Bioactief composiet ondersteunt de genezing van botbreuken

Botbreuken die niet genezen kunnen een enorme belasting zijn voor patiënten. Ze leiden vaak tot nog meer chirurgische ingrepen. Daardoor vormen ze een uitdaging voor traumachirurgie. Samen met partners hebben Fraunhofer-onderzoekers een composietmateriaal ontwikkeld voor gebruik in de operatiekamer. Dit zou het succes van de behandeling aanzienlijk moeten verbeteren en een snellere genezing mogelijk moeten maken.

Het materiaal bestaat uit een combinatie van een biologisch afbreekbaar polymeer en bioactief glas dient als een sturende of ondersteunende implantaat – scaffold genoemd – om botbreuken sneller te genezen. Het doel is om de groei van bacteriën op de plaats de wond te remmen en de groei van nieuwe botsubstantie te bevorderen. De innovatieve medische technologie is ontwikkeld als onderdeel van het gezamenlijke SCABAEGO-project. Dit wordt gefinancierd door het Duitse Federale Ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF). Het Fraunhofer Institute for Manufacturing Technology and Advanced Materials IFAM zal het eerste demonstratiemodel tonen op de COMPAMED medische technologiebeurs in Düsseldorf.

Elegante en effectieve oplossing

Het Fraunhofer IFAM in Bremen presenteert nu een elegante en effectieve oplossing in het gezamenlijke project SCABAEGO (Scaffold bio-active glass enhanced osteogenesis). Het doel van het project is het testen van de werkhypothese dat het gebruik van bioactieve materialen tijdens chirurgie het genezingsproces ondersteunt en het infectierisico vermindert. De Kliniek voor Trauma- en Reconstructieve Chirurgie van het Universitair Ziekenhuis Heidelberg en BellaSeno GmbH, een specialist in medische technologie uit Leipzig, zijn als partners betrokken.

Botbreuken onder de loep

De onderzoekers van Fraunhofer IFAM hebben een composietmateriaal ontwikkeld van het biologisch afbreekbare polymeer polycaprolacton (PCL) en bioactief glas. Dit composiet wordt vervolgens gebruikt voor het 3D-printen van aangepaste hoofd- en ondersteunende structuren voor botbreuken, zogenaamde scaffolds. Hieraan voorafgaand wordt de structuur van het beschadigde bot in kaart gebracht met behulp van computertomografie (CT). De op maat gemaakte structuur vervangt het ontbrekende deel van het bot. De structuur wordt vervolgens gevuld met beenmerg afkomstig van de bekkenkam of van grotere lange botten. Dit zorgt ervoor dat het biologische botvervangingsmateriaal stabiel op zijn plaats blijft en dat de breuklocatie veilig geneest.

Lager risico op infecties

Het innovatieve medische hulpmiddel biedt nog meer voordelen. “Het bioactieve glas in de scaffold verhoogt de pH-waarde van de omgeving naar het basische bereik. Vervolgens willen we de verwachte remming van bacteriële groei onderzoeken,” legt Dr. Kai Borcherding uit. Hij is hoofd van de Business Unit Medische Technologie en Levenswetenschappen bij Fraunhofer IFAM. De onderzoekers verwachten dat dit het risico op infecties na een operatie aanzienlijk zal verminderen.

Bioactief composietmateriaal verandert in bot

Bovendien bevordert bioactief glas de vorming van nieuwe botsubstantie op de plaats van de breuk. Dit komt doordat het glas in contact met lichaamsvloeistoffen verandert in hydroxyapatiet, een chemische verbinding die voornamelijk bestaat uit calciumfosfaat, een stof die dicht bij het bot staat. “Met bioactief glas kunnen de klinisch relevante problemen worden aangepakt – remming van bacteriële groei en effectieve ondersteuning van botgenezing. Na zes of zeven jaar is de scaffold ook volledig afgebroken of omgezet in botsubstantie,” zegt traumachirurg PD Dr Tobias Großner. Hij is hoofdarts en hoofd van de afdeling Experimentele Traumachirurgie aan het Universitair Ziekenhuis Heidelberg.

