“Wat neurofysiologen nu nog visueel beoordelen, wordt toenemend overgenomen door computers”

Prof. dr. Ir. M.J.A.M. (Michel) Van Putten is klinisch neurofysioloog in het Medisch Spectrum Twente (MST), een STZ-opleidingskliniek in Enschede. Daarnaast is hij hoogleraar klinische neurofysologie aan de Universiteit Twente. In een interview met DOQ vertelt Van Putten over de highlights op het vakgebied van de klinische neurofysiologie. Hij presenteerde deze tijdens de EAN in Amsterdam.

Prof. dr. Ir. Van Putten studeerde geneeskunde en toegepaste natuurkunde in Delft. Van Putten: “Ik twijfelde vroeger tussen Geneeskunde en Natuurkunde. Ik begon met Geneeskunde, maar ik vond de studie ietwat tegenvallen. Het was in mijn ogen meer een hbo-plus studie dan een universitaire studie. Geneeskundestudenten zijn slim genoeg voor meer uitdagingen. Ik miste tijdens de geneeskundeopleiding academisch en technisch gereedschap. Dat bleef mij achtervolgen en daarom studeerde ik tevens natuurkunde. Ik wilde de specialismen combineren. Het vak ‘klinische neurofysiologie’ was daar zeer geschikt voor.”

EAN
Het EAN is een breed congres over alle facetten van de neurologie. Prof. dr. Bernard Uitdehaag (VUMC) had me uitgenodigd om een sessie voor te zitten en een aantal highlights te presenteren. Het zeer de moeite waard en inspirerend om de Nederlandse collega’s te ontmoeten en te spreken over de ontwikkelingen binnen de neurologie.”

Highlights
Van Putten: “Er waren verschillende highlights op het gebied van de neurofysiologie te noemen, maar er zijn weinig ontwikkelingen verteld, die we een jaar geleden nog niet wisten. Het kan echter nooit kwaad om bepaalde zaken te herhalen. Ik begon de highlights met een bekend citaat van Lord Kelvin: “If you cannot measure it, you cannot improve it”. Er was een presentatie over het meten van het effect van behandelen van epilepsie. We zijn daarbij vaak zeer afhankelijk van de zelfrapportage van patiënten. In een studie ‘”Should seizure diaries be a thing of the past” werd onderzocht of patiënten zelf betrouwbaar (met een aanvalsdagboek) kunnen aangeven of ze wel of geen aanvallen hadden ervaren. Hier bleek een zeer hoog percentage foutrapportage. Die observatie is interessant, omdat deze zelfrapportage ook vaak gebruikt worden bij klinisch onderzoek van nieuwe middelen. Als de onderrapportage al 50% is, moet je als klinisch wetenschapper toch zoeken naar andere technieken voor “seizure counts”.

Wearables
“Insultdetectie met andere technieken dan zelfrapportage, zoals ‘wearables” wordt door veel groepen onderzocht, zoals die van Johan Arends (Kempenhaeghe en TU/E) en Sándor Benizcky”, aldus Van Putten. “Deze wearables werken bijvoorbeeld met oppervlakkige sensoren die het EMG meten of het hartritme. Veel insulten kunnen hiermee goed worden gedetecteerd, maar de “False Alarm Ratio’s zijn nog iets te hoog. Ik verwacht dat deze technieken de komende jaren steeds beter worden.”

Neuralink
Van Putten: “Ik heb tijdens mijn lezing ook gesproken over Elon Musk, oprichter en CEO van Tesla. Hij heeft recent nog een bedrijf opgericht: Neuralink. Hij voorziet dat we in de nabije toekomst technieken kunnen ontwikkelen om hersensignalen te meten bij mensen zoals jij en ik, bijvoorbeeld om zo direct met computers te kunnen communiceren: “brain-computerinterfaces”. Het bedrijf bestaat uit zeer serieuze wetenschappers, die minimaal invasieve elektroden willen gaan maken die weken tot jaren in de hersenen kunnen worden geplaatst. Dit lijkt misschien toekomstmuziek. Echter, wie had 20 jaar geleden kunnen voorzien dat iedereen een mobiele telefoon of een PC heeft? De ontwikkelingen van een bedrijf als Neuralink zullen ook consequenties hebben voor neurologische patiënten, bijvoorbeeld om bij patiënten met epilepsie insulten te voorspellen of nieuwe vormen van DBS.”

