Big firma, big data

In de gezondheidszorg zien we steeds meer maatwerk op patiëntniveau. Persoonsgerichte zorg oftewel personalized healthcare is al langer een trend, maar lijkt nu een vlucht te nemen. Personalised medicine levert daar een belangrijke bijdrage aan.

In de oncologie bijvoorbeeld is steeds meer kennis over de genetische afwijkingen van tumoren en de rol die deze afwijkingen spelen in de tumorontwikkeling. Daarnaast zorgen nieuwe technieken ervoor dat grote hoeveelheden data ontsloten worden die een rol kunnen spelen in de beslismodellen voor de juiste behandeling. 

Tot voor kort was het bij behandelingen vaak afwachten of de therapie zou aanslaan. Nu vergroot je bij de zogenaamde targeted therapy de kans op een positief effect van de behandeling doordat getest is op de aanwezigheid van een specifiek kenmerk of target waar het medicijn op aanslaat. Dat voorkomt onnodig toedienen van medicatie en bespaart patiënten een effectloze behandeling met de nodige bijwerkingen voor niets. De laatste tijd wordt steeds meer bekend over het genetisch profiel van tumoren. Niet de plaats van de tumor in het lichaam – hart, long of darm – blijkt doorslaggevend, maar de genetische eigenschappen.  

In brede studies wordt onderzocht welke (combinatie van) therapieën aansluiten bij welk genetisch profiel. Het is niet meer one size fits all, maar steeds meer zorg op maat. Ook bij immunotherapie, waarbij het eigen immuunsysteem wordt geactiveerd om de tumor aan te vallen, wordt steeds meer bekend over de genetische eigenschappen van de tumor die een voorspellende waarde hebben op het effect van de therapie.

Datascientists

Steeds grotere databases met patiëntgegevens worden ontsloten met behulp van deep learning en artificial intelligence. Skipr berichtte vorig jaar over een driedaagse hackaton waarin datascientists van ABN Amro op basis van de dna-gegevens van kinderen met leukemie konden voorspellen of een behandeling zal aanslaan of niet. Zonder medische kennis maar mét kennis van big data lukte het hen een genengroep te vinden die voorspellend lijkt te zijn voor het al dan niet slagen van een behandeling. Hun bevindingen moeten nog wel wetenschappelijk gevalideerd worden voor ze in de praktijk bruikbaar zijn, maar het voorbeeld toont aan dat door big data veel nieuwe mogelijkheden ontstaan. Ook een farmaceutisch bedrijf als Roche integreert deze inzichten en concepten in de ’traditionele’ ontwikkeling van medicijnen.

Traditionele ontwikkelingstrajecten van 10 tot 15 jaar, gericht op één orgaan of één indicatie gaan veranderen. Registratie en ontwikkeling van geneesmiddelen kan korter, sneller, datadriven op basis van meer dan alleen data uit klinische studies. Samenwerking tussen zorgaanbieders wordt daarom steeds belangrijker. In Nederland zien we bijvoorbeeld initiatieven als de Hartwig Medical Foundation dat de genetische en klinische gegevens van kankerpatiënten uit heel Nederland in één nationale databank wil samenbrengen. Met als doel het ontrafelen van het genetisch profiel van tumoren. Roche werkt samen met een groep van topklinische ziekenhuizen, die systematisch werkt aan het analyseren van real life data met als doel de waarde van de behandeling voor patiënt en samenleving beter te kunnen bepalen.

Data

In de VS wordt samengewerkt met Flatiron Health, een start-up gespecialiseerd in het analyseren en ontsluiten van onderzoeksdata op het gebied van oncologie, waar wij in Nederland ook ons voordeel mee kunnen doen. Foundation Medicine, een bedrijf waarin Roche een meerderheidsbelang heeft, beschikt over een enorme (en groeiende) database met genomische profielen van kanker die onderzoekers helpt om patiënten te voorzien van preciesere medicatie. Ook andere farmaceutische bedrijven werken daarmee samen. Deze samenwerking draagt bij aan het opzetten van betere studies en daarmee aan het ontwikkelen van nieuwe therapieën.