Om de diagnose te stellen van de ziekte van Parkinson, kijken artsen alleen naar de zichtbare symptomen zoals trillen en traagheid. Maar met smartwatches is het ook mogelijk om subtielere symptomen te meten, ontdekten onderzoekers van Radboudumc. Slimme sensoren meten dan bijvoorbeeld slaapstoornissen of tekenen van vermoeidheid, om zo de ziekte sneller te diagnosticeren. Machine learning moet helpen om deze metingen te optimaliseren.
“De diagnostiek voor de ziekte van Parkinson is al tientallen jaren oud en gaat uit van de zichtbare symptomen, zoals trillen en trage bewegingen”, aldus Jules Janssen Daalen, onderzoeker bij het Radboudumc. “Maar deze zijn lang niet altijd aanwezig of openbaren zich pas in een laat stadium van de ziekte. Daarom komt de diagnose doorgaans pas op 65-jarige leeftijd. Maar iemand kan al veel langer klachten hebben van de ziekte van Parkinson, die dus niet echt zichtbaar zijn. Bijvoorbeeld slaapstoornissen, obstipatie of tekenen van vermoeidheid. Deze “onzichtbare” symptomen willen wij gaan meten met slimme sensoren in smartwatches, zodat de ziekte eerder aan het licht komt.” Janssen Daalen deed daarom met zijn team afgelopen jaar een grootschalig literatuuronderzoek naar digitale biomarkers in het Parkinson-onderzoek. Ook werkt hij aan nieuwe behandelingsmethodes voor de ziekte van Parkinson, bijvoorbeeld door een intensief beweegprogramma aan te bieden aan patiënten. Dat doet Janssen Daalen onder andere binnen het Radboudumc expertisecentrum voor Parkinson.
Meetmethodes sensoren
Het onderzoeksteam spitte de beschikbare, wetenschappelijke literatuur door op zoek naar geschikte meetmethodes. Het ging dan om sensoren in huis die bijvoorbeeld in matrassen of kussens zaten of op of aan het lichaam zoals hartslagsensoren en ‘slimme horloges’ als smartwatches. Smartwatches kunnen verschillende aspecten in kaart brengen, zoals hartslag, huidtemperatuur, stemming, obstipatie en slaappatronen. Niet alleen bij mensen met Parkinson, maar ook bij andere aandoeningen. Vooral slimme sensoren die de slaapkwaliteit meten blijken veelbelovend. In vrijwel alle gevallen gaat het daarbij om metingen aan de pols, door bijvoorbeeld smartwatches. “Een uitgebreid slaaponderzoek in het ziekenhuis of een slaapcentrum geeft een betrouwbaarder en vollediger beeld. Maar dat is best intensief voor patiënten, dus het heeft voordelen als we in de thuissituatie een indruk kunnen krijgen. Bovendien kunnen continue thuismetingen helpen bij geheugenproblemen, die vaak voorkomen bij Parkinson. Met sensoren kunnen artsen mensen met Parkinson in de toekomst beter en persoonsgerichter behandelen”, aldus Janssen Daalen.
Metingen in de thuissituatie geven een nauwkeuriger beeld van symptomen dan ziekenhuismetingen.”
Praktijkervaringen smartwatch
In totaal keken de onderzoekers naar zo’n 300 wetenschappelijke artikelen die over sensormetingen gingen bij patiënten. Ook patiëntonderzoekers waren betrokken bij het onderzoek, om direct de ervaringen van patiënten mee te kunnen nemen. Praktijkervaringen van smartwatches kwamen uit ander onderzoek, van patiënten met een REM-slaap gedragsstoornis, die géén Parkinson hebben. Wel hebben zij een groot risico op het ontwikkelen van de ziekte en zijn zij gebaat bij meer beweging. Daarom onderzoekt Radboudumc onder een groep 50-plussers met de zogenoemde slow-speed trial of zij geholpen zijn door het dragen van een smartwatch. Een motiverende app stimuleert daarbij een intensief beweegprogramma, met enkele tientallen procenten meer beweging dan men doorgaans had, voor twee jaar lang. Als beweging inderdaad helpt bij deze mensen, kan dit bijdragen aan een leefstijl preventieprogramma voor ouderen met het risico op het ontwikkelen van Parkinson. Voor de zomer van 2025 worden de eerste resultaten verwacht van dit onderzoek.
TRL niveau’s
Vanuit de meta-analyse maakten de onderzoekers een overzicht van alle beschikbare digitale biomarkers voor het meten van de symptomen van Parkinson. Veruit de meeste biomarkers voor niet-zichtbare symptomen van de ziekte van Parkinson zijn nog niet verder gekomen dan Technology Readiness Level 4, dus nog niet uit de laboratoriumsetting in de testopstelling. Alleen de biomarkers voor slaapverstoring en REM-slaap stoornissen zijn in TRL5 beland. Het symptoom vermoeidheid, een lastiger te meten biomarker, is in stadium TRL2. Van alle bestaande biomarkers is een verminderde variatie in hartslag in het verste stadium: TRL6. Er is toenemend bewijs dat deze biomarker kan worden afgeleid uit smartwatches, en de biomarker wordt meegenomen als uitkomstmaat in de eerste Parkinson studies van de Nijmeegse onderzoeker. Het Radboudumc expertisecentrum voor Parkinson werkt ook aan toepassingen van zulke digitale biomarkers.
Variaties in hartslag meten met een smartwatch is in het verste TRL-ontwikkelingsstadium.”
AI lab voor Parkinson
Binnen het Radboudumc doet Luc Evers onderzoek naar de toepassing van machine learning om nieuwe digitale biomarkers voor de ziekte van Parkinson te ontwikkelen. Dit onderzoek vindt plaats in het AI for Parkinson Lab in samenwerking met Verily Life Sciences, een bedrijf dat zicht richt op ‘precision health’ en die speciale smartwatches voor onderzoek ontwikkelde. Deze slimme horloges kunnen op een betrouwbare manier symptomen van de ziekte van Parkinson meten, en hebben een ingebouwde ECG-functie om een hartritmefilmpje te maken en sensoren die onder andere huidtemperatuur, luchtvochtigheid en beweging registreren. Ook registreren ze minder bekende, niet-motorische klachten bij Parkinson, zoals slaapproblemen en de effecten van stress. De onderzoekshorloges met meerdere sensoren werden twee tot drie jaar lang gedragen door 520 parkinsonpatiënten. Deze zogenoemde ´Verily Study Watch´ heeft een gigantische berg aan gegevens opgeleverd, vooral veel ruwe sensordata van bewegingen. Evers: ‘Dit is wereldwijd de eerste keer dat parkinsononderzoekers zoveel data uit het dagelijks leven hebben kunnen verzamelen. De gegevens moeten uiteindelijk leiden tot nieuwe graadmeters waarmee neurologen het verloop van de ziekte kunnen meten, maar eerst gaan we met behulp van artificiële intelligentie de wirwar aan data ontrafelen.´
Begin 2025 hoopt Evers een toolbox te lanceren voor artsen met tools hoe de data van de smartwatches het beste geanalyseerd kan worden.
Wij gaan de enorme berg aan metingen met AI ontrafelen op patronen van Parkinson symptomen.”
