In 2026 wij zal het begin zien van nauwkeurige medische voorspellingen. Net zoals er enorme vooruitgang is geboekt bij het voorspellen van het weer met behulp van brede taalmodellen, is er ook enorme vooruitgang geboekt bij het bepalen van iemands risico op ernstige leeftijdsgebonden ziekten (kanker, hart- en vaatziekten en neurodegeneratieve ziekten). Deze ziekten hebben een rode draad, zoals een lange incubatiefase voordat de symptomen verschijnen, meestal twintig jaar of langer. Ze hebben ook dezelfde biologische basis van immunosenescentie en ontstekingen, termen die kenmerkend zijn voor een immuunsysteem dat een deel van zijn beschermende functies en krachten heeft verloren, en de daarmee gepaard gaande toename van ontstekingen.
De wetenschap van veroudering heeft ons nieuwe manieren gegeven om dit proces te volgen met lichaams- en orgaanklokken, evenals specifieke eiwitbiomarkers. Hierdoor kunnen we bepalen of een persoon of de interne organen van een persoon versneld verouderen. Bovendien kunnen nieuwe AI-algoritmen dingen zien die medische experts niet kunnen zien, zoals het nauwkeurig interpreteren van medische beelden zoals retinascans om cardiovasculaire en neurodegeneratieve ziekten jaren van tevoren te voorspellen.
Deze extra gegevenslaag kan worden gecombineerd met het elektronische medische dossier van een persoon, dat gestructureerde en ongestructureerde aantekeningen, laboratoriumresultaten, scans, genetische resultaten, draagbare sensoren en omgevingsgegevens omvat. Over het geheel genomen levert dit ongekende diepgaande informatie op over de gezondheidstoestand van een persoon, waardoor schattingen van het risico op drie belangrijke ziekten mogelijk worden. In tegenstelling tot polygene risicoscores die het risico van een persoon op hartziekten, veelvoorkomende kankers en de ziekte van Alzheimer kunnen detecteren, tilt medische precisievoorspelling dit naar een nieuw niveau door een tijdelijke boogprojectie te bieden: de ‘wanneer’-factor. Wanneer alle gegevens worden geanalyseerd met een groot redeneermodel, kan dit de kwetsbaarheden van een persoon in kaart brengen, evenals een geïndividualiseerd en agressief preventieprogramma.
We weten al dat het risico op deze drie ziekten kan worden verminderd door leefstijlfactoren, zoals een optimaal ontstekingsremmend dieet, frequente lichaamsbeweging en regelmatige en kwalitatieve slaappatronen. Maar naast aandacht voor deze factoren, die waarschijnlijk zullen worden geïmplementeerd als iemand zich bewust is van de risico’s, zullen we medicijnen hebben die een gezond, beschermend immuunsysteem bevorderen en ontstekingen in het hele lichaam en de hersenen verminderen. GLP-1-medicijnen hebben bewezen toonaangevend te zijn bij het bereiken van deze doelen, maar er zijn nog veel meer medicijnen in ontwikkeling.
Het potentieel voor nauwkeurige medische voorspellingen moet worden bewezen en gevalideerd door middel van prospectieve klinische onderzoeken die, met behulp van dezelfde verouderingscijfers, aantonen dat het risico voor een individu afneemt. Een voorbeeld voor mensen met een verhoogd risico op de ziekte van Alzheimer is een zogenaamde bloedtest p-tau217en dit risico kan aanzienlijk worden verminderd door levensstijlfactoren, vooral lichaamsbeweging, te verbeteren. Dit kan worden bevestigd door de hersenorgaanklok en de verouderingsklok van het hele lichaam.
Dit vertegenwoordigt een nieuwe doorbraak in de geneeskunde: potentiële primaire preventie van drie belangrijke ouderdomsziekten die onze gezondheid en kwaliteit van leven in gevaar brengen. Dit zou niet mogelijk zijn zonder vooruitgang in de verouderende wetenschap en AI. Voor mij is dit het meest opwindende gebruik van AI in de geneeskunde in de toekomst: een ongeëvenaarde kans om het ontstaan van grote ziekten te voorkomen, iets waar van gedroomd wordt, maar dat door een gebrek aan data en analyses niet op grote schaal gerealiseerd kon worden. In 2026 zal dat eindelijk gebeuren.
