Hoogleraar precision medicine in respiratory disease Anke-Hilse Maitland-van der Zee (Amsterdam UMC) heeft een onderzoeksubsidie van 14,5 miljoen euro voor onderzoek naar biomarkers die kunnen helpen longschade te voorkomen of herstellen. In dit onderzoek spelen data een cruciale rol.
Foto: Universiteit van Amsterdam
Maitland-van der Zee ziet dat toepassing van data overal in de zorg steeds belangrijker wordt en heeft er ook een duidelijke opvatting over. Ze stelt namelijk dat clinici en wetenschappers meer oog moeten hebben voor big data. Van buitenaf beschouwd lijkt de toepassing daarvan inmiddels echter al aardig gemeengoed te worden in de medische wereld. Is dat een vertekend beeld? “Het begint gelukkig wel steeds meer te komen”, zegt ze. “Niemand schrikt nog van de term big data. We kunnen en steeds meer mee en het wordt ook steeds goedkoper. Maar de berg data die we tot onze beschikking krijgen groeit hard en het is nog niet altijd duidelijk wat we er klinisch mee kunnen. We zitten dus in een transitiefase, waarin we twee vragen moeten beantwoorden: wat kunnen we ermee en is het altijd nuttig?”
In het vakgebied van Maitland-van der Zee, ‘precision medicine’ in relatie tot longziekten, spelen data een cruciale rol. “Neem als voorbeeld astma”, vertelt ze ter verduidelijking van haar laatste opmerking. “Niet iedere astmapatiënt is hetzelfde. De een heeft vooral allergieën, de ander heeft last bij inspanning. Als je wilt weten wat er biologisch aan de hand is, kom je uit bij big data. Per sample hebben we heel veel meetpunten en die gebruiken we om te begrijpen wat er biologisch aan de hand is. Maar hebben we die ook allemaal in de kliniek nodig? Of kunnen we met een klein aantal meetpunten al herkennen wat voor fenotype een patiënt heeft?”
Tussen laboratorium en kliniek
De medische wetenschap loopt als het om big data gaat altijd wat voorop op de kliniek, stelt Maitland-van der Zee. “Wetenschappers krijgen een steeds beter beeld van wat daarmee wel en niet zinvol is”, zegt ze. “Maar het duurt een poos voordat dit zijn weg vindt naar de klinische praktijk. Neem als voorbeeld het meten van uitgeademde lucht, wat aandacht kreeg in het begin van de coronapandemie. Dat bleek in studiesetting toch wat anders dan gebruik in het veld waar de temperatuur wisselt, mensen parfum en handenalcohol gebruiken en de resultaten van de meting moeten worden afgelezen door mensen die weinig ervaring met de apparatuur hebben. Kortom, het moet werken in de setting waarin je het toepast. Er moet ook urgentiegevoel zijn bij clinici om van data gebruik te maken. Verder kunnen ethische problemen een rol spelen als je data in de kliniek gaat toepassen. En toepassing kost geld.”
Big data gebruiken in het laboratorium is dus echt anders dan in de klinische praktijk, wil Maitland-van der Zee maar zeggen. “Implementatie is een wetenschap op zich”, zegt ze. “en het kost heel veel tijd. Clinici willen resultaten uit een klinische trial als basis om een nieuwe toepassing te gaan gebruiken. Een voorbeeld: we verrichten nu onderzoek naar de toegevoegde waarde van genotyperen voor start met een langwerkende luchtwegverwijder in kinderen met astma. Bepaling van dit genotype kan helpen in beslissen voor welke kinderen dit geneesmiddel effectief is. We moeten daarvoor 300 kinderen includeren. We zijn nu 5 jaar bezig met deze studie en we hebben nog steeds maar 85 kinderen ingesloten.”
Clinici en informatici
Het onderwijs kan niet voorbijgaan aan de razendsnelle ontwikkelingen op het gebied van data. “Er moet meer aandacht komen voor welke data we tot onze beschikking hebben en ook voor welke biomarkers er zijn”, zegt Maitland-van der Zee. “We krijgen bijvoorbeeld steeds meer kennis over het microbioom in de longen en in de darmen, en hoe dit van invloed kan zijn op het immuunsysteem. Als we van die kennis gebruik willen maken, zijn daarvoor niet alleen vakinhoudelijke mensen nodig, de voorlopers onder de clinici die er al mee werken, maar ook bio-informatici. Data gebruiken is één ding, maar er combinaties mee maken en onderzoek mee doen is echt nog wel wat anders.”
