Presidentens föreläsningspristagare - Insikt i klinisk fenotypning och AI:s roll | Kongressen 2024

[00:00:30] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Det är ett stort nöje att vara här. 

[00:00:32] Dr. Michele Matarazzo: Innan vi dyker in i vår diskussion vill jag ge våra lyssnare lite bakgrundsinformation om Stanley Fahn Lecture Award. Detta pris är en av de högsta utmärkelserna inom rörelsestörningar och erkänner exceptionella bidrag till vår förståelse och behandling av dessa mycket komplexa sjukdomar och tillstånd. För att bara nämna några namn på tidigare mottagare av detta pris kan vi nämna Tony Lang, Andrew Lees, Eduardo [00:01:00] Tolosa, Kailash Bhatia, eller bara förra året, Caroline Tanner. Och jag nämner inte många andra framstående pristagare bara för tidens skull. Så grattis till att du fått detta välförtjänta erkännande.

Vad betyder det för dig att vara en del av denna noggrant utvalda lista över personer som bidragit så mycket till vårt område. 

[00:01:19] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja. Jag måste säga att jag är oerhört hedrad. Jag menar, i slutändan gör man sitt jobb och man tycker om det, och många människor lägger ner mycket tid på det de gör. Och sedan är det du som får den här utmärkelsen, vilket känns väldigt mycket som en ära och givande för allt arbete jag har gjort. Och jag gjorde det med stor glädje, och sedan bestämmer mina kollegor att det är det.

Det är den högsta nivån som verkligen betyder mycket för mig.

[00:01:49] Dr. Michele Matarazzo: Självklart. Och nu, Marina, under den kommande kongressen om rörelsestörningar kommer du att hålla föreläsningen, som, som jag förstår, kommer att handla om nöjet och vikten av [00:02:00] fenotypning. Kan du ge oss en kort översikt över vad du kommer att diskutera under mötet?

[00:02:05] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, jag har funderat på det och jag tyckte det vore trevligt att ge en slags smakprov på var jag började, var fenotypningen var vid den tidpunkten och vad jag gjorde i början. Och sedan mitt i föreläsningen, bläddra till, ja, vad vi gör nu med maskininlärning och vad jag förväntar mig att framtiden kommer att föra med sig.

Så jag hoppas kunna ge en uppfattning om hur området har utvecklats, för mig själv och även för alla andra neurologer över tid. Det är när man blir äldre, då blir det en tidsskillnad mellan början och slut. Så det är trevligt att ge en liten smak av det.

[00:02:48] Dr. Michele Matarazzo: Det låter väldigt intressant och det är som en resa genom din erfarenhet för att veta vad du har lärt dig av din erfarenhet. Så jag tror att vi alla kommer att kunna lära oss mycket av det. Och du nämnde att din [00:03:00] resa också. Började med fenotypning och du är väldigt känd eftersom du började med din forskning inom hyperekplexi och latah, och sedan gjorde du mycket neurofysiologi, elektrofysiologi. Kan du dela med dig av hur alla dessa tidiga erfarenheter och alla dessa verktyg som du har använt, hur de format din inställning till forskning och klinisk praktik?

[00:03:19] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, för mig, som du sa, började jag med hyperekplexi. Det är en mycket sällsynt sjukdom där patienter har en överdriven skrämselreflex och sedan stelnar till och faller till marken. Och jag hade förmånen att studera en av de första familjerna som beskrevs. Det var en stor familj som min professor vid den tiden, professor Bruijn, var den ursprungliga beskrivaren av.

Och ja, det jag lade märke till är att jag lärde mig så mycket av att prata med patienterna och titta på hur de rörde sig och vad som hände. Och utifrån det utvecklade vi en plan och vi mätte dem [00:04:00] med elektrofysiologi, där vi mätte skrämselreflexen. Och, och sedan vid den tiden, kom genetiska frågor upp. Så, ungefär samtidigt som jag började min forskning, hittade de en gen för hyperekplexi.