Anti-epileptica
“Ondanks veel onderzoek over de afgelopen 25 jaar, hebben nieuwe geneesmiddelen voor epilepsie geen significant effect gehad op effectiviteit: we zien wel een verbetering op bijwerkingen, zoals veiligheid voor zwangeren, maar we kunnen niet het aantal aanvalsvrije patiënten laten toenemen. We begrijpen de pathofysiologie nog onvoldoende. Er is wel toenemend inzicht dat epilepsie in ‘netwerkperspectief’ moeten worden onderzocht. Uit onderzoek blijkt ook dat in veel situaties een abnormaal epileptisch netwerk pas weer ‘normaal’ kan functioneren als er een zeer selectieve beïnvloeding mogelijk is. Pillen kunnen dat meestal niet. Er zijn boeiende nieuwe methoden om wel specifieker aan te kunnen grijpen. Met optogenetica is het bijvoorbeeld mogelijk exciterende of inhiberende ionkanalen in te bouwen die reageren op licht, waarmee selectief aangrijpen mogelijk wordt. Bij ratten is het daarmee inmiddels mogelijk insulten met lichtpulsen te stoppen.

EEG
Uit recent onderzoek blijkt dat het EEG zeer nuttig is als meetinstrument om binnen 24 uur na reanimatie een prognose af te geven bij patiënten. “Onze groep uit Twente (Universiteit Twente en Medisch Spectrum Twente) heeft samen met het Rijnstate Ziekenhuis in Arnhem inmiddels de grootste database ter wereld met ruim 450 patiënten verzameld. We kunnen binnen 24 uur bij ongeveer 50% van de patiënten een zeer betrouwbare prognose afgeven, zowel voor goede als slechte uitkomst. We werken sinds enkele jaren ook samen met drie universiteiten in Amerika om dit verder te ontwikkelen.”

Deep learning
“Volgens Prof. dr. Richard Frackowiak maken we veel te weinig gebruik van data die we verzamelen binnen de kliniek. We doen er wetenschappelijk gezien volstrekt onvoldoende mee, terwijl het een enorme bron van kennis is. Ook voor kwaliteitsbewaking zouden we deze informatie meer moeten toepassen.
Hij stelde ook dat door fysiologische modellen te maken, meer samen te werken met basale wetenschappers en verder te gaan dan de fenomenologie, we uiteindelijk veel meer ‘patient tailored’ kunnen behandelen. Hier speelt ook de enorme toename van computerkracht een rol. Inmiddels kan de computer, net als een mens, plaatjes herkennen en “vertellen” wat er op een plaatje staat. Bij verschillende vakgebieden zoals pathologie, dermatologie en natuurlijk de klinische neurofysiologie zal dit ook toenemend toegepast gaan worden. Van Putten: “Een paper in Nature dat begin 2017 verscheen liet zien dat deep learning algoritmes inmiddels even goed als dermatologen huidafwijkingen kunnen beoordelen. Ik verwacht dan ook dat over 10-15 jaar een klinisch neurofysioloog steeds minder vaak het hele EEG beoordeeld, maar dat computers met deep learning algoritmes de analyses doen. De klinisch neurofysioloog kijkt dan vervolgens als een regisseur/controleur of alles goed gegaan is. Het geeft ruimte voor nieuwe ontwikkelingen en een grote verandering in het vak, want al bijna 100 jaar lang wordt het EEG visueel beoordeeld, sinds Hans Berger in 1924 voor het eerst een EEG registreerde in de mens.”

Bronnen en meer informatie:
www.vumc.nl
www.neuralink.com
www.unil.ch
www.nature.com

Auteur: Lennard Bonapart, medisch journalist

Lees meer over: