Disclosure belangen spreker

Transcriptie

1 Disclosure belangen spreker (potentiële) belangenverstrengeling Voor bijeenkomst mogelijk relevante relaties met bedrijven Sponsoring of onderzoeksgeld Honorarium of andere (financiële) vergoeding Aandeelhouder Andere relatie, namelijk Zie hieronder Bedrijfsnamen Het VUmc Alzheimercentrum heeft financiering ontvangen van: Aegon, Alzheimer Nederland, VUmc Fonds, Heineken Nederland, Kroonenberg NV, Rabobank Amsterdam, Genootschap tot Steun Alzheimercentrum, Alzheimer Rally, and many others Gecontracteerde onderzoekspartners zijn: GE Healthcare, Piramal Imaging, Merck, Nutricia, Probiodrug, EIP Pharma, Roche AG Espria, Combinostics, and Boehringer Ingelheim En subsidies van: NWO, ZonMW, CVON, EU-FP7, EU-JPND, EU-IMI, ISAO, Alzheimer Nederland, Dioraphte, Gieskes Strijbis Hanneke Rhodius ontvangt van geen van bovengenoemde partijen persoonlijke compensatie behalve van het Vumc.

2 Diagnostiek van dementie: hulp van de computer? Dementie update 2017 Hanneke Rhodius- Meester klinisch geriater VUmc Alzheimercentrum, Amsterdam

3 Multidisciplinaire diagnose Achtergrond

4 Multidisciplinaire diagnose complex! Achtergrond Uitdaging Hoe nemen we alle informatie uit alle onderzoeken mee? Hoe data te wegen en te combineren? Literatuur draait vaak om controle vs AD Praktijk gaat om differentiaal diagnostiek; dementie vs dementie

5 Naar de praktijk. Achtergrond 73 jarige man: VG: TIA, polymyalgie rheumatica waarvoor prednison Sinds 3 jaar moeite met woordvinden en geheugen, daarnaast schimmen zien Mild parkinsonsime, MMSE 28/30 NPO: stoornis in leervermogen, benoemen en executieve functies, traag MRI: MTA 1/1, GCA 1, Fazekas 1 alles mild Geen CSF DLB, AD, bijkomende bijwerking prednison?

6 Hulp van de computer? Doelstelling Zou een software tool kunnen helpen met: Combineren en visualiseren van data geeft overzicht Omgaan met missende of tegenstrijdige data net als in praktijk Verschillende soorten dementie met elkaar vergelijken klinische praktijk gaat over differentiaal diagnose

7 PredictND - project Doelstelling 7FP Europees project met als doel: Ontwikkelen van software tool voor differentiaal diagnostiek van neurodegeneratieve aandoeningen

8 Software tool Clinical descision support system Visualisatie van data om arts te ondersteunen Aanpak Invoer data patiënt Hoe? Invoer van data van 1 patient van - demografie - APOE - NPO - visual ratings MRI - CSF - ruwe MRI beelden Analyse tool Uitkomst DSI en fingerprint

9 Automatische MRI analyses Huidige praktijk: Veel info in MRI s; hoe eruit te halen? Bestaande software duur en tijdrovend Met tool: Overzichtelijk door MRI heen scrollen Tekent bijvoorbeeld hippocampus in Geeft kwantitatieve informatie Snelle software Aanpak Invoer data patiënt Analyse tool Uitkomst DSI en fingerprint Koikkalainen, NeuroImage Clin 2016

10 Disease state index Vergelijkt data patiënt met grote trainingset Welke diagnose past bij de data? Aanpak Invoer data patiënt Analyse tool Resulteert in disease state index: Waarde tussen 0 en 1: xx = 0= lijkt op controle (referentie) xx = 1= lijkt op VaD Uitkomst DSI en fingerprint

11 Fingerprint Combineert en visualiseert alle data van 1 patiënt Grootte box: xxxx = bijdragend aan diagnose = weinig bijdragend Kleur box: xx = richting 1 (bv VaD) xx = richting 0 (bv controle) Aanpak Invoer data patiënt Analyse tool Uitkomst DSI en fingerprint

12 Training PredictND tool Aanpak Introductie Data-driven differential diagnosis of neurodegenerative diseases Antti Tolonen, Hanneke F. M. Rhodius-Meester, Wiesje M. van der Flier, Jyrki Lötjönen ; submitted Retrospectieve studie 504 patiënten van Amsterdam Dementia Cohort - diagnose controles, AD, DLB, FTLD en VaD - leeftijd, APOE, NPO, CSF en MRI Vergelijken diagnose dataset (door arts) en software tool van der Flier, J Alzheimer s Dis 2014

13 Diagnose door arts en tool Resultaten Arts Tool Controls AD FTLD DLB VaD Sens (%) Controls n = AD n = FTLD n = DLB n = VaD n = Meeste overeenstemming bij VaD Minste overeenstemming bij DLB

14 Validatie studie Resultaten Prospectieve multi-centre studie (n = 800) Vergelijken standaard diagnostiek met PredictND tool Resultaten volgen

15 Terug naar de praktijk. Resultaten 73 jarige man: VG: TIA, polymyalgie rheumatica waarvoor prednison Sinds 3 jaar moeite met woordvinden en geheugen, daarnaast schimmen zien Mild parkinsonsime, MMSE 28/30 NPO: stoornis in leervermogen, benoemen en executieve functies, traag MRI: MTA 1/1, GCA 1, Fazekas 1 alles mild Geen CSF DLB, AD, bijkomende bijwerking prednison?

16 Casus: Resultaten Ingevoerde gegevens Ingevoerde gegevens Ruwe MRI beelden Ruwe MRI beelden Resultaten tool Resultaten tool

17 Casus: Resultaten Resultaten tool DLB DSI 0.74 AD DSI 0.59 xx = DLB, xx = controls

18 Casus: Resultaten Resultaten tool DLB DSI 0.74 AD DSI 0.59 xx = DLB, xx = AD

19 Casus: Resultaten Naschrift. Amyloïd-PET: positief DLB, met bijkomende Alzheimer pathologie

20 Hulp van de computer! Samenvatting Tool combineert en visualiseert data geeft overzicht Data driven toont data die je erin stopt; toevoegen PET en DLB kenmerken? Kan omgaan met missende of tegenstrijdige data net als in praktijk Zuivere, volledige automatische analyses van MRI Multiclass tool praktijk gaat over differentiaal diagnose en dubbele pathologie

21 Toekomst? Discussie Mogelijke toepassingen: Ondersteuning in dagelijkse praktijk Bijvoorbeeld tijdens MDO? Of voor voorspellen progressie in MCI of SCD? Met als einddoel: betere diagnostiek en zorg voor de patiënt!

22