AI-model maakt meer gerichte behandeling van kankerpatiënten mogelijk

Een nieuw AI-model helpt de bron van kanker bij patiënten te achterhalen. Dit maakt het mogelijk gerichte behandelingen vaker toe te passen bij kankerpatiënten, ook bij tumoren die tot nu toe niet goed geclassificeerd kunnen worden.

Steeds vaker krijgen kankerpatiënten gerichte behandelingen. Medicatie is hierbij nauwkeurig afgestemd op de specifieke kankervorm die patiënten hebben. De werkwijze is in de praktijk effectiever en kent minder bijwerkingen dan generieke behandelingen. Artsen kunnen bij een drie tot vijf procent van de kankerpatiënten echter de bron van hun kankercellen niet achterhalen. Dit bemoeilijkt het selecteren van de juiste behandeling voor deze patiënten.

AI-model classificeert onbekende tumoren

Een AI-model ontwikkeld door onderzoekers van de Massachussets Institute of Technology (MIT) kan uitkomst bieden. Het OncoNPC AI-model moet het eenvoudiger maken om de oorsprong van dergelijke kankervormen te achterhalen en de soort te classificeren. Het model maakt gebruik van machine learning en analyseert de sequentie van 400 genen. Deze informatie gebruikt het model voor het voorspellen van de locatie in het lichaam waar de tumor is ontstaan.

“Een aanzienlijk aantal mensen ontwikkelt elk jaar deze vormen van kanker van onbekende primaire aard, en omdat de meeste therapieën op een plaats-specifieke manier zijn goedgekeurd, waarbij je de primaire plaats moet kennen om ze in te zetten, hebben ze zeer beperkte behandelingsopties”, zegt Alexander Gusev, assistent-hoogleraar Medische wetenschappen verbonden aan de Harvard Medical School en het Dana-Farber Cancer Institute. Gusev is hoofdauteur van het onderzoek.

Meer patiënten in aanmerking laten komen voor een gerichte behandeling

De onderzoekers melden dat het model in staat is tenminste 40% van de tumoren waarvan de oorsprong niet duidelijk is met hoge zekerheid te classificeren. Hoewel dit ook betekent dat dit in 60% van de gevallen niet lukt, vergroot het model het aantal patiënten dat voor een gerichte kankerbehandeling in aanmerking komt met een factor 2,2.

“Dat was de belangrijkste bevinding in onze paper, dat dit model mogelijk zou kunnen worden gebruikt om behandelingsbeslissingen te ondersteunen, wat artsen begeleidt naar gepersonaliseerde behandelingen voor patiënten met kanker van onbekende primaire oorsprong”, zegt Intae Moon, een afstudeerstudent Elektrotechniek en Informatica van de MIT en hoofdauteur van het onderzoek.

Getraind op data van bijna 30.000 patiënten

Het model is getraind op data van bijna 30.000 patiënten die zijn gediagnosticeerd met één van 22 soorten kanker. De dataset omvat patiënten uit verschillende Amerikaanse ziekenhuizen, waaronder het Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Vanderbilt-Ingram Cancer Center en Dana-Farber Cancer Institute. Het model dat hierdoor is ontstaan is getest op ongeveer 7.000 tumoren die het model niet eerder had gezien. Van deze 7.000 tumoren is de herkomst bekend. Het model wist hierbij met een nauwkeurigheid van 80% te voorspellen welke kankersoort patiënten hebben.

In 65% van de tumoren waarop het model is getest konden artsen met grote zekerheid vaststellen om welke kankersoort het gaat. Als het model deze tumoren analyseert kan het met een nauwkeurigheid van 95% de juiste kankersoort identificeren.

Onbekende tumoren classificeren

In een vervolgtest is het model losgelaten op data met betrekking tot 900 tumoren die door artsen niet konden worden geclassificeerd. In 40% van de gevallen wist het model deze tumoren met grote zekerheid te classificeren. De onderzoekers controleerden deze bevindingen van het model op verschillende manieren. Zo keken zij onder meer naar de overlevingstijd van patiënten met deze tumoren. Deze overlevingstijd blijkt in veel gevallen overeen te komen met de kankersoort die OncoNPC identificeerde.

Daarnaast keken de onderzoekers naar erfelijke mutaties in genen, wat een genetische aanleg voor het ontwikkelen van een bepaalde vorm van kanker onthullen. De voorspellingen van het model bleken in veel gevallen overeen te komen met de genetische aanleg van patiënten. Tot slot keken onderzoekers naar patiënten met een onbekende vorm van kanker die van hun arts toch een gerichte behandeling hebben gekregen. De behandeling is in dit geval gebaseerd op een gok. Patiënten die een gerichte behandeling kregen in lijn met het soort kanker dat het AI-model voorspelden, bleken betere resultaten te behalen dan patiënten waarbij dit afwijkt.

Gerichte behandeling vaker toepassen

De onderzoekers melden tot slot dat naar schatting 15% meer patiënten een gerichte behandeling hadden kunnen krijgen indien de vorm van kanker waaraan zij lijden bekend was. Aangezien dit niet het geval was, kregen deze patiënten nu een meer generieke behandeling.

“Dat maakt deze bevindingen mogelijk klinisch bruikbaarder omdat we niet eisen dat een nieuw medicijn wordt goedgekeurd. Wat we zeggen is dat deze populatie nu in aanmerking kan komen voor precisiebehandelingen die al bestaan’, zegt Gusev.

De onderzoekers delen hun bevindingen in een paper, die is gepubliceerd in Nature Medicine.

Auteur: Wouter Hoeffnagel
Beeld: Gordon Johnson via Pixabay