EN
DE
André Marquand is benoemd tot hoogleraar Computational Psychiatry aan het Radboudumc / de Radboud Universiteit. Hij past artificiële intelligentietechnieken toe op grote datasets met verschillende soorten gegevens. Hiermee kan hij voorspellen hoe psychiatrische aandoeningen zich bij individuele patiënten gaan ontwikkelen. Ook draagt het bij aan de ontwikkeling van betere behandelingen.
Psychiatrische aandoeningen zoals ADHD, autisme, schizofrenie en depressie hebben vele vormen en oorzaken. Maar we weten nog onvoldoende hoe ze ontstaan en verlopen. Hoofdonderzoeker André Marquand van het Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour gebruikt kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) om patronen te herkennen in grote datasets met verschillende soorten gegevens, zoals hersenscans, genetica, gedrag en omgevingsfactoren. Zo brengt hij verschillen tussen personen in kaart, voorspelt hij het ziektebeloop van individuele patiënten, en ontdekt hij aanknopingspunten voor gepersonaliseerde therapie.
Oceaan van data
Afgelopen jaar publiceerde Marquand een onderzoek waarin hij samen met collega’s hersenscans van 60.000 personen analyseerde. Ze maakten hiermee een atlas van het brein. Hersenscans van psychiatrische patiënten kunnen nu worden vergeleken met deze atlas om afwijkingen aan te tonen. Sinds kort gebruikt hij ook data uit smartphones. Samen met collega’s van de afdeling Psychiatrie verzamelde hij een jaar lang dit soort gegevens van honderd patiënten met depressie. Marquand legt uit: ‘Hoeveel appjes je op een dag stuurt, hoe vaak je beweegt, hoe veel je scherm aan is; deze gegevens zeggen heel veel over je gedrag. We zwemmen echt in een oceaan van data, het is lastig om hierin patronen te herkennen. Een computer kan dit veel beter. Daarom gebruiken we AI-methodes om hier chocola van te maken.’
Black box
AI is voor veel mensen een ‘black box’ die moeilijk te doorgronden is. Daarom gebruikt Marquand technieken die relatief eenvoudig zijn. ‘We moeten het kunnen snappen en uitleggen aan anderen’, zegt hij. ‘Dat vergroot het vertrouwen in de resultaten die we verkrijgen en geeft anderen de kans om ze te controleren. Maar we willen natuurlijk wel een goede voorspelling kunnen doen, en complexere methodes zijn daar soms beter in. Dat blijft een belangrijke afweging in ons werk.’ Uiteindelijk moet dit leiden tot betere behandelingen voor psychiatrische ziektes. ‘Door verschillen tussen patiënten beter in beeld te krijgen, kunnen we ze in de toekomst een persoonlijke behandeling geven’, aldus Marquand. ‘In de oncologie zijn ze al heel ver met deze “precision medicine” aanpak, daar moeten we in de psychiatrie ook naar toe.’
Loopbaan
Marquand (Vevey, Zwitserland, 1977) studeerde computertechnologie en psychologie aan de University of Canterbury in Nieuw Zeeland. Hij promoveerde aan King’s College London op Machine Learning technieken om MRI beelden te analyseren (titel proefschrift: ‘Probabilistic Machine Learning Methods for Multivariate Prediction of Magnetic Resonance Images’). Vervolgens was hij postdoc en universitair docent in dat instituut. Vanaf 2014 is hij werkzaam in het Radboudumc, eerst als universitair docent en vanaf 2019 als universitair hoofddocent. Hij haalde verscheidene beurzen binnen, waaronder een VIDI (2015), Wellcome Trust ‘Digital Innovator’ grant (2020), Horizon Europe grant (2020) en NIH R01 grants van de Amerikaanse overheid (2021, 2022).
Marquand is met ingang van 1 december 2022 benoemd tot hoogleraar Computational Psychiatry voor een periode van vijf jaar. Zijn leerstoel wordt voor vijftig procent gefinancierd door een Consolidator Grant van de European Research Council (toegekend in 2020).
-
Meer weten over deze onderwerpen? Klik dan via onderstaande buttons door naar meer nieuws.