Niet helemaal nieuw

Het bioactieve glas wordt al gebruikt om botdefecten te behandelen. Nieuw is echter de combinatie met PCL op industriële schaal. De Fraunhofer-onderzoekers zijn erin geslaagd glas en PCL te combineren tot een composietmateriaal dat direct kan worden gebruikt in 3D-productie. Dit maakt het mogelijk om met name patiëntspecifieke 3D-scaffolds te realiseren. Het composietmateriaal kan snel en eenvoudig op industriële schaal worden geproduceerd. “Het PCL polymeer wordt gemengd met het glasgranulaat en een oplosmiddel en vervolgens in verschillende stappen verwerkt. Uiteindelijk wordt het oplosmiddel verwijderd door te drogen en wordt het overgebleven composiet fijn gegranuleerd,” legt Borcherding uit.

Nieuw concept voor ongecompliceerde genezing

Vergeleken met conventionele procedures zou het innovatieve composietmateriaal een aanzienlijke vooruitgang in de behandeling mogelijk moeten maken. Voorheen werd de plaats van de breuk tijdens een eerste operatie bedekt met botcement. Het menselijk organisme ziet het cement als een vreemd lichaam en omhult het met nieuw periost (membraan van Masquelet). Dit proces duurt tot twee maanden. Daarna moet de patiënt terug naar de operatiekamer. Daar snijdt de chirurg het periosteum open, verwijdert het cement, vult de autologe botsubstantie op die van een andere plaats is genomen en hecht het periosteum opnieuw. Tot nu toe waren er slechts beperkte mogelijkheden om de zachte botsubstantie stevig te verankeren en zo een ongestoorde genezing te bereiken. In combinatie met een plaat of nagel biedt de scaffold de zachte botsubstantie de nodige ondersteuning totdat het bot genezen is.

Openingsfoto: Van PCL (links) naar composiet (rechts), gevuld met bioactief glas (midden). (Foto: Fraunhofer IFAM)

Lees ook: 3D-geprint implantaat maakt herstel van versleten pols mogelijk

Technologie kan personeelstekort in de zorg oplossen

Het personeelstekort in de zorg neemt de komende jaren naar verwachting een flinke vlucht. Naar verwachting komt de zorg in 2032 zo’n 135.000 werknemers tekort. Technologie kan uitkomst bieden. De inzet van bestaande technologie kan tot 110.000 werknemers in de zorg vrijspelen.

Dit meldt Gupta Strategist in een rapport. Het onderzoeksbureau onderzocht in opdracht van ondernemersorganisatie voor de technologische branche FME hoe groot de bijdrage van medische technologie in de zorg kan zijn. De afgelopen decennium lag de nadruk op de betaalbaarheid van ons zorgstelsel als belangrijkste knelpunt. Door onze meer de vergrijzende bevolking speelt het personeelstekort echter een steeds grotere rol. Volgens de laatste arbeidsmarktprognoses loopt het tekort op van 48.600 werknemers in 2022 tot 135.000 stuks in 2031. Het tekort is met name in de ouderen- en ziekenhuiszorg fors. In de twee branches zijn in 2031 naar verwachting zo’n 98.000 medewerkers te weinig.

Bestaande technologie biedt uitkomst

Bestaande medische technologie kan uitkomst bieden, blijkt uit onderzoek van Gupta. Indien deze technologie juist wordt ingezet speelt dit in potentie 110.000 zorgmedewerkers vrij. In het onderzoek is gekeken naar toepassing uit diverse categorieën:

• medische apparatuur en hulpmiddelen
• mobiele communicatie en telehealth
• internet-of-things
• artificial intelligence
• de registratie van informatie.

Op basis van analyses meldt Gupta dat medische technologie in ziekenhuizen het personeelstekort met 46.000 werknemers kan verkleinen. Dit betekent dat het personeelstekort grotendeels kan worden opgelost met behulp van bestaande technologie. De helft van deze potentie schrijft Gupta toe aan de inzet van medische technologie ter preventie van ziekenhuiszorg. De overige potentie komt doordat de technologie de inzet van personeel kan verlichten. Hierdoor zijn minder mensen nodig voor het leveren van dezelfde hoeveelheid zorg.

