Datawetenschap en AI versnellen medische ontwikkelingen

De lange weg van data naar impact was het belangrijkste onderwerp tijdens de meest recente editie in de Life Sciences Café-evenementenreeks, georganiseerd door Amsterdam Economic Board en EY. Twee sprekers inspireerden de verzamelde biowetenschappers door te laten zien hoe kunstmatige intelligentie de ontwikkeling van medicijnen en diagnostiek sneller en persoonlijker kan maken. De drankjes en hapjes die volgden, leidden hopelijk tot gesprekken over toekomstige innovaties in de gezondheidszorg.

In haar openingswoord legde Lead Gezondheid Gerty Holla uit dat de AI- en Life Sciences-sector in de regio blijft groeien. Smart Health Amsterdam is nu gefuseerd met Amsterdam AI, het overheidssubsidie-initiatief Biotech Booster heeft een tweede kantoor geopend in Amsterdam en toonaangevende venture captialist Forbion heeft €1,35 miljard opgehaald om start-ups in de vroege en late stadia van de gezondheidszorg te financieren.

Co-host Frank van de Manakker van EY had zijn ogen ook op de cijfers gericht toen hij vertelde dat Nederland nu enorme hoeveelheden gezondheidsdata verzamelt. “De uitdaging is dat we er nog steeds nauwelijks gebruik van maken. Data zijn op zichzelf betekenisloos. De echte reis is het omzetten van deze data in bruikbare inzichten die echte waarde kunnen bieden aan patiënten.”

Datawetenschap lost een specifieke use case op

IQVIA, een multinational op het snijvlak van gezondheidsinformatietechnologie en klinisch onderzoek, gaat de uitdaging aan om AI te gebruiken voor werving bij trials. Martijn Nap, IQVIA’s General Manager voor Nederland, ging hierop in tijdens zijn presentatie, die is uitgewerkt in de whitepaper ‘Finding All the Needles in the Haystack: Technology-Enabled Patient Identification for Clinical Trials‘.

Een van de belangrijke problemen die IQVIA wil aanpakken, is de toenemende beproeving om de juiste patiënten te vinden naarmate het aantal onderzoeken voor eerstelijnszorg, specialismen en zeldzame ziekten blijft toenemen. Martijn wijst erop: “In feite is de gemiddelde waarschijnlijkheid dat alle fasen met succes worden doorlopen, gedaald tot vijf procent in 2021.” Dit betekent een aanzienlijke verspilling van geld en waardevolle R&D-tijd.

Om dit probleem aan te pakken heeft IQVIA CTcue overgenomen, een AI startup gevestigd op het Amsterdam Science Park. CTcue heeft een tool ontwikkeld die Natural Language Processing toepast om elektronische patiëntendossiers (EPD’s) te doorzoeken op potentiële kandidaten voor een trial. Met de tool kunnen artsen gepseudonimiseerde lijsten uit hun EPD-systemen halen. CTcue is ontworpen als hulpmiddel voor artsen, die er zelfstandig mee kunnen werken.

Over CTcue zegt Martijn: “CTcue is meer dan alleen een ‘Google voor EPD’s’. Het kan ook ongestructureerde data omzetten in gestructureerde tabellen, waardoor een ziekenhuisdatabase verandert in een echte onderzoeksdatabase. Daarnaast kan het data uit verschillende bronnen harmoniseren voor nog bredere R&D, wat vooral gunstig is voor grotere onderzoeksinstellingen met meerdere data repositories.”

Op dit moment wordt CTcue geïmplementeerd in 32 ziekenhuizen in Nederland, 6 ziekenhuizen in België en de uitrol is gaande in verschillende andere Europese landen.

De juiste partners vinden

Hoewel IQVIA vooruitgang heeft geboekt met de implementatie van CTcue, zijn er nog steeds uitdagingen te overwinnen. De juiste partners vinden kan een complexe taak zijn, vooral in de gezondheidszorg en academische ziekenhuizen waar vaak de wens bestaat om het wiel opnieuw uit te vinden. Samenwerking is cruciaal en vroeg in het proces hulp zoeken kan leiden tot efficiëntere resultaten.

CTcue heeft geen extra toestemming nodig om toegang te krijgen tot data omdat die al in de ziekenhuizen zijn en de artsen er al toegang toe hebben. De installatie van CTcue kan hulp en handtekeningen vereisen van de IT-afdeling van het ziekenhuis, wat soms vertragingen kan opleveren vanwege hun werkdruk.

Het is belangrijk dat duidelijk is dat CTcue geen diagnose stelt; die verantwoordelijkheid ligt bij de artsen. CTcue helpt bij het identificeren van potentiële patiënten, zodat artsen nauwkeurige diagnoses kunnen stellen.

Martijn benadrukt het toekomstpotentieel: “Ik geloof er heilig in dat verticale analyse de toekomst heeft, waarbij patiëntendata worden gecombineerd met andere gegevensbronnen. Hoewel we misschien nooit alle data in een centrale database zullen hebben, kunnen we wel toewerken naar het maken van intelligente datacombinaties.” Door deze uitdagingen aan te gaan en het potentieel van AI en data science te benutten, effenen IQVIA en CTcue het pad voor efficiëntere en gepersonaliseerde geneesmiddelenontwikkeling en diagnostiek.

Wereldomspannende database

“Ik moet zeggen dat we op het gebied van uitdagingen een enorme overlap hebben ervaren als het gaat om toegang tot data en klinische trials,” zegt Bastiaan van der Baan, Chief Clinical en BD Officer bij Agendia.Hij probeert al meer dan 20 jaar de ervaringen en resultaten te verbeteren voor vrouwen met borstkanker tijdens hun behandelingstraject.

“Ik twijfel niet aan het onderzoek over hoe Nederland de meest verspreide data heeft – maar door mijn laatste tien jaar in de VS ben ik ervan overtuigd dat de VS in feite de meest verspreide data heeft,” zegt Bastiaan met een glimlach.

Bastiaan gaat vaak de strijd aan met ingesleten institutioneel denken. “De diagnose van kanker is veel eenvoudiger geworden en wordt veel eerder gesteld. Dit betekent dat behandelingen minder agressief hoeven te zijn en dat patiënten de bijwerkingen van chemotherapie kunnen vermijden. Maar het is heel moeilijk om deze mentaliteit te veranderen. Veel artsen willen nog steeds alles op alles zetten bij elke kankerdiagnose. Daardoor heb je eigenlijk meer data nodig om de gelijke effectiviteit van minder behandelingen te bewijzen.”

Het bedrijf van Bastiaan heeft de tests MammaPrint® en BluePrint® ontwikkeld, die samen een holistisch beeld geven van de biologie die ten grondslag ligt aan de borstkanker van een individu en die hun artsen helpen het beste behandelplan samen te stellen. Hun platform is nu geëvolueerd tot een wereldwijde real-world onderzoeksdatabase die gebruik maakt van AI om de ontdekking van nieuwe genomische profielen mogelijk te maken en de precisie in de behandeling van borstkanker verder te verbeteren. Door data te verzamelen van meer dan tienduizend patiënten (en dat worden er nog meer) van alle etniciteiten, leeftijden, geslachten en gezondheidsstatussen, zorgen ze ervoor dat de testgroep voldoende divers is.

Onderzoek heeft al bruikbare inzichten opgeleverd over de verschillen tussen tumoren van Afrikaanse en Kaukasische patiënten met HR+ borstkanker en hoe leeftijd de genexpressie bij ER+ kanker niet lijkt te beïnvloeden. “Maar als het op behandeling aankomt, is er altijd ruimte voor verbetering,” zegt Bastiaan.