Lerend algoritme ingezet om onderscheid te maken tussen astma en COPD op een CT-scan

maart 2022 Medisch Onderzoek Willem van Altena
Body medical scan

Astma en COPD zijn chronische ademhalingsziekten die enerzijds wezenlijk van elkaar verschillen, maar wel allebei dezelfde gevolgen hebben: de patiënt kampt met ademnood. In sommige gevallen kan er sprake zijn van een overlap tussen de twee aandoeningen, het zogeheten astma-COPD-overlapsyndroom’ (ACOS). Om de juiste diagnose te stellen is er nu door onderzoekers in de VS, Canada en Duitsland een lerend algoritme ontwikkeld dat in staat is om aan een CT-scan te zien om welke ziekte het gaat. De studie is onlangs gepubliceerd in de European Respiratory Journal.

Hoewel COPD en astma op het eerste gezicht vergelijkbare symptomen hebben gaat het om wezenlijk verschillende ziekten. Bij astma is de beperking van de luchtwegen geheel of gedeeltelijk ongedaan te maken, bij COPD is dat zelden of nooit het geval. Ook de luchtwegontsteking en de genetische bases bij astma zijn niet dezelfde als bij COPD.

Beter inzicht

Het is van belang om vast te stellen of iemand astma dan wel COPD heeft om tot de juiste behandeling te komen. Een CT-scan kan een beter inzicht geven in de onderliggende structurele afwijkingen, die leiden tot een al dan niet variabele luchtwegobstructie bij COPD en astma, zoals remodellering van de luchtwegen, vernietiging of verlies van luchtwegen, airtrapping en emfyseem”, lichten de onderzoekers toe.

Twee algoritmes

In de studie rond de inzet van AI bij het interpreteren van CT-scans werden 48 patiënten met COPD en 47 patiënten met astma onderzocht. De twee groepen waren vergelijkbaar qua leeftijd, body mass index en resultaten van het longfunctieonderzoek. Er werden 93 meetbare kenmerken van de CT-beelden onderzocht en hebben de waarde van twee algoritmes vergeleken: een algoritme dat rekening houdt met alle kenmerken van de CT-scan, en een algoritme dat enkel kijkt naar de kenmerken van de luchtwegen. Met het eerste algoritme, dat met name kijkt naar emfyseem (%LAA -950), kon het onderscheid tussen astma en COPD beter worden gemaakt dan met het tweede: precisie 80%, sensitiviteit 87%, specificiteit 71% en F1-score 81).

“Beeldvorming geeft een beter inzicht in de structurele afwijkingen, die de luchtstroom beperken bij astmalijders en COPD-patiënten. Door die structurele afwijkingen op te sporen, kan men de behandeling daar beter op richten, vooral bij patiënten die zowel kenmerken van astma als kenmerken van COPD vertonen”, concluderen de auteurs.

Referentie

Moslemi A, Kontogianni K, Brock J, Wood S, Herth F, Kirby M. Differentiating COPD and Asthma using Quantitative CT Imaging and Machine Learning. Eur Respir J. 2022 Feb 24:2103078. doi: 10.1183/13993003.03078-2021. Epub ahead of print. PMID: 35210316.