AI en slimme rekenkracht helpen bij diagnose van zeldzame ziekten

Een project rondom de inzet van kunstmatige intelligentie, slimme rekenkracht en genetica om meer diagnoses te stellen bij patiënten met zeldzame ziekten krijgt financiering. Vanuit het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling (EFRO) en de provincie Gelderland wordt een half miljoen euro beschikbaar gesteld.

Het gaat om een project van RadboudUMC, Bio-Prodict en Vartion gericht op het diagnostiseren van zeldzame ziekten. Want hoewel deze ziekten individueel relatie weinig voorkomen, zijn er in totaal zo’n 7.000 zeldzame ziekten bekend. Het aantal patiënten met dergelijke ziekten bij elkaar wordt opgeteld, staat het totaal gelijk aan ongeveer 8% van de bevolking.

Oorzaak is lang niet altijd duidelijk

In lang niet alle gevallen weten deze patiënten wat hun ziekte precies veroorzaakt. In ongeveer de helft van de gevallen lukt het de oorzaken van hun ziekten op te sporen. Bij de andere helft is dat niet het geval. Niet alleen blijven zij daardoor in onzekerheid zitten, ook kan de ziekten niet gericht worden aangepakt.

Het project van het Radboud in samenwerking met de regionale bedrijven Bio-Prodict en Vartion moet hierin verandering brengen. Het project heet ‘Diagnostiek-in-3D’ en richt zich op de genetische code van de mens. Deze code bestaat uit ongeveer drie miljard letters. Veel hiervan zijn hetzelfde, maar een aanzienlijk deel verschil per patiënt. Door genomen naast elkaar te leggen zijn allerlei verschillen zichtbaar.

Financiële steun

Het project wordt financieel gesteund door het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling (EFRO) en in het bijzonder door OP Oost. Het fonds wil hiermee bijdragen aan een structurele versterking van de economie in de provincies Gelderland en Overijssel. Het project komt onder leiding te staan van Martijn Huijnen, hoogleraar bioinformatica van het CMBI (Centrum Moleculaire en Biomoleculaire Informatica CMBI) in het Radboudumc.

Huijnen: “Het Nijmeegse Bio-Prodict heeft software ontwikkeld die het voorspellen van het effect van mutaties op eiwitten heeft geautomatiseerd. Door gebruik te maken van geanonimiseerde patiëntgegevens en AI van het Radboudumc, kunnen grote stappen worden gezet in het voorspellen van het effect van mutaties op de 3D structuur van een eiwit, en daarmee op de functie. Hiervoor zullen de representatie van de 3D eiwit data, de te gebruiken deep learning architectuur en de rekenkracht worden geoptimaliseerd. Op dat laatste gebied is het in Malden gevestigde Vartion een specialist. Deze samenwerking van kennisinstelling en bedrijven moet het aantal diagnoses bij zeldzame ziektes snel verder gaan opschroeven. Niet alleen omdat een juiste diagnose essentieel is voor de ontwikkeling van een behandeling, maar ook omdat het van belang kan zijn bij de beslissing over eventuele toekomstige zwangerschappen.”

‘Welk verschil maakt je precies ziek?’

“Het probleem bij de zoektocht naar de oorzaak van een zeldzame erfelijke ziekte is dat je niet makkelijk kunt aanwijzen welk verschil in het genoom nou precies de ziekte veroorzaakt. Stel je vindt bij iemand 1.000 genetische verschillen ten opzichte van de standaard, welk van die verschillen maakt je dan precies ziek? De meeste verschillen hebben geen enkel effect. Dus kijken we vaak naar de vertaling van gen naar eiwit. Eiwitten doen het werk in ons lichaam. Dus is het interessant om te bekijken of een genetisch verschil ook leidt tot belangrijke veranderingen in het bijbehorende eiwit, waardoor het minder goed werkt. Dat zou de oorzaak van de zeldzame ziekte kunnen zijn.”

Een eiwit is een sliert gevouwen aminozuren. Dit vouwwerk is essentieel voor de functie van het eiwit en wordt door de onderzoekers vergeleken met een biologische origami. Het vouwwerk bepaalt het contact van het eiwit met andere eiwitten, wat bepalend is voor zijn werk. Een genetisch verschil dat een verandering veroorzaakt in de vorm van een eiwit, kan een oorzaak van een zeldzame ziekte zijn. “Op die manier wordt steeds vaker – en met succes – naar de oorzaak van zeldzame ziekten gespeurd”, licht Huijnen toe. ”In ons ‘Diagnostiek-in-3D’ project willen Bio-Prodict, Vartion en het Radboudumc deze aanpak nu gaan automatiseren en versnellen. Daarbij richten we ons voornamelijk op de zeldzame ziekten die verstandelijke beperkingen veroorzaken, een onderwerp waarin we in Nijmegen al veel expertise hebben opgebouwd.”

VarCoPP

Rondom de inzet van AI voor het diagnostiseren van de oorzaken van zeldzame ziekten zijn meer ontwikkelingen. Zo kondigde een team Belgische onderzoekers onder leiding van de ULB-VUB ‘Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels’ in juni 2019 aan een AI-methode te hebben ontwikkeld om op basis van een computeranalyse potentiële genetische oorzaken voor zeldzame ziekten te achterhalen.

Het gaat om een project van een onderzoeksteam onder leiding van professor Tom Lenaerts. Het algoritme kan via computeranalyse combinaties van genetische varianten of afwijkingen identificeren die zeldzame ziekten veroorzaken. Het algoritme is door het onderzoeksteam ontwikkeld in samenwerking met Prof. Guillaume Smits, verbonden aan hetCentrum voor Menselijke Erfelijkheid van de ULB, Erasmus Ziekenhuis en Universitair Kinderziekenhuis Koningin Fabiola. De methode heet VarCoPP (Variant Combinations Pathogenicity Predictor).

Auteur: Wouter Hoeffnagel