‘Computer gaat menselijke arts overtreffen’

2 november 2015

Prof.dr. Wiro Niessen nam de Simon Stevin Meester-prijs van 500.000 euro in ontvangst tijdens het jaarcongres van STW. Niessen richt zich onder meer op de ontwikkeling van computersystemen die ruim van tevoren voorspellen welke ziektes iemand krijgt.

Wiro NiessenWiro Niessen: 'Door betere prognostiek kunnen we uiteindelijk betere behandelkeuzes maken. (Foto: Mike Roelofs)

Kan een computer even goed onze gezondheid beoordelen als een mens? Volgens Wiro Niessen in potentie wel. Computers beschikken weliswaar niet over het beroepsmatige fingerspitzengefühl van een arts, maar zijn onverslaanbaar in het vergelijken van enorme bergen gegevens. Door computers tienduizenden scans te laten vergelijken van gezonde en zieke mensen, kunnen zij ziektepatronen opsporen die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn.

Met dat uitgangspunt werkt Niessen aan computerprogramma’s die kunnen helpen in een zeer vroeg stadium ziektes bij iemand op te sporen, lang voordat die persoon daadwerkelijk ziek wordt.

Hoe zouden computers dat kunnen? Computers zijn inderdaad snel, maar vooral ook slecht in het onderscheiden van hoofden bijzaken.
'In 2011 versloeg een IBM-computer genaamd Watson twee menselijke topkandidaten bij het woordspel Jeopardy!. Dat deed hij door extreem snel de juiste verbanden te leggen in miljoenen pagina’s met van tevoren ingevoerde tekst over van alles en nog wat. Op dezelfde manier kun je een hersenscan razendsnel vergelijken met die van duizenden of uiteindelijk miljoenenandere mensen.

We ontwikkelen technieken om computers op basis van veel voorbeelden te leren welke patronen en maten relevant zijn voor het voorspellen van ziektes. Dat gebeurt op een vergelijkbare manier waarop de mens leert, maar bij ons is dat leerproces geautomatiseerd. Bij MRI- of CT-beelden van het hart kun je denken aan beeldinformatie die iets zegt over de dikte van de hartspier, de hoeveelheid bloed die het hart rondpompt of de aanwezigheid van verkalkingen in een kransslagader. Ook van het brein kunnen we beelden maken die informatie geven over hoe het met iemands gezondheid is gesteld.'

Richt uw onderzoek zich voornamelijk op de hersenen?
'Dat klopt. Ik ben aan de ene kant geïnteresseerd in de vraag: wat verandert er in het brein als we ouder worden, en wanneer zijn er veranderingen die duiden op een ziekte? Daarnaast ben ik erg geïnteresseerd in de koppeling tussen beelddata en genetica. Of iemand ziek wordt, heeft te maken met zowel genetische aanleg als omgevingsfactoren. Daar kunnen we inzicht in krijgen als we genetische gegevens koppelen aan beeldgegevens.'

Dit onderzoek draait om gigantische hoeveelheden informatie. Hoe heeft u dit weten op te zetten?
'Ik werk bijvoorbeeld samen met de Rotterdam Studie, waarbinnen we al meer dan tienduizend MRI-scans van gezonde vrijwilligers hebben verzameld. Van die mensen registreerden we een grote hoeveelheid andere gegevens, waaronder genetische informatie, opleidingsniveau en leefstijlfactoren. Een belangrijke onderzoeksvraag is welke combinatie van gegevens voorspellend is. Zal iemand met bepaalde geheugenklachten later de ziekte van Alzheimer of een andere vorm van dementie ontwikkelen?

Het uitgangpunt is: als we mensen gedurende lange tijd blijven volgen, dan kunnen we statistiek gaan bedrijven om patronen te herkennen. Uiteindelijk kunnen we na een aantal jaren zien welke informatie in de beelden achteraf gezien voorspellend was voor het optreden van een bepaalde ziekte. Door het onderzoek krijgen we ook inzicht in hoe het brein op een normale manier veroudert.'

Uiteindelijk kan de computer dus bij gezonde mensen van bijvoorbeeld middelbare leeftijd voorspellen of ze alzheimer zullen krijgen?
'Ons doel is de ziekte eerder te diagnosticeren en beter het verloop te voorspellen. We weten dat er al veranderingen optreden in de hersenen jaren voordat de diagnose alzheimer wordt gesteld. Maar de eerste veranderingen zijn subtiel en vallen waarschijnlijk in het niet bij de grote variatie die er ook bestaat tussen hersenen van verschillende mensen. Een belangrijk doel van ons onderzoek is nagaan hoeveel eerder, bijvoorbeeld bij mensen die met geheugenproblemen kampen, we kunnen komen tot een juiste diagnose en betere voorspelling. Door betere prognostiek kunnen we uiteindelijk betere behandelkeuzes maken.

