Een internationaal onderzoeksteam van de Icahn School of Medicine at Mount Sinai heeft een geavanceerde AI-tool ontwikkeld die de analyse van kankerweefsel kan transformeren. De nieuwe technologie, MARQO genaamd, is een innovatief nieuw beeldanalyseplatform dat met hoge precisie en schaalbaarheid ruimtelijke en cellulaire informatie uit tumorweefsel haalt.
MARQO is ontworpen om de analyse van immunohistochemische (IHC) en immunofluorescentie (IF) beelden te automatiseren. Dit type kleuring wordt veel toegepast om immuuncellen en biomarkers in tumoren zichtbaar te maken. Waar pathologen traditioneel kleine gedeeltes van preparaten handmatig beoordelen, verwerkt MARQO volledige objectglaasjes in enkele minuten, zelfs op standaard hardware. Het systeem detecteert automatisch celtypes, markerintensiteiten en hun exacte locatie in het weefsel. Pathologen valideren daarna de analyse, waardoor menselijke expertise behouden blijft.
Brede compatibiliteit
Een belangrijk voordeel van MARQO is de brede compatibiliteit met bestaande kleurmethoden en beeldformaten. Hierdoor kunnen gegevens eenvoudiger worden vergeleken tussen studies, en wordt reproduceerbaarheid vergroot, een voorwaarde voor betrouwbaarheid in oncologisch onderzoek.
“MARQO biedt een oplossing voor de toenemende complexiteit van beeldanalyse in kankeronderzoek. Door het zware werk te automatiseren, creëren we ruimte voor interpretatie en nieuwe inzichten,” aldus dr. Sacha Gnjatic, hoogleraar immunologie en immunotherapie en medeontwikkelaar van MARQO. De resultaten van het onderzoek zijn gepubliceerd in Nature Biomedical Engineering.
Bredere inzetbaarheid
Hoewel de tool op dit moment alleen voor onderzoeksdoeleinden is ontwikkeld, biedt de compatibiliteit met klinische kleuringstechnieken perspectief op bredere inzet in pathologielaboratoria. Het team werkt aan verdere uitbreiding van het platform met ruimtelijke analysefuncties en gebruiksmogelijkheden binnen grootschalige datasets, zoals nationale biobanken.
De onderzoekers verwachten dat MARQO in de toekomst kan bijdragen aan snellere biomarkerontwikkeling, nauwkeurigere voorspellingen van behandeluitkomsten en verdere personalisering van kankerzorg. Daarmee onderstreept het platform het toenemende belang van AI bij diagnostiek en behandeling op maat.
AI versterkt pathologie
Al enkele jaren zien we dat de toevoeging van AI-gedreven analyse-tools pathologen met succes kunnen helpen bij de analyse van weefselbiopten. Dat bleek ook uit het promotieonderzoek van Wouter Bulten (Radboudumc) in 2023. In samenwerking met Geert Litjens analyseerde hij meer dan duizend patiëntmonsters en toonde aan dat AI-algoritmes beter presteren dan de gemiddelde patholoog. In combinatie met de arts, als digitale second opinion, worden diagnoses bovendien nauwkeuriger en consistenter.
Dit leidde tot de internationale PANDA challenge, waarin meer dan 1.000 deelnemers via een open dataset van ruim 10.000 prostaatbiopten AI-systemen ontwikkelden voor diagnostiek. Binnen tien dagen presteerden sommige algoritmen al op het niveau van pathologen. De top 15 werd verder geëvalueerd, wat resulteerde in een blueprint voor grootschalige implementatie van AI in pathologie.
