Nieuws Zwermanalyse combineert grootschalige gegevensanalyse met behoud van privacy
27 mei 2021

Zwermleren (swarm learning) kan de samenwerking en informatie-uitwisseling op het gebied van onderzoek aanzienlijk verbeteren mét behoud van de privacy, schrijft een internationaal onderzoeksteam met onderzoekers van het radboudumc in Nature.

 

Snel en betrouwbaar een ernstige ziekte vaststellen is een belangrijk doel van precisiegeneeskunde (precision medicine). De analyse van grote hoeveelheden informatie - Big Data – draagt sterk bij aan de ontwikkeling van persoonsgerichte behandelingen. Maar er gaapt een kloof tussen wat technisch mogelijk is en wat de privacywetgeving toelaat. Niet alles wat kan, is geoorloofd. Onderzoekers van het Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), de Universiteit Bonn, Hewlett Packard Enterprise (HPE) en onderzoeksinstellingen uit Griekenland, Duitsland en Nederland (het Radboudumc) beschrijven in Nature een aanpak waarmee die kloof mogelijk gedicht kan worden. Het gaat om een decentrale vorm van Artificiële Intelligentie (AI), waarin machine learning en blockchain belangrijke rollen vervullen. Deze vorm van AI wordt swarm learning genoemd, ofwel zwermleren. Vergelijk het met mieren of bijen. Eén mier is ‘dom’, een mierenkolonie ‘slim’. Het is het collectieve gedrag, de interactie tussen alle individuele mieren die tot een intelligent systeem leidt.

 

Web zonder spin

Onderzoeksleider Joachim Schultze over de AI met zwermintelligentie: “Zwermleren vindt plaats op basis van regels die alle partners in de zwerm van tevoren hebben afgesproken. Deze regels zijn vastgelegd in een blockchain; een soort digitaal protocol dat de informatie-uitwisseling tussen de partners regelt, alle gebeurtenissen documenteert en alle partijen toegang verschaft. De blockchain is de ruggengraat van zwermleren. Zo blijven alle onderzoeksgegevens op de eigen locaties. Alleen algoritmen en parameters worden gedeeld, waardoor zwermleren voldoet aan de privacy- en gegevensbescherming. Verder hebben alle partners in de zwerm gelijke rechten en is er geen centrale ‘spin’ die normaal het complete dataweb controleert en invloed op de resultaten kan uitoefenen.”

 

Herkenning van profielen en patronen

Maar werkt dat zwermleren; is het effectief? De onderzoeksgroep testte met het systeem bij vier ziekten: COVID-19, tuberculose en twee verschillende vormen van leukemie (acute myeloïde leukemie en acute lymfatische leukemie). Van de vier aandoeningen waren gegevens van de genactiviteit (het transcriptoom) van bloedcellen van patiënten en gezonde controles beschikbaar, van COVID-19 en tuberculose ook longfoto’s. De aangeleerde patroonherkenning voor ‘ziek’ of ‘gezond’ werd vervolgens gebruikt om verdere gegevens te classificeren. Het algoritme wist uiteindelijk in ongeveer 90 procent van de gevallen een juist onderscheid te maken tussen gezonde en zieke individuen. Bij de longfoto’s varieerde het resultaat tussen 76 tot 86 procent.

 

COVID-19: genactiviteit in witte bloedcellen

Vanuit het Radboudumc droegen Mihai Netea van de afdeling Interne Geneeskunde en Peter Pickkers en Matthijs Kox van de afdeling Intensive Care (IC) bij aan deze studie. De onderzoekers op de Nijmeegse IC verzamelden het afgelopen jaar een groot aantal gegevens van alle ernstig zieke COVID-19 patiënten die op hun afdeling werden opgenomen. Tijdens het ziektebeloop werden bij deze patiënten veel klinische gegevens verzameld en op meerdere tijdstippen werd het profiel van de genactiviteit (het transcriptoom) in hun witte bloedcellen bepaald. Zo’n profiel laat zien welke genen in de bloedcellen aan het werk zijn en hoe die activiteit verandert in de tijd. Deze gegevens werden gebruikt om de zwermleer algoritmen te trainen en te evalueren. Vervolgens bleek dat zwermleren COVID-19 heel nauwkeurig kan afleiden uit deze profielen van genactiviteit.

