Preventie beroepsziekten kan fijnmaziger dan nu

Op het werk dagelijks in contact komen met gevaarlijke stoffen is een behoorlijke risicofactor om ziek te worden. Maar het is nog onduidelijk waarom de één wel ziek wordt en de ander niet. Daardoor is preventie eigenlijk nog te grofmazig. Twee onderzoekers stellen dat een nieuwe aanpak de preventie veel gerichter zou kunnen maken.

26 juni 2020 | Door redactie

Wetenschappers Anjoeka Pronk (TNO) en Roel Vermeulen (Universiteit Utrecht) denken dat de preventie van beroepsziekten die ontstaan door blootstelling aan gevaarlijke stoffen effectiever kan. Want niet iedereen die aan dezelfde stof wordt blootgesteld, wordt ook ziek. En als dat wél gebeurt, dan niet altijd op hetzelfde moment. Er moeten dus nog meer factoren een rol spelen.

Exposoom-onderzoek 

Het ontdekken daarvan noemen de onderzoekers ‘exposoom-onderzoek’: welke (combinaties van) blootstellingen onder welke omstandigheden leiden tot (vroege) gezondheidseffecten en ziekte? Of minder officieel: iemand wordt gedurende zijn leven zowel privé als op het werk blootgesteld aan verschillende gevaarlijke stoffen. De optelsom daarvan ziet er voor ieder individu anders uit. Dit in combinatie met iemands fysieke weerstand kan dus mogelijk verklaren waarom de verschillen in ziek worden bestaan. Dan zou voldoende kennis het mogelijk moeten maken per individu te bepalen of hij zijn persoonlijke grenswaarde nadert.

Sensoren en biomarkers 

Dit is nog wel toekomstmuziek. Om dit te realiseren, moet bijvoorbeeld gewerkt gaan worden met allerlei sensoren die gedigitaliseerde realtime blootstellingsdata leveren. Ook is het nodig dat individuele biomarkers veel makkelijker gemeten kunnen worden. Nu is daar nog vaak bloedafname voor nodig, maar de onderzoekers wijzen op technieken als het meten van biomarkers in uitademingslucht of in urine. Als dergelijke metingen gecombineerd kunnen worden, wordt preventie makkelijker en is het mogelijk werknemers te waarschuwen als de grenswaarde in zicht komt. Ook is er beter beleid te formuleren met realtime data, aldus de onderzoekers, bijvoorbeeld bij het vaststellen van grenswaarden.