Voor patiënten die een niertransplantatie moeten ondergaan breekt na de operatie de spannendste tijd aan. Wordt de donornier door het lichaam geaccepteerd of afgestoten? Onderzoeken voorafgaand aan de operatie kunnen slechts deels een antwoord daarop geven. Een team van internationale nierartsen uit de VS en het VK heeft nu een nieuwe geavanceerde AI-tool ontwikkeld die het voorspellen en mogelijk verbeteren van de resultaten voor niertransplantatiepatiënten een flinke stap vooruit kan brengen.
Een niertransplantatie brengt risico's met zich mee en omdat de vraag naar organen veel groter is dan het aanbod, is het van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat elke gedoneerde nier op de meest effectieve manier wordt gebruikt. Bestaande voorspellende modellen, zoals de veelgebruikte Kidney Donor Risk Index (KDRI), hebben echter hun beperkingen in het nauwkeurig voorspellen van patiëntresultaten. Daarmee wordt de behoefte aan geavanceerdere hulpmiddelen die de klinische besluitvorming beter kunnen sturen benadrukt.
Beslissingsondersteunende AI-tool
De AI-tool, ‘UK Deceased Donor Kidney Transplant Outcome Prediction’ of UK-DTOP, is ontwikkeld met behulp van gegevens van bijna 30.000 transplantaties over een periode van 15 jaar. “Door de kracht van AI en machine learning in te zetten, hebben we een nauwkeuriger en betrouwbaarder beslissingsondersteunend systeem gecreëerd, dat zou kunnen leiden tot verbeterde donorselectie, transplantatiestrategieën en uiteindelijk betere resultaten voor niertransplantatiepatiënten”, vertelt Dr. Hatem Ali. Hij is nierspecialist aan de University Hospitals Coventry and Warwickshire NHS Trust en leidt het onderzoek naar de effectiviteit van de AI-tool.
Met behulp van de gegevens van 29.713 niertransplantaties die tussen 2008 en 2022 zijn geregistreerd in het UK Transplant Registry (UKTR), evalueerde de artsen en onderzoekers de voorspellende prestaties van drie geavanceerde machine learning-technieken, rekening houdend met verschillende donor-, ontvanger- en transplantatiefactoren.
UK-DTOP voorspelt het best
Uit die evaluaties kwam de UK-DTOP AI-tool naar voren als het superieure model met een voorspellende kracht van 0,74, waarmee het aanzienlijk beter presteerde dan de KDRI (0,57) en zijn Britse tegenhanger, de UK-KDRI (0,62). “De UK-DTOP is een veelzijdig instrument voor het beoordelen van de uitkomsten van transplantaties van overleden donornieren. Het verfijnt de besluitvorming voorafgaand aan de transplantatie, terwijl het erkent dat de uiteindelijke beslissing om een orgaan te accepteren bij de ontvanger en zijn risicotolerantie ligt,” aldus co-auteur Dr. Miklos Molnar van de afdeling Nefrologie & Hypertensie van de Universiteit van Utah.
“Onze bevindingen pleiten voor een verschuiving naar de toepassing van geavanceerde, datagestuurde hulpmiddelen in gezondheidszorgsystemen over de hele wereld, waardoor mogelijk een revolutie ontstaat in het matchen van donor en ontvanger en de toewijzing van organen, waardoor het succespercentage van transplantaties verbetert en levens worden gered”, aldus de onderzoekers.
Hoewel de UK-DTOP een belangrijke vooruitgang betekent, erkent het team ook dat dit beslissingsondersteunende systeem bepaalde beperkingen heeft die de voorspellingen kunnen beïnvloeden. Deze omvatten variabiliteit in de gerapporteerde gegevens, ontbrekende informatie over sommige donorkarakteristieken en het ontbreken van bepaalde factoren die de langetermijnresultaten kunnen beïnvloeden, zoals specifieke antilichamen en bepaalde biologische markers.
In Nederland maakte het Leids Transplantatie Centrum deze zomer bekend dat het ook meer gaat inzetten op AI en eHealth om de patiëntresultaten na een orgaantransplantatie nog verder te verbeteren. Het centrum is al tientallen jaren het bolwerk van de transplantatiekunde.
