Het ziektebeeld waarbij hoog cholesterol en leververvetting optreden, wordt in medische kringen ‘metabool syndroom’ genoemd. Het hangt samen met zwaarlijvigheid en kan op den duur type 2 diabetes en hart- en vaatziekten veroorzaken.

Van Riel: “Eén van de uitdagingen bij het bestuderen en begrijpen van ziektes zoals type 2 diabetes en kanker, is het feit dat deze ziektes zich geleidelijk, over een lange tijdsperiode ontwikkelen. Het zijn zogenaamde progressieve ziektes. Daarnaast spelen veranderingen in genen, eiwitten en metabolisme een rol. De processen op deze verschillende biologische ‘niveaus’ hangen met elkaar samen, ze vormen een netwerk, en beïnvloeden elkaar voortdurend.”
 
De methode van Van Riel en zijn groep heet ADAPT; Analysis of Dynamic Adaptations in Parameter Trajectories. Hierbij wordt experimentele data uit zogeheten longitudinale studies geïntegreerd in computersimulaties. ADAPT kan gebruikt worden om te beschrijven en begrijpen hoe een ziekte verloopt waarbij verstoringen in metabolisme plaatsvinden. Ook kan worden gesimuleerd hoe het lichaam reageert op medicatie als die gedurende een langere periode wordt gebruikt.

Van Riel: “Het computermodel beschrijft hoe vetten en cholesterol in het lichaam worden gemaakt, opgeslagen en verbruikt. De lever is hierbij een belangrijk orgaan. Experimentele gegevens van metaboliet concentraties zijn gecombineerd met informatie over veranderingen in de enzymen (eiwitten) die de metabole reacties in bloed en lever katalyseren. ADAPT maakt gebruik van een slim numeriek algoritme om zo te achterhalen welke processen in de tijd uit balans raken.”

Uit experimenteel onderzoek in het Universitair Medisch Centrum Groningen bleek dat de modelvoorspellingen correct waren. De betrokken klinisch onderzoekers zijn erg enthousiast. ADAPT wordt toegepast  in een groot Europees project  om het langetermijneffect te onderzoeken van verschillende soorten medische behandelingen voor zwaarlijvige patiënten. De resultaten met betrekking tot de behandeling verwacht Van Riel over twee jaar.

De studie wordt een dezer dagen gepubliceerd in PLoS Computational Biology, het hoogst aangeschreven tijdschrift op gebied van de Computationele Biologie. Het artikel is onderdeel van het proefschrift van ir. Christian Tiemann.