Och det var väldigt intressant eftersom det inom den familjen fanns två typer, den här typen med full skrämselreflex, stelhet, fall och stelhet när de var spädbarn. Men det fanns också medlemmar i den familjen som bara hade en kraftig skrämselreflex, och vi lärde oss av det genom att prata med dem och sedan mätte vi dem och vi gjorde genetik och det visade sig att de hade en annan sorts reflex och att de inte hade genen.

Och det lärde mig att man måste lyssna väldigt noga och titta på hur de går, hur de rör sig, och det säger en mycket om mer komplexa bakgrunder som elektrofysiologi och genetik, som man kan använda för att på sätt och vis stödja det man [00:05:00] hittar på klinikerna.

Och sedan, med tiden, eftersom jag gjorde detta häpnadsväckande, var det intressant eftersom många neurologer i Nederländerna skickade mig patienter. Som blev överraskade på något sätt. Så jag stötte på många mycket intressanta, sällsynta patienter, som patienter med paroxysmal kinesogen dyskinesi som luxerades av startle, patienter med epilepsi som luxerades av startle.

Så jag hade hela den här sortens kunskap, och bara genom att prata med patienterna, lära av dem och mäta dem, gav det mig så mycket insikt i vad allt innebar och vad skillnaden var. Och det var ett stort nöje. Och efter ett tag fick jag ett stipendium för att åka till Indonesien, eftersom jag alltid har varit fascinerad av den hoppande fransmannen från Maine.

Det är i Maine och i Latah i Indonesien, och det [00:06:00] gav mig chansen att mäta dessa patienter också och prata med dem med en tolk och mäta skrämselreflexen. Och det gav mig så mycket insikt i hela spektrumet och det är vad jag verkligen tycker om att göra.

[00:06:16] Dr. Michele Matarazzo: Det är jättebra. Jag tror att vi kan lära oss av allt detta, vikten av observation, vilket uppenbarligen är något som alla vi som ägnar oss åt rörelsestörningar vet hur viktigt det är att titta på patienter, men också lyssna på dem mycket noggrant och hur man noggrant väljer ut verktyg som kan vara till hjälp.

Du vet, för i ditt fall kan elektrofysiologi, och beroende på fenotypen och observationen, elektrofysiologi, neuroavbildning eller andra olika verktyg tillämpas och vara användbara för det vi ser och lyssnar på. Och, och du nämnde faktiskt tidigare att du nu för tiden tillämpar något nyare och mycket lovande, nämligen artificiell intelligens och maskininlärning. [00:07:00] Till fenotypningsprocessen.

Det är uppenbarligen ett stort steg från traditionell klinisk observation eller till och med neurofysiologi. Hur tror du att maskininlärning har påverkat, eller påverkar, din forskning och/eller till och med din kliniska praktik? Hur ser du, nu när vi pratar om det, hur ser du på klinikernas roll som utvecklas i takt med dessa nya teknologier?

[00:07:23] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, det finns en väldigt bra artikel av Mark Edwards och Anna Sadnicka, och de skrev om vikten av fenomenologi, alltså den kliniska fenotypningen, för nuförtiden brukar vi alla säga att vi går efter genetiken, för från gener kan man få olika fenotyper, men olika gener kan ge samma fenotyper, så vi borde hålla oss till genetiken.

Men i den artikeln beskriver Mark verkligen fint att det är vid det här laget extremt viktigt att vi [00:08:00] fenotypiserar patienter mycket noggrant, även den motoriska fenotypen, för även om det finns hundratals, kanske till och med tusentals orsaker till rörelsestörningar, finns det bara ett begränsat antal fenotyper som myoklonus, korea, dystoni, parkinsonism, och på något sätt sammanfaller alla dessa olika orsaker till dessa få fenotyper.

Och just nu är det svårt att utveckla liknande behandlingar baserade på den genetiska delen som kan komma i framtiden, men inte nu. För närvarande fokuserar vi främst på behandling utifrån den kliniska fenotypen, och det kan lära oss mycket om de kretsar som är involverade. Så jag tror att det är väldigt viktigt att klassificera patienterna korrekt utifrån deras fenomenologi.

