Nieuw onderzoek brengt gepersonaliseerde behandeling voor de ziekte van Parkinson dichterbij
Leuven, 5 mei 2026 – Met behulp van AI-gedreven analyses toonden onderzoekers van VIB en KU Leuven aan dat de ziekte van Parkinson kan worden onderverdeeld in verschillende subtypes. Dat helpt verklaren waarom één en dezelfde behandeling niet bij alle patiënten werkt. Dat is een belangrijke stap richting meer gepersonaliseerde therapieën. De resultaten verschenen recent in Nature Communications.
“Wij ontdekten twee brede subgroepen die verder kunnen worden opgedeeld in vijf kleinere groepen van parkinsonisme,” zegt prof. Patrik Verstreken (VIB-KU Leuven Centrum voor Neurowetenschappen).
De ziekte van Parkinson is treft momenteel 50.000 mensen in België en dat aantal dreigt te verdubbelen tegen 2025. Symptomen zoals bewegingsproblemen en een geleidelijke achteruitgang van het zenuwstelsel kenmerken de aandoening.
Verschillende vormen
De ziekte kan echter veroorzaakt worden door mutaties in verschillende genen. Daardoor liggen er uiteenlopende biologische mechanismen aan de basis. Die complexiteit maakt het moeilijk om doeltreffende behandelingen te ontwikkelen: een therapie die op één mechanisme werkt, helpt niet noodzakelijk bij alle patiënten.
De nieuwe studie laat zien dat deze genetisch verschillende vormen van Parkinson kunnen worden ingedeeld in duidelijke moleculaire subtypes. Dat suggereert dat we de ziekte beter moeten bekijken als een verzameling van verwante aandoeningen, en opent de deur naar meer gerichte behandelingen.
“Artsen en patiënten zien vooral de symptomen, en die lijken sterk op elkaar,” zegt Verstreken. “Maar als je kijkt naar wat er op moleculair niveau gebeurt, zie je duidelijke subcategorieën. En dat is cruciaal, want één enkel geneesmiddel dat alle vormen van Parkinson aanpakt, bestaat eigenlijk niet.”
Een onbevooroordeelde aanpak met AI
In plaats van te vertrekken van bestaande hypotheses over hoe genetische mutaties de ziekte beïnvloeden, kozen de onderzoekers voor een andere aanpak. Ze bestudeerden fruitvliegmodellen met mutaties in Parkinson-gerelateerde genen en volgden hun gedrag over langere tijd. Vervolgens gebruikten ze geavanceerde computeranalyses en machine learning om patronen te ontdekken zonder vooraf bepaalde verwachtingen.
“We zijn gestart zonder aannames over het effect van specifieke mutaties,” zegt dr. Natalie Kaempf, eerste auteur van de studie. “We observeerden gewoon hoe dieren met mutaties in 24 verschillende genen zich gedroegen doorheen de tijd.”
Door de data zelf het verhaal te laten vertellen, konden de onderzoekers natuurlijke groepen binnen de ziekte identificeren die met traditionele methoden verborgen zouden blijven.
Naar behandelingen op maat
“Nu we weten dat er verschillende types van Parkinson bestaan, kunnen we gerichter te werk gaan,” zegt Verstreken. “Binnen elke subgroep kunnen we op zoek gaan naar specifieke biomerkers en behandelingen ontwikkelen die precies op die groep zijn afgestemd.”
In diermodellen slaagden de onderzoekers er al in om Parkinson-achtige symptomen te verhelpen door stoffen te testen in specifieke subgroepen. Daarbij bleek ook dat verschillende subgroepen anders reageren op verschillende behandelingen.
“Een stof die werkte voor subgroep A, had geen effect in subgroep B,” legt Verstreken uit. “Dat toont dat je echt geneesmiddelen kunt ontwikkelen die specifiek werken voor één bepaalde subgroep.”
De onderzoekers benadrukken dat deze aanpak niet beperkt hoeft te blijven tot Parkinson. Ook andere ziekten die veroorzaakt worden door meerdere genen of omgevingsfactoren zouden op een gelijkaardige manier kunnen worden ingedeeld.
“Dit principe kan breder worden toegepast,” besluit Verstreken. “Het biedt een nieuwe manier om complexe ziekten beter te begrijpen en gerichter te behandelen.”
Publicatie
Behavioral screening defines the molecular Parkinsonism-related subgroups in Drosophila. Kaempf, et al. Nature Communications, 2026. DOI: 10.1038/ s41467-026-70303-8
Financiering
Dit onderzoek werd ondersteund door onder andere VIB, KU Leuven, het Fonds Generet van de Koning Boudewijnstichting, de European Research Council, en het Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek (FWO).
Kristof Windels
João Cardoso
