AstraZeneca Foundation bekroont drie veelbelovende projecten

Professor Robin Vos uit Zolder ontwikkelde met zijn team een aantal nieuwe methoden om afstoting na longtransplantatie vroeger op te sporen en gerichter te kunnen behandelen. Dat mag baanbrekend worden genoemd, want patiënten met een longtransplantatie leven vandaag met een harde realiteit: zelfs na een geslaagde transplantatie blijft het risico op afstoting groot.

In België krijgen elk jaar een honderdtal mensen een nieuwe long, maar binnen de vijf jaar ontwikkelt ongeveer de helft van hen Chronic Lung Allograft Dysfunction (CLAD), een vorm van chronische afstoting die vandaag de belangrijkste oorzaak is van laattijdig transplantaatfalen en overlijden na een longtransplantatie.

Als longtransplantatie-pneumonoloog in UZ Leuven en onderzoeksleider aan het BREATHE Lab (KU Leuven) ontrafelde Vos met zijn team nieuwe mechanismen en biomarkers achter die chronische longafstoting.

“We hebben vastgesteld dat er niet één maar verschillende oorzaken en subtypes van Chronic Lung Allograft Dysfunction zijn, met uiteenlopende graden van ontsteking en verlittekening in het longweefsel”, legt professor Robin Vos uit. “Afhankelijk van het subtype reageren patiënten niet op dezelfde geneesmiddelen. Het is dus cruciaal om naar meer gepersonaliseerde behandelingen te evolueren.”

Een belangrijke stap in het onderzoek was de ontdekking dat sommige bestaande geneesmiddelen - zoals specifieke antibiotica - de ontwikkeling van CLAD bij bepaalde patiënten kunnen uitstellen of verminderen.

“Het gaat om geneesmiddelen die we al kennen, maar die we op een andere manier inzetten”, zegt Vos. “Die antibiotica worden vandaag in de meeste transplantatiecentra wereldwijd in dit kader gebruikt.”

Met de onderzoekprijs wil het team extra inzetten op het ontwikkelen van betrouwbare biomarkers die al vroeg na de transplantatie aangeven welke patiënten CLAD dreigen te ontwikkelen. Zo kunnen artsen vroeger en meer gepersonaliseerd ingrijpen, met betere vooruitzichten voor de patiënt.

Professor Sarah Verhulst uit Gent is onderzoeksleider aan het Hearing Technology @WAVES Lab (UGent), ontwikkelde een AI-gestuurde gehoortest die de allereerste signalen van gehoorverlies zichtbaar maakt - nog voor klassieke testen ook maar iets aantonen.

Gehoorverlies treft volgens de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) ongeveer 5% van de wereldbevolking. In veel gevallen komt de diagnose laat, wanneer de schade al vergevorderd is, terwijl de eerste signalen vaak jaren eerder aanwezig zijn. Bovendien, in een almaar luidruchtigere wereld duikt gehoorvermindering op steeds jongere leeftijd op.

Als onderzoeksleider aan het Hearing Technology @WAVES Lab (UGent) vroeg Verhulst zich af of die allereerste onzichtbare vormen van gehoorschade al eerder opgespoord zouden kunnen worden. Samen met haar team ontwikkelde ze een AI-gestuurde diagnostische test die precies dat doet.

“We hebben een test ontwikkeld voor uiterst precieze gehoordiagnostiek”, zegt Verhulst. “We gebruiken een auditieve EEG-methode om de vroegste signalen van gehoorverlies te meten. Als we die metingen combineren met een klassiek audiogram, krijgen we een heel fijnmazig profiel van het gehoorverlies van de patiënt.”

Maar het blijft niet bij diagnose. Met behulp van machine learning ontwikkelde haar team ook nieuwe audioprocessing-algoritmen die het geluid veel gerichter kunnen aanpassen aan het persoonlijke gehoorprofiel van iemand met gehoorschade.

“Deze algoritmen kunnen veel beter inspelen op iemands specifieke gehoorprobleem dan de technologie die we vandaag meestal gebruiken”, licht Verhulst toe. “Ze zijn interessant voor de volgende generatie oordopjes, gehoorapparaten en consumentenelektronica, en we merken dat zowel hoortoestelfabrikanten als grote technologiebedrijven daar nauwgezet naar kijken.”

Door gehoorverlies vroeger op te sporen én de geluidsverwerking beter af te stemmen op elke patiënt, wil Verhulst mee de basis leggen voor meer gepersonaliseerde hooroplossingen in de toekomst.