224 | Appendices Deel II – Karakteriseren van het onderliggende ziektesubstraat Omdat onderzoek van het hartspierweefsel middels een biopt vanwege de risico’s in de meeste gevallen geen optie is, moet gezocht worden naar niet-invasieve manieren om het ziektesubstraat te karakteriseren. Eerder hebben simulaties met een computermodel laten zien dat afwijkingen in de deformatie waarschijnlijk een reflectie zijn van het onderliggende substraat. Een verrassende bevinding bij dit onderzoek was dat verminderde contractiliteit en toegenomen stijfheid van het weefsel al zeer vroeg in het ziektebeloop leken voor te komen, terwijl de heersende opvatting tot dat moment was dat in eerste instantie alleen elektrische afwijkingen optreden bij ARVC. In deel II van dit proefschrift beschrijven we verschillende stappen waarin wordt toegewerkt naar een persoonlijke simulatie van het ziektesubstraat met potentiële klinische toepassingen, de zogenaamde Digitale Tweeling. Het uiteindelijke doel was om met behulp van het computermodel een onderscheid te maken tussen veranderingen die gepaard gaan met een hoog risico op ritmestoornissen en meer onschuldige veranderingen in het weefsel die tot een afwijkende deformatie leiden. In Hoofdstuk 4 passen we deze patiëntspecifieke benadering toe in een cohort van dragers van een desmosomale mutatie. Op basis van deformatiedata maakt het model een inschatting van het onderliggende ziektesubstraat in een specifieke patiënt. Uit een grote hoeveelheid variabelen die het model in acht neemt bleken regionale veranderingen in contractiliteit en compliantie van het weefsel het ziektesubstraat in ARVC het beste te karakteriseren. Hoofdstuk 5 beschrijft de introductie van onzekerheid in het model. Aangezien zowel de metingen als de simulaties onzekerheid met zich meebrengen, was deze stap noodzakelijk om uiteindelijk het substraat over de tijd de kunnen vervolgen. In Hoofdstuk 6 hebben we deformatiedata en simulaties van het onderliggende ziektesubstraat gecombineerd om het tot uiting komen van de ziekte in verschillende leeftijdsgroepen te onderzoeken. Eerder werd gesuggereerd dat screenen na de leeftijd van 50 tot 60 jaar niet meer nodig is, maar in deze studie laten wij zien dat ARVC ook op latere leeftijd nog tot uiting kan komen met potentieel levensbedreigende ritmestoornissen tot gevolg. Deel III – Implementatie van deformatiebeeldvorming in de klinische praktijk Het laatste deel van dit proefschrift is gericht op het naar de dagelijkse klinische praktijk brengen van deformatiebeeldvorming. Een belangrijke stap naar bredere implementatie zou opname in klinische richtlijnen zijn. Hiervoor is overtuigend bewijs van de toegevoegde waarde van de techniek nodig. Een belangrijke kracht van deformatiebeeldvorming is dat het een gevoeligere methode is voor detectie van vroege ziektemanifestaties in vergelijking met conventionele beeldvorming. In Hoofdstuk 7 hebben we op basis van literatuuronderzoek het beschikbare bewijs samengevat voor de toepassing van deformatiebeeldvorming bij vroege detectie van genetische hartspierziekten bij familieleden. Met name bij DCM en ARVC zijn er specifieke parameters die van meerwaarde zijn bij vroege detectie van ziekte en bovendien aanvullende prognostische waarde hebben met betrekking tot (levensbedreigende) hartritmestoornissen. Hoewel de waarde van deformatiebeeldvorming als een op zichzelf staande index meerdere malen is gepubliceerd, ontbreekt het aan studies die de klinische praktijk nabootsen, waarbij meerdere modaliteiten naast elkaar worden gebruikt. Opname in klinische richtlijnen vereist bewijs dat de techniek de huidige klinische praktijk verbetert. In Hoofdstuk 8 hebben we ARVC gebruikt als model om de toegevoegde waarde van deformatiebeeldvorming voor
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk4NDMw