Och med det sagt tror jag att det vi gör just nu är ett stort [00:09:00] projekt där vi fenotypiserar patientgrupper med EMG-accelerometri och video. Och sedan har vi i varje grupp 20 patienter med en enda fenotyp som kortikal myoklonus, essentiell tremor eller dystoni, och vi fokuserar på armarna.

Och jag tror inte att dessa verktyg kommer att ersätta den fenotypning som klinikern gör. Men syftet är att stödja en kliniker eftersom, som du också vet, det kan vara ganska svårt att urskilja. Och om du sedan är på klinisk basis och tänker, ja, jag tror att det här är en tremor. Och maskinen säger att jag tror att det för 80 procent är en tremor baserat på olika egenskaper som de hittat.

Då får du stöd i din kliniska idé. Så jag tror inte att maskinen kommer att ersätta klinikern inom de närmaste 5 eller 10 åren, men den kan hjälpa dig att stödja dig i din [00:10:00] idé, så att fler neurologer kan korrekt fenotypisera en patient. Och en annan sak som är mycket viktig från den kliniska sidan är när du lär dig maskinen, och förenklat måste du sätta in rätt patienter.

Och det vi gör nu är att vi skickar alla dessa patienter med videor till experter över hela världen. Och det finns tre experter per patient och de måste komma överens innan vi sätter in dem för den fenotypen. Så maskinen måste lära sig från den kliniska synvinkeln. Så jag tror att ersätta inte är rätt ord, men det kan hjälpa dig att stödja vad du tror är fenotypen.

Och vi behöver klinikerna, som jag sa i början, med nyfikenhet på vad jag ser. Och vi måste börja med de enkla fenotyperna, de enkla fenotyperna, och sedan blir nästa fas den mer komplexa med mer än en [00:11:00] fenotyp, och det blir ytterligare en utmaning, eftersom vi redan noterat att om vi ber experter att klassificera kombinerade fenotyper är det mycket svårt att hitta konsensus där.

[00:11:15] Dr. Michele Matarazzo: Avtalet är väl inte så högt?

[00:11:17] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Nej, det är inte så högt. Så det finns verkligen en utmaning. Så vi börjar med de enskilda fenotyperna eftersom vi måste börja någonstans för att lära oss maskinen och det som blir intressant med maskininlärningen kan hända. I slutändan, när vi har lagt in alla patienter, även de kombinerade, så skapar han nya grupper, eller hur?

Så inte bara de grupper vi märker, utan även undergrupper. Och det skulle ge mycket insikt också. Så jag tror att vi också kan lära oss av maskininlärningen. Om, om maskinen säger, ja, det här är en annan grupp, kan vi gå tillbaka till patienterna, titta en gång till och utifrån egenskaperna lista ut varför det är en annan grupp och vad det kan lära oss.

 Utifrån vad som händer i hjärnan, kretsarna, så det kommer också att bli väldigt intressant. Så nej, inte, det kommer inte att vara en ersättning, men det kan vara till hjälp. Och där det också kan vara till hjälp är när man säger, ja, det är, det är som myoklonus, det kan vara till hjälp för att se om behandlingen fungerar.

Så om man gör en intervention och har ett väldigt objektivt mått, så är det för närvarande vanligtvis skalor vi använder, kliniska skalor, men jag tror att deras maskininlärning skulle kunna hjälpa till att kvantifiera sjukdomens svårighetsgrad. Så jag tror att det är ett annat område där det kommer att hjälpa oss.

[00:12:42] Dr. Michele Matarazzo: Ja, många möjligheter. Jag gillade verkligen idén med det du berättade för mig tidigare om att lära maskinen, men också att lära av maskinen och sedan gå fram och tillbaka. Jag tror verkligen att om en artificiell intelligens hittar en annan grupp, vilket du inte har [00:13:00] tänkt på tidigare, så är det verkligen en ny person som är det, eller en ny enhet som gör en annan typ av observation och lyssnar på den, kan det ge oss nya idéer när vi försöker hjälpa våra patienter.

