Theodosis Giousis, Faculty of Science and Engineering
‘What I love about science is that as you learn, you do not really get answers, you just get better questions’ (John Green)

STELLING

Op donderdag 8 november is er weer een bijeenkomst van het Alumninetwerk Amsterdam. Te gast zijn onder meer Jacques Wallage en onderzoekster Léonie de Jonge, om te spreken over het onderwerp Democracy & Governance.

FOTO: ANP / FRANK MULLER

FOTO: SIESE VEENSTRA

Informaticus Marnix Bügel en kinderlongarts Gerard Koppelman werken in totaal verschillende werelden. Hun paden kruisten heel toevallig via het RUG-alumninetwerk in Amsterdam. Nu werken ze samen aan een astmatest voor jonge kinderen, op basis van een simpele neusslijmtest en kunstmatige intelligentie.

TEKST: NIENKE BEINTEMA

De een is zakenman en informaticus, gespecialiseerd in het vinden van patronen in bergen aan complexe data. De ander is kinderlongarts, naarstig op zoek naar betere diagnostiek en behandeling van astma bij kinderen. Op het eerste gezicht hebben ze weinig met elkaar gemeen, behalve dan hun gedrevenheid – en hun opleiding aan de Rijksuniversiteit Groningen. Maar wie ze tegelijk aan tafel heeft, of in dit geval in een videogesprek, ziet meteen een chemie die verraadt dat ze al jarenlang samenwerken.

Marnix Bügel (56), alumnus economie, is directeur en oprichter van MIcompany, een bedrijf gericht op kunstmatige intelligentie (AI). En RUG-alumnus Gerard Koppelman (53) is hoogleraar kinderlongziekten bij het UMC Groningen. Samen werken ze aan een methode om bij jonge kinderen op een simpele, betrouwbare én patiëntvriendelijke manier te kunnen voorspellen of zij later astma zullen ontwikkelen. Niet door een longfunctietest of bloedafname, twee methoden die artsen bij jonge kinderen niet kunnen uitvoeren of liever vermijden, maar door simpelweg wat neusslijm te verzamelen met een wattenstaafje. Eerdere en betere diagnostiek draagt vaak bij aan een betere behandeling – en de test kan in de toekomst wellicht helpen de behandeling te personaliseren.

Marnix, wat doet jouw bedrijf precies?
MARNIX: ‘Bij MIcompany gebruiken we AI voor de analyse van complexe data voor bedrijven en instellingen. Uit grote hoeveelheden data kun je vaak patronen destilleren – trends, bijvoorbeeld, of oorzaak en gevolg – die je anders nooit zou ontdekken. We kunnen voor een financiële instelling bijvoorbeeld uitzoeken wie er frauderen. Of we helpen supermarkten bij hun voorraadbeheer, op basis van koopgedrag. Maar al snel wilde ik dat ons bedrijf zich óók zou inzetten voor ‘de goede zaak’.’

GERARD: ‘Het toeval wil dat het biomedische vakgebied enorm veel gegevens genereert – iets waar wij ons als artsen vaak niet direct raad mee weten.’

MARNIX: ‘Wij namen een kijkje in Gerards data en zagen meteen: dit is meer dan dat van ál onze klanten bij elkaar opgeteld.’

Hoe kwamen jullie dan met elkaar in contact?
GERARD: ‘Ik gaf een presentatie voor de RUG-alumnikring in Amsterdam. Daar zat Marnix in de zaal.’

MARNIX: ‘Ik sponsor die alumnikring, en die kring sponsorde het werk van Gerard. Vandaar dat hij daar dat praatje gaf. Ik zag meteen parallellen met ons werk. Wij doen bijvoorbeeld netwerkanalyses voor telecom- en mediabedrijven: wie staat in contact met wie, en op welke niveaus zien we daarin verbanden? Wat kun je daaruit afleiden? Die netwerkstructuren lijken erg op hoe genen, eiwitten en ziekten met elkaar samenhangen. We raakten aan de praat en ik besloot een pilot te doen met een eerste datasetje.’






Om wat voor data gaat het?
GERARD: ‘Ik onderzoek de rol van genen bij het ontstaan van astma. Nu blijkt dat niet alleen de genen zélf daarop van invloed zijn, maar ook de mate waarin die genen zijn aan- of uitgeschakeld. Dat noemen we de epigenetica. Genen kunnen al dan niet actief zijn, afhankelijk van bepaalde kleine staartjes die aan het DNA gehangen kunnen worden.’