Ook in de ouderenzorg is de potentie groot, meldt Gupta. Bestaande medische technologie kan het personeelstekort in de ouderenzorg met 64.500 werknemers verkleinen. Hiermee kan zo’n tweederde van het verwachte personeelstekort in de ouderenzorg in 2031 worden opgelost. De potentie ligt hierbij vooral in het verlichten van de inzet van personeel. Hetzelfde personeel kan hierdoor voor meer cliënten zorgen.

Adoptie is gebrekkig

Hoewel de potentie van technologie in het rapport groot blijkt, wijst het rapport tegelijkertijd op een gebrekkige adoptie. Zo ontbrak het onder meer aan urgentiegevoel. Zo is het inhuren van personeel tegen hogere kosten voor het management en bestuur vaak eenvoudiger dan het dusdanig veranderen van zorgprocessen dat medische technologie optimaal wordt ingezet. De relatieve factorprijs van arbeid ligt lager dan die van kapitaal, waardoor organisaties kiezen voor arbeid. Ook is de vraag vanuit patiënten om medische technologie nog beperkt.

Ook is de kennis over zorgtechnologie op alle niveaus beperkt. Van bestuurskamer tot spreekkamer en van Tweede Kamer tot huiskamer weten mensen te weinig over de technologie mogelijkheden, impact hiervan en voorwaarden voor een succesvolle implementatie in zorgprocessen. Het rapport noemt dit kennisgebrek problematisch, aangezien er daardoor geen alternatief handelingsperspectief is. Alles blijft daardoor bij het oude. Ook heeft technologie geen structurele plek in opleidingscurricula. Veel zorgorganisaties willen bewezen technologie daarnaast eerst testen in plaats van direct te implementeren. Daarnaast bestaat angst en wantrouwen rondom technologie onder personeel.

Financiële prikkels beperken adoptie

De implementatie van medische technologie vraagt om investeringen. Deze zijn vanuit organisatieperspectief soms lastig te verantwoorden, meldt Gupta in het rapport. Zo zorgt innovatie er soms voor dat inkomsten wegvallen, terwijl er wel investeringen nodig zijn. Een voorbeeld is telemonitoring of de verschuiving van klinische zorg naar zorg in dagopname. Een gelijk patiëntvolume leidt hierbij tot een lagere omzet doordat het ziekenhuis productie verschuift naar goedkopere DOT’s.

Ook wijst Gupta op de ‘schotten’ in financiering. Als voorbeeld noemt het onderzoeksbureau een situatie waarbij kosten en baten van een innovatie niet op dezelfde plek vallen. Denk hierbij aan betere ondersteuning van ouderen in de wijk, wat intramurale ouderenzorg kan uitstellen of voorkomen. De hiervoor benodigde investeringen vallen binnen Wmo en Zvw, terwijl de baten optreden in de Wlz. Dit maakt het voor zowel een thuiszorgorganisatie als zorgverzekeraar en gemeente financieel niet interessant om te investeren in het voorkomen dat mensen instromen in de Wlz.

De investeringsruimte bij zorgorganisaties is daarnaast beperkt. Tegelijkertijd maakt concurrentie zorgverzekeraars terughoudend in investeringen in medische technologie.

Huidige schaal te klein

Ook is het zorgaanbod soms te gefragmenteerd voor het volledig benutten van de potentie van medische technologie. De schaal is relatief klein, wat het realiseren van een positieve business case bemoeilijkt. Vaak zijn grote patiëntvolumes nodig om innovatieve infrastructuur volledig te benutten. Dit maakt onder meer de kosten per patiënt behapbaar.

