Met een subsidie van 20 miljoen euro van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) ontwikkelt het BioMotive-consortium, een samenwerking tussen het UMC Utrecht en de Universiteit Twente, een revolutionaire generatie MRI-scanners die het mogelijk maakt om het menselijk lichaam te bestuderen tijdens natuurlijke bewegingen zoals lopen of fietsen.
Tot nu toe worden MRI-scans gemaakt terwijl patiënten stil en platliggen, terwijl juist veel ziekten, van artrose en hartfalen tot spier- en stofwisselingsziekten, nauw samenhangen met houding en beweging. “Met de BioMotive-infrastructuur krijgen we een unieke inkijk in het lichaam in actie,” zegt prof. dr. Nico van den Berg (UMC Utrecht). “We kunnen straks zien hoe spieren, organen en stofwisseling samenwerken tijdens beweging en zo beter begrijpen hoe het lichaam functioneert in gezondheid en ziekte.”
Twee MRI's voor dynamisch onderzoek
Binnen het project verrijzen twee unieke onderzoeksfaciliteiten:
- Een open 0.5 Tesla MRI-scanner voor beeldvorming in een rechtopstaande houding bij de Universiteit Twente (gereed in 2026).
- Een 3 Tesla ‘walk-in’ MRI-scanner bij het UMC Utrecht, die metingen mogelijk maakt terwijl deelnemers daadwerkelijk bewegen (gereed in 2030).
Beide scanners worden uitgerust met speciale onderzoeksapparatuur, zoals fietsen, hartmonitors en bewegingssensoren, om inspanning en fysiologische reacties real-time te meten. Zo kunnen onderzoekers voor het eerst met MRI kijken naar het lichaam in natuurlijke houding en beweging. De faciliteiten zijn gericht op wetenschappelijk onderzoek, niet op directe patiëntenzorg.
Drie onderzoeksgebieden
Het BioMotive-project richt zich op drie grote onderzoeksgebieden:
- Hart- en vaatziekten; bijvoorbeeld hartfalen en erfelijke afwijkingen.
- Bewegingsapparaat; waaronder spierziekten, sportblessures en artrose.
- Stofwisseling en spijsvertering; bij metabole en neuromusculaire aandoeningen.
Door MRI-technologie te combineren met bewegingsanalyse, fysische modellen en AI-gestuurde data-analyse, kunnen onderzoekers interne krachten, doorbloeding en spierspanning tegelijk in kaart brengen. “Dankzij BioMotive kunnen we het lichaam voor het eerst live volgen tijdens realistische bewegingen,” zegt dr. ir. Martijn Froeling (UMC Utrecht). “Dat is een echte doorbraak in biomechanisch en cardiologisch onderzoek.”
Het BioMotive-consortium brengt de expertise van bijna alle Nederlandse topinstellingen samen, waaronder Radboudumc, TU Eindhoven, Amsterdam UMC, Maastricht UMC+, UMC Groningen, Leiden UMC, Erasmus MC, Wageningen University & Research, VU Amsterdam, en partners als Klimmendaal, Kortradio en het Centraal Militair Hospitaal.
“Deze infrastructuur bouwen we echt sámen,” benadrukt dr. Frank Simonis (Universiteit Twente). “Door MRI-techniek te combineren met biomechanische en cardiologische kennis ontstaat iets wat geen enkele partij afzonderlijk had kunnen realiseren.”
Gepersonaliseerde diagnostiek en behandeling
De BioMotive-infrastructuur moet leiden tot:
- Nieuwe inzichten in hartfunctie, spierwerking en stofwisseling onder belasting.
- Combinatie van bewegings- en metabole beeldvorming in één onderzoeksomgeving.
- Innovaties voor preventie, diagnose en behandeling van veelvoorkomende aandoeningen.
- Ontwikkeling van gepersonaliseerde biomechanische modellen als basis voor toekomstige zorg.
Dankzij deze investering ontstaat een wereldprimeur: een onderzoeksfaciliteit die het menselijk lichaam niet langer stilstaand, maar in volle beweging zichtbaar maakt — een grote stap richting persoonlijke, data-gedreven en preventieve zorg van de toekomst.
MRI met realtime correcties
Begin dit jaar schreven wij over een nieuwe methode om beeldvormingsfouten in MRI-scans van de hersenbloedstroom te corrigeren. Met behulp van geavanceerde wiskundige modellen kunnen onvolledige of foutieve gegevens automatisch worden aangevuld, zonder dat een patiënt opnieuw hoeft te worden gescand. Dit verhoogt de nauwkeurigheid en diagnostische waarde van MRI-onderzoeken aanzienlijk.
De modellen zijn getest op 258 fase-contrast-MRI’s van 196 patiënten, waaronder kinderen met epilepsie of hersentumoren en volwassenen met afwijkende doorbloeding. De algoritmen bleken in staat betrouwbare schattingen te maken, zelfs bij incomplete of complexe datasets.
Omdat de techniek werkt op bestaande 3T-MRI-systemen, kan zij breed worden toegepast in ziekenhuizen zonder extra apparatuur. De onderzoekers werken nu aan real-time foutcorrectie, waardoor fouten direct tijdens de scan herkend en gecorrigeerd worden, een stap richting snellere en betrouwbaardere hersendiagnostiek.
