< Terug naar onderzoeken

Belang

In de meeste gevallen vertoont MS een grillig verloop. Daarnaast heeft de arts vaak geen zicht op de actuele status van de patiënt. Dit maakt het moeilijk om de juiste behandeling te selecteren, laat staan dat artsen in staat zijn om een mogelijke terugval te voorspellen zodat patiënten de juiste maatregelen kunnen nemen. De meeste MS-patiënten ervaren vermoeidheidsproblemen als één van de grootste symptomen van hun aandoening. Op dit moment is er echter geen goede manier om vermoeidheid te meten. Vragenlijsten worden vaak als vervelend ervaren, zijn subjectief en kosten veel tijd om in te vullen. Daarnaast is men met vragenlijsten niet in staat om veranderingen te meten gedurende de dag en van dag tot dag. Ook bestaande klinische tests kunnen niet ingezet worden om deze dagelijkse wisselingen te monitoren.

Joep werkt aan het beter voorspellen van het ziekte verloop.

Helpt u mee?

Methode

Dit onderzoek richt zich op het vinden van objectieve meetinstrumenten voor vermoeidheid en het voorspellen van het optreden van terugvallen, door gebruik te maken van de ingebouwde sensoren van smartphones. Arts-onderzoeker Ka-Hoo Lam werkt aan dit project. De camera van de smartphone wordt gebruikt om de oogbeweging te analyseren (MS sherpa). Daarnaast worden met behulp van een intelligent toetsenbord informatie over de toetsaanslagen verzameld voor verdere analyse van het typgedrag (Neurokeys).

Resultaat

Het onderzoek zal aantonen of bovengenoemde meetinstrumenten kunnen worden ingezet om vermoeidheid, ziekteactiviteit en ziekteprogressie betrouwbaar te meten of zelfs te voorspellen. In februari 2021 hebben er ongeveer 100 mensen met MS 1 jaar lang (en 25 controle proefpersonen 3 maanden) app metingen gedaan. De eerste gepubliceerde resultaten laten zien dat er verschillen te zien zijn in het typen tussen mensen met MS en controle proefpersonen, daarnaast komen grotere vertragingen in de toetsaanslagen overeen met een slechtere arm functie, cognitie en ziekte ernst. Resultaten van een tweede wetenschappelijke publicatie, laten zien dat gegevens die op deze manier continu verzameld kunnen worden, met een geavanceerde analyse van tijdreeksen potentie heeft om vroegtijdig veranderingen te detecteren.

Impact

Er bestaat nog geen objectieve manier om bij mensen met MS de mate van vermoeidheid te meten en een nieuwe aanval te voorspellen. Een betrouwbaar meetinstrument biedt de patiënt en zijn behandelaar inzicht in de individuele status. Daarnaast genereren de instrumenten grote hoeveelheden anonieme data, die kunnen worden ingezet voor onderzoek.

Mede mogelijk gemaakt door Stichting LSH-TKI

 

Portret van Ka Hoo Lam MS Centrum Amsterdam
Drs. Ka Hoo Lam, promovendus op dit project

 

Soort onderzoek
Budget € 50.000,- voor 2 jaar, 2017-2019
Subsidievorm Nationale samenwerking
Onderzoekers
Prof.dr. J. Killestein Amsterdam UMC
Drs. K. H. Lam Amsterdam UMC