Regionale samenwerking kan een manier zijn om samen schaal te creëren zodat oplossing goed kunnen worden geïmplementeerd. Onderlinge concurrentie belemmert zorgorganisaties echter samen schaal te creëren. Als voorbeeld noemt Gupta de wijkverpleging, waar zorgorganisaties de afgelopen jaren beperkt gericht waren op het delen van kennis bij het opschalen van innovaties met het oog op het behoud van het eigen marktaandeel.

Ook vragen proces- en organisatieveranderingen om mensen die deze veranderingen aanjagen, begeleiden en uitdagingen oplossen. Deze mensen zijn weinig beschikbaar binnen zorgorganisaties. Met name in de ouderenzorg speelt dit probleem.

Impasse doorbreken

Alle belanghebbenden kunnen volgens het rapport bijdragen aan het doorbreken van de impasse. “Een integrale blik op de inzet van personeel en inzet van technologie is wenselijk. Het is niet het een of het ander. Pas als partijen de urgentie voelen, zullen ze meer doen om de implementatie van technologie te bevorderen”, schrijft Gupta in het FME-rapport.

“We constateren dat elk van de belanghebbenden opties heeft om de inzet van bestaande technologie te bevorderen. Zorgorganisaties, zorgverzekeraars en zorgkantoren, burgers, overheid en de technologische industrie beschikken allen over instrumenten om binnen het huidige stelsel actief bij te dragen aan de implementatie van technologie in de zorg. Als zij samen optrekken en gelijkgericht handelen, is veel mogelijk.”

Het onderzoeksrapport is hier beschikbaar.

Auteur: Wouter Hoeffnagel
Bron foto: Pixabay / sasint

AI voorspelt beste behandeling voor melanoom

Kunstmatige intelligentie (AI) voorspelt de beste behandeling voor patiënten met melanoom. Het AI-model is ontwikkeld als onderdeel van het Data Science Experience (DSX) project, dat is opgezet door het Isala Ziekenhuis.

“Het is mijn wens om de zorg voor patiënten te verbeteren door gebruik te maken van beschikbare data”, vertelt Richard Brohet, genetisch epidemioloog, statisticus en datascientist bij de Isala Academie. Brohet startte samen met collega’s het DSX project.

“Dat wil ik in eerste instantie doen voor oncologiepatiënten. DSX maakt gebruik van alle medische gegevens in Isala, oftewel Big Data. Met artsen hebben wij overlegd wat voor algoritme met AI (artificial intelligence) wij als eerste wilden ontwikkelen. De keuze viel op melanoom. Samen met internist-oncoloog Jan Willem de Groot ben ik daarom deze pilotstudie gestart.”

Wat is de beste behandeling?

Patiënten met kanker komen voor diverse vraagstukken te staan. Waarom is het ontstaan en wat is de beste behandeling? “Voor oncologiepatiënten zijn die vragen lastig te beantwoorden. Kanker kan ontstaan door verschillende oorzaken, denk aan leefstijl, hormonen, omgeving, genetische afwijkingen, erfelijkheid, of een combinatie van deze factoren. Ook hangt de behandeling van kanker af van persoonlijke, klinische en genetische kenmerken. Omdat iedere tumor en dus iedere patiënt uniek is, willen we een behandeling op maat zodat de overleving beter is en de kans op een behandeling die niet werkt kleiner is. Patiënten met melanoom krijgen naast chemotherapie nu ook doelgerichte therapie of immunotherapie. Dit slaat bij de ene patiënt wel aan, maar bij de andere niet. Hoe kan dat? AI zou enorm kunnen helpen bij het beantwoorden van deze vraag en het leveren van een behandeling op maat. Dat proberen wij nu dus met DSX te doen”, ligt Brohet toe.

Het AI-model dat als onderdeel van het DSX project is ontwikkeld zet gestructureerde en ongestructureerde data in voor analyses. Denk bij gestructureerde data aan geslacht, leeftijd, gewicht en omvang van de tumor. Ongestructureerde data zijn onder meer gegevens die in open tekstvelden worden ingevuld. Denk hierbij aan hoe het met iemand gaat, zijn leefstijl en beroep, en hoe de patiënt omgaat met de ziekte. Het gaat daarbij specifiek om informatie die niet in een afvinklijst past, maar wel van belang is.