Om dit te illustreren hebben we, op basis van duizend MRI-scans, een filmpje gemaakt waarin te zien is hoe hersenen langzaam krimpen als gevolg van veroudering (een proces dat bij de ziekte van Alzheimer versneld plaatsvindt). Door iemands hersenen te vergelijken met het gemiddelde proces van ouder worden, kun je een soort ‘biologische breinleeftijd’ opstellen. Voor artsen kan het in de toekomst mogelijk zeer relevant zijn om te weten in hoeverre iemands breinleeftijd afwijkt van de werkelijke leeftijd.'

Waarom verzamelt u daarnaast genetische informatie?
'Wanneer een bepaalde groep mensen een bepaalde variant heeft van een gen, dan hebben ze een grotere kans een bepaalde ziekte te ontwikkelen. Vaak gaat het om kleine verschillen, die niettemin wel significant zijn. Door die informatie te koppelen aan beeldgegevens kunnen we zichtbaar maken of die variatie ook invloed heeft op de anatomie of functie van het brein. Dat kan belangrijke nieuwe inzichten opleveren.'

Wat is dan het verband met beeldanalyse?
'Ik ben als natuurkundige de wereld van de beeldanalyse ingestapt, en kwam daarna terecht in de medische beeldanalyse en patroonherkenning. Ik weet inmiddels dat er enorme parallellen bestaan tussen de analyse van beeldgegevens en genetische gegevens. Door genetische data te combineren met beelddata ontstaat er een nieuw en ongelofelijk spannend onderzoeksterrein.

Om nieuwe genvarianten te vinden die mogelijk van invloed zijn, willen we miljoenen locaties op het genoom gaan koppelen aan een grote hoeveelheid beeldkenmerken. Dat betekent dat we op een statistisch slimme manier de relevante informatie moeten extraheren. Nieuwe technieken ontwikkelen in dit veld is iets waar ik mij de komende tijd zeker op wil richten. Het is een van de onderzoeksrichtingen waarvoor ik het geld van de Simon Stevin Meester-prijs wil inzetten.'

Bestaat uw onderzoeksgroep vooral uit hersenwetenschappers of uit programmeurs?
'Ons onderzoek is bij uitstek multidisciplinair van aard. De onderzoekers binnen mijn groep hebben veelal een wiskundige, natuurkundige of elektrotechnische achtergrond. Maar we doen ons onderzoek daadwerkelijk in het ziekenhuis. We hebben daardoor heel korte lijnen met de klinisch-specialisten, zoals de radiologen, neurologen en cardiologen, en werken bijvoorbeeld ook nauw samen met epidemiologen. Verder werk ik zowel aan het Erasmus MC als aan de TU Delft, en bestaat er onder de vlag van het Medical Delta Imaging Institute een intensieve samenwerking met het LUMC, waardoor voor het onderzoek veel expertise beschikbaar is.'

Wanneer denkt u een systeem te hebben dat in de praktijk kan worden toegepast? Denkt u al aan concrete producten?
'We hebben inmiddels een commerciële spin-off gecreëerd, genaamd Quantib. Dat bedrijf houdt zich inderdaad bezig met het ontwikkelen van concrete toepassingen op basis van ons onderzoek.'

Zoals, enigszins gechargeerd, een robotdokter?
'Ik denk dat het een kwestie van tijd is dat in de diagnostiek en prognostiek computers het voorbeeld van Watson zullen volgen, en in veel taken beter zullen worden dan zelfs de beste menselijke specialisten. We zijn op weg naar een nieuwe diagnostiek die de arts als individu naar de kroon kan steken. Maar ik voorzie dat artsen deze technieken maar al te graag zullen omarmen, zodra de mogelijkheden van ervan zijn aangetoond.'

De bekendmaking van de Simon Stevin Meester-prijs is dit jaar breed uitgemeten in de landelijke media, van de Volkskrant en het NOS Journaal tot Radio 538. Hoe kijkt u daarop terug?
'Ik was daarover in eerste instantie erg verrast, en vond het ook ontzettend leuk. Ik vind het heel belangrijk om te laten zien hoe technologie bijdraagt aan een betere gezondheidszorg en daarover heb ik nu in hele verschillende media kunnen vertellen.

In tweede instantie begreep ik die interesse overigens wel. Mensen zijn erg geïnteresseerd in hun gezondheid, en vragen zich af wat we nu precies kunnen voorspellen, met de belangrijke vervolgvraag wat je dan met die kennis zou moeten doen. Wat mensen ook erg bezighoudt, is de vraag of de computer inderdaad de arts gaat vervangen. Dat zijn beide zeer interessante discussies, die worden aangezwengeld door dit onderzoek.'

=====
Tekst: Ed Croonenberg
Foto: Mike Roelofs

Dit interview is verschenen in de eerste editie van Impact, het relatiemagazine van STW.

Op 1 januari 2017 zijn de activiteiten van Technologiestichting STW ondergebracht in het NWO-domein Toegepaste en Technische Wetenschappen (TTW).

Bron: