Universiteit Leiden Universiteit Leiden

Nederlands English

Langer gezond blijven met big data

Door de stofwisseling te analyseren met behulp van big data-technieken kunnen we gezondheidsrisico’s vroeger signaleren. Thomas Hankemeier, hoogleraar Analytische Biowetenschappen bij het Leiden Academic Centre for Drug Research, vertelt erover.

U doet onderzoek naar metabolieten. Wat zijn dat precies?

‘Metabolieten zijn de producten van de stofwisseling. Ze zitten in het bloed, waardoor we ze goed kunnen meten en zo de stofwisseling kunnen monitoren. De stofwisseling zegt veel over je huidige gezondheidstoestand, meer dan bijvoorbeeld de genen. Door naar de genen te kijken kunnen we wel zien of iemand risico heeft op bepaalde ziektes, maar of je daadwerkelijk ziek wordt, hangt van meer dingen af. Er zijn allerlei factoren: leef je gezond, wat eet je, wat voor infecties heb je in je leven gehad? Dat heeft allemaal invloed op hoe je gezondheid zich ontwikkelt.’

Thomas Hankemeier

En de stofwisseling kan ons daarin de weg wijzen?

‘Ja, het meten van de stofwisseling geeft heel veel informatie: waar sta je op dit moment en waar ga je naartoe als je blijft doen wat je doet? Daarmee kunnen we soms al vroeg voorspellen dat iemand een bepaalde ziekte zal krijgen. En met die kennis kun je eerder ingrijpen, bijvoorbeeld door je levensstijl aan te passen, of met behulp van een farmacologische interventie, om te voorkomen dat je echt ziek wordt. Er kan van alles misgaan in het lichaam, vooral als we ouder worden. De kunst is te zien waar bij iedereen het meest kwetsbare gedeelte zit, want dat verschilt per persoon.’

Wat is uw uiteindelijke doel?

‘Het zou mooi zijn als we straks van iedereen het metabole profiel kunnen maken: een profiel waarmee we van ieder individu de stofwisseling in kaart brengen. En dat we al die profielen bijvoorbeeld eens per jaar bekijken. Daarmee kunnen we individuele gezondheidsrisico’s veel beter in de gaten houden. We kunnen dan bijvoorbeeld zien hoe groot de kans is dat iemands bloedvaten of hersenen op den duur beschadigd raken en wat voor invloed iemands gedrag – zoals roken, of bepaalde eetgewoontes – heeft op dat proces. Op die manier kunnen we veel problemen zo vroeg te signaleren dat we er nog iets aan kunnen doen. Het belangrijkste doel is natuurlijk dat we langer gezond blijven.’

Wat moet er nog allemaal gebeuren voordat we van iedereen zo’n profiel kunnen maken?

‘Voorlopig zijn we er nog niet. Op dit moment is het nog te duur om miljoenen profielen te maken en te monitoren. We moeten dus eerst nieuwe technologie ontwikkelen, die het mogelijk maakt enorme hoeveelheden data op de juiste manier te verkrijgen, verwerken en analyseren. Dat is de grote uitdaging waar we nu voor staan.’

Welke rol speelt data science in daarin?

‘Een belangrijke rol, want om al die data te verwerken heb je de juiste algoritmes nodig. Die metabole profielen bevatten heel complexe data. Aan de ene kant heb je de genen, en aan de andere kant allerlei omgevingsfactoren. Bovendien gebruiken veel mensen medicatie, een aspirientje hier, een paracetamol daar. Al die factoren beïnvloeden de stofwisseling en dat maakt het ingewikkeld om de juiste informatie uit de data te halen.’

Want het is lastig om al die verschillende factoren van elkaar onderscheiden?

‘Precies. Wat we natuurlijk willen, is niet alleen correlaties ontdekken, maar echt causale verbanden, bijvoorbeeld dat een bepaald molecuul in dit specifieke lichaam bloedstolling veroorzaakt. Want dan pas weet je waar je moet ingrijpen. We werken hier in Leiden samen met experts op het gebied van data science en statistiek om beter zicht te krijgen op die verbanden. Met een multidisciplinair team kun je dat soort vraagstukken beter en sneller oplossen.’