Så det är, det är extremt intressant bortsett från all klassificering och biomarkörer som du nämnde.

[00:13:19] Prof. Marina de Koning-Tijssen: För att tillägga där, det jag verkligen är exalterad över är att det skulle vara fantastiskt om vi antingen med EMG eller accelerometri eller med videoanalys kunde hitta biomarkörer för dystoni, du vet, det skulle vara fantastiskt. För jag menar, om vi diskuterar dystoni och vi träffar en patient, försöker jag lära unga människor att berätta för dem vad jag ser, men det är oftast hela mönstret, eller hur, och det är något man gör genom att träna, se mycket, men i slutändan måste någon säga, är det dystoni, ja eller nej, och vad man märker, ju äldre man blir, de ger en fler poäng, eller hur? [00:14:00] Men jag är inte säker på om jag alltid har rätt. Om vi ​​kunde ha biomarkörer där för att stödja oss, skulle det också vara till stor hjälp, tror jag. 

[00:14:07] Dr. Michele Matarazzo: Toppen. Nu ändrar jag ämnet jag vill prata om lite, och jag vill prata lite om din karriär. Jag menar, du får det här priset för allt du har gjort hittills. Så nu när jag ser tillbaka på din karriär, hur tror du att området rörelsestörningar har utvecklats sedan du började? Och vart tror du att det är på väg under det kommande decenniet och hur tror du att du kommer att bidra till detta, till den här förändringen?

[00:14:37] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Tja, om jag tänker på det från när jag började till nu, så tror jag att det som har varit en revolution är genetiken. Det finns så mycket mer känt om, jag menar, när jag började fanns det bara en Mendelsk gen, och sedan letade vi efter en gen i en familj, och sedan har vi försökt, ja, vi gör fortfarande det, men jag menar, det är, för genetikerna, det är lättsamt.[00:15:00] 

Men nu är allt så komplext, och jag tror att det har funnits en stor fördel. Och när det gäller behandling, tror jag att det jag har sett sedan jag började är att DBS är något som har utvecklats över tid och det är trevligt att se det nu. Och deras maskininlärning kan kanske också vara till hjälp så att vi kan ha dessa feedbacksystem för att förbättra programmeringen, för under en längre tid förändrades ingenting så mycket, även om det var mycket effektivt.

Jag tror att det kommer att bli en stor förbättring möjlig. Och jag insåg också att när jag tittade på mina gamla papper, när jag började, hade vi bara datortomografi, kan du tänka dig, och ingen magnetkamera alls. Så nu, om man ser alla dessa bildverktyg, är det så mycket tydligare att se vilken effekt det har i hjärnan.

Så jag tror att det har skett mycket utveckling över tid för alla dessa ytterligare [00:16:00] verktyg. Det är faktiskt fantastiskt. Och jag tror att utmaningen för kommande perioder kommer att vara, kan vi integrera all den informationen, för det kommer att lära oss mycket. Och som sagt, jag tror att vi borde... Även från traditionen, men också för att vi vet mycket om den och den kommer att lära oss om hjärnan, börja med den kliniska fenomenologin, men vi kommer att kunna lägga till alla dessa saker.

Och det är för mycket för en mänsklig hjärna att göra det. Så om vi kunde använda verktyg där för att lägga ihop allt detta, skulle det verkligen förbättra vår diagnostik och även insikter i patofysiologin, antar jag. Sedan har vi också metabolomiken. Jag är inte särskilt intresserad av det, men det är ett annat område som är riktigt intressant.

Så jag tror att de där bioinformatiska [00:17:00] verktygen och maskininlärningen är något som kommer att utvecklas över tid, och det illustrerar också för mig att vi kommer att behöva folk som gör det, för det är också så, jag tror inte att det kommer att finnas många. Jag kanske underskattar folk, men det här är tyvärr inte något som kliniker kan övervaka.

Så vi måste samarbeta mer på ett tvärvetenskapligt sätt. Och eftersom jag märkte att när jag arbetar med personer från maskininlärningsavdelningen på vårt universitet tar det ungefär ett år innan man förstår vad man pratar om. För dem är funktioner något helt annat än vad en funktion är för mig.

