Machine learning en fMRI voorspellen optimale diepe hersenstimulatie bij parkinson

fMRI kan, gecombineerd met machine learning, de ideale manier van diepe hersenstimulatie voorspellen bij patiënten met de ziekte van Parkinson. Dat schrijven Canadese onderzoekers in het tijdschrift Nature Communications. Volgens de wetenschappers hebben parkinsonpatiënten dankzij deze aanpak sneller een optimale vorm van hersenstimulatie, en hoeven zij daarvoor minder vaak het ziekenhuis te bezoeken.

Diepe hersenstimulatie (deep brain stimulation, DBS) is een behandeloptie voor patiënten met de ziekte van Parkinson bij wie bewegingsklachten zoals tremor en traagheid toenemen ondanks behandeling met geneesmiddelen. Bij DBS wordt een elektrode chirurgisch ingebracht in de hersenen. Deze elektrode geeft pulsen af die de bewegingsklachten onderdrukken. De meest gekozen plaats voor de elektrode is de nucleus subthalamicus, een belangrijk knooppunt in het motorische systeem.

Ideale instellingen

Het succes van DBS is gestoeld op de juiste dosis elektriciteit op de juiste plaats in de hersenen. Na de DBS-operatie moeten veel patiënten talloze keren naar de kliniek komen op zoek naar de ideale instellingen. Canadese wetenschappers van de universiteit van Toronto deden daarom onderzoek naar het nut van functionele MRI (fMRI) en machine learning bij het voorspellen naar de juiste instellingen.

Responspatroon

De onderzoekers, onder leiding van Alexandre Boutet, zetten een observationele trial op met 67 patiënten met de ziekte van Parkinson. De auteurs konden bepalen of de patiënten optimaal werden gestimuleerd; op dat moment was op de MRI-scan een karakteristiek responspatroon zichtbaar in de motorische kernen van de hersenen. Met deze data onderzochten de wetenschappers of zij met behulp van deze fMRI-data ook konden voorspellen of een patiënt optimaal wordt gestimuleerd. Daarvoor gebruikten zij de fMRI-data van 39 parkinsonpatiënten met klinisch geoptimaliseerde DBS. Het model bleek te werken bij data van zowel patiënten met klinisch geoptimaliseerde DBS als patiënten die nog geen stimulatie hadden gekregen.

fMRI als biomarker

fMRI-data van parkinsonpatiënten die DBS ondergaan kan een biomarker zijn voor de klinische respons, schrijven de onderzoekers. Hun resultaten moeten nog wel verder worden gevalideerd, maar schetsen een vergezicht waarin DBS bij patiënten met parkinson kan worden geoptimaliseerd met behulp van fMRI en een computerprogramma. Dat zorgt voor minder ziekenhuisbezoeken en een snellere effectieve behandeling, en daarmee een hogere kwaliteit van leven.

Referentie: Boutet A, Madhavan R, Elias GJB et al. Predicting optimal deep brain stimulation parameters for Parkinson’s disease using functional MRI and machine learning

Lees meer over: