Kunstmatige intelligentie kan mogelijk helpen bij het bepalen welke patiënten met baarmoederkanker aanvullend DNA-onderzoek nodig hebben. Onderzoekers van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) gaan de komende jaren onderzoeken of hun AI-model POLARIX veilig en betrouwbaar genoeg is om als voorselectie in de dagelijkse zorg te worden gebruikt. Voor het onderzoek ontvangt het team ruim 1 miljoen euro subsidie van KWF Kankerbestrijding.
Bij de behandeling van baarmoederkanker worden tumorkenmerken steeds belangrijker bij het bepalen van de meest geschikte behandeling. Daarom wordt vaker DNA-onderzoek uitgevoerd om vast te stellen welke therapie het beste aansluit bij de individuele patiënt.
Een van de biomarkers waarop wordt getest is een mutatie in het POLE-gen. Patiënten bij wie deze mutatie wordt vastgesteld, hebben doorgaans een gunstige prognose. Na een operatie is aanvullende behandeling, zoals bestraling of chemotherapie, in veel gevallen niet nodig. "Voor patiënten met een POLE-mutatie is dit dus goed nieuws", zegt projectleider prof. dr. Tjalling Bosse. "Juist daarom is het belangrijk dat we deze testen doen om alle patiënten met een POLE-mutatie te kunnen identificeren."
DNA-test niet standaard
Een POLE-mutatie kan op dit moment alleen worden vastgesteld met een DNA-test. Hoewel deze test betrouwbaar is, vraagt de uitvoering om gespecialiseerde kennis en voldoende capaciteit. Daardoor wordt het onderzoek niet in alle ziekenhuizen standaard bij iedere patiënt aangeboden, zowel in Nederland als daarbuiten. Volgens Bosse lopen sommige patiënten daardoor belangrijke informatie mis die direct van invloed kan zijn op hun behandeling.
Het AI-model POLARIX is ontwikkeld door experts van AI-onderzoeksteam AIRMEC onder leiding van het LUMC. Op basis van digitale beelden van tumorweefsel voorspelt het model welke patiënten een verhoogde kans hebben op een POLE-mutatie. Alleen patiënten bij wie het model een verhoogd risico aanwijst, komen vervolgens in aanmerking voor een bevestigende DNA-test. Volgens de onderzoekers kan daarmee het aantal benodigde DNA-testen worden teruggebracht, zonder in te leveren op de kwaliteit van de diagnostiek.
Goed blijven presteren
De komende jaren wordt onderzocht of POLARIX ook in de dagelijkse zorg veilig en betrouwbaar kan worden ingezet. Het AI-model zal daarvoor worden getest in meerdere ziekenhuizen in Nederland en het buitenland. Daarbij beoordelen onderzoekers niet alleen de nauwkeurigheid van de voorspellingen, maar ook of het model onder verschillende omstandigheden en bij uiteenlopende patiëntgroepen goed blijft presteren.
Het onderzoek sluit aan bij de bredere inzet van het LUMC op de ontwikkeling en toepassing van kunstmatige intelligentie in de zorg. POLARIX maakt deel uit van de ambities van het ziekenhuis op het gebied van digitale innovatie, waaronder het programma Digitaal Dichtbij.
Overbodige DNA-testen
Als POLARIX in de praktijk effectief blijkt te werken, kan het aantal benodigde DNA-testen naar verwachting met ongeveer driekwart worden verminderd. Alleen patiënten bij wie het AI-model een verhoogde kans op een POLE-mutatie signaleert, zouden dan nog aanvullend DNA-onderzoek hoeven te ondergaan.
De onderzoekers verwachten dat de toepassing ook buiten Nederland van waarde kan zijn. In landen waar de mogelijkheden voor DNA-diagnostiek beperkt zijn, kan het AI-model helpen om de beschikbare testcapaciteit gerichter in te zetten. Volgens het LUMC sluit het project daarmee aan bij de internationale activiteiten van LUMC Global, dat onlangs investeerde in de invoering van POLARIX in Zuid-Afrika.
Met de subsidie van KWF Kankerbestrijding willen de onderzoekers POLARIX verder ontwikkelen voor toepassing in de dagelijkse patiëntenzorg. Als het onderzoek succesvol verloopt, kan het AI-model bijdragen aan een betere toegang tot moleculaire diagnostiek en een meer gepersonaliseerde behandeling van vrouwen met baarmoederkanker.
Daarnaast zien de onderzoekers het project als een voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie op een verantwoorde manier kan worden toegepast binnen de pathologie. Volgens projectleider prof. dr. Tjalling Bosse is het daarbij essentieel dat alle patiënten die baat kunnen hebben bij een biomarker, ook daadwerkelijk toegang krijgen tot de bijbehorende diagnostiek.
Wondrapportages
Eerder schreven we ook al over andere toepassingen van kunstmatige intelligentie binnen het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC). Zo maakte het ziekenhuis bekend samen met KickstartAI te werken aan het eerste Nederlandse AI-model dat automatisch wondrapportages kan genereren op basis van foto's. Die innovatie moet de administratieve lasten voor verpleegkundigen verminderen en tegelijkertijd de kwaliteit en consistentie van wondzorg verbeteren.
Referenties
LUMC.
