AI en RA: voorspellen van ziekteverloop en personaliseren van behandeling

Dit artikel bespreekt recente studies over de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) bij reumatoïde artritis (RA). Volgens de auteurs kunnen algoritmes nu al de ziekteactiviteit, mortaliteit en behandelrespons van RA voorspellen. Voor het voorspellen van het ziekteverloop analyseerde het team van Norgeot verschillende deep learning-methodes om de activiteit van RA in te schatten, gebruikmakend van 45 gestructureerde parameters zoals de CDAI-score en eerdere behandeling met DMARD's en corticosteroïden; hun meest effectieve algoritme had een AUC-waarde van 0,91.

Spaanse onderzoekers ontwierpen een model dat de mortaliteit van RA voorspelt, getraind met 1461 samples en gevalideerd met 280 samples, met negen parameters waaronder leeftijd bij diagnose en geslacht; het onderscheidde drie risicogroepen met een voorspellingsfout van 0,233 in het validatiecohort. Voor de medicijnrespons testten Morid en collega's algoritmes bij meer dan 120.000 patiënten; het meest accurate model bepaalde met 89% zekerheid welke patiënten positief reageren op methotrexaat. Omics-technologieën dragen eveneens bij: modellen op basis van het darmmicrobioom en transcriptomics haalden AUC-waarden van respectievelijk 0,84 en 0,78, en een genomics-model voorspelde de respons op infliximab met 92% nauwkeurigheid.

Ook beeldanalyse, zoals een scoresysteem op basis van echografische ontsteking in gewrichten en pezen, kon patiëntengroepen met verschillende behandelreacties onderscheiden. De auteurs concluderen dat AI de reumatologie ingrijpend zal veranderen en zich zal ontwikkelen tot een krachtige assistent voor de reumatoloog, waarbij toekomstige studies de toepasbaarheid verder moeten valideren.