Hoewel gepersonaliseerde geneeskunde een modewoord is geworden in de gezondheidszorg, schiet de realiteit vaak tekort. Miljoenen mensen navigeren nog steeds door gestandaardiseerde diagnoses en behandelingen, ondanks beloften van zorg op maat. Deze ontkoppeling komt voort uit de kernuitdaging waarmee de door AI aangedreven gezondheidszorg wordt geconfronteerd: de gezondheidszorg verdrinkt in data, maar verlangt naar biologische context.
De huidige AI-modellen leren vooral van datasets op populatieniveau, zoals elektronische medische dossiers en verzekeringsclaims. Deze datasets blinken uit in het onthullen van statistische trends over grote patiëntenpopulaties. Ze missen echter vaak de gedetailleerde details die nodig zijn om te begrijpen wat er werkelijk in het lichaam van een individu gebeurt. Zie het als het diagnosticeren van een ziekte uitsluitend op basis van gegevens over de gemiddelde temperatuur en regenval: je kunt patronen ontdekken, maar cruciale variaties missen die specifiek zijn voor individuele omgevingen.
Dit is waar de kruising van biologie en AI transformatief blijkt te zijn. Startups als Parallel Health gaan voorbij aan demografische gegevens en medische geschiedenis en integreren biologische informatie rechtstreeks in AI-modellen. Het doel: patiënten niet behandelen als statistische gemiddelden, maar als complexe, unieke systemen.
Het ontcijferen van de microbiële code
Parallel Health richt zich op het analyseren van het microbioom van de huid: de biljoenen bacteriën, virussen en schimmels die zich op onze huid bevinden. Twee patiënten kunnen dezelfde diagnose van acne hebben, maar hun onderliggende microbiële onevenwichtigheden kunnen totaal verschillend zijn. Bij de ene patiënt kan sprake zijn van een overmatige groei van specifieke bacteriën die verband houden met acne, terwijl bij een andere patiënt antibioticaresistente stammen kunnen voorkomen die conventionele behandelingen trotseren.
Door deze individuele microbiële profielen in kaart te brengen via sequencing van het hele genoom, kan de AI van Parallel deze subtiele verschillen identificeren en voorspellen hoe patiënten op verschillende therapieën zullen reageren. Dit maakt de ontwikkeling mogelijk van gerichte faagserums die schadelijke microben elimineren terwijl de nuttige microben behouden blijven – wat verre van het toepassen van een one-size-fits-all oplossing voor complexe aandoeningen.
Van patroonherkenning naar oorzaak en gevolg
AI heeft uitgeblonken in patroonherkenning in de gezondheidszorg, het opsporen van tumoren op scans of het voorspellen van ziekenhuisheropnames. De aanpak van Parallel Health tilt AI echter verder dan eenvoudige identificatie. Door te analyseren hoe microben met elkaar en met de gastheer omgaan, kan hun AI causale relaties gaan ontrafelen in plaats van alleen maar correlaties.
Dr. Nathan Brown, Chief Science Officer van Parallel Health, legt deze verschuiving uit: “We gaan van een tool die patronen identificeert naar een tool die mechanismen begrijpt.” Dit betekent dat microbiële onevenwichtigheden maanden voordat de symptomen zich voordoen, worden geïdentificeerd, waardoor daadwerkelijk preventieve gezondheidszorg mogelijk wordt gemaakt in plaats van reactieve behandeling. Bovendien kunnen de inzichten die over deze microbiële interacties worden verkregen, worden gegeneraliseerd naar verschillende aandoeningen zoals acne, rosacea of psoriasis.
Schaalprecisie: een biotechnologische sprong
Er zijn veel zorgen dat gepersonaliseerde geneeskunde een dure luxe zal blijven die slechts voor een select aantal mensen toegankelijk zal zijn. Parallel Health wil deze cyclus echter doorbreken door voort te bouwen op platformtechnologieën. Hoewel individuele behandelingen op maat kunnen worden gemaakt, zijn ze afgeleid van een gedefinieerde toolkit van faagtherapieën en microbiële oplossingen. Dit model weerspiegelt de evolutie van de genomische geneeskunde, waarbij sequencing aanvankelijk onbetaalbaar leek, maar uiteindelijk routine werd.
Dr. Seaver Soon, hoofddermatoloog van Parallel, benadrukt dat deze aanpak niet betekent dat er voor elke patiënt een uniek brouwsel moet worden gemaakt. “We matchen patiënten efficiënt met een oplossing op maat vanuit een gedefinieerde toolkit.” De sleutel ligt in het stroomlijnen van de productie en standaardisatie van deze gerichte therapieën.
De ethische noodzaak
Naarmate AI dieper in onze biologische gegevens duikt, komen ethische overwegingen op de voorgrond. Gegevensprivacy, eigendom en gelijke toegang moeten frontaal worden aangepakt. Parallel Health geeft prioriteit aan transparantie: patiënten begrijpen welke gegevens worden verzameld, hoe deze worden gebruikt en welke voordelen zij daarvoor terugkrijgen.
“Het feit dat je biologische gegevens kunt verzamelen, betekent niet dat je dat ook moet doen”, stelt Natalise Kalea Robinson, CEO van Parallel Health. Ervoor zorgen dat gemeenschappen die gegevens aan deze AI-modellen bijdragen rechtstreeks profiteren van de daaruit voortvloeiende vooruitgang, is van cruciaal belang om een gezondheidszorgsysteem met twee niveaus te voorkomen.
De toekomst van gepersonaliseerde geneeskunde hangt niet alleen af van geavanceerde algoritmen, maar ook van ethische kaders die prioriteit geven aan de autonomie van de patiënt, de soevereiniteit van gegevens en eerlijke toegang. Door AI te baseren op de ingewikkelde complexiteiten van de biologie, gaan we verder dan het behandelen van patiënten als datapunten en naar werkelijk geïndividualiseerde zorg – een visie waarin de gezondheidszorg zich aanpast aan de unieke behoeften van ieder mens.
