Een nieuwe studie gepubliceerd in Science Translational Medicine beschrijft een doorbraak in de vroege detectie van ziekten: een door kunstmatige intelligentie aangedreven bloedtest die in staat is chronische leveraandoeningen, waaronder fibrose en cirrose, te identificeren, jaren voordat traditionele methoden dat kunnen. Dit is de eerste keer dat genoombrede DNA-fragmentatieanalyse, voorheen gericht op de detectie van kanker, systematisch wordt toegepast op niet-kankerachtige ziekten. Het onderzoek suggereert dat deze technologie een revolutie teweeg zou kunnen brengen in de screening op aandoeningen die miljoenen mensen treffen, en een kritische periode zou bieden voor interventie voordat er onomkeerbare schade ontstaat.
De fragmentoombenadering: verder dan traditionele vloeibare biopsieën
Bestaande vloeibare biopsiemethoden zoeken doorgaans naar specifieke genetische mutaties die verband houden met ziekten, voornamelijk kanker. Deze nieuwe techniek, genaamd ‘fragmentoomanalyse’, onderzoekt echter hoe DNA wordt afgebroken en over het genoom wordt verdeeld, waardoor een breder beeld van de fysiologische toestand wordt verkregen. Onderzoekers analyseerden celvrij DNA (cfDNA) van meer dan 1.576 individuen, waarbij ze gebruik maakten van volledige genoomsequencing om patronen in de grootte en distributie van DNA-fragmenten te identificeren. Deze aanpak kijkt verder dan individuele mutaties, waardoor deze aanpasbaar is aan een breder scala aan omstandigheden.
Het onderzoek omvatte het analyseren van ongeveer 40 miljoen DNA-fragmenten per monster, wat een enorme dataset opleverde die werd verwerkt door machine learning-algoritmen. Deze algoritmen hebben met hoge nauwkeurigheid fragmentatiepatronen geïdentificeerd die verband houden met vroege leverziekte, gevorderde fibrose en cirrose.
Waarom vroege detectie belangrijk is: leverziekten en meer
Het belang van deze ontwikkeling ligt in de omkeerbaarheid van leverfibrose in een vroeg stadium. Als er niets aan wordt gedaan, ontwikkelt het zich tot cirrose, waardoor het risico op leverkanker toeneemt en uiteindelijk de levensduur wordt verkort. De huidige bloedtesten voor fibrose zijn vaak niet gevoelig, waardoor ziektes in een vroeg stadium niet kunnen worden opgespoord, terwijl beeldvormingstechnieken duur zijn en niet universeel beschikbaar.
Ongeveer 100 miljoen Amerikanen lopen risico op leveraandoeningen die kunnen leiden tot cirrose of kanker. Het vermogen om in te grijpen voordat er onomkeerbare schade ontstaat, zou de uitkomsten drastisch kunnen verbeteren. Het potentieel van de technologie reikt verder dan leverziekten, waarbij voorlopige bevindingen wijzen op toepassingen bij cardiovasculaire, inflammatoire en neurodegeneratieve aandoeningen.
Comorbiditeitsindex en toekomstige toepassingen
Onderzoekers ontwikkelden ook een ‘fragmentome comorbiditeitsindex’ die de algehele overlevingskansen nauwkeurig voorspelde en in sommige gevallen zelfs beter presteerde dan traditionele ontstekingsmarkers. Dit benadrukt de kracht van het analyseren van genoombrede fragmentatiepatronen om de algehele gezondheidstoestand van een patiënt te beoordelen.
De huidige leverfibrosetest blijft een prototype, maar het team is van plan deze te verfijnen en te valideren voor klinisch gebruik. Het langetermijndoel is om ziektespecifieke classificaties te ontwikkelen voor een breed scala aan chronische ziekten, waarbij gebruik wordt gemaakt van het onderliggende fragmentoomplatform.
“Dit is een unieke, ziektespecifieke test die is opgebouwd vanuit hetzelfde onderliggende platform”, legt eerste auteur Akshaya Annapragada uit. “Een classificatie voor leverfibrose verschilt van een classificatie voor kanker.”
Dit onderzoek, gefinancierd door de National Institutes of Health en meerdere particuliere stichtingen, vertegenwoordigt een belangrijke stap voorwaarts in proactieve gezondheidszorg, waarbij de verschuiving plaatsvindt van reactieve behandeling naar vroege detectie en interventie.