Verbanden zien

De Groot: “Door ook die data te gebruiken, kun je zoeken naar wat je niet verwacht en verbanden zien. Ook geeft het ons inzicht in de uitkomsten van de verschillende behandelingen over de tijd. Complexere data kunnen wij op deze manier steeds beter vangen en analyseren en wij kunnen beter zien wat voorspellende factoren zijn.”

Het basis-AI-model dat nu is ontwikkeld voorspelt wat de beste behandeling is voor een patiënt met een melanoom. Wel moet het model nog verder worden gevalideerd. De Groot meldt dat indien hij de gegevens van een bekende patiënt invoert, het model inderdaad de juiste behandeling voorspelt. Het algoritme moet nu groeien, wat de makers willen doen door meer patiënten toe te voegen, ook van andere melanoomcentra. Zo willen zij de voorspellingen verder optimaliseren en zo maatwerk bieden aan patiënten. De Groot: “Er wordt vaak gezocht naar medicijnen die het leven met een paar maanden kunnen rekken. Mijn mening is dat wij beter kunnen investeren in de kwaliteit van leven. Dit kunnen we doen door te leren van de beschikbare data om zo samen met de patiënt te beslissen over de meest passende behandeling.”

Risico op longkanker bepalen

Al langer werken onderzoekers aan AI-modellen die de behandeling van oncologiepatiënten ondersteunt. Zo beoordeelt een AI-algoritme ontwikkeld door onderzoekers van de Radboudumc longknobbels. Het model voorspelt het risico dat deze knobbeltjes uitgroeien tot tumoren. Het in een vroegtijdig stadium detecteren van tumoren vergroot de kans op een succesvolle behandeling en verkleint de kans op sterfte door longkanker. Veel van de kleine knobbeltjes die op CT-scans zichtbaar zijn, zijn echter goedaardig. Deze kunnen met rust worden gelaten, terwijl kwaadaardige knobbels wel moeten worden aangepakt. Het algoritme maakt onderscheid tussen goed- en kwaadaardige knobbels.

Een tweede voorbeeld is een algoritme ontwikkeld door onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven. Het gaat hierbij om een machine learning-model dat voorspelt of immunotherapie effectief werkt bij een patiënt met kanker. Ons immuunsysteem werkt onder meer om bedreigingen in ons lichaam uit te schakelen, waaronder kanker. Kankercellen kunnen immuuncellen echter uitschakelen, waarmee zij hun vernietiging voorkomen. Immunotherapie kan dit proces in sommige gevallen omdraaien. Het algoritme voorspelt de kans op een succesvolle behandeling met immunotherapie.

Baarmoederkanker bestrijden

Via het onderzoeksproject PRESCRIP-TEC, waarbij onder meer het LUMC betrokken is, werken onderzoekers aan AI die helpt bij het bestrijden van baarmoederkanker. Deze vorm van kanker wordt veroorzaakt door het humaan papillomavirus (HPV). Vrouwen met een chronische HPV-infectie ontwikkelen voorstadia van baarmoederhalskanker. Deze zijn opspoorbaar via screenings. In Nederland zijn screenings via uitstrijkjes gemeengoed. In veel lage- en middeninkomenslanden is de toegang tot gezondheidszorg vaak echter slecht en zijn screenings zeldzaam.

Een zelftest kan uitkomst bieden, waarna een relatief eenvoudig behandeling mogelijk is. Deze zijn echter relatief arbeidsintensief in afgelegen gebieden, terwijl snel ingrijpen juist belangrijk is. Via het PRESCRIP-TEC project werken de onderzoekers aan AI die helpt bij het beoordelen van zelftesten die vrouwen bij zichzelf uitvoeren met een wattenstok. Indien zij HPV hebben en een screening nodig is, helpt AI-technologie gezondheidswerkers bij het herkennen van de verkleuring van de baarmoedermond.

Auteur: Wouter Hoeffnagel
Foto: Gordon Johnson via Pixabay