Nieuws

Een polssensor volgde een week lang de armbewegingen van mensen met de ziekte van Huntington (HD). De sensor kon het onderscheid maken tussen wie de ziekte heeft en wie niet. Dit soort technologie kan de manier waarop onderzoekers het effect van medicijnen in klinische studies meten, volledig veranderen.

Door Dr. Sarah Hernandez, redactie door Dr. Leora Fox, vertaald en bewerkt door Johan van Leipsig

Elke dag reiken we honderden keren naar iets zonder erbij na te denken. Voor mensen met de ziekte van Huntington kunnen die alledaagse bewegingen verborgen informatie bevatten over het verloop van de ziekte, zo blijkt uit een nieuwe studie met polssensoren. Onderzoekers vroegen mensen met Huntington om thuis een week lang een apparaatje (vergelijkbaar met een Fitbit) te dragen. Vervolgens gebruikten ze kunstmatige intelligentie (AI) om hun armbewegingen te analyseren. De sensor bleek in staat om motorische veranderingen op te merken, klinische scores te voorspellen en zelfs aanwijzingen voor Huntington te vinden nog vóór de officiële diagnose. Er is nu een grotere, langdurige studie gestart om deze technologie verder te ontwikkelen voor gebruik in toekomstige medicijnstudies.

Je pols weet meer dan je denkt

We bewegen onze armen voortdurend: we pakken onze telefoon, openen een deur of grijpen naar een kop koffie. Nieuw onderzoek wijst uit dat we de ziekte van Huntington kunnen monitoren door simpelweg een polssensor te dragen die deze dagelijkse bewegingen volgt.

Meestal richten we ons op de zichtbare symptomen van Huntington, zoals onwillekeurige bewegingen (chorea), veranderingen in het lopen of spraakproblemen. Maar hoe zit het met de duizenden kleine, doelgerichte bewegingen die we onbewust maken? Het oppakken van een koffiekopje, het openduwen van een deur of het beantwoorden van de telefoon?

Het blijkt dat die alledaagse armbewegingen veel informatie bevatten over de ziekte. De studie, gepubliceerd in Communications Medicine door onderzoekers van BioSensics LLC en de University of Rochester, toont aan dat een polssensor subtiele veranderingen oppikt die zelfs tijdens een gepland doktersbezoek over het hoofd kunnen worden gezien.

Wat is er precies onderzocht?

Aan dit kleinschalige onderzoek namen zestien mensen met Huntington deel, evenals zeven mensen met 'prodromale' Huntington (genpositief maar nog niet klinisch gediagnosticeerd) en zestien mensen zonder het Huntington-gen.

De deelnemers bezochten één keer de kliniek voor standaard bewegingstesten (de UHDRS-schaal). Daarna droegen ze zeven dagen lang een kleine sensor om hun dominante pols. Ze hoefden niets bijzonders te doen, gewoon hun leven leiden.

De sensor registreerde 'accelerometer-data', oftewel de natuurkundige krachten van hoe de arm door de ruimte beweegt. Een week aan data levert een enorme berg informatie op! De onderzoekers gebruikten AI (deep learning) om deze patronen te herkennen. AI is extreem efficiënt in het ontdekken van patronen die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn.

In dit geval was de AI geprogrammeerd om automatisch momenten van 'doelgerichte beweging' te herkennen: bewust reiken en grijpen, in tegenstelling tot passieve armzwaaien. Zo kon het team analyseren hoe deze bewegingen verschilden tussen de groepen (mensen met symptomen, de groep vóór de diagnose en de controlegroep).

Wat ontdekten de sensoren?

De resultaten suggereren dat wearables (draagbare technologie) in de toekomst gebruikt kunnen worden in therapeutische studies om motorische veranderingen door Huntington te volgen.

Kort gezegd: Huntington beïnvloedt de beweging, en de sensoren merkten dat. Mensen met Huntington bewogen hun armen vaak trager en maakten minder lange, vloeiende bewegingen dan mensen zonder de ziekte. Ook vertoonden hun bewegingen meer richtingsveranderingen en kleine schokjes: tekenen van chorea. Deze patronen waren gedurende de hele week in de echte wereld consequent zichtbaar.

Het algoritme kon op basis van de sensordata ook de officiële medische scores (UHDRS) redelijk goed voorspellen. De resterende afwijking komt waarschijnlijk doordat een polssensor bepaalde zaken niet kan 'zien', zoals cognitieve veranderingen of het looppatroon.

Kan data onthullen wie de ziekte heeft?

Het AI-model kon in 67% van de gevallen correct bepalen tot welke groep iemand behoorde. Bij mensen die al symptomen hadden, was dit zelfs 72%.

De 'prodromale' groep (vóór de diagnose) is het meest interessant, maar hier moeten we de verwachtingen nog even temperen. Omdat deze groep erg klein was (zeven personen), waren de trends veelbelovend maar nog niet wetenschappelijk sluitend. Grotere studies zijn nodig om dit te bevestigen, en daar werken de onderzoekers nu aan.

Waarom is dit belangrijk voor onderzoek?

Dit is het opwindende deel: een van de grootste uitdagingen bij medicijnonderzoek is meten of een behandeling écht werkt. Nu is de 'gouden standaard' nog een arts die elke paar maanden een momentopname maakt tijdens een spreekuur.

Dat is slechts een momentopname in een kunstmatige setting. Een polssensor die een week lang wordt gedragen, legt duizenden momenten vast die de arts nooit ziet. Als we deze digitale metingen kunnen valideren, worden ze krachtige instrumenten om te bepalen of een nieuw medicijn daadwerkelijk helpt in het dagelijks leven.

De volgende stap: MEND-HD

De hoofdonderzoeker, Dr. Jamie Adams, voert nu een grotere studie uit om deze technologie te bewijzen: MEND-HD. Dit onderzoek is volledig 'op afstand' (remote). Deelnemers hoeven niet te reizen; alles gebeurt vanuit huis via virtuele afspraken en sensoren.

De volgende keer dat je naar je kop koffie grijpt of je telefoon oppakt, sta je er waarschijnlijk niet bij stil. Maar die kleine, onopvallende bewegingen vertellen op een dag misschien wel of een medicijn werkt, simpelweg opgepikt door een sensor om je pols, thuis, op een gewone dag.

Bron: HD Buzz (Your Wrist on Watch: Could a Smartwatch Reveal Huntington’s Disease Symptoms? – HDBuzz)