06-01-2015

De Neuro Imaging Society in ALS (NISALS) meeting, aansluitend op het ALS/MND congres, werd dit jaar voor de 5e keer georganiseerd. De tweedaagse bijeenkomst was in Leuven, België. De bijeenkomst ging over beeldonderzoek naar ALS, met bijvoorbeeld MRI-scans en PET-scans. Onderzoeker Ruben Schmidt van het ALS Centrum heeft deze sessie voor u samengevat.

Wat houdt MRI-onderzoek bij ALS in?

Bij MRI-onderzoek naar ALS wordt er een MRI-scan van het hoofd gemaakt bij ALS-patiënten. Er worden ook MRI-scans gemaakt bij gezonde controlepersonen. Door deze scans te vergelijken willen onderzoekers meer inzicht krijgen in veranderingen die optreden in de hersenen van ALS-patiënten. Als we meer weten over (vroege) ziekteveranderingen in de hersenen bij ALS-patiënten, dan zou MRI-onderzoek in de toekomst kunnen helpen bij het stellen van de diagnose en prognose.

Internationale samenwerking

Een van de belangrijkste doelen van het NISALS congres is om internationale samenwerking te bevorderen op het gebied van beeldonderzoek in ALS. Veel centra hebben MRI-scans van relatief weinig patiënten, waardoor het lastig is om statistisch harde uitspraken te doen over de bevindingen. Daarom werken ALS centra internationaal steeds meer samen en delen ze hun onderzoeksdata.

PET-scan

In twee dagen tijd kwamen veel onderzoekers aan het woord om in korte presentaties een overzicht te geven van de uiteenlopende imaging studies in ALS. Zo kwam onder andere de PET-scanner aan bod. Dit is een andere scanner dan de gebruikelijke MRI en kan meer inzicht geven over de energiehuishouding van zenuwcellen. Dr. Van Damme uit Leuven liet op PET-beelden een verlaagd metabolisme zien in de zenuwcellen in de frontale en temporale regio’s van het brein in ALS-patiënten. In zijn studie vond hij verder een associatie tussen verlaagd metabolisme in deze regio’s en kortere overlevingsduur.

Computermodellen voor prognose

Op de tweede dag presenteerde Dr. Agosta uit Milaan een interessante methode om met geavanceerde computermodellen de prognose en diagnose te verbeteren. De computermodellen gebruiken de MRI-beelden en klinische gegevens, zoals leeftijd, geslacht, leeftijd waarop ziekte begon. Met deze hoeveelheid aan gegevens en slimme algoritmes (machine-learning genoemd) kan een computermodel factoren selecteren die samen het beste de diagnose (ALS of niet) en prognose voorspellen. Ook voor deze modellen is internationale samenwerking van groot belang. Er moet bijvoorbeeld worden vastgesteld of het model net zo goed werkt op scans van een andere set patiënten gemaakt bij een ander ALS centrum.

Bron: ALS Centrum Nederland