Nieuw AI-model voorspelt nauwkeurig risico op terugkeer baarmoederkanker

Onderzoekers van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) hebben een baanbrekend AI-model ontwikkeld dat het risico op de terugkeer van baarmoederkanker met hoge nauwkeurigheid kan voorspellen. Het model, genaamd Histopathology-based Endometrial Cancer Tailored Outcome Risk (HECTOR), toont significant betere voorspellingen dan de huidige methoden. De bevindingen van dit onderzoek zijn maandag gepubliceerd in het vooraanstaande wetenschappelijke tijdschrift Nature Medicine. Dat is te lezen in Nature Medicine.

Baarmoederkanker is een veelvoorkomende vorm van kanker, voornamelijk voorkomend bij vrouwen tussen de 55 en 80 jaar. Hoewel de ziekte vaak in een vroeg stadium wordt ontdekt en daardoor goed behandelbaar is, zijn de vooruitzichten aanzienlijk slechter als de kanker binnen vijf jaar terugkeert. 

Het risico op terugkeer kan worden verkleind door aanvullende behandelingen zoals bestraling of chemotherapie. Deze behandelingen zijn echter ingrijpend en brengen aanzienlijke bijwerkingen met zich mee. Om een op maat gemaakt behandelplan te kunnen opstellen, beoordelen pathologen het tumorweefsel onder een microscoop. Volgens hoofdonderzoeker Tjalling Bosse kan HECTOR deze taak echter veel beter uitvoeren. "Het gaat om doorbraaktechnologie," vertelt Bosse aan NU.nl.

HECTOR is getraind met behulp van duizenden microscopische beelden en data uit eerdere onderzoeken naar meer dan duizend patiënten. Het model is vervolgens getest op nieuwe patiëntgegevens en bleek in staat om het risico op terugkeer van baarmoederkanker zeer nauwkeurig te voorspellen.

Een groot voordeel van HECTOR is dat het model veel sneller en goedkoper resultaten oplevert dan de huidige methoden. Bovendien kan HECTOR patiënten indelen in verschillende risicocategorieën: laag, midden en hoog. Dit maakt beter gepersonaliseerde behandelplannen mogelijk. Patiënten met een hoog risico blijken het meeste baat te hebben bij de toevoeging van chemotherapie aan de bestraling na de operatie, terwijl deze aanvullende chemotherapie patiënten met een laag risico bespaard kan blijven.

Hoewel er nog aanvullend onderzoek nodig is, ziet Bosse grote potentie in de toepassing van AI in de oncologie. "Onze bevindingen zijn een eerste indicatie dat AI de zorg voor baarmoederkankerpatiënten echt kan verbeteren," zegt hij. Bosse vergelijkt de ontwikkeling van HECTOR met de opkomst van zelfrijdende auto's: "Ze zijn er al, maar er is nog regelgeving nodig voordat dit type AI daadwerkelijk toegepast kan worden."

HECTOR biedt de gezondheidszorg nu al waardevolle inzichten. "We kunnen namelijk van het model leren. HECTOR laat zien hoe het tot een bepaalde voorspelling is gekomen. We weten waar het model naar kijkt en die kennis kunnen wij nu ook toepassen," aldus Bosse.

De mogelijkheden om HECTOR in de gezondheidszorg te gaan gebruiken, worden verder onderzocht. In de Verenigde Staten loopt de AI-regelgeving iets voor op die van Nederland, waardoor daar meer mogelijk is. Het onderzoek verplaatst zich daarom naar de VS. "Het blijft een kijkje in de toekomst," zegt Bosse. Hij is echter enthousiast en hoopvol. "Het duurt nog wel even voordat we HECTOR op grote schaal kunnen gebruiken. Er zijn nog wat obstakels, zoals de benodigde infrastructuur voor de digitalisering van tumorweefsels en scans die HECTOR nodig heeft om de voorspellingen te doen."

De ontwikkeling van HECTOR is een belangrijke stap in de technologische revolutie binnen de oncologie. Met betere diagnoses kunnen de juiste behandelplannen worden opgesteld, wat uiteindelijk leidt tot een grotere overlevingskans van patiënten. "We staan aan de vooravond van een revolutie in de diagnostiek, die uiteindelijk zal leiden tot een betere behandeling en meer kwaliteit van leven voor patiënten," concludeert Bosse.