Om die factoren beter te kunnen scheiden heeft u ook de organ-on-a-chip ontwikkeld. Kunt u daar iets over vertellen?

‘Met de organ-on-a-chip bootsen we een orgaan na, bijvoorbeeld een bloedvat of nier. Dat doen we door uit iemands stamcellen een aantal bloedvaten en orgaancellen te laten groeien in een chip. Daarmee kunnen we beter onderzoeken hoe dat orgaan reageert op specifieke behandelingen en medicijnen, en op die manier causale verbanden ontdekken. Straks kunnen we dus de cellen van iemand met een bepaald gezondheidsrisico op een chip zetten en heel gericht onderzoeken wat voor deze persoon de beste behandeling is.’

Is zo’n organ-on-a-chip een goed alternatief voor proefdieren?

‘Ja, in veel opzichten is het een stuk beter dan proefdieren. Je werkt met menselijke in plaats van dierlijke cellen, kunt goed zien hoe de interacties zich ontwikkelen en je kunt tegelijkertijd metabolieten monitoren. Dus je kunt er veel meer dingen mee doen dan met een proefdier, en dan hebben we het nog niet eens over de ethische component. Maar er zal voorlopig nog een plek blijven voor proefdieren.’

Over ethiek gesproken: hoe zit het met privacy, als we het hebben over medische data?

‘Ja, privacy is wel een issue. Bij veel dingen kun je je afvragen: van wie is die gezondheidsdata nou eigenlijk, van de arts of van de patiënt? Dat zijn wel belangrijke vragen, want soms gaat het om gevoelige data. Maar met de huidige technologie kunnen we straks naar een systeem toe waarbij ieder individu zelf via z’n smartphone toestemming kan geven als iemand toegang wil tot zijn of haar gezondheidsdata. Dat lijkt me uiteindelijk het beste systeem.’

Er klinkt ook steeds meer een roep om het delen van onderzoeksdata, maar veel wetenschappers zijn daar wat huiverig voor vanwege concurrentie. Hoe denkt u daarover?

‘Data delen is belangrijk. Natuurlijk kijk je er eerst zelf naar en publiceer je over je bevindingen, maar daarna is het belangrijk je data ook aan andere onderzoekers beschikbaar te stellen. Daarom is het ook van belang dat we data opslaan op zo’n manier dat een ander er ook mee kan werken. Want uiteindelijk is het allemaal belastinggeld waar we het onderzoek mee financieren, dat moeten we altijd in gedachten houden. Maar tegelijkertijd moeten we een manier vinden waarop je ook de credits voor je data krijgt, als er ontdekkingen mee worden gedaan.’
 

Thomas Hankemeier promoveerde in de analytische scheikunde aan de Vrije Universiteit. Tussen 1996 en 2004 werkte hij bij TNO als Scientific Product Manager in het Department of Analytical Sciences. Sinds 2004 is hij hoogleraar en hoofd van de afdeling Analytical Biosciences bij het Leiden Academic Centre for Drug Research. Daarnaast is Hankemeier wetenschappelijk directeur van het Netherlands Metabolomics Centre en medeoprichter van MIMETAS, het bedrijf dat de organ-on-a-chip ontwikkelde. Hankemeier is verbonden aan het Leiden Centre of Data Science en werd in juni 2016 benoemd tot Medical Delta professor.

(JvdB)

In deze serie interviews komen onderzoekers van het Leiden Centre of Data Science (LCDS) aan het woord. LCDS is een netwerk van onderzoekers uit verschillende wetenschappelijke disciplines, die gebruik maken van innovatieve methodes voor het omgaan met grote hoeveelheden data. Het doel van samenwerking tussen deze onderzoekers is het vinden van slimme oplossingen voor wetenschappelijke en maatschappelijke kwesties.