 

Boost voor medisch onderzoek

Kox: “Onze resultaten laten zien dat zwermleren gebruikt kan worden bij uitbraken van infectieziekten om de aan- of afwezigheid van een bepaalde infectie vast te stellen. Het unieke aspect van deze technologie is dat het werkt via de blockchain, waardoor grote hoeveelheden gegevens uit de hele wereld gecombineerd kunnen worden op een veilige, snelle en anonieme manier. Daarmee wordt de kracht om snel de juiste diagnoses te stellen echt enorm vergroot. Niet alleen voor infectieziekten trouwens. De technologie is voor allerlei andere gebieden te gebruiken, zoals bij het detecteren van afwijkingen op longfoto’s of hersenscans.” Schultze voegt eraan toe: “Ik ben ervan overtuigd dat zwermleren een enorme boost kan geven aan medisch onderzoek en andere data gedreven disciplines. De huidige studie was slechts een test. We zijn van plan deze technologie in de toekomst toe te passen op de ziekte van Alzheimer en andere neurodegeneratieve ziekten.”

­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­-

Publicatie in Nature: Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning - Stefanie Warnat-Herresthal*, Hartmut Schultze*, Krishnaprasad Lingadahalli Shastry, Sathyanarayanan Manamohan, Saikat Mukherjee*, Vishesh Garg*, Ravi Sarveswara, Kristian Händler*, Peter Pickkers*, N. Ahmad Aziz*, Sofia Ktena*, ……………., Philip Rosenstiel, Mihai G. Netea, Fabian Theis, Sach Mukherjee, Michael Backes, Anna C. Aschenbrenner, Thomas Ulas, German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI), Monique M.B. Breteler#, Evangelos J. Giamarellos-Bourboulis#, Matthijs Kox#, Matthias Becker#, Sorin Cheran#, Michael S. Woodacre#, Eng Lim Goh#, Joachim L. Schultze#

* gedeelde eerste auteur, # gedeelde laatste auteur

Nature (2021), DOI: 10.1038/s41586-021-03583-3, URL: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3

Meer informatie


Pieter Lomans

persvoorlichter

send an email

Meer nieuws


Muis geeft aanpassing aan infectie door aan volgende generaties Epigenetica: Opgewekte immuniteit wordt doorgegeven aan nakomelingen

19 oktober 2021

Heeft een infectie invloed op de afweer van volgende generaties? Ja, zo blijkt uit onderzoek van het Radboudumc en internationale collega’s gepubliceerd in Nature Immunology.

lees meer

Ron Wevers wil genetische ziekten voorkomen op de Faeröer en in Nederland Zomerinterview in VOX door Ken Lambeets

20 juli 2021

Een ontmoeting met een jongen uit de Faeröer met een zeldzame genetische ziekte zette hoogleraar klinische chemie Ron Wevers aan het denken. Zou hij een systeem kunnen opzetten waarmee er geen kinderen met zware handicaps meer geboren worden op de eilandengroep?

lees meer

Microbioom draagt mogelijk bij aan meer ziekte bij minderheids­groepen Relatie tussen darmmicrobioom en gezondheid is meer dan onderbuikgevoel

15 juni 2021

Verschillen in de socio-economische achtergrond en het leefmilieu van mensen kunnen leiden tot een ander ziekteverloop en ongelijke kansen op een goede gezondheid.

lees meer

Meer zeldzame ziekten gediagnostiseerd door onderzoek op Europese schaal Solve-RD pakt uit met zes publicaties in het European Journal of Human Genetics

9 juni 2021

Het Solve-RD consortium publiceert maar liefst zes artikelen in het European Journal of Human Genetics. Twee ervan (GENTURIS en ITHACA) dragen het stempel van Radboudumc-onderzoekers.

lees meer

Hoe ‘de beste marketingstunt ooit’ Thirona’s ambities in een stroomversnelling bracht

23 april 2021

Het AI For Life Center bundelt veel initiatieven rond kunstmatige intelligentie binnen de regio Nijmegen-Arnhem-Wageningen. Health, met het Radboudumc in een belangrijke rol, is daarbij een belangrijk thema.

lees meer

Predica Diagnostics ontwikkelt snelle precisietest baarmoederhalskanker

23 april 2021

Een nieuwe, in het laboratorium van het Radboudumc ontwikkelde onderzoeksmethode geeft binnen vier dagen uitsluitsel of iemand drager is van het Humaan Papillomavirus (HPV) én of zij in de gevarenzone zit om kanker te ontwikkelen.

lees meer
  • Medewerkers
  • Intranet