Och det är i början, jag 

[00:17:42] Dr. Michele Matarazzo: talar olika språk, eller hur? Så vi måste komma till en punkt där vi talar samma språk också, för att sedan gå vidare tillsammans. Ja.

[00:17:49] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, för då kan du verkligen ta steg framåt, för då kan du berätta för dem vad ditt problem är. De kan förstå och de kan hjälpa dig. Och när de väl har några [00:18:00] resultat kan du svara på dem eftersom du förstår vad de gör. Men det är verkligen, verkligen ett nytt område.

Jag tycker det är väldigt spännande. Och jag tror att nästa generation kommer att vara mycket bättre på det än jag, eftersom de är mycket mer intresserade av datorer och sånt när de är väldigt unga. 

[00:18:16] Dr. Michele Matarazzo: Så ja, nästa steg framåt är, som du nämnde, att försöka integrera all den informationen, tack vare alla dessa nya verktyg som du också är pionjär i med tillämpningen av maskininlärning för fenotypning och elektrofysiologi. Och jag tror att det finns något som du nämnde tidigare som är väldigt viktigt när det gäller detta nästa steg, nämligen att du matade algoritminformation från högkvalificerade specialister, tre olika högkvalificerade specialister. Så informationen som vi matar den här nya algoritmen som vi vill träna är väldigt, väldigt viktig, för om inte, finns det det här konceptet med skräp in, skräp ut, vilket...

Det betyder att om du matar in information som inte är korrekt till maskininlärningen, kommer du aldrig att kunna lita på vad som kommer ut [00:19:00]. Så, och jag tror att det ur den synvinkeln fortfarande är väldigt viktigt att allt detta prat kommer från fenotypning, observation och att lyssna på patienter, eller hur?

[00:19:11] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, och jag tror att den delen verkligen är vår del, eller hur? Så vi borde också vara stolta över det. Och jag håller helt med. Jag säger alltid samma saker. Vi har sett det med databaser tidigare. Om man bara låter allt komma in. Och det finns alltid skräp in, skräp ut. Så även med databaser måste man ha bra kliniker som lägger in dem, för då vet man att det som ska in är rätt, så vitt man kan veta.

Men det är väldigt viktigt. Och jag tror att kliniker på det sättet är väldigt... Och som jag sa, i början, precis innan dess, behandlar vi baserat på fenotypen, eller hur? Så vi har också den här erfarenheten av vad effekten är och jag tror att det är väldigt [00:20:00] värdefullt och det kan inte ersättas av en maskin, men det kan hjälpa och stödja oss.

Det är, jag tror det är det viktigaste. Ja.

[00:20:08] Dr. Michele Matarazzo: Som någon som säkerligen har inspirerat många inom området, vilka råd skulle du ge till unga forskare och kliniker som precis har börjat sina karriärer? 

[00:20:18] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Jag skulle säga, ha det trevligt. Jag tror att det alltid är det viktigaste att säga. Hitta något som verkligen berör dig och som är genomförbart. Så fokusera, du behöver inte fokusera på en väldigt liten del, utan fokusera antingen på en specifik del vid Parkinsons sjukdom eller på DBS, eller på sällsynta rörelsestörningar.

Så försök att hitta en nisch som du verkligen är intresserad av. Då är det lättare att kontakta personer inom området som också gör det. Samarbeta. Hitta ett nätverk. Jag tror att det är väldigt viktigt. Och det är svårt, men [00:21:00] försök att behålla lite av din autonomi, så att du kan göra det du gillar att göra.

Och jag märker att jag har en hel del killar och ungdomar som kommer till mig från andra platser över hela världen, men även från Nederländerna. Och ibland är de så tvingade att göra vad handledaren vill göra. Så, och jag skulle säga, ja, vara lite, inte alltid följa, låt oss säga det så.

