Astma en allergieën zijn belangrijke voorbeelden van ziekten die door het milieu veroorzaakt kunnen worden. Een nieuwe richtlijn van de European Academy for Allergy and Clinical Immunology (EAACI) geeft inzicht in de toepassing van milieuwetenschap bij onderzoek naar astma en allergieën, met specifieke aandacht voor kunstmatige intelligentie (‘artificial intelligence’, AI) en ‘machine learning’. Onlangs werd deze nieuwe richtlijn gepubliceerd in Allergy.1
De lucht-, water- en bodemkwaliteit hebben samen met de fysische, chemische, biologische en psychosociale omgevingsfactoren een grote invloed op het ontstaan van astma en allergieën. Een belangrijk onderwerp op de onderzoeksagenda van de EAACI is de toepassing van milieuwetenschap, om de toenemende last van astma en allergieën voor de patiënt en de maatschappij aan te pakken.
AI kan nuttig zijn om de schadelijke effecten van blootstelling aan omgevingsfactoren te identificeren en interventies te ontwikkelen om deze effecten te verminderen. Zo is een AI-model ontwikkeld om onderscheid te maken tussen allergische en irriterende contactdermatitis. Ook is onderzocht of AI ingezet kan worden om biomarkers te ontdekken voor het endotyperen van patiënten en het voorspellen van klinische uitkomsten bij pinda-allergie en andere voedselallergieën.
Een andere manier waarop AI-modellen kunnen bijdragen aan het onderzoek naar astma en allergieën is bij het analyseren van grote ‘real world’-datasets, bijvoorbeeld uit het ziekenhuis. Deze datasets zijn vaak omvangrijk en slecht gestructureerd en hebben veel ontbrekende informatie. AI-modellen kunnen helpen bij het opschonen, organiseren en analyseren van de data, waardoor veel nieuwe informatie beschikbaar komt.
Nauwkeurige monitoring van stuifmeel in de lucht is van belang vanwege de wereldwijde opkomst van een allergie hiervoor. Conventioneel worden stuifmeelmonsters uit de lucht verzameld en onder de microscoop geteld door zeer gespecialiseerde experts. Geautomatiseerde tellingen en ‘machine learning’ kunnen bijdragen aan nauwkeurige en snelle identificatie en monitoring van stuifmeel in de lucht. Daarnaast kunnen deze systemen helpen bij het voorspellen van onweersbuien, bosbranden, luchtvervuiling en zandstormen.
Onlangs is een nieuwe EAACI-richtlijn verschenen waarin een kader wordt geschetst voor de toepassing van milieuwetenschap bij onderzoek naar astma en allergieën, met specifieke aandacht voor AI en ‘machine learning’.
Referentie
Naar boven
