een alternatief platform te ontwikkelen.
Twee technieken, één systeem
Het nieuwe platform, RUS-PAT, combineert rotatie-echografie (rotational ultrasound tomography, RUST) met fotoakoestische tomografie (PAT). RUST gebruikt een boog van detectoren om driedimensionale volumebeelden van weefsel op te bouwen. PAT maakt gebruik van laserlicht dat door hemoglobine in bloed wordt geabsorbeerd, waardoor ultrasone signalen ontstaan die met dezelfde detectoren worden opgevangen. Zo ontstaan gelijktijdig 3D-beelden van anatomie en vaatstructuren.
Volgens co-hoofdauteur Lihong Wang maakt juist deze combinatie het mogelijk om gedetailleerde beelden te verkrijgen op klinisch relevante diepten, zonder sterke magnetische velden of röntgenstraling.
Snelle beeldvorming
In een proof-of-conceptstudie bij mensen werd RUS-PAT toegepast op verschillende lichaamsdelen, waaronder hersenen, borst, hand en voet. Bij patiënten met traumatisch hersenletsel, die een operatie ondergingen waarbij tijdelijk een deel van de schedel was verwijderd, kon het systeem weefsel en bloedvaten over een gebied van circa tien centimeter vastleggen in ongeveer tien seconden.
Volgens Charles Liu, hoogleraar aan USC, combineert het systeem relatief lage kosten met een groot beeldbereik en korte scantijden. Daarmee kan het platform knelpunten van MRI, CT en conventionele echografie deels ondervangen.
Nog geen klinische toepassing
Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, benadrukken de onderzoekers dat verdere ontwikkeling nodig is. Met name bij hersenbeeldvorming vormt de schedel een uitdaging doordat deze signalen vervormt. Het team werkt aan optimalisatie van ultrasone frequenties en standaardisering van de beeldkwaliteit. De studie laat zien dat RUS-PAT technisch haalbaar is, maar klinische inzet vergt verdere validatie.
Meer informatie: link
AI-model voorspelt risico op kankeruitzaaiing op
basis van genprofielen
Waarom sommige tumoren uitzaaien terwijl andere lokaal blijven, is een centrale vraag in de oncologie. Onderzoekers van de University of Geneva hebben nu een AI-model ontwikkeld dat het risico op kankeruitzaaiing kan voorspellen op basis van genexpressieprofielen. Door patronen in gecoördineerde genactiviteit te analyseren, biedt het model nieuwe mogelijkheden voor risicostratificatie en gepersonaliseerde behandeling. De resultaten zijn gepubliceerd in Cell Reports.
Het onderzoek toont dat metastase geen willekeurig proces is, maar voortkomt uit gestructureerde biologische programma’s. In plaats van zich te richten op individuele genetische mutaties, analyseerde het team genexpressiegradiënten in tumorcellen afkomstig uit darmkanker. Deze gradiënten correleren sterk met het vermogen van cellen om te migreren en metastasen te vormen. Volgens onderzoeksleider Ariel Ruiz i Altaba weerspiegelt kanker daarmee een ontspoorde vorm van normale ontwikkeling, waarbij latente ontwikkelingsprogramma’s opnieuw worden geactiveerd.
Voorspellende AI
Om dit mechanisme te ontrafelen, isoleerden en kloonden de onderzoekers individuele tumorcellen en onderzochten zij hun migratiegedrag in laboratorium- en diermodellen. Door de genexpressie van honderden genen in meerdere klonen te analyseren, identificeerden zij consistente patronen die onderscheid maken tussen sterk metastatische cellen en cellen met een beperkt verspreidingsvermogen.
Deze zogenaamde ‘genhandtekeningen’ vormden de basis voor het AI-model Mangrove Gene Signatures (MangroveGS). Het model combineert tientallen tot honderden genprofielen, waardoor het minder gevoelig is voor individuele variatie. Na training behaalde MangroveGS een voorspellingsnauwkeurigheid van bijna 80 procent voor metastase en terugkeer van de ziekte bij darmkanker. Opvallend is dat dezelfde genprofielen ook voorspellend bleken voor andere kankersoorten, waaronder borst-, long- en maagkanker.