MARNIX: ‘Juist in die epigenetica zagen we patronen die bleken samen te hangen met astma. De lol is dat Gerard in Groningen de beschikking heeft over een paar prachtige cohortstudies, waarin duizenden kinderen worden gevolgd al vanaf voor hun geboorte. Nu zijn ze jongvolwassen.’

GERARD: ‘Van al die kinderen hebben we in de loop der jaren onder meer bloed- en neusslijmmonsters verzameld, plus data over hun achtergrond en hun gezondheid.’

MARNIX: ‘Vandaar die enorme berg aan data, van al die kinderen die jarenlang waren gevolgd. Heel uniek, eigenlijk. Dan kun je echt gaan kijken naar oorzaak en gevolg,’

En, wat kwam daaruit?
GERARD: ‘In het neusslijm zitten altijd veel ontstekingscellen. Die hebben precies dezelfde genen als de andere cellen in het lichaam, maar een heel ander epigenoom: er zijn heel andere genen in aan- en uitgeschakeld. Naar dat patroon hebben we gekeken op 450.000 plekken in het DNA. Wat enorm verrassend was: de combinatie van maar drie epigenetische variaties bleek ongelooflijk sterk gecorreleerd te zijn met de allergische vorm van astma.’

MARNIX: ‘Dat was niet een kwestie van één druk op de knop, hoor. We zijn er vier jaar mee bezig geweest. We hebben machine learning gebruikt om heel veel verschillende modellen te ontwikkelen en te testen. Uiteindelijk leidde dat tot een zeer krachtig model om allergisch astma te detecteren bij kinderen van 16 jaar oud.

GERARD: ‘En een publicatie in Nature Communications.’












Wat is nu de volgende stap?
GERARD: ‘De grootste uitdaging is diagnostiek bij heel jonge kinderen. Veel kinderen hoesten, niezen en piepen voortdurend. Welke daarvan ontwikkelen uiteindelijk astma? We merkten dat ons model minder goed werkt bij zesjarigen. Bij hen zijn die epigenetische patronen blijkbaar nog niet zo duidelijk. Terwijl dat juist wel het doel is: de ziekte zo vroeg mogelijk vaststellen. Daar gaan we nu samen verder aan werken, gesteund door de Vici-beurs die ik afgelopen jaar kreeg. Intussen ontwikkelen we ook steeds meer fundamentele kennis over de ziekte.’

MARNIX: ‘Daarnaast willen we deze methode gaan inzetten voor andere aandoeningen, zoals kanker en ouderdomsziekten. We vinden die samenwerking zó leuk, dat we die nu aan het formaliseren zijn in een apart not-for-profit-stichting: exquAIro. Het doel daarvan is medische doorbraken te creëren met behulp van AI. En we ontwikkelen ook trainingen en educatie, allemaal met datzelfde doel. We willen een sneeuwbaleffect veroorzaken. We starten bijvoorbeeld binnenkort met een AI-training voor elf dokters en wetenschappers van het UMCG.’

GERARD: ‘We willen ook gaan uitzoeken of je kunt voorspellen bij wie bepaalde dure geneesmiddelen wel of niet zullen gaan werken.’

Het klinkt alsof AI de toekomst is voor de geneeskunde…
MARNIX: ‘Ja, zo zie ik dat wel. Er zijn zóveel kansen. Ook op het vlak van beeldherkenning.’

GERARD: ‘Het is echt nog een onontdekt terrein. Er gaat een wereld voor je open als je je hierin verdiept. De mogelijkheden om de computer te gebruiken om je data te begrijpen, om voorspellingen te doen…’

MARNIX: ‘Een farmabedrijf als Astra Zeneca heeft misschien 200 AI-specialisten in dienst. Dat klinkt veel, maar ik denk dat ze bij bedrijven zoals Booking er een véélvoud van hebben. Vandaar dat wij ook de R&D-mensen bij de grote farmaceuten willen gaan trainen. Met elkaar kunnen we heel veel behandelingen preciezer maken, en daarmee ook betaalbaarder.’

Dus jullie werken nog wel een tijdje samen?
GERARD: ‘O, jazeker. Soms is wetenschappelijke vooruitgang niet zozeer zelf blanco iets bedenken, maar je realiseren dat iemand anders, uit een heel ander vakgebied, de expertise heeft die jij mist. En die er de lol van inziet om samen met jou die data te interpreteren.’

MARNIX, lachend: ‘Ja, die lol die hebben we wel. En daar zijn we voorlopig nog niet mee klaar.’