Door [Kyra Leopold]
Een algoritme dat MRI-beelden analyseert en in de loop van de tijd automatisch kleine veranderingen in kniegewrichten detecteert, zou kunnen worden gebruikt bij de ontwikkeling van nieuwe behandelingen voor artrose.
Verbeterde MRI-scans kunnen helpen bij de ontwikkeling van artrose behandelingen
Artrose is de meest voorkomende vorm van artritis in Nederland. Het ontwikkelt zich wanneer het gewrichtskraakbeen dat de uiteinden van botten bedekt en ze soepel over elkaar laat glijden bij gewrichten, versleten is. Dit resulteert in pijnlijke, onbeweeglijke gewrichten. Artrose kan normaal gesproken op een röntgenfoto geïdentificeerd worden door een vernauwing van de ruimte tussen de botten van het gewricht. Dit is het gevolg van verlies van kraakbeen. Röntgenstralen hebben echter niet genoeg gevoeligheid om subtiele veranderingen in het gewricht in de loop van de tijd te detecteren.
Waarom scannen?
“We hebben geen goede manier om deze kleine veranderingen in het gewricht in de loop van de tijd te detecteren om te zien of behandelingen enig effect hebben”, zegt dr. James MacKay van Cambridge’s Department of Radiology, en de hoofdauteur van het onderzoek. “Bovendien, als we in staat zijn om de vroege tekenen van kraakbeenafbraak in gewrichten te detecteren, zal dit ons helpen de ziekte beter te begrijpen, wat zou kunnen leiden tot nieuwe behandelingen voor deze pijnlijke aandoening.”
De scans in een algoritme
Een team van ingenieurs, radiologen en artsen, geleid door de Universiteit van Cambridge, ontwikkelde een algoritme. Dit algoritme bouwt een driedimensionaal model van iemands kniegewricht om in kaart te brengen waar artrose de knie aantast. Vervolgens maakt het automatisch ‘veranderingskaarten’ die onderzoekers niet alleen vertellen of er significante veranderingen zijn opgetreden tijdens het onderzoek, maar waarmee ze precies kunnen lokaliseren waar deze zich bevinden.
De huidige studie bouwt voort op eerder werk van hetzelfde team, dat een algoritme ontwikkelde om subtiele veranderingen in artrose gewrichten in CT-scans te volgen. Nu gebruiken ze vergelijkbare technieken voor MRI, die meer volledige informatie geven over de samenstelling van weefsel – niet alleen informatie over de dikte van kraakbeen of bot.
Nu al in gebruik
De algoritme software is gratis te downloaden en kan worden toegevoegd aan bestaande systemen. MacKay zegt dat het algoritme eenvoudig kan worden toegevoegd aan bestaande protocollen en dat het trainingsproces voor radiologen kort en duidelijk is. Als onderdeel van een afzonderlijke studie, gefinancierd door de Europese Unie, zullen de onderzoekers het algoritme ook gebruiken om te testen of het kan voorspellen welke patiënten een knievervanging nodig zullen hebben, door vroege tekenen van artritis te detecteren.
Bron: [ James W. MacKay, Joshua D. Kaggie, Graham M. Treece, Stephen M. McDonnell, Wasim Khan, Alexandra R. Roberts, Robert L. Janiczek, Martin J. Graves, Tom D. Turmezei, Andrew W. McCaskie, Fiona J. Gilbert. Three‐Dimensional Surface‐Based Analysis of Cartilage MRI Data in Knee Osteoarthritis: Validation and Initial Clinical Application. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2020; DOI: 10.1002/jmri.27193 ]