Potentie voor klinische toepassing
In de klinische praktijk zou deze aanpak kunnen bijdragen aan gerichtere besluitvorming. Tumormonsters kunnen lokaal worden geanalyseerd, waarna geanonimiseerde RNA-gegevens via een beveiligde omgeving worden verwerkt tot een metastase-risicoscore. Dit kan helpen om patiënten met een laag risico te behoeden voor overbehandeling, terwijl patiënten met een hoog risico intensiever gevolgd of behandeld kunnen worden. Daarnaast kan het model ondersteuning bieden bij patiëntselectie voor klinische studies en de evaluatie van nieuwe therapieën.
Meer informatie: link
Digitale CGT vermindert angst en verbetert astmacontrole
Online cognitieve gedragstherapie (iCBT) kan astma-gerelateerde angst aanzienlijk verminderen en tegelijkertijd de ziektecontrole en kwaliteit van leven verbeteren bij volwassenen met astma. Dat blijkt uit nieuw onderzoek waarin een gestructureerde, digitale psychologische interventie werd vergeleken met standaardzorg. De studie laat zien dat de aanpak leidt tot minder angst en vermijdingsgedrag, zonder negatieve effecten op de longfunctie. De resultaten zijn gepubliceerd in Thorax.
Angst komt veel voor bij mensen met astma en treft naar schatting één op de drie volwassen patiënten. Astma-gerelateerde angst hangt samen met slechtere gezondheidsuitkomsten, meer klachten en een lagere kwaliteit van leven. Toch krijgt dit psychologische aspect in de reguliere astmazorg vaak weinig aandacht. Veel patiënten beperken hun dagelijkse activiteiten, zoals sporten of reizen, uit angst voor het uitlokken van symptomen, ook wanneer daar medisch gezien geen directe aanleiding voor is.
Gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek
Om deze lacune te onderzoeken voerden de onderzoekers een gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek uit met 90 volwassenen met astma en klinisch significante astma-gerelateerde angst. Deelnemers werden willekeurig toegewezen aan een acht weken durend iCBT-programma of aan standaardzorg, waarbij zij toegang hadden tot online medische informatie over astma.
Het iCBT-programma bestond uit educatieve modules en praktische oefeningen die deelnemers hielpen hun angst te herkennen en ermee om te gaan. Daarnaast ontvingen zij gedurende de interventie regelmatig persoonlijke feedback van een psycholoog. De belangrijkste uitkomstmaten waren veranderingen in angstniveau, astmacontrole, kwaliteit van leven en longfunctie.
Betere uitkomsten zonder risico’s
Deelnemers die het iCBT-programma volgden rapporteerden significant lagere angstniveaus dan de controlegroep. Ook verbeterden de astmacontrole en de kwaliteit van leven, en nam vermijdingsgedrag af. De longfunctie bleef onveranderd, wat erop wijst dat de digitale interventie veilig is en goed kan worden ingezet als aanvulling op medicamenteuze behandeling.
Volgens de onderzoekers laten de resultaten zien dat astma-gerelateerde angst zowel goed te identificeren als effectief te behandelen is met toegankelijke digitale interventies. Door psychologische factoren expliciet mee te nemen, kan niet alleen het dagelijks functioneren verbeteren, maar mogelijk ook de algehele ziektelast afnemen.
Vervolgonderzoek
Momenteel loopt een vervolgstudie waarin de interventie is aangepast voor kinderen en adolescenten van 8 tot 17 jaar, evenals hun ouders. Het doel is om angst en vermijdingsgedrag in een vroeg stadium aan te pakken en langdurige beperkingen in het dagelijks leven te voorkomen.
Meer informatie: link
