Het DIMENTIA project is een groot multidisciplinair project voor databeheer bij het ontwikkelen van machine learning algoritmes voor het voorspellen van ziekte-evolutie bij neurodegeneratieve aandoeningen. In dit gezamenlijk Innoviris R&D project, werken Collbra N.V., UZ Brussel en drie VUB-onderzoeksgroepen samen met als doel het ontwikkelen van een klinisch gedreven data-delen ecosysteem. Het systeem heeft als doel het vergaren en verwerken van omvangrijke klinische databronnen voor predictieve precisiegeneeskunde.
Het AIMS lab maakt deel uit van het project waarbij we het systeem zullen evalueren voor de predictie van fysische en cognitieve achteruitgang in multiple sclerosis (MS). We zullen gebruik maken van bestaande big-data bij MS dat verzameld werd over de laatste 3 decennia in het UZ Brussel en het Nationaal MS Centrum Melsbroek. We gaan multimodale data analyseren zoals elektro-encefalografie (EEG) tijdens het uitvoeren van een cognitieve taak of rust voor de predictie van fysische en cognitieve achteruitgang. We gaan o.a. een semi-automatische pipeline ontwikkelen voor het verwerken van de ruwe EEG. Features tijdens rust EEG zullen geextraheerd worden d.m.v. micro-states analyse, frequentie analyse, functionele connectiviteit en grafentheoretische eigenschappen. Ook zullen we taak gebaseerde EEG features—zoals de amplitude en latentietijd van elektrofysiologische reacties—uitgelokt tijdens een visuele en auditieve “oddball” paradigma extraheren. Met de huidige state-of-the-art machine learning technieken gaan we deze neurofysiologische markers gebruiken voor de predictie van fysische en cognitieve achteruitgang in MS.