För om du har en bra idé, borde du köra på den. Och det ger mycket glädje om det fungerar. Som jag märkte med detta häpnadsväckande, eftersom jag gjorde det, sedan gillar folk att du gör det, och de skickar patienter till dig, och sedan vidgar du ditt område, som när jag gjorde det här med hyperekplexi, sedan gick jag över till myoklonus, och sedan gick jag över till myoklonusdystoni, och eftersom man är så intresserad av något, då kan man bredda sig senare. 

[00:21:59] Dr. Michele Matarazzo: Jag tror [00:22:00] att det är väldigt viktigt. Det hör ihop med det första du sa, vilket är att njuta av det man gör. Just det. Så jag tror att ett sätt att verkligen njuta av det man gör är att man har sin idé och kör på den.

[00:22:11] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja, absolut. Och en annan väldigt praktisk sak är att det nuförtiden, både för män och kvinnor, är att det också är den tid då man skaffar familj. Och får det välorganiserat. Även om det kostar pengar, gör det bara. För då har man kvalitetstid med sina barn. Och jag tror att det också är en viktig del nuförtiden.

För förr i tiden var det mer traditionellt. Men nuförtiden är det både människor, både mamma och pappa som jobbar. Och sedan, ja, gör det så enkelt som möjligt för dig själv med den praktiska delen. Och det är, jag tror att det är en väldigt viktig sak.

[00:22:52] Dr. Michele Matarazzo: Åh, definitivt.

[00:22:53] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Ja.

[00:22:54] Dr. Michele Matarazzo: Nu, och jag vet att du fortfarande har mycket att bidra med, men jag skulle vilja ställa en [00:23:00] fråga till dig, nämligen: vad hoppas du att ditt arv ska bli i framtiden?

[00:23:06] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Jag hoppas att jag har utbildat många människor under årens lopp och att de kommer att föra området framåt. Jag tror att det är mitt huvudmål. Och jag märker det också nu, för jag måste få det här priset nu, så det här är verkligen en hög nivå som jag börjar göra mer och mer av. Jag har alltid gjort det för att underlätta för unga människor.

Och att hjälpa dem att få bidrag och, och sådana saker, tjänster eftersom jag tror att det kommer att vara mitt arv som de lärt sig av mig och föra det vidare eftersom man aldrig kan ha ett arv. Jag menar, saker förändras över tid, så jag hoppas att de kommer ihåg mig som, ja, att jag driver dem framåt, underlättar.

Jag tror det är huvudordet. Jag gillar det väldigt mycket, ja.

[00:23:58] Dr. Michele Matarazzo: Det var jättebra Marina. Tack så mycket [00:24:00] för att du delar med dig av dina insikter och erfarenheter till oss idag. Det har varit ett fascinerande samtal och jag är säker på att våra lyssnare har fått mycket ut av det. Finns det något annat du vill dela med dig av innan vi avslutar intervjun?

[00:24:14] Prof. Marina de Koning-Tijssen: Jag skulle säga att du är ett bra exempel på hur det borde gå till, eller hur? Du är ambitiös och har kul. Jag har sett dig en gång i Groningen, dansa med oss ​​alla, och jag tycker att du är duktig. Du gör det jättebra och du har också familj och du gör fortfarande alla dessa saker och särskilt som jag sa visar du att du har kul och jag tror att det är det viktigaste, så jag skulle vilja tillägga det.

[00:24:41] Dr. Michele Matarazzo: Tack så mycket. Jag menar att det betyder mycket för mig, såklart. Så tack så mycket. Du har definitivt varit en inspiration för mig personligen. Så tack personligen. Så jag vet att det finns lyssnare och publik här, men det är bra att ha detta personliga ögonblick mellan dig och oss.

Så tack. Innan vi avslutar vill jag påminna [00:25:00] våra lyssnare om att professor Marina de Koning-Tijssen kommer att hålla Stanley Fahn-prisföreläsningen vid den kommande Movement Disorder Congress i Philadelphia den 28 september 2024. Se till att delta om du kan, om du är där, det lovar definitivt att bli en lärorik session. Tack för att du lyssnade och tack, Marina.