Maitland-van der Zee heeft zelf ook een traject moeten doorlopen. Ze is opgeleid als apotheker en ging promotieonderzoek doen naar de genetische varianten die bepalen of een patiënt nut heeft van behandeling met statines. “Jarenlang heb ik op het gebied van de farmacogenetica gewerkt”, zegt ze, “ook in de Verenigde Staten. Gaandeweg groeide het besef: alleen met genetica komen we er niet. Als we ziek worden zijn het de eiwitten die veranderen, ook het microbioom is bepalend. Toen ik naar het AMC ging kwamen er steeds meer kansen voor onderzoek en middelen om data te combineren. Dat was cruciaal.”
Eerder (be)handelen
Maitland-van der Zee ontving recent een onderzoeksubsidie van 14,5 miljoen euro voor het zogeheten P4O2 onderzoek. Het idee hiervoor komt vanuit het Nationaal Programma Longonderzoek van de Netherlands Respiratory Society: in brainstormsessies met longartsen, wetenschappers, patiënten en private partijen werd gediscussieerd over hoe kunnen we als professionals in longziekten in Nederland nog beter samenwerken, waar zijn we goed in en wat is er de komende jaren nodig voor patiënten en zorgverleners? Dit leverde een lijst op met 10 punten waar we in Nederland onderzoek naar zouden moeten doen. Uit die punten zijn 3 onderzoeksprojecten gestart, waarvan P4O2 er een is.
Maitland-van der Zee. “P4 staat voor precision medicine, O2 voor schone lucht. We willen veel eerder de diagnose van een chronische longziekte als astma, COPD of longkanker kunnen stellen, om ook eerder te kunnen behandelen. Nu komt die diagnose laat en dan is al veel longcapaciteit verloren. Dus willen we weten wat de voorspellende biomarkers zijn. Met 7 universitaire medische centra en 20 private partners zetten we cohorten op van patiënten en gezonde mensen met een verhoogd risico op longziekten. We willen data gaan meten in het lichaam, maar ook exposoom. Denk bij het laatste bijvoorbeeld aan een klein apparaatje dat op de fiets wordt bevestigd om te meten aan welke milieuvervuiling mensen worden blootgesteld. In de data-analyse gaan we onderzoeken of we bij gezonde mensen al longschade kunnen meten. We gaan ook zoeken naar biomarkers in COPD-patiënten en gaan vergelijkende data verzamelen over de longschade en de mate van gezondheidsklachten van mensen die een COVID-19 infectie hebben gehad. Maar we doen niet alleen cohortonderzoek. Twee betrokken centra gaan ook cel-gebaseerd werk doen met ‘lung on a chip’-technologie.”
Van data naar apps
In de berichtgeving over het onderzoek werd gemeld dat Nederland hiervoor een aangewezen land is. Niet alleen op het gebied van big data, maar ook van e-health. “In dit vroege stadium van het onderzoek speelt e-health nog geen rol”, vertelt Maitland-van der Zee, “maar als we weten welke data we moeten meten wel. Denk aan de ontwikkeling van apps die mensen ondersteunen in de beslissing of ze wel of niet naar de huisarts moeten gaan, of wanneer die moet verwijzen naar een medisch specialist. Maar denk ook aan metingen over een langere tijd, om te kunnen bepalen of een patiënt nog stabiel is of ingrijpen noodzakelijk wordt.”
De looptijd van het onderzoek is 4 jaar. “We hopen het langer te kunnen voortzetten”, zegt Maitland-van der Zee. “De gedachte is in die 4 jaar de data van de verschillende cohorten te hebben opgezet. Maar de waarde daarvan wordt veel groter als we mensen 10 of 15 jaar kunnen volgen. Dit mag niet na 4 jaar stoppen. Daarom zijn we al volop aan het nadenken over de vraag hoe we tot een vervolg kunnen komen. De tijd gaat heel snel tenslotte.”
P4O2
De WHO stelt dat longziekten wereldwijd de belangrijkste doodsoorzaak vormen. Op dit moment bestaan geen adequate strategieën om toxische milieublootstelling of progressie van longziekten door externe omstandigheden te voorkomen. Opties voor herstel van ontstane longschade zijn uiterst beperkt.
Van cruciaal belang voor een fundamentele nieuwe benadering van longziekten is de identificatie van nieuwe biomarkers die vroege schade weerspiegelen. De implementatie hiervan in diagnostiek is essentieel. Het P4O2-programma heeft tot doel behandelbare eigenschappen en innovatieve gepersonaliseerde therapeutische strategieën te identificeren, om progressie van schade in een vroeg stadium te voorkomen en vastgestelde longschade te herstellen. Het programma maakt gebruik van imaging en van analyse van materiaal van de mensen die in het onderzoek worden geïncludeerd (weefsel, cellen, bloed, uitgeademde lucht) en hun gerapporteerde uitkomsten. Het doel is fenotypische data te integreren met analyses van innovatieve biomarkers (moleculaire/microscopische imaging, radiomics, (epi)genomics, proteomics, metabolomics).